Візуалізація Кореляцій за Допомогою Діаграм Розсіювання

Хоча кореляційні теплові карти надають зведену інформацію про лінійні зв'язки 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 виявляти як лінійні, так і нелінійні тенденції, підкреслювати викиди або аномалії та надають глибше розуміння зв'язків, які можуть бути лише абстрактно представлені на кореляційній тепловій карті. Завдяки відображенню окремих точок даних діаграми розсіювання дають чітке й інтуїтивне уявлення про взаємодію змінних.

Приклад: Selling Price vs. Max Power

Діаграма розсіювання може бути використана для аналізу того, як потужність автомобіля впливає 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.