最近在做跨境电商运营数据分析，用到了矩阵关联分析法，想着顺便总结一下。
1、定义
矩阵关联分析（象限分析法），将事物的两个重要指标作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。
以属性A为横轴，属性B为纵轴，组成一个坐标系，在两坐标轴上分别按某一标准（可取平均值、经验值、行业水平等）进行刻度划分，构成四个象限，将要分析的每个事物对应投射到这四个象限 中，进行交叉分类分析，直观的将两个属性的关联性表现出来，如下图
2、象限功能定位
第1象限（高度关注区）：双高区域（例：重要性高+满意度高），需重点投入资源维持优势。
第2象限（优先改进区）：关键短板（例：重要性高+满意度低），需优先优化解决核心矛盾。
第3象限（无关紧要区）：双低区域（例：重要性低+满意度低），可暂缓处理或淘汰。
第4象限（维持优势区）：次要优势（例：重要性低+满意度高），需保持现状避免过度投入。
典型场景：产品定位、用户细分、满意度研究。只要两个指标之间线性无关且放在一起有意义都可以用象限分析，如：转化率和客单价， 售罄率和单款产出，库存深度(数量）和销量等。
案例：
举一反三，
在简单矩阵关联分析法的基础上增加发展趋势，即为发展矩阵，
在简单矩阵分析法的两个指标基础上增加一个指标，变成了气泡矩阵。
如下图演变，在占有率、利润率基础上添加产品利润指标分析如下：
分析：
虽然A产品市场占有率、利润率都高，但其贡献的利润可能不如C、I两个产品。
第一象限：虽然A、E产品的市场占有率、利润率都相对较高，但A利润较小，需要继续关注其发展态势；