一、什么是散点图？

散点图（Scatter Plot）通过在直角坐标系中绘制数据点来展示两个变量之间的关系。每个点代表一个数据记录，其 X 轴位置表示一个变量的值，Y 轴位置表示另一个变量的值。散点图特别适合识别变量之间的相关性、聚类趋势和异常值，是数据分析和科学研究中的重要工具。

二、适用场景

• 分析两个变量之间的相关性，如身高与体重、广告投入与销售额
• 识别数据中的聚类模式和分布趋势
• 检测异常值和离群点
• 探索变量间的因果关系或关联强度
• 地图标注和地理数据可视化

三、相关性判断

• 正相关：数据点从左下角向右上角分布，一个变量随另一个变量增加而增加
• 负相关：数据点从左上角向右下角分布，一个变量随另一个变量增加而减少
• 无相关：数据点随机分布，没有明显趋势
• 非线性相关：数据点呈现曲线趋势，如抛物线、指数关系等

四、使用方法

• 在表格中编辑数据，输入 X 值和 Y 值
• 支持导入 Excel/CSV 数据快速生成图表
• 自定义图表标题、点大小、颜色等配置
• 导出为 PNG 或 JPEG 格式，用于报告和演示

五、常见问题

1. 散点图和折线图的区别？
散点图展示两个变量之间的关系，不强调顺序；折线图展示数据随时间或有序类别变化的趋势，点按顺序连接。

2. 数据点太多怎么办？
当数据点过多时，可以调整点的大小和透明度，或使用热力图代替散点图来更清晰地展示数据密度分布。

3. 数据安全
所有图表生成在浏览器本地完成，数据不会上传到服务器。你可以放心处理包含敏感数据的图表。