今天继续分享九大数据分析方法系列:矩阵分析法。|九大数据分析方法:矩阵分析法( 二 )


用散点图 , 能直观的标识出这种分布:
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后续 , 还能类似波士顿矩阵一样 , 比如建议吃大户型 , 不许歧视散客 , 增加客户数量 。 或者建议摆小摊型提升识别高价值用户能力等等 。
四、矩阵分析法应用范围
有两个场景 , 是不适合用矩阵分析法的 。
其一:有极大/极小值影响了平均值的时候 。 比如下图 , 看似销售们平均业绩是100但是头部的3个高手 , 业绩占了57% , 其他17个人都是陪衬 。
此时 , 矩阵分析法的基础:平均值 , 已经不具有区分能力 。 也不能简单地认为:20个人能做100万 , 那40个人就能做200万 。 想做到200万 , 需要再找到几个高手 , 而不是一帮咸鱼 。 一般出现极大/极小值的时候 , 可以用:分层分析法 。
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其二:两个指标高度相关的时候 。 比如下图 , 用户消费金额与消费频次 , 两个指标天生高度相关 。 此时可以用散点图 , 强行做矩阵 , 但是会发现左上 , 右下两个区域几乎没有数据 , 所有的点 , 都集中在一条线上 。
此时矩阵分析法的业务解读能力接近0 , 因此不适用了 。 一般出现高度相关的时候 , 需要用:相关分析法 。
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来源:TechWeb