本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营 》:http://item.jd.com/11295690.html 散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具,一般情况下,散点图用两组数据构成多个坐标点,通过观察坐标点的分布,判断变量间是否存在关联关系,以及

本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营 》:http://item.jd.com/11295690.html

散点图是用来判断两个变量之间的相互关系的工具,一般情况下,散点图用两组数据构成多个坐标点,通过观察坐标点的分布,判断变量间是否存在关联关系,以及相关关系的强度。此外,如果不存在相关关系,可以使用散点图总结特征点的分布模式,即矩阵图(象限图)。

1.相关关系分析

需要注意的是,相关关系不同于因果关系,相关性表示两个变量同时变化,而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。散点图只是一种数据的初步分析工具,能够直观地观察两组数据可能存在什么关系,在分析时如果找到变量间存在可能的关系,则需要进一步确认是否存在因果关系,使用更多的统计分析工具进行分析。

进行相关关系分析时,应使用连续数据,一般在x轴(横轴)上放置自变量,y轴(纵轴)上放置因变量,在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等,以线性关系为例,散点图一般会包括如下几种典型形状。

正相关:自变量x变大时,因变量y随之变大;

负相关:自变量x变大时,因变量y随之变小;

不相关&#

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