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如何发现数据中的事实:双指标模型

数据化管理  · 公众号  ·  · 2021-05-27 08:30

正文

数据解读的四个步骤:判断数据、理解数据、发现事实、产生见解。


解读数据报告的四步法中,前几篇文章我已经介绍过判断数据,理解数据了。判断数据是为了确保数据报告中的数据准确无误、客观存在,理解数据是去了解数据背后的统计口径,以免被忽悠。找出事实,是产生见解前的必要步骤,也是产生见解的重要基础。


先来测试下,找找下面三张图表的区别:



上面的图表叫条形图,和我们介绍过的柱形图解读方法一样,就是比较柱子的长短来判断指标的大小,在日常的报告中很常见。在上面的三张条形图,都有什么区别呢?


左图和中间图的指标均为销售目标,区别就是中间图从大到小进行了排序,这样看起来就更容易发现事实,也节省了受众读图的时间。但有时直接看销售目标这个指标的意义不大,右图把指标换成了完成率,这样对日常的业务追踪就更有意义了!


饼图、柱形图、折线图、条形图,这些都是单指标的图表,有时只看一个指标我们是很难发现更多事实的,这时就要增加指标了。


今天的文章主题是双指标模型, 介绍一种自带结论的图表:在散点图基础上升级的四象限图,会让你发现更多事实,甚至能自带产出结论。


先来看看什么是四象限图:



图形很简单,中间是十字交叉线,把图表区域分成了四部分,从右上角开始,按逆时针方向分别是一、二、三、四象限,四象限图的标准分析方法是散点图,各对象以散点的形式出现在图中,落在不同的象限。


看到这里,有些朋友可能对四象限图的神奇之处还没感觉,下面讲个例子,下图是一个小学六年级班的学生身高、体重四限图,图中的红色散点代表各个学生,现在假定你是他们的体育老师,要帮助每个学生制定未来的体育发展策略(就是分别适合练习什么体育项目),你会怎么做?


身高、体重四象限图



30


第一象限的学生:身高很高,体重也很重,可向篮球运动发展,典型模型就是NBA奥尼尔那种,能够碾压对手式的巨无霸。


第二象限的学生 :身高不高,但体重很重,适合搞举重。举重需要重心低所以不能太高,体重够分量才能举得起足够重量。


第三象限的学生:身高不高,体重也很小,适合搞体操或淘汰掉。中国的体操运动员一般男生接近160cm,体重40-50KG,女生大概是140-150cm之间,体重30-40KG。都数据小家碧玉型。


第四象限的学生:身高很高,但体重很小。最佳体育项目是跳高。此象限是很多女生向往的类型,所以如果是女生的话,适合向模特行业发展发展,哈哈。


现在你应该对四象限的作用有点感觉了吧?四象限图的优势是比较容易发现事实,且自带结论。但是遗憾的是企业的日常分析中很少使用这种类型的图表,不得不说是一种遗憾。接下来我们先来看看,解读四象限图的步骤:


1、看指标:搞清楚X轴是什么指标,Y轴是什么指标;


2、看分隔线的标准,是绝对平均线,还是相对平均线,最大频率线,人为指定等;


3、发现事实1:第一、二、三、四象限里都有哪些对象(散点),通常第一象限是优质对象(取决于你的XY逻辑是否是由弱到强的顺序),第三象限是最差的对象,第二和第四对象都是各有所长,也有弱项;


4、发现事实2:同一象限内判断不同对象的强弱:以每个象限左下角为圆心画圆,在自己象限内,距离圆心越远的对象越强/好:(PS:前提是你的坐标轴刻度,是由小到大排列的)


著名的波士顿矩阵其实就是四象限图:


波士顿矩阵图


在坐标图上,以纵轴表示产品需求增长率,横轴表示市场占有率,将坐标图划分为四个象限,依次为“明星类产品(★)”、“问题类产品(?)”、金牛类产品(¥)”、“瘦狗类产品(×)”。其目的在于通过产品所处不同象限的划分,使企业采取不同决策,以保证其不断地淘汰无发展前景的产品,保持“问号”、“明星”、“金牛”产品的合理组合,实现产品及资源分配结构的良性循环。


不过需要注意的是,我个人建议四象限的XY轴值都是由小到大(由劣到优)的逻辑排列,这样符合大众的识图习惯。不过波士顿矩阵的的X轴是由高到低的顺序排列的,提醒大家一下。


到这个地方,大家应该发现四象限图可以通过更换XY指标,达到千变万化的效果,从而可以帮助大家发现更多的事实,下面试试再换几个指标。



1、X轴是销售同比增长,Y轴利润同比增长



套用波士顿矩阵的数据反映的事实就是:一象限明星,二象限山猫,三象限瘦狗,四象限金牛(注意我这个图和波士顿图的三四象限是反的)


2、X轴是退货率,Y轴是库存周转率








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