本文主要介紹了如何利用人工智能技術進行波士頓矩陣分析的方法，并通過模擬實例展示了整個過程。

隨著企業(yè)產(chǎn)品的不斷增加，產(chǎn)品分析變得越來越重要，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，但是做起來比較費時費力。

如今，在 AI 技術的加持下，波士頓矩陣分析將變得更加簡單、高效，并且將發(fā)揮出更加重要的作用。

下面用一個簡單的案例，來演示怎么用 AI 進行波士頓矩陣分析。

一、準備數(shù)據(jù)

首先，我們需要準備好待分析的數(shù)據(jù)。

為了方便演示，下面用 AI 模擬生成一個數(shù)據(jù)集，提示詞如下：

角色：你是一位數(shù)據(jù)分析專家，主要基于 Anaconda 平臺中的 JupyterLab 進行數(shù)據(jù)分析，能夠熟練運用 Python 處理和分析數(shù)據(jù)，快速制作專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化圖表。

任務：請你幫我用 Python 隨機生成一個數(shù)據(jù)集，其中包括 12 款產(chǎn)品，產(chǎn)品名稱分別用 A-L 表示，銷售增長率的取值范圍是 -1 到 1，市場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)品名稱和指標名稱都使用中文，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(xiàn) GPT-4o 的回復相對比較好，具體代碼如下：

import pandas as pd

import random

# 生成產(chǎn)品名稱列表

產(chǎn)品名稱 = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]

# 生成隨機數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù) = { “產(chǎn)品名稱”: 產(chǎn)品名稱,

“銷售增長率”: [random.uniform(-1, 1) for _ in range(12)],

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

}

# 創(chuàng)建 DataFrame

df = pd.DataFrame(數(shù)據(jù))

# 顯示數(shù)據(jù)集

print(df)

在實際工作中，你把 df 可以替換為自己的數(shù)據(jù)。

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(shù)據(jù) ，使用 matplotlib 繪制散點圖，具體繪制要求如下：

要求用中文顯示標題和坐標軸標簽，請?zhí)崆白龊孟嚓P的設置，避免出現(xiàn)中文亂碼的情況。

標題波士頓矩陣分析圖，標題用 20 號字體，橫軸為市場占有率，縱軸為銷售增長率。

在散點圖中，每個點的上方顯示對應的產(chǎn)品名稱，用 16 號字體。

在散點圖中，增加一條橫線，橫線的值為銷售增長率的平均值，線段樣式為黑色虛線。

在散點圖中，增加一條豎線，豎線的值為市場占有率的平均值，線段樣式為黑色虛線。

上面的橫線和豎線把散點分成 4 不同的顏色，透明度為 50%。

散點圖中不要顯示網(wǎng)格線，不顯示圖例。

請編寫實現(xiàn)上述功能的 Python 代碼。

根據(jù) 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(tǒng)中安裝此字體）

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

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

# 設置隨機種子以獲得可重復的結果

random.seed(28)

# 生成數(shù)據(jù)集

產(chǎn)品名稱 = [chr(i) for i in range(ord(‘A’), ord(‘M’))]

數(shù)據(jù) = {

“產(chǎn)品名稱”: 產(chǎn)品名稱,

“銷售增長率”: [random.uniform(-1, 1) for _ in range(12)],

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

}

df = pd.DataFrame(數(shù)據(jù))

# 計算平均值

平均銷售增長率 = df[“銷售增長率”].mean()

平均市場占有率 = df[“市場占有率”].mean()

# 創(chuàng)建散點圖

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

plt.scatter(df[“市場占有率”], df[“銷售增長率”])

# 添加產(chǎn)品名稱標簽

for i, row in df.iterrows():

plt.text(row[“市場占有率”], row[“銷售增長率”], row[“產(chǎn)品名稱”], fontsize=16)

# 添加平均值的橫線和豎線

plt.axhline(平均銷售增長率, color=’black’, linestyle=’–‘)

plt.axvline(平均市場占有率, 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(“市場占有率”, fontsize=16)

plt.ylabel(“銷售增長率”, fontsize=16)

# 根據(jù)四個象限分配顏色

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

for i, row in df.iterrows():

if row[“銷售增長率”] > 平均銷售增長率 and row[“市場占有率”] > 平均市場占有率:

color = colors[0]

elif row[“銷售增長率”] > 平均銷售增長率 and row[“市場占有率”] <= 平均市場占有率:

color = colors[1]

elif row[“銷售增長率”] <= 平均銷售增長率 and row[“市場占有率”] > 平均市場占有率:

color = colors[2]

else:

color = colors[3]

plt.scatter(row[“市場占有率”], row[“銷售增長率”], color=color, alpha=0.5)

# 隱藏網(wǎng)格線

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(shù)據(jù)

接下來，我們請 AI 進行波士頓矩陣分析：

請分析這些產(chǎn)品在波士頓矩陣中的具體位置和未來發(fā)展的策略，并對相關內容進行歸納總結。

你可以根據(jù) 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：按照平均市場占有率和銷售增長率，波士頓矩陣把產(chǎn)品分為 4 類，企業(yè)可以針對不同類型的產(chǎn)品，采取不同的發(fā)展策略。

① 明星產(chǎn)品：高市場占有率，高銷售增長率。右上角的 I、J、F，可以繼續(xù)加大投資，保持市場領先地位，吸引更多的客戶和市場份額。

② 問題產(chǎn)品：低市場占有率、高銷售增長率。左上角的 C、G，可以評估市場潛力和競爭環(huán)境，制定明確的市場策略，盡量增加市場占有率。如果市場前景良好，可以考慮增加投資；否則，需謹慎評估是否繼續(xù)投入資源。

③ 金牛產(chǎn)品：高市場占有率，低銷售增長率。右下角的 D、H、K，努力保持現(xiàn)狀，維持現(xiàn)有市場份額，并控制成本，產(chǎn)生現(xiàn)金流以支持其他業(yè)務。盡量延長這些產(chǎn)品的生命周期，在不增加大量投資的情況下，保持其穩(wěn)定的市場地位。

④ 瘦狗產(chǎn)品：低市場占有率，低銷售增長率。左下角的 A、B、E、L，建議審慎評估這些產(chǎn)品的市場前景和盈利能力，考慮逐步退出市場，減少資源浪費。如果某些產(chǎn)品還有一定的戰(zhàn)略價值，則可以選擇保留并進行微調策略。

四、最后的話

通過上面的案例分析，我們可以看到，AI 不僅讓矩陣分析變得更加簡單和高效，而且通過數(shù)據(jù)可視化，讓我們能夠更加直觀地理解產(chǎn)品在市場中的位置和表現(xiàn)，并指引未來發(fā)展的方向。

AI 給我們帶來的，不僅是一個工具的升級，更是一次思維的革命。

未來，隨著 AI 技術的不斷發(fā)展，我們可以預見，矩陣分析將會在企業(yè)發(fā)展過程中發(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，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

所以，當你面對復雜的數(shù)據(jù)和市場分析時，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。