Хоча теплові карти кореляцій надають узагальнення лінійних зв'язків між змінними, вони не дозволяють виявити нелінійні залежності. У таких випадках більш корисними є діаграми розсіювання.

Навіщо використовувати діаграми розсіювання?

Діаграми розсіювання — це простий, але потужний спосіб візуалізувати взаємозв'язок між двома числовими змінними. Вони дозволяють виявити як лінійні, так і нелінійні тенденції, підкреслити викиди або аномалії, а також надати глибше розуміння зв'язків, які можуть бути лише абстрактно відображені на тепловій карті кореляцій. Відображаючи окремі точки даних, діаграми розсіювання забезпечують чітке й інтуїтивне уявлення про взаємодію змінних.

Приклад: Ціна продажу vs. Максимальна потужність

Діаграма розсіювання може бути використана для аналізу впливу потужності автомобіля на його ринкову вартість. У цьому випадку вісь x відображає максимальну потужність, а вісь y — ціну продажу.

ggplot(data = df, aes(x = max_power, y = selling_price)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Scatter Plot of Selling Price vs. Max Power",
       x = "Max Power",
       y = "Selling Price")

Ця візуалізація дозволяє легко побачити, чи існує позитивний лінійний зв'язок, коли більша потужність зазвичай відповідає вищій ціні продажу.