相关性分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。这种分析通常用于确定变量之间是否存在某种关系，以及这种关系的强度和方向（正相关或负相关）。在数据可视化领域，散点图是一种常用的工具来展示两个变量之间的相关性。
在散点图中，每个点代表一个数据样本，其位置由两个变量的值决定。横轴代表一个变量，纵轴代表另一个变量。如果两个变量之间存在正相关关系，随着一个变量的增加，另一个变量也会增加，点的分布将大致呈现一个上升趋势。相反，如果两个变量之间存在负相关关系，随着一个变量的增加，另一个变量会减少，点的分布将呈现下降趋势。
以下是制作相关性分析散点图的步骤：
1. 收集数据：确定需要分析的两个变量的数据集。
2. 绘制散点图：将每个数据点按照其两个变量的值在图表上定位。
3. 观察趋势：分析散点图的分布趋势，判断两个变量之间的相关性。如果点大致沿一条直线分布（正相关），或呈现曲线分布（负相关），则可以初步判断这两个变量之间存在某种关联。
4. 进行统计分析：根据实际需要，可以进一步进行线性回归或其他统计分析方法，以量化两个变量之间的关系强度和方向。
需要注意的是，虽然散点图可以直观地展示两个变量之间的关系，但它并不能替代其他统计方法的深入分析。在复杂的数据集中，可能需要使用更高级的技术来确定变量之间的精确关系和影响程度。