java 象限分析_四象限分析法

本文介绍了如何使用Java实现四象限分析法,通过坐标系的横纵轴指标进行分类,结合具体案例分析了健康度、用户活跃度和商业用户比例,用于决策优化策略。通过对数据的处理和图表展示,揭示不同地市的业务健康状况。

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四象限分析法,也叫矩阵分析法,是指将事物(如产品、服务等)的两个重要属性(指标)作为分析的依据,进行分类关联分析,找出解决问题的一种分析方法。

以属性A为横轴,属性B为纵轴,组成一个坐标系,在两坐标轴上分别按某一标准进行刻度划分,构成四象限,将要分析的每个事物对应投射至这四个象限内,进行交叉分类分析,直观地将两个属性的关联性表现出来,进而分析每个事物在这两个属性上的表现。

四象限分析法可以根据具体需要,选择不同维度指标,展现出不同的表现形式。

只取两个简单的指标,形成矩阵图,图中气泡图只是单一地显示其在X、Y两个指标的表现情况;

同样是XY轴两个指标,根据指标的发展趋势,增加发展区属维度;

当仅根据两个指标难以做决策时,可以增加第三个指标,通过气泡的大小来展示;

下面以之前健康度分析中,根据用户活跃度和健康指数(非商业用户话务量占比)及其最终健康度得分来观察21地市的健康情况与其关键指标之间的关系,从而对不同情况的地市采取不同的优化策略。为使图表更容易观看,下面案例中只选取12个地市给出虚拟数据,并逐步说明操作方法。

step1:准备数据(红色部份作为全广东省数据,为各地市平均值)

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step2:以红色框内的数据作气泡图,此处气泡越大表示健康度越高

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step3:将广东的数据作为新的系列添加到气泡图中(在excel2010中貌似直接将数据拖到图没啥反应,此处用右键选择数据的方式添加)a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

step4:设置X轴和Y轴的最大值,此处按默认数值将最大值固定为:X轴取0.7,Y轴取1.2(如果取1,会有些气泡显示不完整),最小值均固定为0。

step5:添加XY误差线(貌似2010版无法通过双击直接添加误差线,此处点击平均值那个气泡,布局-误差线-其他误差线选项)a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

step6:选择“正负偏差”,选择误差线横轴,将误差量固定值设置为0.7,选择纵轴,将误差量固定值设置为1.2(据说最好大于以上设置的最大固定值,此处选择等于以上最大固定值),结果如下:

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step7:不需要看到平均值,即广东的气泡,可将其“健康度”数据调小,只要不为0,又看不到气泡就好了,此处设为1,稍微美化一下图表,添加标签,由于气泡较集中,可以将其缩小一定倍数看得清楚一点,最终结果如下:

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结果解读:

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如上图,误差线将12个地市划分为四个象限。

第一象限,用户活跃度高,健康指数高,健康度高,即云浮、潮州、湛江三个地市G3业务健康情况良好,需要保持优势。

第二象限,健康指数高,用户活跃度较低,但其健康度较高,说明汕头、惠州这几个地市在其它方面表现也较好,真正用户占比较高,对于这几个地市,需要加强其用户的活跃度。

第三象限,健康指数、用户活跃度低,且健康度也低,对于东莞、揭阳这两个地市可以先了解情况(健康指数低说明商业用户占比高,为什么?是地市指标政策吗?),观望。。。。

第四象限,健康指数低,用户活跃度和健康度都较高,说明广州、佛山几个地市虽然商业用户占比高,但这些用户比较活跃,对于这样大规模商业用户的地市,需要保持其用户活跃度的优势,促进消费,从业务收入上发展这几个地市的G3业务。

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