散点图与线指南

　　实际上，您可以利用这两个图表来使用您的数据来讲述一个故事，因为它们非常容易解码和绘制。

　　谷歌表格生成非常基本且不太直观的散点图和折线图，需要大量定制。但是，上述内容并不意味着您应该取消免费增值数据可视化工具。

　　实际上，您可以通过安装特定的第三方插件来访问具有视觉吸引力的折线图和散点图，从而增强 Google 表格的可用性。

　　该图表有两个轴：一个水平方向的 x 轴和一个垂直的 y 轴。x 轴主要描绘维度属性，例如时间。相反，垂直轴显示正在研究的关键指标。

　　折线图最适合显示数据中存在的模式和趋势。换句话说，您可以使用它来显示特定指标在增长方面是处于上升趋势还是下降趋势。

　　散点图和折线图有什么区别？上述问题是我们要揭穿的问题，以消除围绕该问题的困惑。

　　您可以很容易地看出，研究受访者的身高随着年龄的增长而上升。换句话说，年长的受访者比他们的同行高。

　　折线图并不适用于所有数据，但如果您有想要通过图表表示的连续数据，那么折线图是一个不错的选择。

　　连续数据是可以取任何值的数据。身高、体重、温度、长度等都是连续数据的例子。一些连续的数据会随着时间而改变；一个孩子在一岁时的体重或房间里全天的温度，一个人在某些年后的年龄。

　　该图表最适合跟踪短期和长期变化。当有较小的变化时，最好使用此图表而不是任何其他图表。如果使用多行，它们也可以用于比较目的。

　　散点图（也称为 xy 图）是一种最适合显示关键数据点之间关系的可视化设计。该图表使用点来揭示所研究变量之间的相关性。

　　很明显，两种性别（男性和女性）的身高随着年龄的增长而增加。此外，您可以注意到点的大小也随着时间的推移而增加，这代表了性别的权重。

　　散点图和折线图有什么区别？这个问题不应该带来混乱。继续阅读以了解更多信息。

　　如果您的目标是展示对数据中隐藏的相关性和关联性的洞察，那么您的首选图表应该是散点图。

　　折线图是一种可视化设计，将信息显示为由直线段连接的数据点。您可以使用图表将趋势和模式洞察提取到原始数据中。

　　另一方面，散点图使用点来显示原始数据中存在的关联和相关性。此外，它使用回归线（或最佳拟合线）来显示两组变化数据之间的关系。

　　折线图非常适合以均匀的间隔显示增长率或趋势。散点图最适合显示不同变量之间的关系。

　　然而，这个免费增值的电子表格工具带有非常基本的折线图和散点图。您需要执行大量自定义以获得与您的数据故事示例一致的折线图和散点图。

　　好吧，您不必取消电子表格应用程序。您可以通过安装一个名为 ChartExpo 的特定插件来增强 Google 表格的可用性。

　　ChartExpo 是一个附加组件，您可以轻松地安装在 Google 表格中，而无需观看数小时的 YouTube 教程或阅读操作指南 PDF 手册。

　　借助 50 多种高级可视化，ChartExpo 将您复杂的原始数据转化为引人注目、易于理解的散点图或折线图，以讲述您的数据故事。

　　只需点击几下，ChartExpo 即可生成简单易懂的可视化设计。是的，这个工具生成的图表非常容易解释，即使对于非技术观众也是如此。

　　借助 ChartExpo，散点图与折线图的混淆得到了解决。该工具旨在直观地指导您区分两种不同可视化设计的作用。

　　折线图适用于数据沿 x 轴分布不均匀的情况。要获得可靠的见解，请在 y 轴上使用随时间变化的值。

　　如果您的目标是显示对数据中隐藏的相关性和关联的洞察力，那么您的首选可视化设计应该是散点图。

　　如果您有庞大而复杂的数据集，则非常建议使用散点图而不是折线图。这些可视化设计非常适合显示原始数据中关键指标的隐藏关联和相关性。此外，散点图非常容易阅读和解释。

　　散点图可以帮助您显示数据中关键变量之间的关系。上述关系的性质取决于点的分布。相反，折线图最适合显示数据中变量的趋势和模式。

　　您可以使用散点图与折线图来使用您的数据来讲述故事，因为它们易于解码和绘制。

　　但是，可视化工具具有非常基本的散点图和折线图。您必须投入额外的精力和时间来编辑最终图表以符合您的需求。

　　事实证明，您可以在 Google 表格中下载并安装一个特定的插件，以访问现成的散点图和折线图。

　　我们建议您在 Google 表格中安装 ChartExpo 以访问现成的折线图和散点图。

　　ChartExpo 同时拥有折线 种其他高级图表，这些图表在视觉上令人惊叹且易于解释。与其他工具不同，您不需要编程技能即可使用 ChartExpo 可视化您的数据。

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