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各人好，我是爱学习的小xiong熊妹。

今天不竭共享九大数据分析门径系列：矩阵分析法。矩阵分析法是在各路数据分析著作中，出现频率最高的词。致使有不懂行的小白把它捧到“中枢念念维”，“底层逻辑”的高度。哈哈，才莫得那么神呢。

数据分析领域，有一个通俗，但迥殊致命的中枢问题：“到底目的是若干，才算好?”为了这个问题，公司里频频吵成一团。矩阵分析法便是试图经管这个问题。它的逻辑迥殊通俗：比平均值高，就算好!

许多小伙伴会惊呼：这也太通俗凶狠了!

然而，如若各人仔细想想，用平均值迥殊合理：

认知上通俗：中位数、众数、四分位数，王人太综合了，不细想王人不知说念是啥

计较上便捷：AVERAGE函数是统统成就器具标配，太好用了。

使用时便捷：比如销售东说念主均产值1万，那100万功绩，招100个东说念主就够啦!

比较之下，告诉你销售团队的中位数/众数是1万，问需要若干东说念主能作念出100功绩?根底报告不了。是以平均值便是好用!

既然用平均值就不错了，为什么还要作念矩阵呢?因为单纯靠一个目的，不行充分评价利害。比如侦查销售，如若只侦查销售功绩。那销售们很可能倾向于卖利润很低的引流型产物。那种利润高，价钱高，阻截易卖的利润型产物，就没东说念主卖了。临了销售卖越多，公司支付给销售提成越多，公司利润反而下落了!

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此时就需要引入两个目的来侦查：

这么两个目的交叉，就有四种情况和对应的提议(如下图)。

如若把两个目的一纵一横的放，就组成了一个矩阵(如下图)。

这么矩阵就画好啦!矩阵分析法的最大上风，在于直不雅易懂。不错很容易从两个目的的交叉对比中发现问题。迥殊是当这两个目的是进入/资本目的的时分，资本高+收入低，资本低+收入与高两个类别，能胜仗为业务陶冶出改变标的，因此极大幸免了“不知说念如何评价利害”的问题。

许多扣问公司王人可爱用这种门径，访佛KANO模子梗概波士顿矩阵，实质便是找到了两个很好的评价目的，通过两目的交叉构造矩阵，对业务分类。分类的鉴别限制很好，就广为流传了(如下图)。

了解了旨趣以后，咱们不错我方脱手作念一个矩阵哦，构造矩阵是很通俗的事，欧博体育只好找两个评价目的，之后各自取均值，就能进行分类了。

举个通俗的例子，一个销售团队，10名销售一个月内成就的客户数目，产生的总功绩如下图所示。用矩阵分析法的话：

这么就完因素类啦。

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况且，还能对这四类起四个动听的名字，比如：

用散点图，能直不雅的秀雅出这种散播：

后续，还能访佛波士顿矩阵同样，比如提议吃大户型，不许敌视散客，增多客户数目。梗概提议摆小摊型晋升识别高价值用户才智等等。

有两个场景，是不合适用矩阵分析法的。

其一：有极大/极小值影响了平均值的时分。比如下图，看似销售们平均功绩是100 但是头部的3个妙手，功绩占了57%，其他17个东说念主王人是陪衬。

此时，矩阵分析法的基础：平均值，一经不具有鉴别才智。也不行通俗地以为：20个东说念主能作念100万，那40个东说念主就能作念200万。想作念到200万，需要再找到几个妙手，而不是一帮咸鱼。一般出现极大/极小值的时分，不错用：分层分析法。

其二：两个目的高度关系的时分。比如下图，用户破费金额与破费频次，两个目的天生高度关系。此时不错用散点图，强行作念矩阵，但是会发现左上，右下两个区域简直没少见据，统统的点，王人迫临在一条线上。

此时矩阵分析法的业务解读才智接近0，因此不适用了。一般出现高度关系的时分，需要用：关系分析法。

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