row[“销售增长率”]IOS

本文主要先容了怎样利用东谈主工智能时刻进行波士顿矩阵分析的递次，并通过模拟实例展示了扫数历程。

跟着企业产物的不休加多，产物分析变得越来越紧迫，而波士顿矩阵不错匡助咱们更好地评估和分析产物。

畴前，你可能知谈波士顿矩阵很灵验，然而却不知谈具体怎样作念；或者你知谈怎样作念，然而作念起来相比费时艰巨。

如今，在 AI 时刻的加捏下，波士顿矩阵分析将变得愈加浅易、高效，况且将瓦解出愈加紧迫的作用。

底下用一个浅易的案例，来演示怎样用 AI 进行波士顿矩阵分析。

一、准备数据

最初，咱们需要准备好待分析的数据。

为了便捷演示，底下用 AI 模拟生成一个数据集，提醒词如下：

变装：你是一位数据分析众人，主要基于 Anaconda 平台中的 JupyterLab 进行数据分析，草率熟识诓骗 Python 惩办和分析数据，快速制作专科的数据可视化图表。

任务：请你帮我用 Python 立时生成一个数据集，其中包括 12 款产物，产物称呼分辨用 A-L 暗示，销售增长率的取值规模是 -1 到 1，商场占有率的取值规模是 0 到 0.9。

条款：提供竣工的 Python 代码，其中产物称呼和策划称呼王人使用中语，应用最新版块的 pandas 库，幸免出错告诫或特别。

我尝试用了不同的 AI 大模子，发现 GPT-4o 的回应相对相比好，具体代码如下：

import pandas as pd

import random

# 生成产物称呼列表

产物称呼 = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]

# 生确立时数据

数据 = { “产物称呼”: 产物称呼,

“销售增长率”: [random.uniform(-1, 1) for _ in range(12)],

“商场占有率”: [random.uniform(0, 0.9) for _ in range(12)]

}

# 创建 DataFrame

df = pd.DataFrame(数据)

# 表现数据集

print(df)

在本色职责中，你把 df 不错替换为我方的数据。

二、绘图图表

其次，咱们不错用 AI 生成绘图图表的代码，提醒词如下：

请对上头照旧准备好的 df 数据 ，使用 matplotlib 绘图散点图，具体绘图条款如下：

条款用中语表现标题和坐标轴标签，请提前作念好相关的建造，幸免出现中语乱码的情况。

标题波士顿矩阵分析图，标题用 20 号字体，横轴为商场占有率，纵轴为销售增长率。

在散点图中，每个点的上方表现对应的产物称呼，用 16 号字体。

在散点图中，加多一条横线，横线的值为销售增长率的平均值，线段神态为玄色虚线。

在散点图中，加多一条竖线，竖线的值为商场占有率的平均值，线段神态为玄色虚线。

上头的横线和竖线把散点分红 4 不同的心思，透明度为 50%。

散点图中不要表现网格线，不表现图例。

请编写已毕上述功能的 Python 代码。

阐述 GPT-4o 的回应，略作修改之后代码如下：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.font_manager as fm

import random

# 建造中笔墨体，幸免乱码（这里使用 SimHei 字体，需要系统中装置此字体）

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

# 建造立时种子以获取可重叠的成果

random.seed(28)

# 生成数据集

产物称呼 = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]

数据 = {

“产物称呼”: 产物称呼,

# 计较平均值

平均销售增长率 = df[“销售增长率”].mean

平均商场占有率 = df[“商场占有率”].mean

# 创建散点图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.scatter(df[“商场占有率”], df[“销售增长率”])

# 添加产物称呼标签

for i, row in df.iterrows:

plt.text(row[“商场占有率”], row[“销售增长率”], row[“产物称呼”], fontsize=16)

# 添加平均值的横线和竖线

plt.axhline(平均销售增长率, color=’black’, linestyle=’–‘)

plt.axvline(平均商场占有率, color=’black’, linestyle=’–‘)

# 建造标题和坐标轴标签

plt.title(“波士顿矩阵分析图”, fontsize=20)

plt.xlabel(“商场占有率”, fontsize=16)

plt.ylabel(“销售增长率”, fontsize=16)

# 阐述四个象限分拨心思

colors = [‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘orange’]

for i, row in df.iterrows:

if row[“销售增长率”] > 平均销售增长率 and row[“商场占有率”] > 平均商场占有率:

color = colors[0]

elif row[“销售增长率”] > 平均销售增长率 and row[“商场占有率”]

color = colors[1]

elif row[“销售增长率”] 平均商场占有率:

color = colors[2]

else:

color = colors[3]

plt.scatter(row[“商场占有率”], row[“销售增长率”], color=color, alpha=0.5)

# 荫藏网格线

plt.grid(False)

# 表现图表

plt.show

把上头的代码复制粘贴到 JupyterLab 中驱动，不错得到底下的图表：

三、分析数据

接下来，咱们请 AI 进行波士顿矩阵分析：

请分析这些产物在波士顿矩阵中的具体位置和异日发展的策略，并对相关内容进行归纳回来。

你不错阐述 AI 回应的内容，聚合我方的证明和判断，得出相应的分析成果。举例：按照平均商场占有率和销售增长率，波士顿矩阵把产物分为 4 类，企业不错针对不同类型的产物，聘用不同的发展策略。

① 明星产物：高商场占有率，高销售增长率。右上角的 I、J、F，不错持续加大投资，保捏商场卓越地位，引诱更多的客户和商场份额。

② 问题产物：低商场占有率、高销售增长率。左上角的 C、G，不错评估商场后劲和竞争环境，制定明确的商场策略，尽量加多商场占有率。若是商场长进邃密，不错推敲加多投资；不然，需严慎评估是否持续参加资源。

③ 金牛产物：高商场占有率，低销售增长率。右下角的 D、H、K，接力保捏近况，保管现存商场份额，并规章资本，产生现款流以相沿其他业务。尽量延伸这些产物的生命周期，在不加多宽广投资的情况下，保捏其巩固的市形状位。

④ 瘦狗产物：低商场占有率，低销售增长率。左下角的 A、B、E、L，提议审慎评估这些产物的商场长进和盈利材干，推敲逐步退出商场，减少资源蹧跶。若是某些产物还有一定的计策价值，则不错弃取保留并进行微调策略。

四、临了的话

通过上头的案例分析，咱们不错看到，AI 不仅让矩阵分析变得愈加浅易和高效，而且通过数据可视化，让咱们草率愈加直不雅地清醒产物在商场中的位置和发扬，并沟通异日发展的场所。

AI 给咱们带来的，不仅是一个器具的升级，更是一次想维的转变。

异日，跟着 AI 时刻的不休发展，咱们不错预感，矩阵分析将会在企业发展历程中瓦解出愈加紧迫的作用。它将匡助企业愈加精确地息争资源设置，优化产物组合，已毕可捏续发展。

是以，当你濒临复杂的数据和商场分析时，不妨尝试借助 AI 的力量。让咱们一齐拥抱变化，用科技赋能有策划，莳植中枢竞争力。

本文由东谈主东谈主王人是产物司理作家【林骥】，微信公众号：【林骥】，原创/授权 发布于东谈主东谈主王人是产物司理，未经许可，辞让转载。

题图来自UnsplashIOS，基于 CC0 条约。