BI软件可视化图表介绍：散点图

引言

散点图（Scatter Plot）是一种用于展示数据点在二维坐标系中的分布情况的可视化工具。它通过点的横纵坐标值，直观地展示变量之间的关系，常用于观察数据的相关性、聚类特征或异常值。

散点图适用的典型场景：

● 数据相关性分析：判断两个变量之间是否存在线性或非线性关系，如身高与体重、广告投放与销售额等。

● 异常值检测：识别数据集中异常点，帮助企业发现潜在风险或错误数据。

● 群体聚类分析：分析数据点的分布模式，找到相似群体，如客户分群或市场细分。

一、散点图在业务分析中的应用

（1）销售预测（零售行业）

某连锁零售商希望分析广告投入与销售额之间的关系。通过散点图，可以：

● 观察广告投放金额与销售额的相关性，是否呈现正相关趋势。

● 发现投放效果较差的异常点，调整营销策略。

● 结合回归分析，预测未来的销售趋势。

（2）风险控制（金融行业）

银行在贷款审批中需要评估客户的信用风险。通过散点图，可以：

● 将贷款金额与违约率进行可视化，识别高风险客户。

● 发现信用评分较低但贷款金额较高的异常点，进行风险预警。

● 结合历史数据，优化风控策略，提高资金安全性。

（3）客户分群（电商行业）

电商平台希望识别高价值客户，通过散点图分析用户的消费频率和消费金额，帮助：

● 发现高消费、高频次用户，制定个性化营销策略。

● 识别低频低消费用户，探索提升留存率的方法。

● 通过数据聚类，优化客户细分，提高市场精准投放能力。

二、如何利用Smartbi快速制作散点图

Smartbi BI分析平台提供强大的数据可视化能力，帮助企业快速创建散点图，具备以下优势：

● 拖拽式操作，轻松创建：无需复杂配置，只需选择数据字段，即可自动生成散点图。

● 动态交互分析：支持数据钻取和过滤，快速定位特定数据点，优化业务决策。

● 大数据计算支持：能够处理百万级数据点，确保复杂分析场景的流畅性。

三、Smartbi散点图场景应用案例

案例：汽车制造商的质量控制分析（制造行业）

某汽车厂商希望优化生产质量管理，减少故障率。使用散点图：

● 分析生产批次与质量检测不合格率，找到问题批次。

● 识别关键工艺参数对产品质量的影响，优化生产流程。

● 通过历史数据预测未来质量风险，提前干预，降低损失。

四、总结：选择适合的可视化方式，提升数据洞察力

散点图因其直观的数据分布展示，被广泛应用于市场预测、风险控制、质量管理等领域。Smartbi BI数据分析平台提供强大、灵活的散点图功能，帮助企业更高效地分析数据，优化决策。

通过合理选择可视化工具，企业可以提升数据分析效率，做出更精准的业务决策，提升竞争力。