有一个常见的误解是，由于外观相似，折线图和散点图执行相同的工作。
这就是区别。
散点图可以帮助您显示数据中关键变量之间的关系。关系的性质因点的分布而异。相反，折线图最适合显示数据中变量的趋势和模式。
实际上，您可以利用这两个图表来使用您的数据来讲述一个故事，因为它们非常容易解码和绘制。
谷歌表格生成非常基本且不太直观的散点图和折线图，需要大量定制。但是，上述内容并不意味着您应该取消免费增值数据可视化工具。
实际上，您可以通过安装特定的第三方插件来访问具有视觉吸引力的折线图和散点图，从而增强 Google 表格的可用性。
在本博客中，您将了解以下内容：
- 散点图与折线图
- 散点图定义和散点图示例
- 折线图定义和折线图示例
- 我们将解决以下问题：散点图和折线图有什么区别？
- 此外，我们会推荐最好的插件以安装在您的 Google 表格中
数据可视化中的散点图与折线图
在本节中，我们将提供散点图和折线图的定义和示例，以阐明它们的区别。
折线图定义和折线图示例
折线图是一种可视化，显示指定时间内的变化。
该图表有两个轴：一个水平方向的 x 轴和一个垂直的 y 轴。x 轴主要描绘维度属性，例如时间。相反，垂直轴显示正在研究的关键指标。
折线图最适合显示数据中存在的模式和趋势。换句话说，您可以使用它来显示特定指标在增长方面是处于上升趋势还是下降趋势。
散点图和折线图有什么区别？上述问题是我们要揭穿的问题，以消除围绕该问题的困惑。
继续阅读以发现更多信息。
理解折线图的示例
您可以使用折线图来可视化连续和分类数据类型。
查看下表，深入了解可视化中的散点图与折线图。
下表代表从女性受访者那里收集的数据。
| 年龄（岁） | 高度（英寸） |
| 8 | 50 |
| 11 | 57 |
| 14 | 63 |
| 18 | 64 |
只看上面的表格，你能得到与数据相关的故事吗？
让我们使用折线图来显示对上述数据的见解。
注意数据可视化后的差异。
您可以很容易地看出，研究受访者的身高随着年龄的增长而上升。换句话说，年长的受访者比他们的同行高。
那么什么时候应该选择折线图作为数据故事中的首要可视化？
何时选择折线图？
折线图并不适用于所有数据，但如果您有想要通过图表表示的连续数据，那么折线图是一个不错的选择。
连续数据是可以取任何值的数据。身高、体重、温度、长度等都是连续数据的例子。一些连续的数据会随着时间而改变；一个孩子在一岁时的体重或房间里全天的温度，一个人在某些年后的年龄。
该图表最适合跟踪短期和长期变化。当有较小的变化时，最好使用此图表而不是任何其他图表。如果使用多行，它们也可以用于比较目的。
散点图定义和散点图示例
散点图（也称为 xy 图）是一种最适合显示关键数据点之间关系的可视化设计。该图表使用点来揭示所研究变量之间的相关性。
理解散点图的示例
散点图非常理想，尤其是当您的目标是发现关键变量之间的隐藏关联时。
看看下表。
性别替补的年龄和身高之间是否存在相关性？
| 性别 | 姓名 | 年龄（岁） | 高度（英寸） | 重量（磅） |
| 男性 | 汤姆 | 8 | 51 | 50 |
| 男性 | 汤姆 | 11 | 60 | 82 |
| 男性 | 汤姆 | 16 | 68 | 130 |
| 男性 | 汤姆 | 20 | 70 | 148 |
| 男性 | 吉米 | 6 | 46 | 60 |
| 男性 | 吉米 | 13 | 60 | 108 |
| 男性 | 吉米 | 17 | 67 | 147 |
| 男性 | 吉米 | 19 | 70 | 154 |
| 女性 | 萨曼莎 | 9 | 50 | 46 |
| 女性 | 萨曼莎 | 14 | 59 | 83 |
| 女性 | 萨曼莎 | 16 | 63 | 117 |
| 女性 | 萨曼莎 | 20 | 65 | 127 |
| 女性 | 朗达 | 8 | 53 | 62 |
| 女性 | 朗达 | 11 | 62 | 101 |
| 女性 | 朗达 | 15 | 63 | 124 |
| 女性 | 朗达 | 20 | 64 | 128 |
让我们使用散点图可视化来可视化下面的表格数据。
很明显，两种性别（男性和女性）的身高随着年龄的增长而增加。此外，您可以注意到点的大小也随着时间的推移而增加，这代表了性别的权重。
散点图和折线图有什么区别？这个问题不应该带来混乱。继续阅读以了解更多信息。
何时选择散点图？
– X 轴上的随机数据分布
散点图非常适合数据中变量随机分布的情况。
– 显示数据的相关性
如果您的目标是展示对数据中隐藏的相关性和关联性的洞察，那么您的首选图表应该是散点图。
散点图与折线图
就像我们说的，散点图与折线图表示外观上相似但任务不同的两种可视化类型。
Graph-A是折线图，Graph-B是散点图。
折线图是一种可视化设计，将信息显示为由直线段连接的数据点。您可以使用图表将趋势和模式洞察提取到原始数据中。
另一方面，散点图使用点来显示原始数据中存在的关联和相关性。此外，它使用回归线（或最佳拟合线）来显示两组变化数据之间的关系。
查看下表以了解有关此问题的答案的更多信息：散点图和折线图有什么区别？
| 线形图 | 散点图 | |
| 目的 | 折线图显示对一段时间内连续数据的洞察
该图使用一条线来连接相对于指定时间的关键数据点。 折线图非常适合以均匀的间隔显示增长率或趋势。 |
散点图最适合显示不同变量之间的关系。
