编辑导语：许多行业在日常事情中城市碰着数据阐明的板块，数据阐明可以很好的协助我们读懂此刻的数据环境；咨询公司的数据阐明许多人都以为很是的高峻上，其实每个阐明要领都有本身的利用目标；本文作者对此举办了具体的表明，我们一起来看一下。

做数据阐明的同学们都见过下边这种矩阵，许多人对此顶礼跪拜，甚至尚有一些网文作者直接就把：矩阵思维、矩阵模子、矩阵法号召上了。

说它是数据阐明的“底层思想”“焦点逻辑”，好吧……必定他们是没在咨询企业上过班了；个中真相如何，本日我们系统讲授一下。

一、从平均值法说起

平均数是用的最多，也被挖苦的最多的观念。

有诗为证：

村头老张一千万

隔邻九个穷光蛋

统计局里算一算

各个都是张百万

但问题是，为啥平均数被吐槽这么多，实际上却又利用的最多？

显着统计学里有平均数、中位数、众数三个观念，三个观念都很好领略，但为啥非是平均数呢？

答：因为平均数用起来利便、省事；用平均数，能很简朴的把总量按人头解析。

好比：

销售金额=购置客户数*人均购置量

出产数量=出产线数*平均产能

备货数=门店数*平均销量

这样在做打点的时候是很省事的：想提高销量，要么增加客户人数，要么提高人均购置。

这两个数字可以简朴的直接相乘，用中位数、众数显然达不到这个结果。

而且，在下呼吁的时候也很清晰：每小我私家都要做到平均程度以上！你做不到，你就拖了各人的后腿，各人都能做到你凭什么做不到；你看，简朴清晰，并且切合人们的直观感受，很有说服力。

所以平均数是自带尺度的。高于平均值就是好，低于平均值就是欠好，这一点对咨询参谋们来说很是重要——因为大部门咨询参谋，在特定行业里的履历远没有客户多；因此诊断问题的时候，咨询参谋们很是需要一个不依赖于行业的、中立的、有说服力的尺度来判定优劣；判定完优劣，才气进一步阐明为啥好、为啥坏，因此平均值法是用的最多的判定要领。

虽然，平均值法也有它的先天不敷，这就引申出其他要领。

二、平均值法的迭代进级

用平均数的问题，其实来历于个别差别过大，所谓：“我和姚明平均身高，和马云平均财产”；因此在平均值法的基本上，又引入了二八法：按20/80理论，直接把更好的前20%疏散出来，单独调查，制止滋扰其他群体，这样也能做出判定。

二八法一般在前台/营销端用的多。因为靠山/供给端的出产、物流都是呆板化流程，容易把控质量，但前台/营销端经常呈现少数本领好的销售做出大量业绩、少数金主爸爸孝敬大部门利润的环境。

在打点上，进而衍生出：淘金法——招100个销售，要从里边培养出20个Ace级销售；雷同挖一大堆沙，从里边淘出金子的进程。

假如评价维度有两个呢？这就引申出了矩阵法。

三、从平均值法到矩阵法

矩阵法本质上是一种用两个维度来找判定尺度的要领。它的操纵很是简朴：

之一步，找到两个评价维度，每个维度取平均值做判定尺度。

第二步，两个指标交错，把待评价工具。

第三步，按照两维度寄义，给出分类解读。

只要两个指标相关性不长短常高，两个指标交错的时候，数据就会分手在四个矩阵里，这样能清楚找到业务寄义（如下图）。

更有趣的是，假如两个评价维度组合恰当，是可以或许解读出许多有意思的业务寄义的。好比游戏行业的用户活泼/用户付费两个指标。可以起个：

高活泼+高付费=金牛用户（又出钱又着力的老牛）☆低活泼+高付费=土豪用户（懒得本身打，爷费钱买！）

高活泼+低付费=白嫖用户（啦啦啦，就是干玩不给钱。）

低活泼+低付费=边沿用户（都不咋玩，要跑咯。）