数据分析目录(文末有超级彩蛋!):
一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表
二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等
三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等
四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等
五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等
六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等
七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等
八、决策树系列——算法原理/调参/python实现/项目实战
九、贝叶斯系列——算法原理/3种模型/文本分类实战
十、神经网络系列——BP算法原理/最小二乘法/项目实战

本次要做的图表如下(文末有大礼赠送):

这种图学名叫做波士顿矩阵分析图,大白话就叫四象限图,大家比较耳熟能详的应该是确定事情优先级的重要-紧急图,四个象限分别为重要有紧急,重要不紧急,不重要紧急,不重要不紧急。这种图经常针对二个维度的散点图中,根据特定的分割线(均值,目标值,实际值等)将数据分为四类,让人一目了然。常用的场景为分析两个维度的变化,比如比较商品的库存天数和库存周转率,充值人数和充值 arppu,购物篮系数和购物篮数量等

做法:
1、建立辅助行:均值,选择C41:D45做散点图,复制均值X和Y,点击图表-粘贴-选择新增系列,首列为类别X,就会得到一个均值点


2、对新添加系列添加误差线-百分比,分别设置水平和垂直误差为正负误差,误差量为百分比200%,再调整下X,Y轴的范围,使误差线超过,再美化下误差线的格式





3、选择原始数据系列-添加数据标签,选择



第2张图是在第1张图的基础上,先做一张均匀切割成4部分的正方形图,然后复制图片-点击图表-填充-图片填充-来自剪切版即可


在电商分析最经典的书籍《数据化管理》中,四象限图出现的频率非常高,甚至高过了折线图和条形图,可见四象限图在实际工作中的重要性。


本人互联网数据分析师,目前已出Excel,SQL,Pandas,Matplotlib,Seaborn,机器学习,统计学,个性推荐,关联算法,工作总结系列。


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