数据可视化之散点图：特点，应用场景，以及效果展示与代码绘制
本文重点介绍了: 散点图的特点，应用场景，效果展示,代码绘制
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目录
一,散点图的来历
早期探索：对于散点数据的视觉化应用由来已久。几百年以来，人们一直将数据点放置在地图或笛卡尔坐标系中。后来人们逐渐发现，当数据以不同参数放置在直角坐标系中，能揭示出很多潜在信息。
关键事件推动：1913 年，美国天文学家 Henry Norris Russell 通过散点图将恒星的光谱和亮度两个参数进行排列分析，发现了从高亮度低光谱到低亮度高光谱形成的明显趋势线以及左上角的密集数据团，这一发现揭示了恒星从诞生到演化的过程。此后，散点图的价值逐渐被科学界广泛认可，在各个领域的应用也不断拓展。
二,散点图的特点
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展示相关性：
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能直观地呈现两个变量之间的关系。如果数据点在图中呈现出某种趋势，如从左到右上升或下降，说明两个变量可能存在正相关或负相关关系；如果数据点随机分布，则变量之间可能没有明显的相关性。
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反映数据分布：
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可以展示数据的分布情况，比如数据是集中在某个区域，还是较为分散地分布在整个坐标系中。通过观察数据点的聚集程度和分布范围，能够对数据的整体特征有初步的了解。
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发现异常值：
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能够快速识别出与其他数据点显著不同的数据点，即异常值。这些异常值可能是数据采集或记录过程中的错误，也可能是具有特殊意义的关键数据，对于深入分析数据具有重要的参考价值。
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灵活性高：
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在数据可视化方面具有较高的灵活性，可以通过改变数据点的颜色、大小、形状等属性来表示额外的信息或区分不同的数据类别。例如，可以用不同颜色的数据点表示不同的分组，或者根据某个变量的值来调整数据点的大小。
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适用范围广：
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既适用于小规模的数据集，以便快速直观地展示数据之间的关系；对于大规模的数据集也能很好地发挥作用，帮助人们从海量数据中发现潜在的规律和趋势。
三,散点图的应用场景
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科学研究领域：
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物理学：在研究物体的质量和体积关系、力和加速度的关系等实验中，散点图可以帮助物理学家直观地观察数据的分布和趋势，从而验证物理定律或发现新的物理现象。例如，通过绘制不同物体的质量和体积数据点，判断它们是否符合某种密度关系。
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生物学：在生物实验中，研究人员可以使用散点图来分析生物样本的多个指标之间的关系，如基因表达量与生物表型之间的关联、药物剂量与治疗效果的关系等。
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气象学：用于分析气象数据中的变量关系，如气温和降水量、气压和风速等之间的相关性，帮助气象学家更好地理解气象现象和预测天气变化。
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商业和经济领域：
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市场营销：企业可以利用散点图分析市场调研数据，如产品价格与销售量、广告投入与销售额、消费者年龄与购买偏好等之间的关系，为制定营销策略提供依据。例如，根据散点图发现某个价格区间内产品的销售量最高，从而确定最优的产品定价策略。
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金融投资：在金融领域，散点图可用于分析股票的收益率与市场指数的关系、投资组合中不同资产的风险和收益关系等，帮助投资者评估投资风险和选择投资组合。例如，通过散点图判断某只股票的收益率与市场整体走势的相关性，以便决定是否将其纳入投资组合。
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人力资源管理：可以用来分析员工的绩效与工作经验、培训时间等因素之间的关系，为企业的人力资源管理提供决策支持，如确定员工的培训需求和晋升标准。
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医学领域：
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疾病研究：医学研究者可以使用散点图分析疾病的发病率与年龄、性别、生活习惯等因素之间的关系，帮助了解疾病的发病规律和危险因素。例如，绘制不同年龄段人群的某种疾病发病率散点图，观察疾病发病率随年龄的变化趋势。
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临床诊断：在临床诊断中，医生可以利用散点图分析患者的各项生理指标之间的关系，辅助疾病的诊断和治疗。例如，分析患者的血压、血糖、血脂等指标的相关性，为诊断心血管疾病等提供参考。
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四,散点图的代码绘制与效果展示
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1,user-scalable=no">
<title>Title</title>
<script src="../echarts.js"></script>
<!-- 散点图 x和y轴都是坐标数值类型
散点图可以应用在地理图 坐标图等
-->
</head>
<body>
<div id="dootsandian" style="width: 100%;height: 600px;"></div>
<script>
var mychartssandian = echarts.init(document.getElementById('dootsandian'));
var optionsandian = {
title: {
text:"散点图"
},
xAxis: {
type: "value",
},
yAxis: {
type: "value"
},
series: [
{
type: "scatter", //散点图的名称
symbolSize:10,//设置散点的大小
//数据的设置就需要 按照坐标来设置了 第一个是x的坐标 第二个是y轴的坐标
data: [[10, 20],[105,30],[1.2,3.66],[0,20],[3.6,0],[50,50],[60,40],[35,55],[42,10],[26,39]]
}
]
};
mychartssandian.setOption(optionsandian)
</script>
</body>
</html> 
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