哪些工具可以帮助我们管理项目？——②散点图：寻找数据之间的关系

哪些工具可以帮助我们管理项目？

直方图、散点图、帕累托图、控制图。

本篇梳理——散点图。

一、什么是散点图？

散点图，又称为相关图，可以识别出两个变量之间可能存在的关系。

二、散点图如何绘制和运用？

1.定义理论关系。

变量之间的关系不一定很明显，但是可以通过假设，然后找出两个需要分析的变量。

2.收集样本数据。

必须基于充足的数据才能进行分析，否则数据样本太少，分析没意义，样本数据越少，数据分析越容易得出不真实的结论。

3.在直角坐标系中绘制散点图。

把两组假设的数据，绘制到坐标系中。

4.分析数据，寻找规律。

在散点图中，数据点的分布，越靠近一条斜线，说明这两个变量的关系越密切，否则，不能靠近一条斜线的两个数据，它们的相关度就比较弱。

以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。

正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；

负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；

不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。

除了线性关系，散点图的形状也可能表现为变量间的指数关系或对数关系等，因此，不能单纯比较其线性关系，现实操作中，判断两个变量之间的关系类型，还需要引入回归分析等方法。在此暂不展开了，Kong找到一篇相对容易理解的文章，参考学习《3分钟，看回归分析模型怎么做》。