【数据分析】波士顿矩阵

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【数据分析】波士顿矩阵。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

波士顿矩阵是一种用于分析市场定位和企业发展战略的管理工具。由美国波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)于1970年提出,并以该集团命名。

波士顿矩阵主要基于产品生命周期和市场份额两个维度,将企业的产品或业务分为四个象限:明星(Stars)、问题儿童(Question Marks)、现金奶牛(Cash Cows)和瘦狗(Dogs)。

  1. 明星(Stars):具有高市场增长率和高市场份额的产品或业务,通常需要大量的投资来保持增长。这类产品或业务在发展阶段,投资回报率高,但也伴随着高风险

  2. 问题儿童(Question Marks):具有高市场增长率但低市场份额的产品或业务,也被称为“疑问品”。这类产品或业务潜力大,但投资风险也高,需要进一步探索和投入资金以确保发展。

  3. 现金奶牛(Cash Cows):具有低市场增长率但高市场份额的产品或业务,通常稳定盈利且具有较低的成本和风险。这类产品或业务不需要大量投资,可以为企业提供稳定的现金流。

  4. 瘦狗(Dogs):具有低市场增长率和低市场份额的产品或业务,常常被认为是没有发展潜力的。这类产品或业务可能需要考虑是否继续经营或退出市场。

波士顿矩阵可以帮助企业理解自身产品或业务的定位,并制定相应的发展战略。比如,明星项目可能需要进一步投资以保持增长,问题儿童可能需要更多资源进行发展或考虑退出,现金奶牛可以维持现状并为其他项目提供资金支持,而瘦狗则可能需要放弃或做出大的改变。

【数据分析】波士顿矩阵,数据分析,数据挖掘

 用散点图生成波士顿矩阵效果。适用于各种商品结构的分析。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-665286.html

到了这里,关于【数据分析】波士顿矩阵的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 波士顿矩阵(明星,金牛,问题,搜狗)

    波士顿矩阵(明星,金牛,问题,搜狗) 1、百度百科链接: https://baike.baidu.com/item/%E6%B3%A2%E5%A3%AB%E9%A1%BF%E7%9F%A9%E9%98%B5/5406040?fr=aladdin 2、从【产品】的维度去分析波士顿矩阵: https://zhidao.baidu.com/question/142432618995983965.html     2.1、明星产品(stars)。【高增长,高占有】      

    2024年02月05日
    浏览(32)
  • 分群思维(二)基于波士顿矩阵的产品分类

    小P:小H,我们的产品现在越来越多了,有没有好分类方法帮助分类呢 小H:有啊,典型的如波士顿矩阵产品分类法 小P:我就知道你会,给我们讲讲呗~ 小H:波士顿矩阵将\\\"销售增长率\\\"和\\\"市场占有率\\\"作为衡量产量的重要因素,组合形成四种产品,也即著名的的波士顿产品分

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • 基于回归分析的波士顿房价分析

    项目实现步骤: 1.项目结构 2.处理数据 3.处理绘图 4.对数据进行分析 5.结果展示 一.项目结构 二.处理数据 使用sklearn的datasets时,对应的波士顿房价数据已经被“移除”,在获取数据时,会出现 ,此时,在该提示的下方会有相关的解决方法 不建议使用提供的方法,对应方法的

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • python-机器学习-波士顿房价回归分析

            以波士顿房价数据集为对象,理解数据和认识数据,掌握 梯度下降法 和 回归分析 的初步方法,掌握 模型正则化 的一般方法,对回归分析的结果解读。         波士顿房价数据集是20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数,统计了当时城市的13个指标与房价

    2024年02月06日
    浏览(34)
  • 波士顿房价数据集怎么不见了?

     做线性回归的同学大概率会用到一个数据集,即波士顿房价数据集,然而当你从sklearn下载该数据集时,你会惊讶地发现居然下载不了了!!!起初我以为是什么别的原因导致数据集可能被收回了,结果当我看到一篇文章就感觉,算了不做评价,参见这篇文章 消失的波士顿

    2024年02月05日
    浏览(69)
  • 机器学习基础10-审查回归算法(基于波士顿房价的数据集)

    上一节介绍了如何审查分类算法,并介绍了六种不同的分类算法,还 用同一个数据集按照相同的方式对它们做了审查,本章将用相同的方式对回归算法进行审查。 在本节将学到: 如何审查机器学习的回归算法。 如何审查四种线性分类算法。 如何审查三种非线性分类算法。

    2024年02月11日
    浏览(39)
  • 机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)

    数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信 线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归,大于一个变量的情况叫做多元回归。

    2024年01月21日
    浏览(51)
  • 多元线性回归的python代码实现(基于sklearn的波士顿房价boston数据集为例)

    基于sklearn自带数据集波士顿房价数据集进行多元线性回归算法代码实现,其数据集包括13个特征向量,共计506个样本集。 本文代码实现步骤如下: 1. 获取数据集 2. 数据集切分,老规矩,80%训练,20%测试 3. 数据预处理(本用例尝试过归一化处理,但发现效果不好,不是每一个

    2024年02月06日
    浏览(51)
  • 机器学习---使用 TensorFlow 构建神经网络模型预测波士顿房价和鸢尾花数据集分类

    1. 预测波士顿房价 1.1 导包 最后一行设置了TensorFlow日志的详细程度: tf.logging.DEBUG :最详细的日志级别,用于记录调试信息。 tf.logging.INFO :用于记录一般的信息性消息,比如训练过程中的指标和进度。 tf.logging.WARN :用于记录警告消息,表示可能存在潜在问题,但不会导致

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • python 波士顿房价预测

    数据集地址:Index of /ml/machine-learning-databases/housing (uci.edu) 数据集中共有506条样本数据,每条样本包含了13个影响房价的特征。 数据集格式 np.fromfile()  读取数据没有数据类型和数据的形状。所以这里使用了data.reshape()重新变换成原始的形状。 (7084,) (506, 14) (14,) [6.320e-03 1.800e+

    2023年04月08日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包