矩阵散点图（Matrix Scatter Plot）

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简介

矩阵散点图（Matrix Scatter Plot）是散点图的扩展，当欲同时观察多个变量间的相关关系时，若一一绘制它们间的简单散点图，十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，这一点在进行多元线性回归时显得尤为重要，它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难，在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。

适用场景

矩阵散点图可以展示多维数据的两两相关关系，可以用于比较跨类别的聚合数据，归纳分析现有数据以进行预测分析。利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图，这样可以快速发现多个变量间的主要相关性，但是在分析过程中需要注意，这两个变量之间的相关性并不等同于确定的因果关系，也可能需要考虑其他的影响因素。

优点：能快速发现成对变量之间的关系。

缺点：当数据维度太大时，屏幕的大小会限制显示矩阵元素的数量，需要结合交互技术来实现用户对可视化结果的观察。

图例

1. 在需要观察多个变量的相关关系时，可以直观地用矩阵散点图来表示。

2. 在需要观察多个变量的相关关系时，可以直观地用矩阵散点图来表示。

数字孪生大屏应用案例

目前，我们山海鲸可视化资源中心提供了丰富的数字孪生大屏案例，在网页上就可以快速体验大屏。

1. 度假村酒店模型-数字孪生系统

2. 智慧办公园区可视化

3. 浙江省温州市-瑞安火车站

相关图表

散点图

分组柱形图

百分比圆环仪表图

矩形树图

参考资料

1. https://baike.baidu.com/item/%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE/10065276?fr=aladdin
2. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%95%A3%E5%B8%83%E5%9C%96
3. https://baike.so.com/doc/5332296-5567662.html