散佈圖 ( Scatter Chart ) 應用場景介紹

2021/09/25 張秉祖

我們在介紹 GA 的電子商務分析中，用到了散佈圖。繪製散佈圖，是數據分析中最基礎的手段之一。所有專業的視覺化工具，例如 Tableau、Power BI、Data Studio，或是以程式語言如 R、Python 來執行數據分析，要產出散佈圖，都是輕而易舉的工作。

但我們發現，在商業領域中，大家對這一個基本工具卻比較陌生，究其原因，可能是因為商業人員手邊最常用的工具是 Excel，而 Excel 繪製散佈圖比較麻煩所導致的結果。

但操作問題不應該成為我們使用散佈圖的障礙，雖然比較麻煩，只要小小拐個彎，所有散佈圖需要的效果，Excel 都做得出來。所以，先不需要考慮工具，瞭解散佈圖的分析效果，反而是比較重要的。

散佈圖的基本結構，就是選取資料點的兩組數值，分別繪製在平面座標的橫軸與縱軸，這與長條圖或折線圖，以類別或時間序列為橫軸，是不同的邏輯，也會產生不同的分析效果。以下，我們就來介紹散佈圖分析最常見的三個應用場景：

如果兩組實測所得的數據，理論上是有關連的，而我們不確定其關聯性，只要用散佈圖將其繪出，就一目瞭然。

例如，我們分別以華氏溫度計與攝氏溫度計記錄的溫度，繪製在散佈圖上，可以看出兩者基本是線性關係。如果再加上趨勢線，立刻可以得出斜率 / 截距的數值 1.778 / 32.315，這與我們在學校學到的理論值 1.8 / 32，已經非常接近了。

圖一、以散佈圖驗證兩組數據的關聯性

除了兩組數據以外，如果還有一欄記錄這些資料點的分組標籤，則在散佈圖上，以顏色標記各組，觀察其分佈差異，也是一個非常有用的分析方式。

下圖就以有名的鳶尾花數據 (Iris Dataset)，繪製出三個品種的花萼長度 ( Sepal Length ) 與花萼寬度 (Sepal Width ) 分佈狀態。

圖二、分組著色檢視分佈狀態

使用任何視覺化工具或是程式語言，繪製分組散佈圖，都是非常簡單的動作，但在 Excel 中，則要小小拐個彎，才能完成。

這個任務與前一個任務正好相反，前一個任務是數據中已經有分組標籤，要呈現各組的分佈。這一個任務，則是繪製出兩組數據的分佈後，訂定各組的 KPI，然後依據 KPI 分組，以利於分別制定後續的處理對策。

此項工作流程細分如下：

這一個任務，因為要互動調整與回填數據，所以使用 Excel，反而是最方便的工具。

圖三、根據分佈訂定分組 KPI 並在清單中記錄位置標籤

散佈圖可呈現的資訊，除了 X 軸數值、Y 軸數值、資料點顏色以外，還可以用資料點大小表達第三組數值、以動畫表達時間變化，但這兩種方式的使用者體驗通較難控制，所以，除非必要，並不建議使用。