Примеры точечных диаграмм — начало работы с визуализацией данных

В области визуализации данных точечные диаграммы выделяются как мощный инструмент для понимания взаимосвязей и закономерностей в наборах данных. Графически представляя корреляцию между двумя переменными, точечные диаграммы предлагают комплексное представление данных и позволяют идентифицировать тенденции, кластеры, выбросы и даже потенциальные причинно-следственные связи. Мы предоставили несколько примеров точечных диаграмм.

Мы углубимся в мир точечных диаграмм, предоставив ряд примеров, демонстрирующих их универсальность и полезность в различных областях. Кроме того, мы также ответим на некоторые часто задаваемые вопросы, чтобы помочь вам глубже понять диаграммы рассеяния и их приложения.

Быстрый ответ

Точечные диаграммы — это мощный инструмент визуализации данных, используемый для понимания взаимосвязей и закономерностей в наборах данных. Они графически представляют корреляцию между двумя переменными и могут выявить тенденции, кластеры, выбросы и потенциальные причинно-следственные связи. Предоставляя различные примеры и отвечая на часто задаваемые вопросы, диаграммы рассеяния демонстрируют свою универсальность и полезность в таких областях, как цифровой маркетинг, образование и розничная торговля.

Что такое точечная диаграмма

Точечная диаграмма — это графический способ представления данных. На простом точечном графике точки отображаются на основе их значений с использованием осей координат. Кроме того, этот график выделяет важные идеи в виде набора точек вдоль осей x и y.

Использование точечной диаграммы

Чтобы установить взаимосвязь между двумя основными переменными в ваших данных, используйте точечную диаграмму. Например, в цифровом маркетинге вы можете использовать эту диаграмму для отслеживания связи между рейтингом кликов и ключевыми показателями эффективности конверсии.

В этом случае вы хотели бы знать, как увеличение рейтинга кликов (CTR) влияет на конверсии. Примеры точечных диаграмм можно использовать для определения связей или ассоциаций между основными точками данных.

Настоящий анализ начинается, когда вы определяете тип отношений, существующих между ключевыми переменными, за которыми вы внимательно следите. Диаграммы рассеяния можно использовать для выявления скрытых причинно-следственных связей между двумя важными переменными в ваших данных.

Сценарии ниже показывают, как вы можете использовать примеры точечных диаграмм, чтобы получить максимальную отдачу от ваших необработанных данных.

• Данные содержат пары переменных.
• Каждая цифра, связанная с независимой переменной, имеет различные значения для зависимых переменных.
• В данных есть признаки связи между двумя переменными.

Как создать точечную диаграмму — видеоурок

В видео ниже вы узнаете, как создать точечную диаграмму в электронной таблице Google. Вы можете использовать опцию свойств, чтобы улучшить свои диаграммы.

Примеры простых точечных диаграмм

Пример 1

Предположим, у вас есть данные о заказах, продажах и наличии на складе для различных продуктов и категорий, как показано в таблице данных ниже.

Продукт	Категория	Количество заказов	Продажи	В наличии на складе
Носки	одежда	300	2300	6
Джинсы	одежда	400	2400	9
Наушники	Electronics	500	2500	10
USBs	Electronics	600	3000	8
Картины	Оформление торжеств	700	12000	7
Зеркала	Оформление торжеств	800	13000	9
Коленные повязки	Фитнес	900	8000	12
Коврики для Йоги	Фитнес	400	4500	15
Обувь для бега	Обувь	850	30000	18
Кроссовки	Обувь	1000	35000	22

• Откройте приложение Google Таблицы.
• Откройте рабочий лист и выберите «Расширения» в меню.
• Когда появится раскрывающийся список «ChartExpo-Best Data Visualization Tool», выберите «Открыть» и дождитесь загрузки надстройки ChartExpo.
• Выберите «Создать новую диаграмму» в раскрывающемся меню.
• Эта библиотека предоставит вам список диаграмм.
• Точечный график можно найти, прокрутив вниз и нажав на него.
• Вы можете вставить данные в лист, а затем выбрать имя листа в окне ChartExpo.
• Вы должны сопоставить столбцы с соответствующими показателями и измерениями. В этом примере для метрики по оси X используйте столбец «Продажи». Метрика «Количество заказов» по ​​оси Y. Третий показатель является необязательным, но если у вас есть столбец, вы должны сопоставить его. Давайте выберем столбец «Доступно на складе», поскольку он включен в пример таблицы данных. Для первого измерения выберите столбец «Продукт», а для «Цвет точки» выберите «Столбец категории».
• Теперь нажмите кнопку «Создать диаграмму».

Как редактировать диаграмму

• Чтобы внести изменения в диаграмму, нажмите кнопку «Редактировать диаграмму».
• Чтобы отобразить легенду на графике, щелкните значок карандаша, после чего откроется окно «Свойства легенды». Активируйте кнопку «Показать», прежде чем нажать кнопку «Применить».
• Вы заметите, что по оси X отображаются только данные о продажах без знака доллара. На этой оси вы можете выбрать значок карандаша. В свойствах «Текст метки» в окне «Свойства нижней оси» введите «$» и нажмите «Применить все».
• Вы также можете включить заголовок диаграммы. Выбрав символ карандаша вверху. Вы можете изменить текст в «Строке 1» в поле «Свойства заголовка диаграммы». Убедитесь, что кнопка «Показать» включена. В этом поле вы также можете изменить стили шрифта. Когда все будет на месте, нажмите кнопку «Применить».
• Вы можете сохранить все пользовательские настройки свойств, которые вы изменили на этой диаграмме, нажав кнопку «Сохранить».

