1. Untersuchen Sie Variablenkorrelationen
Bestimmen Sie, ob zwei Variablen im Gleichklang verändern, um eine Grundlage für nachfolgende Modellierungen (wie Regressionsanalyse) zu schaffen.
2. Erkennen Sie Datenverteilungsmuster
Identifizieren Sie lineare, exponentielle, logarithmische und andere Beziehungstypen. Zum Beispiel kann das Bevölkerungswachstum und die Zeit eine exponentielle Verteilung zeigen, während die Autogeschwindigkeit und der Kraftstoffverbrauch eine U-förmige Beziehung zeigen können.
3. Erkennen Sie Ausreißer und abnormale Werte
Ausreißer können die Modellgenauigkeit beeinflussen und erfordern weitere Untersuchungen (wie Dateneingabefehler oder besondere Ereignisse).
4. Vergleichen Sie Unterschiede zwischen mehreren Gruppen von Daten
Verwenden Sie Gruppenetiketten (wie verschiedene Farben), um die Unterschiede in Variablenbeziehungen zwischen verschiedenen Gruppen (wie verschiedene Altersgruppen) zu vergleichen.

1. Beobachten Sie das allgemeine Verteilungsmuster
Linearer Trend: Punkte sind diagonal aufwärts oder abwärts verteilt, wie Größe und Gewicht.
Nichtlinearer Trend: Punkte sind in einer Kurve verteilt, wie Autogeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch.
Keine Korrelation: Punkte sind zufällig verteilt, wie Größe und Schuhgröße (nach Alterskontrolle).
2. Erkennen Sie Ausreißer und abnormale Werte
Untersuchen Sie Punkte, die von der allgemeinen Verteilung abweichen, um festzustellen, ob sie Datenfehler oder besondere Fälle sind. Zum Beispiel, wenn man die Beziehung zwischen Wohnungspreisen und Fläche analysiert, kann ein Ort mit hohen Wohnungspreisen in einem kleinen Gebiet im Stadtzentrum liegen.

1. Analysieren Sie Variablenkorrelationen, wie ob Werbeinvestitionen und Verkäufe gleichzeitig steigen oder sinken, um schnell positive/negative Korrelation oder keine Korrelation zu bestimmen.

2. Erkennen Sie Datenverteilungsmuster, wie das Identifizieren nichtlinearer Beziehungen (wie eine U-förmige Kurve zwischen Autogeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch) oder Ausreißern (wie ein kleiner, hochpreisiger Ausreißer).

3. Führen Sie eine Vergleichsanalyse mit mehreren Gruppen durch, indem Sie Gruppen nach Farbe/Form unterscheiden (wie Unterschiede in der Größen-Gewichts-Verteilung zwischen Männern und Frauen), um bei der Marktsegmentierungsforschung zu helfen.

4. Validieren Sie Regressionsmodelle, indem Sie überprüfen, ob Variablen lineare Annahmen erfüllen und Modellverzerrungen vermeiden.

Der Hauptunterschied zwischen Streudiagrammen und Blasendiagrammen liegt in den Variablendarstellungsdimensionen und der visuellen Darstellung. Streudiagramme verwenden ein zweidimensionales Koordinatensystem, um die Beziehung zwischen zwei Variablen (X, Y) darzustellen. Jeder Punkt repräsentiert nur ein Wertepaar. Sie konzentrieren sich auf die Analyse von Korrelationen, Trends oder Ausreißern zwischen Variablen und sind geeignet zur Erforschung grundlegender Beziehungen. Blasendiagramme hingegen führen eine dritte Variable ein, indem Werte durch die Größe (oder Farbe) der Blase kodiert werden, was eine gleichzeitige Analyse von drei Variablen ermöglicht.