Excel中的散点图制作需要哪些操作步骤？其实散点图的功能比你知道的还要强大（一）

SEP技术支持 | 05-22 00:00

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平时，我可能会看到最多的柱状图，但我个人最喜欢的是散点图。在谈论散点图，之前，我想阐述一个不太严谨的个人观点。在我看来，所有的数据和图表可以分为两类，一类是集中展示，另一类是研究。

如何理解？侧重于显示的图表倾向于更直观地表达指标中包含的信息，也就是说，从这些图表中获得的信息可以直接应用于业务决策。例如，一家公司的条形图显示了全国各省销售人员的平均销售业绩，显然显示了哪个更高或更低，然后就可以决定哪些地区需要努力工作，哪些地区需要裁员。

面向研究的图表经常显示指标之间的一些隐藏关系。从图表中获得的信息通常需要进一步研究，然后才能应用于具体的业务判断或实施策略。

例如，在散点图，一家公司的人均销售业绩与员工的离职率有关，你可能会看到两者之间有一定的数学关系。然而，你不能得出一个明确的结论，但是你需要进一步的研究，比如回归建模，来提取这种关系。

研究图表就像一扇门，经常帮助我们打开另一个世界，获得更多有价值的信息。但是，相对来说，也有较高的风险。大多数时候你投入了大量的时间，而你得到的结论是毫无价值的。

散点图的核心价值在于找到变量之间的关系，我们不能把这种关系缩小到线性回归。指标之间有许多关系，如线性关系、多项式关系、指数关系、对数关系等。当然，没有关系也是一种重要的关系。

最基本的散点图让我们看看一个典型的散点图。下图显示了一家配送公司的平均每人工作量(一天要配送的订单数量)和订单的准时配送率。

散点图的基本元素是点，即通过两个变量(纵轴和横轴)的值，点被击中图表的相应位置，并通过分散点的分布，观察两个变量之间的关系。从上图中，我们可以直观地看到，订单的人均配送量与准时交货率呈负相关，即人均配送量越高，准时交货率越低，而人均配送量越低，准时交货率越高。我们增加了一条趋势线，使这种关系更加明显。

对于一家快递公司来说，这个结论似乎是常识。一个人一天要交付的订单越多，他就越难按时交付所有订单。

事实上，这种逻辑可能并不正确。真正的解释是：如果订单是以渐进有序的方式和平稳的时间分配提交给经销商的，那么如果有更多的订单并且经销商能够全部交付，那么加班费率将保持稳定。然而，实际情况并非如此。在高峰时期，外卖的需求呈脉冲式增长。这导致这样一个事实，即当交付压力很高时，交付人员同时接受多个订单。这导致了这样一个事实：由于绕道交货，一些手头订单总是会超时。这导致了散点图的以下反思

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