Пример 2

Предположим, вы хотите выяснить, существует ли связь между количеством учащихся и их оценками. Предположим, что приведенная ниже информация — это то, что вы собрали.

Количество студентов	Оценки получены	Процент студентов
5	40	2.5
6	60	3
25	70	12.5
11	65	5.5
30	80	15
4	50	2
6	55	3
10	75	5
14	90	7
18	45	9
20	40	10
22	95	11
2	100	1
11	35	5.5
16	25	8

• Затем вы можете сопоставить столбцы «полученные оценки» и «нет. студентов» к осям x и y, используя те же методы, что и в примере 1. Последний столбец «Процент студентов» будет сопоставлен с метрикой размера точек.
• Нажмите «Создать диаграмму», чтобы увидеть окончательную визуализацию.

Пример 3

Предположим, вы хотите выяснить связь между температурой наружного воздуха и чириканьем сверчка. Кроме того, вы собрали достаточно данных (гипотетических данных) образцов для визуализации. Давайте воспользуемся примерами точечной диаграммы, чтобы визуализировать данные ниже.

Температура (по Фаренгейту)	Количество щебетов (за 15 секунд)	Тотал Крикет
57	18	2
28	20	5
64	21	10
65	23	15
68	27	6
71	30	8
74	34	10
77	39	15
20	10	10
24	8	8
25	7	7
58	5	2
71	2	10
74	14	5
77	30	7
20	34	8
24	26	3
25	16	4
58	8	2
71	12	1

• Вы можете выполнить те же шаги, что и в примере 1. Вы можете сопоставить столбцы.
• Когда вы нажмете кнопку «Создать диаграмму», ChartExpo сгенерирует визуализацию.

Пример 4

Предположим, вы владеете розничным магазином и хотите оценить взаимосвязь между стоимостью, количеством заказов и прибылью. Предполагая, что таблица ниже представляет ваши данные.

Тип продуктов	Продукция	Прибыль	стоят	нет. заказов
Косметический	Face Primer	15.79	90	10
Косметический	Год основания	20.13	70	12
Косметический	Тональный крем	38.62	190	9
Косметический	краснеть	34.62	880	16
Косметический	Highlighter	71.84	900	22
Косметический	Bronzer	71.84	600	23
Косметический	порошок	32.77	600	42
Косметический	Праймер для глаз	21.8	1300	19
Electronics	Телевизоры	110	590	28
Electronics	холодильники	12.61	390	11
Electronics	стиральные машины	70.21	490	41
Electronics	Кондиционеры	70.21	390	18
Electronics	принтеры	68.83	260	17
Electronics	динамики	17.55	210	2
Electronics	клавишные	54.74	170	23
Electronics	для чтения электронных книг	12.66	170	13
Одежда	мобильные телефоны	47.36	140	27
Одежда	Свитер	83.64	110	13
Одежда	толстовка с капюшоном	83.64	110	12
Одежда	Футболки	22	760	6
Одежда	Джинсы	75	1500	7
Одежда	толстовки	11.75	1000	19
Одежда	официальные брюки	98	150	10
Одежда	рубашки-поло	27.77	380	14

• Вы можете сопоставить столбцы, используя те же методы, что и в примере 1.
• Теперь нажмите кнопку «Создать диаграмму».

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

• 4ps и 4cs маркетинга
• Анализ и примеры по 5-балльной шкале Лайкерта
• Лучшая диаграмма для отображения тенденций с течением времени
• Как получить доступ к Excel онлайн

Часто задаваемые вопросы

Какова цель точечной диаграммы?

Точечная диаграмма используется для визуализации взаимосвязи между двумя переменными. Это позволяет нам идентифицировать закономерности, кластеры, выбросы и корреляции в наборе данных. Диаграммы рассеяния помогают нам понять, как изменения одной переменной могут повлиять на другую.

Как вы интерпретируете точечную диаграмму?

При изучении точечной диаграммы необходимо проанализировать общую закономерность или тенденцию. Если точки на графике плотно сгруппированы вокруг линии, это свидетельствует о сильной корреляции. Если точки разбросаны без четкой тенденции, это указывает на слабую корреляцию или ее отсутствие. Выбросы, если они присутствуют, могут указывать на аномалии данных или интересные идеи.

Может ли точечная диаграмма отображать более двух переменных?

Хотя стандартная диаграмма рассеивания отображает взаимосвязь между двумя переменными, можно включить дополнительные переменные. Этого можно добиться, используя разные цвета или размеры для точек данных или создавая несколько диаграмм рассеивания на одном графике.

Подходят ли точечные диаграммы для выявления выбросов?

Да, точечные диаграммы полезны для выявления выбросов. Выбросы — это точки данных, которые демонстрируют существенное отклонение от общей картины. Изучая диаграмму рассеяния, вы можете визуально определить любые точки данных, которые сильно отклоняются от общей тенденции или группы точек.

Могут ли точечные диаграммы отображать нелинейные зависимости?

Да, точечные диаграммы могут отображать нелинейные отношения. Если точки данных не образуют прямую линию, а вместо этого следуют изогнутой схеме, это предполагает нелинейную связь между переменными. В таких случаях может потребоваться дополнительный анализ или преобразования для точного понимания взаимосвязи.

Подведение итогов

Таким образом, точечные диаграммы обеспечивают четкий и лаконичный способ изображения взаимосвязей между переменными, позволяя нам обнаруживать закономерности и корреляции в данных. Они служат основой для дальнейшего анализа и исследования, помогая нам принимать обоснованные решения на основе эмпирических данных.

Благодаря эффективному использованию точечных диаграмм мы можем получить ценную информацию и добиться значимых результатов в широком диапазоне дисциплин.