100种分析思维模型(003号)

林骥
林骥
林骥
44
文章
0
评论
2021-08-2414:54:35 评论 19 2540字
摘要

你好,我是林骥。一个分析思维模型的背后,可能涉及很多相关的背景知识,但对于使用模型的人来讲,真正关心的是如何应用模型去解决实际的问题,而不是模型背后复杂的原理和公式。

 

一个分析思维模型的背后,可能涉及很多相关的背景知识,但对于使用模型的人来讲,真正关心的是如何应用模型去解决实际的问题,而不是模型背后复杂的原理和公式。

这就好比使用手机和电脑,我们关心的是其中软件的应用和运行的速度,并不需要理解计算机的原理和算法。

我选择 100 种分析思维模型的原则,也是侧重于应用,而不是原理。

希望我能用简单朴素的方式,把自己学习、思考和实践过程中,总结出来的有价值的信息,分享和传递出去,让更多的人能够从中受益。

上次我介绍了第 002 号分析思维模型:

杜邦分析模型

下面开始介绍第 003 号分析思维模型:

矩阵分析模型

 

1. 模型介绍

波士顿咨询公司的创始人布鲁斯·亨德森,于 1970 年创建了一种矩阵分析模型,他选择两个重要的指标,分别作为二维坐标的横轴和纵轴,形成一个具有四个象限的矩阵,所以通常称之为波士顿矩阵,也称为四象限分析法。

波士顿矩阵通常用来分析产品结构,其中包括两个重要的指标,分别是:销售增长率市场占有率,把产品分成 4 种类别,建议采取不同发展策略,从而实现产品结构的良性循环。

(1)明星类产品 ★:加大投资

(2)问题类产品 ? :选择策略

(3)金牛类产品 ¥:保持现状

(4)瘦狗类产品 × :逐步放弃

100种分析思维模型(003号)

应用矩阵分析模型的步骤:

(1)提炼两个重要的指标;

(2)绘制四象限分析图表;

(3)分析总结和提出建议。

 

2. 应用举例

矩阵分析模型的应用非常广泛,只要你能找到两个关键指标,就可以试着应用它来进行分析。

比如说,我在免费的知识星球「林骥」分享过一个超市数据集,其中包含每个地区的销售额、数量、折扣和利润等数据,我们可以从中提炼出两个重要的指标:销售额和利润率,然后绘制四象限分析图表。

100种分析思维模型(003号)

根据上面的销售额与利润率分析矩阵,我们可以结合对业务实际情况的理解,分析总结业务的亮点和不足,从而有针对性提出有用的建议。

比如说,华北地区的利润率最高,但是销售规模一般,可以试着分析总结华东地区的销售经验,用来提升华北地区的销售额,同时让利润率保持在较高的水平,从而提升企业整体的利润。

下面是完整的 Python 代码:

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
# 导入所需的库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 正常显示中文标签plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]# 读取 Excel文件df_excel = pd.read_excel("../../data/超市数据.xlsx")# 数据透视表df = df_excel.pivot_table(values=["销售额", "利润"], index="地区", aggfunc=sum)# 计算利润率df["利润率"] = round(df["利润"]/df["销售额"]*100, 1)# 使用「面向对象」的方法画图,定义图片的大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))# 设置背景颜色fig.set_facecolor("#00589F")# 设置标题ax.set_title("
销售额与利润率分析矩阵
", loc="center", size=26, color="w")# 基础散点图:这里需要单独拆开 x,y 轴和希望配对的标签x, y = df["销售额"]/10000, df["利润率"]label = df.index# 画散点图ax.scatter(x, y, color="#00589F", marker=".", s=600, zorder=1)# 设置坐标标签字体大小和颜色ax.tick_params(labelsize=13, colors="#cccccc")# 设置坐标轴的标题ax.text(ax.get_xlim()[0]-120, np.mean(ax.get_ylim()), "利
润
率
(%)", va="center", ha="center", fontsize=16, color="w")ax.text(np.mean(ax.get_xlim()), ax.get_ylim()[0]-9, "销售额(万元)
", va="center", ha="center", fontsize=16, color="w")# 对散点图中的每一个点进行文字标注for a,b,l in zip(x,y,label):    plt.text(a, b+0.5, "%s" % l, ha="center", va="bottom", fontsize=16)# 设置坐标轴范围,根据数据情况进行适当修改ax.set_xlim(0, round(x.max(), -2))ax.set_ylim(0, round(y.max(), -1))# 添加特定分割线,在变量的均值处开始画plt.vlines(x=x.mean(), ymin=0, ymax=ax.get_ylim()[1], colors="#999999", linewidth=1)plt.hlines(y=y.mean(), xmin=0, xmax=ax.get_xlim()[1], colors="#999999", linewidth=1)# 隐藏背景网格plt.grid(False)plt.show()

 

小结

矩阵分析模型,比较简单直观,没有复杂的理论公式,关键是理解它的分析思维,用自己积累的知识经验,找到两个重要的指标,对它们进行深入的分析,从而解决实际的问题。

矩阵分析模型的应用非常广泛,不仅能用来分析产品和销售,而且还能用来做人群划分,甚至可以用来实现梦想,等等。

合理地应用矩阵分析模型,能够帮助我们更好地抓住问题的关键,更深刻地理解关键指标之间的联系,提高我们分析思维能力,从而提出更有前瞻性的建议,帮助我们作出更加科学的决策。

 

 

End.

爱数据网专栏作者:林骥

作者介绍:数据赋能者,专注数据分析 10 多年。

个人公众号:林骥(linjiwx)

本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

更多文章前往爱数据社区网站首页浏览http://www.itongji.cn/

  • 我的微信公众号
  • 微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 微信扫一扫
  • weinxin
匿名

发表评论

匿名网友 填写信息

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: