如何运用波士顿矩阵的实操分享波士顿矩阵模型分析 _知识分享

产品分析是数据分析永远绕不开的一环，但是很多人在对产品进行分析的时候，会因为无从下手而产生很多疑问，比如怎么分析每一种产品对于用户的吸引力？如何衡量产品的比重？如何准确掌握产品更迭速度？如何对其进行有计划的投入呢？
典型例子比如某家手机品牌，其旗下手机的品种档次很多，而手机产品更迭速度之快也不用多说，为了实现品牌的差异化必然要不断推出新品，这就带来了问题：究竟是要大量投入新品还是旧品呢？如果投入的产品根本不受欢迎，就会血本无归，这也是很多电商面临的问题。
今天我们要介绍的这个数据分析模型——波士顿矩阵，正可以完美解决这个问题！
认识波士顿矩阵波士顿矩阵（BCG Matrix），又称市场增长率-相对市场份额矩阵，由美国著名的管理学家、波士顿咨询公司创始人布鲁斯·亨德森于1970年首创，它是通过销售增长率（反应市场引力的指标）和市场占有率（反应企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构。

市场吸引力包括企业销售量增长率、目标市场容量、竞争对手强弱、利润高低等。其中最重要的是反映市场引力的综合指标——销售增长率，这是决定企业产品结构是否合理的外在因素。

企业实力包括市场占有率、技术、设备、资金利用能力等，其中市场占有率是决定企业产品结构的内在因素，他直接显示出企业的竞争实力。

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波士顿矩阵将产品类型分为四种：
1，明星类产品：高增长且高市占，发展前景好，竞争力强，需加大投资以支持其发展；
2，问题类产品：高增长但低市占，发展前景好但市场开拓不足，需谨慎投资；
3，现金牛产品：低增长但高市占，成熟市场的领导者，应降低投资，维持市占并延缓衰退；
4，瘦狗类产品：低增长且低市占，理论率低甚至亏损，应采取撤退战略。
Excel做波士顿矩阵的难点在现实中，我们也常利用波士顿矩阵分析一些其他的样本，比如在本篇中，我们利用波士顿矩阵尝试分析下用户数据。
如果使用传统的方法，针对数据分析场景，大家不约而同想到的都会是——Excel，但Excel在面对波士顿矩阵这样的分析时，就会显得力不从心，为什么这么说，看两张图你们就懂了：

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没错，使用Excel进行波士顿矩阵的分析，不仅步骤繁杂，而且分析的维度在制表的时候就已经固定了。随着公司市场的不断扩大，业务不断增多，在繁多的维度和数据体量下，制作一张静态图表已经满足不了分析需求。
比如我们想快速的做出2019年6、7、8月，上海、广州、深圳地区，可乐、芬达、雪碧的波士顿矩阵图，仅仅是提到的这几个时间、地点、商品种类维度，就可以组合出3x3x3=27种不同的可能，难道我们要像上面填表的方法重复制作27遍？如果维度更多，定期制表，这个工作量简直是难以想象！
至此，我们迫切的需要一种更方便的，更灵活的分析工具来分析数据。因此现代商业智能（BI）软件应运而生。
波士顿矩阵实操什么是商业智能（BI）？简单点说，商业智能是使用数据为业务决策提供动力的一种概念，它可以是一种数据解决方案，也可以是一种数据分析技术，但其本质都是发挥数据隐藏的价值。
本文我们就以国内BI市场占有率第一的FineBI，作为样本数据的分析工具。
1、准备样本数据。这里还是采用某餐厅的客户数据（Excel）作为样本，新建一个业务包，方便我们对数据进行分门别类的管理。同时将数据导入到FineBI中

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2、数据字典：

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3、使用FineBI的计算指标功能。计算出客单价（平均每个客户每笔订单的单价），客单价的含义是每个客户的平均消费金额
公式：客单价=sum_agg(消费金额)/count_agg(客户名称)，这里的难点是聚合函数(_agg)的使用
聚合函数：
当在添加计算指标、汇总、二次计算时，在添加计算字段的时候通过聚合函数提供了不同汇总方式选择，包括求和，平均，中位数等等。当将包含聚合函数的计算指标添加到组件的指标栏后，随着用户分析维度的切换，计算字段数据会自动跟随维度动态调整。

如何运用波士顿矩阵的实操分享 波士顿矩阵模型分析

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