작동 방식 살펴보기
점 플롯 예시
하나의 도구로 네 가지 요청을 처리했습니다. 아래 다이어그램은 모두 실제 생성 결과입니다.
입력할 내용
Oakline 고객 대기 시간이라는 제목으로 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 10, 12, 14, 16분의 대기 시간을 점 플롯으로 만들고, 같은 값은 쌓아 표시해 줘.
다음으로 시도해 보세요8분에 목표선을 추가해 줘.16분 이상치를 제거해 줘.
산점도 · echarts-scatter
완성된 다이어그램
점 플롯이란?
점 플롯은 수직선 위에 관측값 하나당 점 하나를 표시합니다. 같은 값은 쌓이므로 원래 데이터 포인트를 유지하면서 반복된 값의 빈도를 확인할 수 있습니다.
점 플롯은 특히 소규모 데이터셋에 유용합니다. 히스토그램과 달리 관측값을 구간으로 묶지 않으므로 정확한 값과 분포의 전체적인 형태를 모두 확인할 수 있습니다.
- Engine
- echarts-scatter
- Editable
- Describe the change
- Export
- SVG · PNG · PDF
누가 사용하나요
점 플롯을 사용하는 사람들
중심, 분포와 특이한 결과를 논의하기 전에 모든 퀴즈 점수를 보여 줍니다.
이상치를 평균으로 없애지 않고 소규모 대기 시간 표본을 살펴봅니다.
무게나 배송 시간처럼 반복 측정한 값을 한눈에 비교합니다.
작동 방식
세 단계로 점 플롯 만드는 방법
01
설명하기
한 문단이면 시작할 수 있습니다.
“Oakline 고객 대기 시간이라는 제목으로 4, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9, 10, 10, 12, 14, 16분의 대기 시간을 점 플롯으로 만들고, 같은 값은 쌓아 표시해 줘.”
02
다이어그램 확인하기
알맞은 엔진으로 그립니다.
03
수정 요청하기
수정할 때마다 버전이 저장됩니다.
8분에 목표선을 추가해 줘.
V2 · DRAWN FROM V1, NOTHING RETYPED자주 묻는 질문
자주 묻는 질문
점 플롯이란 무엇인가요?
점 플롯은 수직선 위에 관측값마다 점 하나를 표시하는 통계 차트입니다. 쌓인 점은 값이 나타난 횟수를 보여 주므로 분포를 확인할 수 있습니다.
점 플롯은 언제 사용해야 하나요?
정확한 관측값이 중요한 소규모 또는 중간 규모의 수치 데이터셋에 사용하세요. 데이터셋이 매우 크다면 히스토그램이나 상자 수염 그림이 보통 더 읽기 쉽습니다.
점 플롯은 어떻게 읽나요?
가장 높이 쌓인 점, 첫 번째 점부터 마지막 점까지의 범위, 빈틈과 고립된 점을 살펴보세요. 이를 통해 가장 흔한 값, 분포, 군집과 잠재적 이상치를 확인할 수 있습니다.
점 플롯과 산점도의 차이는 무엇인가요?
점 플롯은 하나의 수치 변수 분포를 보여 주며, 같은 값은 보통 쌓아 표시합니다. 산점도는 각 관측값을 x와 y 좌표에 표시해 두 수치 변수를 비교합니다.
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