本文介绍了多元分析的概念及其在图表中的应用，包括散点图、泡泡图等，并探讨了如何通过不同图表属性展示多个变量，还提到了多元可视化的互动方式。
多元分析是指对多个变量同时进行显示和分析。通常一个最简单的图表是由X和Y轴组成的。X轴通常用来显示维的数据，比如地区，时间等等。而Y轴用于对变量的显示，比如销售额，盈利额等等。如果我们需要看两个变量间的关系，也可以把这两组数据用点图分别画在X和Y的方向。这也叫散点图（scatter plot)。
在这个图里，我们把销售费用和利润率分别画在X和Y上。通过点的位置，我们可以看到销售费用和盈利的关系。
如果我们还需要看看更多一组数据，比如市场费用，和这两组数据的关系。我们可以把市场费用通过点的大小表达出来。这就是通常所说的泡泡图。
一般的泡泡图基本就限制在点的大小了。这样就显示了两个变量。如果我们还要显示更多的变量，我们就必须利用其它的一些显示属性。比如我们可以把销售额通过颜色显示出来。
或者把销售额通过点的形状（满与空的程度）表达出来。
其实多变量的图表也并不用局限于对数字的数据显示。维的数据同样可以作为一种变量。下图在原有的基础上，把数据的洲通过颜色显示。这样用户可以通过颜色看看每一个大洲有没有自己的特点。
多元分析并不只局限于点图。其它的图形也可以通过各种方式表达多个变量。下图是通过StyleScope制作的一个多变量线形图。
同时，在多元可视化的静态显示之外，还有一些互动的方式可以很好地支持多变量的分析。这些技术就留在其它的文章里在详述了。
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