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通常我们多数据散点图总会重叠在一起，如下图，这样的观感不是很好，如果全部分布在图中也不是很好，那么今天用蜂群图来进行优化一下。这种图适合多标签的散点图。

首先收集数据，适合多个Y值得，如下，我们把所有列都是Y，不需要X。

然后选取所有数据，点击绘图，统计图，蜂群图。

然后我们对图形进行优化，主要是边框，标签，图形大小等。

Origin蜂群图是一种改进的散点图，通过调整点的大小和位置，避免点之间的重叠，从而更清晰地展示数据的分布情况。其优点主要包括以下几点：

• 数据展示清晰
  • 避免重叠：与传统散点图相比，蜂群图能够智能地调整数据点的位置，使它们尽可能不重叠，让每个数据点都清晰可见，从而更准确地呈现数据的分布形态，便于观察数据的密集程度、离散程度以及异常值等。
  • 直观呈现分布：可以直观地展示数据在不同类别或区间内的分布情况，用户能够快速了解数据的整体分布特征，如是否呈现正态分布、偏态分布等，以及不同类别之间数据分布的差异。
• 突出数据特征
  • 凸显异常值：由于数据点清晰可辨，异常值（离群点）在蜂群图中会明显地与其他数据点分离，更容易被发现和识别，有助于分析人员进一步探究异常值产生的原因，以及它们对整体数据的影响。
  • 展示数据细节：能够保留数据的原始细节，不像一些统计图表（如直方图）那样对数据进行分组聚合，从而丢失部分细节信息。在蜂群图中，每个数据点的具体数值都能通过其位置直观地体现出来，有助于深入分析数据的具体特征和规律。
• 增强可视化效果
  • 美观简洁：Origin蜂群图的外观简洁美观，点与点之间的排列有序且具有一定的美感，使图表更具吸引力，能够在视觉上给人留下良好的印象，提升报告、论文等文档的质量和专业性。
  • 可定制性强：用户可以根据自己的需求对蜂群图进行各种定制，如调整点的大小、颜色、形状，改变坐标轴的标签、刻度，添加标题、图例等，从而使图表更符合数据分析的目的和展示要求，更好地传达信息。
• 助力数据分析
  • 支持多组数据比较：可以方便地展示多组数据，通过不同颜色或形状的点来区分不同组的数据，便于对多组数据的分布情况进行直观的比较和分析，快速发现组与组之间的差异和相似之处，为进一步的统计分析提供直观依据。
  • 辅助特征选择：在数据分析中，特别是在处理分类问题时，蜂群图可以帮助分析人员直观地判断哪些特征对于区分不同类别是重要的，哪些特征的区分度较低。对于那些数据点在不同类别之间分布差异明显的特征，通常是对分类有较大帮助的特征，从而为特征选择提供参考。