它是显示相关性和关联性的理想选择。 此外，您可以在因果分析中使用散点图以获得深入的见解。 |
| 轴 | x 轴描述维度变量，例如年、月和周。
y 轴描述了数据中存在的关键指标。
|
x 轴和 y 轴都描绘了不同的指标，这些指标主要是数字。 |
| 情节 | 线段连接关键数据点。 | 在点高度集中的区域绘制最佳拟合线。 |
| 数据量 | 折线图的弱点之一是它无法处理庞大而复杂的数据。 | 散点图最适合可视化庞大而复杂的数据集。 |
我们希望上表已经解决了这个问题：散点图和折线图有什么区别？
使用散点图与折线图可视化数据的最佳工具
谷歌表格是企业主和专业人士的首选数据可视化工具之一。
然而，这个免费增值的电子表格工具带有非常基本的折线图和散点图。您需要执行大量自定义以获得与您的数据故事示例一致的折线图和散点图。
好吧，您不必取消电子表格应用程序。您可以通过安装一个名为 ChartExpo 的特定插件来增强 Google 表格的可用性。
为什么选择 ChartExpo？
ChartExpo 是一个附加组件，您可以轻松地安装在 Google 表格中，而无需观看数小时的 YouTube 教程或阅读操作指南 PDF 手册。
借助 50 多种高级可视化，ChartExpo 将您复杂的原始数据转化为引人注目、易于理解的散点图或折线图，以讲述您的数据故事。
只需点击几下，ChartExpo 即可生成简单易懂的可视化设计。是的，这个工具生成的图表非常容易解释，即使对于非技术观众也是如此。
借助 ChartExpo，散点图与折线图的混淆得到了解决。该工具旨在直观地指导您区分两种不同可视化设计的作用。
如何使用 ChartExpo 制作散点图？
在本节中，我们将使用散点图来可视化如下所示的数据。
让我们开始吧。
| 性别 | 姓名 | 年龄（岁） | 高度（英寸） | 重量（磅） |
| 男性 | 汤姆 | 8 | 51 | 50 |
| 男性 | 汤姆 | 11 | 60 | 82 |
| 男性 | 汤姆 | 16 | 68 | 130 |
| 男性 | 汤姆 | 20 | 70 | 148 |
| 男性 | 吉米 | 6 | 46 | 60 |
| 男性 | 吉米 | 13 | 60 | 108 |
| 男性 | 吉米 | 17 | 67 | 147 |
| 男性 | 吉米 | 19 | 70 | 154 |
| 女性 | 萨曼莎 | 9 | 50 | 46 |
| 女性 | 萨曼莎 | 14 | 59 | 83 |
| 女性 | 萨曼莎 | 16 | 63 | 117 |
| 女性 | 萨曼莎 | 20 | 65 | 127 |
| 女性 | 朗达 | 8 | 53 | 62 |
| 女性 | 朗达 | 11 | 62 | 101 |
| 女性 | 朗达 | 15 | 63 | 124 |
| 女性 | 朗达 | 20 | 64 | 128 |
- 要使用散点图可视化数据（上图），请将其导出到您的 Google 表格中。
- 单击搜索框并输入“散点图”。
- 选择包含数据的工作表，然后选择Metrics 选项。填写数字（在我们的场景中，我们将填写年龄、身高和体重）。
- 选择维度按钮并填写维度数据（在我们的示例中，我们将使用性别和姓名）。
- 单击“创建图表”按钮完成简单的过程。
见解
- 平均身高为 60.69。
- 平均年龄为 14 岁。
- 参与者的身高随着年龄的增长而增加。换句话说，他们的身高随着年龄的增长而增加。
- 点的大小代表体重，它也随着年龄的增长而增加。
- 大多数参与者都在最合适的范围内。汤姆和朗达是仅有的两个年龄在 11 岁左右的异常值。
常见问题解答：
什么时候应该选择折线图？
折线图适用于数据沿 x 轴分布不均匀的情况。要获得可靠的见解，请在 y 轴上使用随时间变化的值。
如果您的目标是显示关键数据点的模式和趋势，请选择折线图。
什么时候应该选择散点图？
散点图非常适合数据中变量随机分布的情况。
如果您的目标是显示对数据中隐藏的相关性和关联的洞察力，那么您的首选可视化设计应该是散点图。
为什么要使用散点图而不是折线图？
如果您有庞大而复杂的数据集，则非常建议使用散点图而不是折线图。这些可视化设计非常适合显示原始数据中关键指标的隐藏关联和相关性。此外，散点图非常容易阅读和解释。
包起来：
散点图和折线图有什么区别？
这就是区别。
散点图可以帮助您显示数据中关键变量之间的关系。上述关系的性质取决于点的分布。相反，折线图最适合显示数据中变量的趋势和模式。
您可以使用散点图与折线图来使用您的数据来讲述故事，因为它们易于解码和绘制。
谷歌表格是全球专业人士和企业主中最受欢迎的数据可视化应用程序之一。
但是，可视化工具具有非常基本的散点图和折线图。您必须投入额外的精力和时间来编辑最终图表以符合您的需求。
事实证明，您可以在 Google 表格中下载并安装一个特定的插件，以访问现成的散点图和折线图。
我们建议您在 Google 表格中安装 ChartExpo 以访问现成的折线图和散点图。
ChartExpo 同时拥有折线图和散点图，以及 50 种其他高级图表，这些图表在视觉上令人惊叹且易于解释。与其他工具不同，您不需要编程技能即可使用 ChartExpo 可视化您的数据。
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