散点图

散点图用于显示两三个度量中的值对。

当您想要显示每个实例都有两个数量（例如每个 Customer 的 Sales 和 Quantity 之间的关系）的数据时，散点图很有用。在下面的散点图中，第三个度量 (Cost) 用于生成气泡大小。

散点图以点集合形式显示了一个维度的不同度量的值。在大多数图表中，可在其中一个轴上找到维度，但对于散点图，维度由图表中的点表示，在两个轴中的每个轴上均可找到度量。使用第三个（可选）度量时，其值会反映到气泡大小中。如果您在分析大型数据集并查看压缩数据，则会通过颜色来反映数据点密度。

何时使用

散点图可帮助您找到两个值之间的潜在关系，并找到数据集中的异常值。当您想要显示每个实例都至少有两个指标（例如不同国家/地区每个首府的平均寿命预期值和平均国内生产总值）的数据时，散点图很有用。

优势

散点图是可同时显示两个或更多度量相关性的理想方式。第三个度量是区分两个值和简化大国家/地区、大客户、大数量等数据标识的有效方式。

劣势

对于无经验的用户，散点图可能难以理解，因为其两个轴上都有度量值，并且第三个（可选）度量增加了解释的复杂性。请确保初学者可以正确解释散点图。使用描述性标签是让可视化易于解读的良好方式。

数值可能会彼此重叠放置，并且在放大后才可显示。

创建散点图

您可以在编辑的表格上创建散点图。

在散点图中，需要一个维度和至少两个度量。最多可以包含一个维度和三个度量，其中第三个度量可视化为气泡大小。

创建散点图时，可能需要在属性面板中调整其外观和其他设置。

显示限制

散点图中的大型数据集

如果您有具有大量数据的散点图（数据点超过 1000 个），Qlik Sense 会使用算法来创建数据概览，如下面的散点图中所示。然而，如果进行缩放或选择，让显示的数据点数减少至 1000 个以下，数据将显示为单个气泡。压缩视图和气泡视图之间的这种切换会自动完成。数据点的密度由颜色反映。

缩放和平移

在散点图中，可以在数据中缩放和来回平移。交互操作根据所使用设备的不同有所不同。如果您进行放大，就可通过查看右下角的小图表看到自己在数据集中的何处。如果在大数据集上放大，将能看到数据显示为里面含有值的框。值表示每个框中的点数。如果进行放大让数据点小于 1000 个，您就会看到用气泡表示的数据点。

在压缩数据视图中进行选择后，无法执行缩放和平移操作。

您可以在可视化浏览惨淡或属性面板中更改压缩分辨率。

着色

压缩的散点图总是通过主数据颜色自动着色。这意味着任何自定义颜色定义都不会影响压缩数据。数据点的密度由颜色反映。更密集的数据将以较深的颜色显示。

然而，如果进行缩放或选择，让显示的数据点数减少至 1000 个以下，数据将按照定义着色。