当你有两组数据需要比较时，比如学习时间与考试成绩、广告费用与销售额，最直观的办法就是用散点图把它们的关系展示出来。本文会带你一步步在Excel中制作散点图，并教你做一些简单的样式调整。最后，我还会推荐一个更省心的方法，让你几分钟就能生成一张清晰、美观的散点图。
如何在Excel中快速绘制散点图用Excel做散点图的局限性更高效的选择：试试EveChart如何在Excel中快速绘制散点图准备数据首先，你需要有一份数据表。散点图至少需要两列数值：一列做横轴，一列做纵轴。如果有第三个变量，还可以用点的大小来表示。
下面是一组简化的美国房地产数据：
X轴（横轴）：房屋面积（平方英尺）
Y轴（纵轴）：房价（美元）
散点大小（可选）：房龄（年）。不过在Excel的普通散点图里，点的大小是固定的；如果要随房龄变化，需要切换到「气泡图」，操作起来比较麻烦，这里就不展开了。
房屋编号
房屋面积（平方英尺）
房价（美元）
房龄（年）
1
850
162,000
30
2
900
180,000
25
3
1,050
200,000
22
4
1,200
240,000
18
5
1,350
255,000
20
6
1,500
290,000
15
7
1,700
310,000
12
8
1,900
340,000
10
9
2,100
370,000
8
10
2,300
400,000
6
11
2,500
430,000
5
12
2,700
460,000
4
13
3,000
510,000
3
14
3,200
530,000
2
15
3,500
580,000
1
这张表绘制成散点图后，就能直观地看到房屋面积和价格的关系。
插入散点图数据准备好后，就可以在Excel里生成图表了：
选中数据区域用鼠标选中「房屋面积」和「房价」这两列数据（不要把房屋编号选进去）。
打开插入菜单点击顶部菜单的 插入 → 在图表区域找到 散点图 (Scatter) 图标。
选择基础样式在下拉菜单里，点选第一个“仅带标记的散点图”。
这时候，Excel会自动生成一个以面积为横轴、价格为纵轴的散点图，每一个点对应一套房子。
小提示：Excel默认的散点图里，点的大小都是一样的。如果你想让点大小根据「房龄」变化，需要使用气泡图，但步骤更复杂，本文就不深入了。
调整图表样式Excel自动生成的图表比较简陋，稍微美化一下会更清晰：
添加标题点击图表上方的标题框，把它改成更直观的名字，比如 House Price vs. Size。
添加坐标轴名称在菜单栏选择 Chart Design → Add Chart Element → Axis Titles，给横轴和纵轴加上标签。
横轴：House Size (sq ft)
纵轴：Price (USD)
修改点的样式右键点击散点 → Format Data Series。在右侧面板里可以调整：
点的大小（Marker Size）：默认太小，可以调到8或10。
点的颜色（Marker Fill）：换成蓝色、绿色等更显眼的颜色。
去掉杂乱元素如果网格线太多，可以删掉一部分；字体也可以调大一些，让图表更易读。
这样处理过的图表，看起来就比默认样式更清晰，也更适合放进报告或PPT里。
用Excel做散点图的局限性虽然Excel能画散点图，但在实际使用中会遇到一些麻烦：
点大小固定
普通散点图里，点的大小无法映射到第三个变量（如房龄）。
想实现这一点，必须切换到气泡图，但操作复杂，还要求额外的数据格式。
美化费时
修改字体、颜色、坐标轴，都要一个个点进去改。
如果需要多张图保持统一风格，就得手动重复一遍。
导出清晰度有限
复制到Word或PPT时，清晰度常常不够。
保存为图片后，放大容易模糊，不适合论文或专业报告。
分享不方便
图表只能保存在本地文件。
想让别人看，只能发文件，没法直接生成在线分享链接。
更高效的选择：试试EveChart如果你觉得在Excel里绘制和美化散点图太麻烦，不妨试试EveChart，这是一款免费的在线图表生成工具。用它几分钟就能做出同样的图表，而且操作更直观，生成的图也更美观、更容易分享。
上传数据，一键生成散点图打开EveChart官网，上传Excel或CSV文件，系统会自动解析数据。选择散点图后，只需勾选X轴和Y轴对应的列，就能立刻生成图表。
如果有第三个变量（比如房龄），还可以直接指定为点的大小，不需要像Excel那样切换到气泡图。
在线编辑，实时预览想要改标题或坐标轴名称？点击编辑按钮就能完成。EveChart还提供多种配色主题，切换后图表会即时更新，省去了繁琐的手动调整。
高清导出，随时使用生成的图表可以直接下载高清PNG图片。如果需要打印或大尺寸展示，还能导出无损的SVG格式，保证始终清晰。
EveChart不仅能帮你生成散点图，还支持柱状图、折线图、饼图等多种常见图表，满足不同场景的数据可视化需求。