python 四象限图_如何快速绘制出四象限图？

在日常工作中，我们会用到不同种类的图表，辅助展示数据结果，而每种图表也都着不同的特点，适合不同类型的数据。今天要介绍的图表，主要用在展示两个指标的关系，以及直观展现数据的分类情况。那么开始吧。

象限图

象限图顾名思义，就是通过水平和垂直分割线将图表区域划分成四个象限，从而直接展示出数据划分区域。这样一来，一目了然，哪些数据属于同一个象限，哪些数据偏离了预期，需要特别的注意。

象限图在科学研究中，常用于IPA分析(Importance-PerformanceAnalysis)，即分析期望与实际感知间的gap差异情况。下面通过案例详细地说一说绘制象限图的具体步骤。

案例应用

本例中我们要研究的是关于游客对某景区的满意度情况，分别收集游客对景区各指标的期望打分和实际满意度打分，利用象限图呈现期望与实际满意度之间的关系情况。

① 选择【可视化】→【象限图】

② 确定横纵坐标意义

一个象限图里，横纵坐标一定要有明确的意义，这里我们设定X轴为期望数值，Y轴为实际感知数值。

③ 设置标签项

设置标签的目的主要是便于展示和理解，如果一个数据只有坐标而没有标签，那么就无法得知数据具体含义。数据标签可在篇【数据处理】中设置，也可在上传前就整理好。SPSSAU-数据标签

④ 放入分析项，开始分析

⑤ 结果分析SPSSAU系统会自动设定交叉点位置(X轴或Y轴对应的平均值)。

上图即为输出结果情况，上图显示，大部分维度均在第一象限或者第三象限。第一象限意味着期望高并且实际感知也很高；第三象限意味着期望较低同时实际感知也较低。

整体上说明游客的期望与实际感知情况比较吻合，游客期望高的维度被满足，期望较低的维度也对应着相同的满意度。

第四象限意味着期望高但实际感知较低。说明游客对景区的价格消费情况有着较高的期待但事实并不满意，实际感知与预期有着较大的落差，因此价格因素需要特别关注，以提升消费者的满意度。

象限图的下方还有两个按钮，点击下载按钮，可下载分析图；点击坐标值可以根据需要自己设定坐标轴以及交叉点位置。

熟悉方法后，还可以将象限图应用在更多领域中。如员工绩效评价、学生对老师的教学评价、分析产品竞争力等。

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