散点图是揭示数据间关系的有效工具。本文介绍了如何在Power BI中创建并增强散点图：首先解释了散点图的概念，接着展示了制作过程，强调需要添加不含重复值的字段以避免聚合。通过实例，展示了增加性别变量后，男性和女性在身高体重分布上的差异。此外，还探讨了如何添加趋势线以揭示数据的趋势。最后提醒，散点图揭示的相关性不等同于因果关系。
散点图可以让一大堆令人困惑的散乱数据变得通俗易懂，并能让你从这些庞杂数据中发现一些表面上看不到的关系，数据量越大，从散点图的分布中越能看出来一些规律。
什么是散点图
在直角坐标系中，用两组数据构成多个坐标点，这些点的分布图就是散点图，根据点的分布及大致趋势，判断两个变量之间是否存在某种关系。
制作散点图
在编制散点图时，至少要有两组数据，分别放在X轴和Y轴上，下面利用身高和体重的数据，看看在PowerBI中散点图是如何生成的。
创建散点图的时候，如果只是把字段拖进X轴和Y轴，你会发现只出来了一个点，因为这个时候，PowerBI默认把这两个字段的数据进行聚合运算了，所以需要另外一个不含重复值的字段放到“详细信息”中，告诉PowerBI每个数据记录均显示为一个点，不要进行聚合，这个字段可以简单使用行号或索引，如果原始数据没有这个字段，可以回到查询编辑器中添加“索引列”。
这个散点图只有身高和体重两个变量，根据这些点的分布，明显可以看到二者之间存在正相关的关系，身高越高，体重越重，符合我们的日常认知。
增加一个变量
在这个散点图中
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