散点矩阵是一种用于分析两个或多个变量之间关系的图表。它通过在坐标轴上绘制数据点来展示变量之间的关系。分析散点矩阵时，可以观察数据点的分布模式、趋势和异常值。可以通过观察数据点的聚集程度、线性关系、正负相关性等来判断变量之间的关系强度和方向。此外，还可以使用散点矩阵来检测离群值和异常模式。通过分析散点矩阵，可以帮助我们了解变量之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。
在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。散点图的分类：1、ArcGIS散点图散点图使用数据值作为 x,y 坐标来绘制点。它可以揭示格网上所绘制的值之间的关系，还可以显示数据的趋势。当存在大量数据点时，散点图的作用尤为明显。散点图与折线图相似，而不同之处在于折线图通过将点或数据点相连来显示每一个变化。2、三维散点图在散点图矩阵中虽然可以同时观察多个变量间的联系，但是两两进行平面散点图的观察的，有可能漏掉一些重要的信息。
