商业案例实战：Python数据可视化之四象限图

商业案例实战：Python数据可视化之四象限图

四象限图是一种基于二维数据(x, y)的平面图形，通过将x轴和y轴垂直交叉，形成四个区域象限。每个样本（x，y）的实际值大小将映射到具体区间，实现样本的简单四分类。通过分析不同类别的样本，可提出有针对性的策略和建议。四象限图在商业经营管理应用中极为广泛，例如在商业银行客户经营效益评价中，常使用EVA（经济增加值）和RAROC（风险调整后的资本回报率）两个维度进行评价。通过绘制四象限图，将客户有效分类并采取差异化的维护策略。例如，“高EVA-低RAROC”的客户整体效益水平较高但资本利用效率不足，需提升定价水平或减少资本占用；“低EVA-高RAROC”的客户资本利用效率较高但效益水平相对不足，应加大营销力度鼓励客户办理更多业务。绘制四象限图的Python代码如下，以“客户规模及利润贡献增长率数据.xlsx”为例。

1. 载入模块和函数以及数据读取
2. 绘制四象限图（需同时选中并运行代码）
3. 运行结果显示，根据图示将31个省市分店分类，并提出策略建议。如“客户群规模增长率高、客户利润贡献增长率高”的分店为重点扶持类；“客户群规模增长率低、客户利润贡献增长率低”的分店为择机处理类；“客户群规模增长率高、客户利润贡献增长率低”的分店为加强指导类；“客户群规模增长率低、客户利润贡献增长率高”的分店为推动开拓类。

数据分析不仅仅是数据可视化，更重要的是理解和解决问题。在数字化转型中，数据分析师需要结合商业价值创造，将分析结果转化为具体的商业对策建议。通过四象限图，业务出身的朋友可以更专业、更靠谱地向老板汇报。

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