怎么用 AI 進(jìn)行波士頓矩陣分析？
本文主要介紹了如何利用人工智能技術(shù)進(jìn)行波士頓矩陣分析的方法，并通過(guò)模擬實(shí)例展示了整個(gè)過(guò)程。
隨著(zhù)企業(yè)產(chǎn)品的不斷增加，產(chǎn)品分析變得越來(lái)越重要，而波士頓矩陣可以幫助我們更好地評估和分析產(chǎn)品。
過(guò)去，你可能知道波士頓矩陣很有用，但是卻不知道具體怎么做；或者你知道怎么做，但是做起來(lái)比較費時(shí)費力。
如今，在 AI 技術(shù)的加持下，波士頓矩陣分析將變得更加簡(jiǎn)單、高效，并且將發(fā)揮出更加重要的作用。
下面用一個(gè)簡(jiǎn)單的案例，來(lái)演示怎么用 AI 進(jìn)行波士頓矩陣分析。
一、準備數據
首先，我們需要準備好待分析的數據。
為了方便演示，下面用 AI 模擬生成一個(gè)數據集，提示詞如下：
角色：你是一位數據分析專(zhuān)家，主要基于 Anaconda 平臺中的 JupyterLab 進(jìn)行數據分析，能夠熟練運用 Python 處理和分析數據，快速制作專(zhuān)業(yè)的數據可視化圖表。
任務(wù)：請你幫我用 Python 隨機生成一個(gè)數據集，其中包括 12 款產(chǎn)品，產(chǎn)品名稱(chēng)分別用 A-L 表示，銷(xiāo)售增長(cháng)率的取值范圍是 -1 到 1，市場(chǎng)占有率的取值范圍是 0 到 0.9。
要求：提供完整的 Python 代碼，其中產(chǎn)品名稱(chēng)和指標名稱(chēng)都使用中文，應用最新版本的 pandas 庫，避免出錯警告或錯誤。
我嘗試用了不同的 AI 大模型，發(fā)現 GPT-4o 的回復相對比較好，具體代碼如下：
importpandasaspd
importrandom
# 生成產(chǎn)品名稱(chēng)列表
產(chǎn)品名稱(chēng) = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]
# 生成隨機數據
數據 = { “產(chǎn)品名稱(chēng)”: 產(chǎn)品名稱(chēng),
“銷(xiāo)售增長(cháng)率”: [random.uniform(-1, 1) for _ in range(12)],
“市場(chǎng)占有率”: [random.uniform(0, 0.9) for _ in range(12)]
# 創(chuàng )建 DataFrame
df = pd.DataFrame(數據)
# 顯示數據集
print(df)
在實(shí)際工作中，你把 df 可以替換為自己的數據。
二、繪制圖表
其次，我們可以用 AI 生成繪制圖表的代碼，提示詞如下：
請對上面已經(jīng)準備好的 df 數據 ，使用 matplotlib 繪制散點(diǎn)圖，具體繪制要求如下：
要求用中文顯示標題和坐標軸標簽，請提前做好相關(guān)的設置，避免出現中文亂碼的情況。
標題波士頓矩陣分析圖，標題用 20 號字體，橫軸為市場(chǎng)占有率，縱軸為銷(xiāo)售增長(cháng)率。
在散點(diǎn)圖中，每個(gè)點(diǎn)的上方顯示對應的產(chǎn)品名稱(chēng)，用 16 號字體。
在散點(diǎn)圖中，增加一條橫線(xiàn)，橫線(xiàn)的值為銷(xiāo)售增長(cháng)率的平均值，線(xiàn)段樣式為黑色虛線(xiàn)。
在散點(diǎn)圖中，增加一條豎線(xiàn)，豎線(xiàn)的值為市場(chǎng)占有率的平均值，線(xiàn)段樣式為黑色虛線(xiàn)。
上面的橫線(xiàn)和豎線(xiàn)把散點(diǎn)分成 4 不同的顏色，透明度為 50%。
散點(diǎn)圖中不要顯示網(wǎng)格線(xiàn)，不顯示圖例。
請編寫(xiě)實(shí)現上述功能的 Python 代碼。
根據 GPT-4o 的回復，略作修改之后代碼如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import random
# 設置中文字體，避免亂碼（這里使用 SimHei 字體，需要系統中安裝此字體）
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False
# 設置隨機種子以獲得可重復的結果
random.seed(28)
# 生成數據集
產(chǎn)品名稱(chēng) = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]
數據 = {
“產(chǎn)品名稱(chēng)”: 產(chǎn)品名稱(chēng),
“銷(xiāo)售增長(cháng)率”: [random.uniform(-1, 1) for _ in range(12)],
“市場(chǎng)占有率”: [random.uniform(0, 0.9) for _ in range(12)]
df = pd.DataFrame(數據)
# 計算平均值
平均銷(xiāo)售增長(cháng)率 = df[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”].mean
平均市場(chǎng)占有率 = df[“市場(chǎng)占有率”].mean
# 創(chuàng )建散點(diǎn)圖
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df[“市場(chǎng)占有率”], df[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”])
# 添加產(chǎn)品名稱(chēng)標簽
for i, row in df.iterrows:
