粘贴一份或多份 X、Y 数据，这个散点图生成器会立即画出散点、拟合趋势线并算出 R²——不用打开表格软件，也不用注册。
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同一个工具既能看单一变量关系，也能画剂量系列、方法对比和多组分类。
把学习时长和考试成绩画成散点图，趋势线与 R² 同时显示，一眼判断这段关系是值得写进报告的相关，还是数据里的噪声。
不同剂量下的反应值直接画成散点，不强行套一条直线——曲线关系一目了然，作为进入专业剂量-反应模型拟合前的第一眼检查。
同一批样本用两台仪器分别测量，每台仪器一个系列，观察两组读数是否始终贴近，还是在高值或低值区间出现系统性偏离。
三个分组各用一种颜色画在同一对坐标轴上，先目测两个指标能否把组别分开，再决定是否值得跑一次正式的聚类分析。
每个分组、仪器或实验条件都可以单独开一个系列，各自保留独立颜色与图注；系列数超过一个时，图例自动出现。往任意系列粘贴新一批数据，图表立刻重绘。
为每个系列打开最小二乘趋势线，R² 会以同色文字标在线旁，不必另开计算器就能看出每段关系有多强。某个系列不适合用直线概括时，也能单独关掉它的趋势线。
在圆形、方形、三角形、菱形之间切换标记，图要放大做海报时把点调大，坐标轴标题和图表标题也能直接改成配合图注的文字——全程不用打开设计软件。
四步就能把一列配对数值变成可以导出的图表，不用写任何公式。
只看一段关系时用一个系列即可；要在同一对坐标轴上比较多个分组、仪器或条件，就为每个都开一个系列。
直接从表格软件的两列数据粘贴过来，每行一对，逗号、制表符或空格分隔都可以。格式不对的行会按行号提示，不会悄悄丢掉。
给每个系列拟合一条直线并显示 R²，或者对明显不成直线关系的数据保持关闭。顺手选好点形状、大小，写上坐标轴标题。
散点图会随输入实时更新。确认散点、趋势线和文字都没问题后，导出 SVG 方便后续再编辑，或导出 PNG 直接放进幻灯片或文档。
散点图把每一次观测都画成坐标轴上的一个点，两个变量各占一轴，点云是上升、下降、弯曲还是完全没有形状，肉眼先能看出个大概。这一步很重要：对本来就不是直线关系的数据强行拟合趋势线并算出 R²，程序照样会给出数字，但这个数字描述的不是真实情况。
R²（决定系数）是这个生成器在每条趋势线旁标出的数值，它衡量的是 x 的这条直线能解释 y 的变异中的多大比例，取值在 0 到 1 之间。R² 接近 0.8 说明直线解释了 y 的大部分波动；接近 0.2 则说明大部分波动来自直线没有捕捉到的因素。它不说明斜率在实际意义上够不够大，也完全不涉及因果方向。
两个变量之间存在很强的线性相关，不能作为一个变量导致另一个变量的证据。两者同时上升，可能是第三个因素同时驱动了它们——夏季气温升高时冰淇淋销量和溺水事故都会增加——也可能只是样本恰好凑到了一起。把一条拟合直线当成因果结论之前，先问问研究设计本身（是不是做过对照实验，而不只是配对观测）能不能撑得起这个跳跃。
在几种可以肉眼核实的情况下，趋势线并不是合适的总结方式：每个系列的点数不到五六个、点云明显是曲线而不是直线、一两个极端值把整条线往自己那边拉、或者数据其实分成了好几团视觉上分开的簇，一条直线只会把它们粗暴地平均掉。遇到这些情况，这个散点图生成器仍然可以只显示原始散点、关掉趋势线——有时候诚实的答案就是散点本身，而不是那条拟合出来的直线。
画散点图前后大家最常问到的问题，直接给答案。
每一对数字粘贴进去就立刻变成一个点，凑够规律后趋势线和 R² 会自动出现——图表看着顺眼了随时导出。
