需要注意的是，相关关系不同于因果关系，相关性表示两个变量同时变化，而因果关系是一个变量导致另一个变量变化。散点图只是一种数据的初步分析工具，能够直观地观察两组数据可能存在什么关系，在分析时如果找到变量间存在可能的关系，则需要进一步确认是否存在因果关系，使用更多的统计分析工具进行分析。
进行相关关系分析时，应使用连续数据，一般在x轴（横轴）上放置自变量，y轴（纵轴）上放置因变量，在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等，以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。
正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；
负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；
不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。
例如，网站统计了客户收货天数和满意度结果，满意度最高为5分，如图9-61所示。选定A1:B30区域，在 “插入”功能区的“图表”模块中单击“散点图”，选择“仅带数据标记的散点图”按钮，即可看到绘制的散点图，右击某个数据标记点,在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，并进行添加分类轴和数据轴标题等图表美化，最终效果如图9-62所示。
散点图主要是分析两列数据的关系的。看散点的位置，就可以大概了解两列数据之间的相关性。其制作步骤如下;
首先需要启动Excel，获得相应的数据源，这个数据源就是两列数据，就是X和Y，以此为基础就可以制作散点图啦。
选中两列数据源，在“插入”选项卡上的“图表组”中，就可以看到散点图啦，点击散点图，就会弹出一系列的散点图的模板，选中第一个模板。
这样，散点图就制作完成了.
进行相关关系分析时，应使用连续数据，一般在x轴（横轴）上放置自变量，y轴（纵轴）上放置因变量，在坐标系上绘制出相应的点。散点图的形状可能表现为变量间的线性关系、指数关系或对数关系等，以线性关系为例，散点图一般会包括如下几种典型形状。
正相关：自变量x变大时，因变量y随之变大；
负相关：自变量x变大时，因变量y随之变小；
不相关：因变量y不随自变量x的变化而变化。
例如，网站统计了客户收货天数和满意度结果，满意度最高为5分，如图9-61所示。选定A1:B30区域，在 “插入”功能区的“图表”模块中单击“散点图”，选择“仅带数据标记的散点图”按钮，即可看到绘制的散点图，右击某个数据标记点,在弹出的快捷菜单中选择“添加趋势线”命令，并进行添加分类轴和数据轴标题等图表美化，最终效果如图9-62所示。
散点图主要是分析两列数据的关系的。看散点的位置，就可以大概了解两列数据之间的相关性。其制作步骤如下;
首先需要启动Excel，获得相应的数据源，这个数据源就是两列数据，就是X和Y，以此为基础就可以制作散点图啦。
选中两列数据源，在“插入”选项卡上的“图表组”中，就可以看到散点图啦，点击散点图，就会弹出一系列的散点图的模板，选中第一个模板。
这样，散点图就制作完成了.
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2018-01-31
散点图：
散点图表示因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的大致趋势，从而选择合适的函数对数据点进行拟合；散点图中包含的数据越多，比较的效果也越好。
散点图制作工具：bdp个人版~~~
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