3D 산점도는 세 변수 간의 관계를 보여주기 위해 세 축에 데이터 포인트를 그리는 데 사용됩니다. 데이터 테이블의 각 행은 마커로 표시되며, 마커의 위치는 X, Y 및 Z축에 설정된 컬럼의 값에 따라 다릅니다.

마커의 색상, 크기 또는 모양에 맞게 더 많은 변수를 설정하여 그래프에 또 다른 차원을 추가할 수 있습니다.

서로 다른 변수 간의 관계를 상관 관계라고 합니다. 3D 산점도의 3차원 공간에서 특정 방향으로 직선을 형성할 정도로 마커가 서로 가까이 있으면 해당 변수 간의 상관 관계가 높은 것입니다. 마커가 3D 산점도에 균등하게 분산되는 경우 상관 관계가 낮거나 0입니다. 하지만 상관관계가 있는 것처럼 보여도 항상 그런 것은 아닙니다. 변수들은 변화를 설명할 수 있는 네 번째 변수와 관련이 있을 수도 있고, 순전히 우연의 일치로 상관 관계가 없는 경우에도 상관 관계가 있는 것처럼 보일 수도 있습니다.

3D 산점도를 확대/축소하고 시각화의 오른쪽 상단에 있는 탐색 컨트롤로 회전하여 3D 산점도가 표시되는 방법을 변경할 수 있습니다.

각 축의 시각화 속성에서 척도 및 척도 레이블과 기타 축 설정을 조정할 수 있으며, 눈금선, 확대/축소 슬라이더 또는 오차 막대와 같은 기능을 추가할 수 있습니다.

예제 1: 3D 산점도 및 격자 표시

아래 3D 산점도에서는 판매, 비용 및 연도를 색으로 구분된 많은 제품에 대한 해당 항목을 기준으로 그립니다.

격자 표시를 사용하여 각 범주를 개별적으로 표시할 수 있습니다. 아래 예에서는 제품별로 마커의 색을 지정하고 범주별로 마커를 격자 표시합니다.

예제 2: 집계된 마커 및 레이블

3D 산점도는 시각화 속성 설정 표식 기준을 사용하여 집계(예: 합계 또는 평균)와 함께 사용할 수도 있습니다. 이 경우 아래 예와 같이 특정 범주의 값이 함께 묶여 각 범주에 대해 하나의 마커가 표시됩니다. 또한 각 범주의 항목 수 또는 다른 컬럼을 기준으로 집계된 마커의 크기를 지정할 수 있습니다.

시각화에서 레이블을 사용하여 마커와 마커에 연결된 데이터를 식별 및 설명할 수 있습니다.

예 3: 판매량에 따라 마커의 크기 조정

마커의 모양과 크기를 변경할 수 있으며, 특정 컬럼이나 계층 구조의 값에 따라 크기를 지정할 수도 있습니다.

아래 예에서 3D 산점도는 행당 하나의 마커를 표시하며 각 마커의 크기는 각 거래에서 판매 금액이 얼마나 큰지에 따라 결정됩니다.

모든 시각화를 구성하여 다른 시각화에서만(세부 정보 시각화) 하나 이상의 마킹에 의해 제한되는 데이터를 표시할 수 있습니다. 또한 3D 산점도는 하나 이상의 필터링에 의해 제한될 수 있습니다. 필터링을 적용하지 않고 3D 산점도를 설정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 시각화에 대한 데이터 제한 사항 추가 항목을 참조하십시오.

적절한 데이터 테이블 일치가 가능한 경우, 동일한 시각화에 여러 데이터 테이블의 데이터를 표시할 수 있습니다. 자세한 내용은 하나의 시각화에 한 시각화의 여러 데이터 테이블 및 컬럼 일치를 참조하십시오.