散点图
散点图将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,数据点分布可说明两个维度(x 轴数据和 y 轴数据)的趋势或关系。
通过观察散点图赏数据点的分布,您可以推断出数据间的相关性。如果变量之间不存在相互关系,那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点,如果存在某种相关性,那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。数据的相关关系主要分为:正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关、对数相关等。如果您的数据呈现线性相关、指数相关、对数相关,我们的散点图支持配置回归曲线,并为您计算对应的函数。
使用步骤
1.在搜索栏输入搜索条件,点击右侧的查询按钮;
2.在选择图表类型为散点图;
3.指标与分组
配置里配置好需要显示的分组字段与指标;
4.设置图表样式,选择 x 轴和 y 轴 显示的字段或指标。
散点图样式设置
配置项 | 说明 |
---|---|
图例位置 | 图例在图表中的位置,可以配置为上、下、左、右和无 |
标签旋转 | x 轴标签可旋转展示,当 x 轴标签特别多时使用此功能可让图表更易阅读 |
标签显示 | 自适应显示:使得 label 没有重叠,可能会省略部分 label; 全部显示:强制显示所有的 label,可能会出现 label 重叠的现象; 隐藏:隐藏 label |
x 轴显示字段 | 在 x 轴显示的字段或指标 |
y 轴显示字段 | 在 x 轴显示的字段或指标 |
标记颜色字段 | 除了 x 轴字段和 y 轴字段,可新增一个字段用于区分不同系列 |
回归配置 | 为散点图绘制回归曲线,可选择回归方法。注意:只有当坐标点为数值类型时, 回归配置才生效 |
智能日志平台提供两种模式的维度分析:
- 分析原始指标值之间的关系:选择指标为原始值,在样式设置里设置 x 轴字段为 cpu_usage_user,y 轴字段为 cpu_usage_idle ,按照 host 分组,并配置线性回归曲线,结果如图:
- 分析字段聚合后的计算指标之间的关系:选择指标为 cpu_usage_user 和 cpu_usage_idle 的平均值,添加分组字段为 hostname,在样式设置里设置 x 轴显示字段为平均值(cpu_usage_user),y 轴字段为(cpu_usage_idle),标记颜色字段为 hostname,并配置线性回归曲线,结果如图:
文档反馈
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