本文摘自作者《網站數據分析：數據驅動的網站管理、優化和運營 》：http://item.jd.com/11295690.html 散點圖是用來判斷兩個變量之間的相互關系的工具，一般情況下，散點圖用兩組數據構成多個坐標點，通過觀察坐標點的分布，判斷變量間是否存在關聯關系，以及

本文摘自作者《網站數據分析：數據驅動的網站管理、優化和運營 》：http://item.jd.com/11295690.html

散點圖是用來判斷兩個變量之間的相互關系的工具，一般情況下，散點圖用兩組數據構成多個坐標點，通過觀察坐標點的分布，判斷變量間是否存在關聯關系，以及相關關系的強度。此外，如果不存在相關關系，可以使用散點圖總結特征點的分布模式，即矩陣圖(象限圖)。

1．相關關系分析

需要注意的是，相關關系不同于因果關系，相關性表示兩個變量同時變化，而因果關系是一個變量導致另一個變量變化。散點圖只是一種數據的初步分析工具，能夠直觀地觀察兩組數據可能存在什么關系，在分析時如果找到變量間存在可能的關系，則需要進一步確認是否存在因果關系，使用更多的統計分析工具進行分析。

進行相關關系分析時，應使用連續數據，一般在x軸(橫軸)上放置自變量，y軸(縱軸)上放置因變量，在坐標系上繪制出相應的點。散點圖的形狀可能表現為變量間的線性關系、指數關系或對數關系等，以線性關系為例，散點圖一般會包括如下幾種典型形狀。

正相關：自變量x變大時，因變量y隨之變大；

負相關：自變量x變大時，因變量y隨之變小；

不相關&#

總結

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