我几个月前制作的这个情节展示了几种技术。

1. 只标记“有趣”的点，并依靠悬停标签来按需识别其他点。这需要人工干预才能做得很好，尽管软件可以接近启发式方法，例如仅在标签可以不重叠地显示时才显示标签。

2. 转换比例，例如使用对数或分位数。这里需要注意的是，规模不再与我们的感知直接一致。观众必须牢记这种转变。

其他选项：

3. 使用格子或小倍数。也就是说，显示一系列图表，每个图表都有一个点的子集，例如您所在国家/地区数据的每个区域的一个图表。

4. 使用链接的单变量图表，例如条形图或点图，以便标签位于轴中。如果您可以交互地按任一变量排序，这将很有帮助。

如果您想要替代散点图，那么平行坐标图可能会起作用，特别是当您试图显示许多变量之间的关系时。您“有很多图表”，平行坐标图可能可以将其减少到一个！这是著名的Iris 数据集的示例，取自 Wikipedia（图片来源）：

该图非常清楚地显示了物种之间的差异。您可以选择按地理区域或发展水平进行着色。我们可以看到根据萼片宽度区分这三个物种是多么困难，但它们的花瓣长度有更多的分离。经过一番心理调整（我们的眼睛可能过于训练而无法寻找“向上倾斜”），花瓣宽度和花瓣长度之间显然存在正相关关系，因为较高的花瓣宽度与较高的花瓣长度相关联。花朵位于刻度的顶部，而另一朵的花朵往往位于刻度的顶部——这表现为轴之间大致平行的线。另一方面，萼片宽度和萼片长度之间存在负相关，

该图像设法捕获整个散点图矩阵中可用的大部分信息（图像信用）：

积极的一面是，平行轴图使我们能够在所有测量变量中跟踪一个人：如果我们在两个独立的散点图上看到两个有趣的点，尤其是离群值，它们是否代表同一个人可能并不明显，但在一个平行轴图，我们可以“跟随线程”。不利的一面是，放弃所有这些散点图会丢弃有关多元关系的信息。最明显的是，我们无法如此清楚地看到聚类的一些细节（尽管注意 Nick Cox 建议使用平行坐标图来研究“深度”聚类如何通过变量），并且线性区分的可能性完全被掩盖了。此外，在平行坐标图中很难看到相距很远的轴之间的相关性，

如果你有互动的选项，而不是静态可视化，然后平行坐标图为您提供了一些解决此问题的选项。例如，用户可以切换轴的顺序，将变量彼此相邻放置，以更清楚地查看感兴趣的关系。因为正相关和负相关在平行坐标图中表现得如此不同，所以能够翻转轴很有帮助（如果你反转与相邻轴负相关的轴的方向，那么它们之间的线会“解开” ）。即使在静态图上，反转轴以产生尽可能多的正相关也是最有效的，并且对轴进行排序以使连续相关尽可能强，因为很难通过缠结跟踪一条线（参见 Nick Cox on这点）。

也许最重要的交互功能是刷和链接：用户可以选择例如基于一个变量的个人的上四分位数，并且他们的线条在整个情节中自动突出显示。如果在另一个轴上，主要围绕顶部的点被突出显示，那么这表明正相关（但我们应该检查下四分位数与第二个变量底部周围的点相关联）；如果大部分在底部附近的点被突出显示，则表明负相关；如果突出显示随机散布在轴上的一系列点，则表明相关性很小。

鉴于您所包含的国家/地区的数量，除非您的空间限制异常大，否则似乎很难在任何地块上将它们全部标记。您可能不得不满足于只突出最重要的个别国家。在交互式可视化中，悬停标签可以避免混乱（正如@xan 指出的那样），也许您可​​以允许用户突出显示给定区域（或其他一些分组）中可能会自动显示其标签的所有国家/地区。

如果您只使用有限数量的标签，您可能会考虑将它们放在轴上。如果您查看 Edward Tufte 的The Visual Display of Quantitative Information，第 7 章：多功能图形元素，您会发现这与 Tufte 提出的政府税收收据“表格图形”的建议非常相似（可能更熟悉你是一个“斜线图”）。每个轴都变成了一种排名表，这是一个不错的功能。（这些方法之间存在一些差异，特别是因为 Tufte 的示例表格图形在每个轴上使用相同的单位和比例，而不是对数据进行归一化以适应，并且由于他的“轴”代表了更早和更晚的时间段，因此斜率有一个额外的解释作为增长率。这些解释通常不适用于平行坐标图，但每个轴上的排名表的想法确实如此。）

链接和参考

• Cox, NJ " Speaking Stata: Graphing agreement and contrast ", The Stata Journal (2004) 4 , Number 3, pp. 329–349 - 这包括平行坐标图以及您可能感兴趣的其他一些图。
• Edward Tufte关于坡度图的博文，包括他的“表格图形”。
• Robert Kosara关于平行坐标的博客文章，包括一些优点和限制（由于无法在传统的平行坐标图中表示分类数据，Kosara 开发了平行集可视化 - 另见他的论文）。
• 一些交互式示例：一个使用 Protovis 的不错的示例，另一个使用更平滑的替代品 D3.js（拖动轴名称以移动它们；在此处查看更多示例）。