在PMP^®考試中，散點(diǎn)圖主要用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，其用途具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

揭示變量相關(guān)性：

散點(diǎn)圖通過數(shù)據(jù)點(diǎn)在二維象限(通常是X橫坐標(biāo)和Y縱坐標(biāo))上的分布，可以直觀地展示兩個(gè)變量之間是否存在正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或非線性相關(guān)的關(guān)系。

數(shù)據(jù)點(diǎn)越接近對(duì)角線，兩個(gè)變量的關(guān)系越緊密。通過觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布，用戶可以快速了解這兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度和方向。

識(shí)別潛在關(guān)系：

在項(xiàng)目管理和質(zhì)量控制中，散點(diǎn)圖常用于識(shí)別潛在的原因與結(jié)果關(guān)系。例如，可以用來分析客戶滿意度與產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，幫助團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的機(jī)會(huì)。

散點(diǎn)圖還可以用于發(fā)現(xiàn)多個(gè)變量間的主要相關(guān)性，這一點(diǎn)在進(jìn)行多元線性回歸時(shí)顯得尤為重要。

數(shù)據(jù)可視化與趨勢(shì)分析：

散點(diǎn)圖將數(shù)據(jù)可視化，使得復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系更容易理解，尤其是在分析多變量的情況下。

通過觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布模式，可以判斷兩變量之間是否存在某種關(guān)聯(lián)，并據(jù)此選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合，從而預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)。

異常值檢測(cè)：

在散點(diǎn)圖中，如果有某一個(gè)點(diǎn)或者某幾個(gè)點(diǎn)偏離大多數(shù)點(diǎn)，也就是離群值，通過散點(diǎn)圖可以一目了然。

這些離群值可能代表異?；蛱厥馇闆r，需要進(jìn)一步分析和處理。