可视化图表：散点图，数据分布一目了然。

Hi，我是贝格前端工场的老司机，本文分享可视化图表设计的散点图设计，欢迎老铁持续关注我们。

一、散点图的作用

散点图（Scatter Plot）是一种可视化图表，用于显示两个变量之间的关系。它通过在坐标系中绘制一系列离散的点来表示数据，其中每个点的位置由两个变量的值确定。

散点图的作用主要有以下几个方面：

1. 揭示变量之间的关系：散点图可以帮助我们观察两个变量之间的关系，例如是否存在线性关系、趋势或者异常值。通过观察点的分布和趋势，我们可以了解变量之间的相关性以及可能的模式。
2. 发现异常值：散点图可以帮助我们发现数据中的异常值。异常值通常是与其他数据点明显不同的点，通过散点图可以直观地识别这些异常值，从而帮助我们进行数据清洗和异常处理。

1. 验证模型：散点图可以用于验证模型的合理性和准确性。通过将模型的预测值与实际观测值绘制在散点图上，我们可以直观地比较它们之间的差异，并评估模型的拟合程度。
2. 观察数据分布：散点图可以帮助我们观察数据的分布情况。通过观察点的密度和分布情况，我们可以了解数据的集中程度、离散程度以及可能存在的聚类或群组。
3. 辅助数据探索和分析：散点图是数据探索和分析的重要工具之一。通过绘制不同变量组合的散点图，我们可以深入了解数据中的模式、趋势和关联，从而帮助我们进一步分析和解释数据。

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