Power bi 3.13 散点图

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1、散点图的简介

散点图也叫 X-Y 图,是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。通过观察散点图上数据点的分布情况,我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

2、散点图的应用场景

1)适用场景

散点图通常用于比较跨类别的聚合数据,归纳分析现有数据以进行预测分析。对于那些变量之间存在密切关系,但是这些关系又不像数学公式和物理公式那样能够精确表达的,散点图是一种很好的图形工具。但是在分析过程中需要注意,这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系,也可能需要考虑其他的影响因素。散点图通常用于显示和比较数值,不光可以显示趋势,还能显示数据集群的形状,以及在数据云团中各数据点的关系。

2)不适用场景

散点图不适合用于展示百分比占比的数据,另外数据量较少的数据也不适合用散点图来展示。

3、具体实现步骤

1.单击”可视化”窗格中的”散点图”图标, 在画布区域会出现散点图的模板, 由于没有填入数据, 因此散点图是灰色的。

Power bi 3.13 散点图
2. 在”字段”窗格中勾选”类型””年份””实际产量””预期产量”4个字段,在”可视化”窗格中, “X轴”设置为”实际产量的最大值”字段, “Y轴”设置为”预期产量的最大值”字段, “大小”设置为”实际产量”字段。

Power bi 3.13 散点图
  1. 在Power BI画布中, 会显示每种汽车类型和年份下的实际产量与预期产量的散点图, 还可以设置可视化颜色、 标签、 标题和背景等。

Power bi 3.13 散点图
  1. 可以根据实际需要对图形进行适当的调整, 如图形大小、颜色,这就是看个人的审美了,自己动手调整。

  2. 重命名为13-散点图,保存。

Power bi 3.13 散点图

Original: https://blog.csdn.net/c1z2w3456789/article/details/121859551
Author: 程志伟
Title: Power bi 3.13 散点图

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