美國怀俄明州 黃石國家公園 老忠實間歇泉 的噴發間隔以及噴發持續時間之間的散点图。散点图中有二種噴發型式：短等待短噴發持續模式、長等待長噴發持續模式 三維的散布圖可以呈現三個變數之間的關係，圖中又用不同的顏色及表示另外一個變數[ 2] 散点图 （scatter plot、scatterplot、scatter graph、scatter chart、scattergram或scatter diagram）[ 3] 笛卡尔坐标系 上的點表示資料中二個或多個變數 分佈方式的圖（例如班上同學的身高及體重）。多半是在平面笛卡尔坐标上，表示二個變數的分佈，若點有區分不同的顏色／形狀／大小，可以用此特性表示另一個變數。
散点图中的資料會用許多的點來表示，每個點表示一個資料，而其在水平座標軸及垂直座標軸上的座標，分別對應該資料的變數[ 4]
散点图可以用來表示實驗中的連續自變量 和另一個連續因变量之間的關係，也可以用來表示二個連續自变量之間的關係。若系統中存在參數 ，在實驗中會刻意增加或減少其數值，此參數即為自变量 ，若是自變量和因变量的散点图，一般會將自變量放在橫軸，因变量放在縱軸。若兩個參數都是自变量，可將任一個放在橫軸，此時，散点图可以看出其相關 性的程度（但不一定是因果关系 ）。
散点图可以推測二個參數中許多不同種類的相關性，配合一定的置信区间 。以體重及身高為例，可能會將體重放在y軸，將身高放在x軸。相關性可能是正相關（一參數增加時，另一參數對應增加）、負相關（一參數增加時，另一參數對應減少）、無相關性。若散点图有從左下到右上分佈的圖形，表示兩者正相關，若散点图有從左上到右下分佈的圖形，表示兩者負相關。為了研究兩參數之間的關係，可以在散点图上繪製擬合線 （最適曲線、或趨勢線）。趨勢線的方程式就是參數相關性的方程式。若是線性相關，繪製最適曲線的程序即為線性回歸 ，保證在有限時間內有正確的解。針對任意的相關性關係，不存在通用、可以產生正確解的最適曲線產生程序。若是要確認兩組參數之間是否有非線性的關係，也可以用散点图來觀察。可以在散点图中加上平滑曲線（例如LOESS [ 5]
散点图是品质控制 的品管七大手法 之一[ 6]
散点图的資料可以用泡泡 折線圖 表示[ 7]
例如，為了要找到人肺容量以及其閉氣時間之間的關連性，研究者找了一群人進行研究，量測肺容量（第一個變量）及可以閉氣的時間（第二個變量），接著就可以畫散布圖，以肺容量為橫軸，閉氣的時間為縱軸。
若有一個人其肺容量是400 cl，可以閉氣21.7秒，則此數據會表示為座標(400, 21.7)的點，將所有人的資料都畫在一張圖上，可以讓研究者判斷兩個變量之間的關係。
針對一組（超過二個）的資料變量X1 , X2 , ... , Xk ，可以用散布圖矩陣（scatter plot matrix）畫出兩兩變量之間的散布圖，而多個散布圖以矩陣的形式放在同一個大圖中。散布圖矩陣會有k欄k列的方陣。其中每一個元素都是對應二個變量之間的散布圖[ 8]
通用散布圖矩陣 （generalized scatter plot matrix）[ 9] 馬賽克圖 波動圖 條形圖 可以表示兩個分類變量之間的關係。也有其他的圖可以說明量化變量以及分類變量之間的關係。
3D資料視覺化，以及對應的散布圖矩陣
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