plt.text(row[“市場(chǎng)占有率”], row[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”], row[“產(chǎn)品名稱(chēng)”], fontsize=16)
# 添加平均值的橫線(xiàn)和豎線(xiàn)
plt.axhline(平均銷(xiāo)售增長(cháng)率, color=’black’, linestyle=’–‘)
plt.axvline(平均市場(chǎng)占有率, color=’black’, linestyle=’–‘)
# 設置標題和坐標軸標簽
plt.title(“波士頓矩陣分析圖”, fontsize=20)
plt.xlabel(“市場(chǎng)占有率”, fontsize=16)
plt.ylabel(“銷(xiāo)售增長(cháng)率”, fontsize=16)
# 根據四個(gè)象限分配顏色
colors = [‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘orange’]
for i, row in df.iterrows:
if row[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”] 平均銷(xiāo)售增長(cháng)率 and row[“市場(chǎng)占有率”] 平均市場(chǎng)占有率:
color = colors[0]
elif row[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”] 平均銷(xiāo)售增長(cháng)率 and row[“市場(chǎng)占有率”] = 平均市場(chǎng)占有率:
color = colors[1]
elif row[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”] = 平均銷(xiāo)售增長(cháng)率 and row[“市場(chǎng)占有率”] 平均市場(chǎng)占有率:
color = colors[2]
else:
color = colors[3]
plt.scatter(row[“市場(chǎng)占有率”], row[“銷(xiāo)售增長(cháng)率”], color=color, alpha=0.5)
# 隱藏網(wǎng)格線(xiàn)
plt.grid(False)
# 顯示圖表
plt.show
把上面的代碼復制粘貼到 JupyterLab 中運行，可以得到下面的圖表：
三、分析數據
接下來(lái)，我們請 AI 進(jìn)行波士頓矩陣分析：
請分析這些產(chǎn)品在波士頓矩陣中的具體位置和未來(lái)發(fā)展的策略，并對相關(guān)內容進(jìn)行歸納總結。
你可以根據 AI 回復的內容，結合自己的經(jīng)驗和判斷，得出相應的分析結果。例如：按照平均市場(chǎng)占有率和銷(xiāo)售增長(cháng)率，波士頓矩陣把產(chǎn)品分為 4 類(lèi)，企業(yè)可以針對不同類(lèi)型的產(chǎn)品，采取不同的發(fā)展策略。
① 明星產(chǎn)品：高市場(chǎng)占有率，高銷(xiāo)售增長(cháng)率。右上角的 I、J、F，可以繼續加大投資，保持市場(chǎng)領(lǐng)先地位，吸引更多的客戶(hù)和市場(chǎng)份額。
② 問(wèn)題產(chǎn)品：低市場(chǎng)占有率、高銷(xiāo)售增長(cháng)率。左上角的 C、G，可以評估市場(chǎng)潛力和競爭環(huán)境，制定明確的市場(chǎng)策略，盡量增加市場(chǎng)占有率。如果市場(chǎng)前景良好，可以考慮增加投資；否則，需謹慎評估是否繼續投入資源。
③ 金牛產(chǎn)品：高市場(chǎng)占有率，低銷(xiāo)售增長(cháng)率。右下角的 D、H、K，努力保持現狀，維持現有市場(chǎng)份額，并控制成本，產(chǎn)生現金流以支持其他業(yè)務(wù)。盡量延長(cháng)這些產(chǎn)品的生命周期，在不增加大量投資的情況下，保持其穩定的市場(chǎng)地位。
④ 瘦狗產(chǎn)品：低市場(chǎng)占有率，低銷(xiāo)售增長(cháng)率。左下角的 A、B、E、L，建議審慎評估這些產(chǎn)品的市場(chǎng)前景和盈利能力，考慮逐步退出市場(chǎng)，減少資源浪費。如果某些產(chǎn)品還有一定的戰略?xún)r(jià)值，則可以選擇保留并進(jìn)行微調策略。
四、最后的話(huà)
通過(guò)上面的案例分析，我們可以看到，AI 不僅讓矩陣分析變得更加簡(jiǎn)單和高效，而且通過(guò)數據可視化，讓我們能夠更加直觀(guān)地理解產(chǎn)品在市場(chǎng)中的位置和表現，并指引未來(lái)發(fā)展的方向。
AI 給我們帶來(lái)的，不僅是一個(gè)工具的升級，更是一次思維的革命。
未來(lái)，隨著(zhù) AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預見(jiàn)，矩陣分析將會(huì )在企業(yè)發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮出更加重要的作用。它將幫助企業(yè)更加精準地調整資源配置，優(yōu)化產(chǎn)品組合，實(shí)現可持續發(fā)展。
所以，當你面對復雜的數據和市場(chǎng)分析時(shí)，不妨嘗試借助 AI 的力量。讓我們一起擁抱變化，用科技賦能決策，提升核心競爭力。
本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【林驥】，*：【林驥】，原創(chuàng )/授權 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載。
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