展示内容不同：因果图用于表示事物之间的因果关系；散点图是展示两个变量之间的关系；矩阵图在行列交叉的位置展示因素、原因和目标之间的关系强弱。
用途不同：因果图用于对缺陷成因进行分类，展示最应关注领域；散点图是确定两个变量间是否有关系，来估算自变量的变化将如何影响因变量的值；矩阵图用于识别问题主要或根本原因。
因果图、散点图和矩阵图是常用的数据可视化工具，它们在展现数据的方式和目的上略有不同。
1. 因果图（Causal Diagram）：因果图用于展示变量之间的因果关系和影响方向。它通过图形表示变量之间的因果关系，通常使用有向无环图（DAG）表示。因果图可以帮助观察者理解变量之间的因果关系，并推断出直接和间接的因果效应。
2. 散点图（Scatter Plot）：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个点代表一个数据观测值，并根据变量的值在二维平面上绘制。通过散点图，可以观察到变量之间的趋势、相关性以及是否存在异常值。散点图适用于发现变量之间的关联和趋势。
3. 矩阵图（Matrix Plot）：矩阵图用于展示两个或多个变量之间的关系，通常使用矩形或方形的矩阵来表示。矩阵的每个单元格可以显示两个变量之间的相关性或其他统计指标。矩阵图可以用于观察多个变量之间的相关性、相似性以及交叉频率等。矩阵图适用于多个变量之间的关系分析和比较。
综上所述，因果图用于揭示变量之间的因果关系，散点图用于描述两个变量之间的关系，而矩阵图用于展示多个变量之间的关系。
