散点图

您可以利用您的数据，使用散点图矩阵来同时探索多个变量。

散点图对连续型数据很适合，因为这些数据是在具有许多可能值的尺度上进行衡量的。以下是连续型数据的一些示例：

对于分类型或名义型数据，散点图不是最佳选择，因为这些数据是在具有特定值的尺度上进行衡量的。请改用条形图。

对于分类型数据，样本会分成多个组，并且响应可能有定义好的顺序。例如，在一项调查中，要求您从“强烈不同意”到“强烈同意”这样的范围来提供意见，您的响应就是分类型的。

对于名义型数据，样本也分成多个组，但没有任何特定的顺序。例如，居住的国家/地区就是名义型变量。您可以使用国家/地区缩写，也可以使用数字对国家/地区名称编码。无论采用哪一种方式，您都只是在为不同的数据组命名而已。

您可以使用类别型或名义型变量来定制散点图。您可以将不同的颜色或标记分配给这些变量的各个水平。