У вас десятки миллионов точек, и даже с низкой прозрачностью точечная диаграмма остаётся нечитаемой из-за перекрытия маркеров. Какой вариант визуализации чаще всего лучше?

AИспользовать hexbin (шестиугольные ячейки плотности) или 2D density/heatmap, чтобы показать плотность точек вместо отдельных маркеров
BСделать график трёхмерным, добавив третью ось без смысловой нагрузки, чтобы перекрытие точек распределилось по дополнительному измерению
CПостроить pie chart по долям точек в четырёх квадрантах координатной плоскости, чтобы оценить общее распределение наблюдений на двух осях
DУвеличить размер маркеров и убрать прозрачность, чтобы плотные области стали ещё более заметными и привлекали внимание читателя графика
Правильный ответ. При сильном перекрытии точек показывайте плотность: hexbin или 2D heatmap вместо точечной диаграммы.

Разбор

Плотностные карты агрегируют точки по ячейкам и делают видимыми структуры, которые в точечном облаке теряются под перекрывающимися маркерами. Hexbin и 2D heatmap сохраняют информацию о распределении без необходимости рисовать каждое наблюдение, поэтому хорошо работают на больших данных. Трёхмерный график без смысла только усложняет восприятие, pie chart по квадрантам теряет двумерную структуру, а более крупные непрозрачные маркеры лишь усиливают перекрытие.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В scatter plot переменная X принимает только целые значения (например оценки 1–5), поэтому точки ложатся в вертикальные столбцы и перекрываются. Что поможет уменьшить overplotting и показать частоты?
Открыть Карьерник в Telegram

Ещё вопросы по теме «Зависимости и scatter-графики»