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Excel中的散點(diǎn)圖制作需要哪些操作步驟？其實(shí)散點(diǎn)圖的功能比你知道的還要強(qiáng)大（一）

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平時(shí)，我可能會看到最多的柱狀圖，但我個(gè)人最喜歡的是散點(diǎn)圖。在談?wù)撋Ⅻc(diǎn)圖，之前，我想闡述一個(gè)不太嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫€(gè)人觀點(diǎn)。在我看來，所有的數(shù)據(jù)和圖表可以分為兩類，一類是集中展示，另一類是研究。

如何理解？側(cè)重于顯示的圖表傾向于更直觀地表達(dá)指標(biāo)中包含的信息，也就是說，從這些圖表中獲得的信息可以直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)決策。例如，一家公司的條形圖顯示了全國各省銷售人員的平均銷售業(yè)績，顯然顯示了哪個(gè)更高或更低，然后就可以決定哪些地區(qū)需要努力工作，哪些地區(qū)需要裁員。

面向研究的圖表經(jīng)常顯示指標(biāo)之間的一些隱藏關(guān)系。從圖表中獲得的信息通常需要進(jìn)一步研究，然后才能應(yīng)用于具體的業(yè)務(wù)判斷或?qū)嵤┎呗浴?br />
例如，在散點(diǎn)圖，一家公司的人均銷售業(yè)績與員工的離職率有關(guān)，你可能會看到兩者之間有一定的數(shù)學(xué)關(guān)系。然而，你不能得出一個(gè)明確的結(jié)論，但是你需要進(jìn)一步的研究，比如回歸建模，來提取這種關(guān)系。

研究圖表就像一扇門，經(jīng)常幫助我們打開另一個(gè)世界，獲得更多有價(jià)值的信息。但是，相對來說，也有較高的風(fēng)險(xiǎn)。大多數(shù)時(shí)候你投入了大量的時(shí)間，而你得到的結(jié)論是毫無價(jià)值的。

散點(diǎn)圖的核心價(jià)值在于找到變量之間的關(guān)系，我們不能把這種關(guān)系縮小到線性回歸。指標(biāo)之間有許多關(guān)系，如線性關(guān)系、多項(xiàng)式關(guān)系、指數(shù)關(guān)系、對數(shù)關(guān)系等。當(dāng)然，沒有關(guān)系也是一種重要的關(guān)系。

最基本的散點(diǎn)圖讓我們看看一個(gè)典型的散點(diǎn)圖。下圖顯示了一家配送公司的平均每人工作量(一天要配送的訂單數(shù)量)和訂單的準(zhǔn)時(shí)配送率。

散點(diǎn)圖的基本元素是點(diǎn)，即通過兩個(gè)變量(縱軸和橫軸)的值，點(diǎn)被擊中圖表的相應(yīng)位置，并通過分散點(diǎn)的分布，觀察兩個(gè)變量之間的關(guān)系。從上圖中，我們可以直觀地看到，訂單的人均配送量與準(zhǔn)時(shí)交貨率呈負(fù)相關(guān)，即人均配送量越高，準(zhǔn)時(shí)交貨率越低，而人均配送量越低，準(zhǔn)時(shí)交貨率越高。我們增加了一條趨勢線，使這種關(guān)系更加明顯。

對于一家快遞公司來說，這個(gè)結(jié)論似乎是常識。一個(gè)人一天要交付的訂單越多，他就越難按時(shí)交付所有訂單。

事實(shí)上，這種邏輯可能并不正確。真正的解釋是：如果訂單是以漸進(jìn)有序的方式和平穩(wěn)的時(shí)間分配提交給經(jīng)銷商的，那么如果有更多的訂單并且經(jīng)銷商能夠全部交付，那么加班費(fèi)率將保持穩(wěn)定。然而，實(shí)際情況并非如此。在高峰時(shí)期，外賣的需求呈脈沖式增長。這導(dǎo)致這樣一個(gè)事實(shí)，即當(dāng)交付壓力很高時(shí)，交付人員同時(shí)接受多個(gè)訂單。這導(dǎo)致了這樣一個(gè)事實(shí)：由于繞道交貨，一些手頭訂單總是會超時(shí)。這導(dǎo)致了散點(diǎn)圖的以下反思

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