編按：今天給大家分享一個超級霸氣的圖表教程，波士頓矩陣，聽不懂沒關系，還有一個大家比較熟悉的名稱——四象限分析法，趕緊來看看是怎么制作的吧！
一聽到 “波士頓”，瞬間就顯得高級，例如：波士頓龍蝦、海皇波士頓、波士頓機器狗。
咱們Excel也不居人后，給大家分享一個超級高大上的圖表——波士頓矩陣，它由“波士頓咨詢”公司的創始人布魯斯.亨德森于1970年創作出來的。
(相關資料圖)
這個圖表除了這個霸氣的名字外，還有很多叫法：產品系列結構管理、波士頓咨詢集團。
如果說這些，你還是不知道它是什么，那么就再說一個“耳熟能詳”的名稱吧——四象限分析法！（簡稱：象限圖）
象限圖，很多人都會做，教程也很多，但是簡單的象限圖，對于作為產品結構分析圖表，還是顯得有些局限了。
今天給大家分享一個大家都可以做的，高級的“象限圖”。
示例如下：
下面我們就一起看看這樣的圖表是如何制作的！
STEP1：處理圖表數據源
在D2單元格輸入函數=MEDIAN($B$2:$B$19)
在E2單元格輸入函數=MEDIAN($C$2:$C$19)
MEDIAN函數是求一組數據的中值的函數。
在F1單元格輸入“瘦狗”
在F2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2<$E$2),$A2,NA())
在G2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2<$E$2),$B2,NA())
在H2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2<$E$2),$C2,NA())
選中F2:H2單元格區域，下拉填充柄到F19:H19單元格。
在I1單元格輸入“問題”
在I2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2>=$E$2),$A2,NA())
在J2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2>=$E$2),$B2,NA())
在K2單元格輸入函數=IF(AND($B2<$D$2,$C2>=$E$2),$C2,NA())
選中I2:K2單元格區域，下拉填充柄到I19:K19單元格。
在L1單元格輸入“明星”
在L2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2>=$E$2),$A2,NA())
在M2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2>=$E$2),$B2,NA())
在N2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2>=$E$2),$C2,NA())
選中L2:N2單元格區域，下拉填充柄到L19:M19單元格。
在O1單元格輸入“金牛”
在O2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2<$E$2),$A2,NA())
在P2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2<$E$2),$B2,NA())
在Q2單元格輸入函數=IF(AND($B2>=$D$2,$C2<$E$2),$C2,NA())
選中O2:Q2單元格區域，下拉填充柄到O19:Q19單元格。
得到數據如下：
函數部分都是很簡單的，用AND函數，判斷每個城市的數據和對應的中值進行比較，然后如果是此區間的數據，就顯示內容，否則用NA函數返回#N/A對圖表數據源進行規避。
STEP2：制作散點圖
選中G2:H19單元格區域，插入圖表——散點圖
選中縱坐標軸，將刻度最大值輸入1；再選中橫坐標軸，也將刻度最大值輸入1。
得到下面的圖表。
此時對圖表使用鼠標右鍵單擊，在彈出的菜單中選擇“選擇數據”命令。
在彈出的“選擇數據源”窗口，按下圖，點擊“添加”按鈕；在彈出的“編輯數據系列”窗口，填入對應的單元格區域。
同樣的方式，加入另外的兩組數據，得到下面的圖表。
STEP3：加入分界線
按照上面添加系列的方法，再添加兩個系列，大家注意一下，這里的添加的數據內容不太一樣。
這樣，就得到了兩個點，然后使用誤差線的方式，添加“數據象限的分解線”。
然后選中橫向的誤差線，按DEL鍵刪除，然后按下圖設置誤差線的參數。
同樣的方法，再設置另外一個點的誤差線。
及此，整體的圖表就算制作完畢，大家按個人喜好排版就好了。
寫在最后：對【波士頓矩陣】的一些解釋
我們做圖表數據源的時候，分為四個區域點“瘦狗、問題、明星、金牛”，這是這個圖表最開始的一種叫法，其實，他是代表了數據組的四種類型，即“拋棄、整改、投入、保守”。
波士頓矩陣最初是應用于公司產品的結構分析，橫軸是“市場份額”，縱軸是“市場增長率”，看不同產品落在不同的區間，就有不同的資金或經營上的變化。
而在實際操作中，這個圖表有了很大的推廣。比如，大家知道的“重要-緊急”象限圖，把日常工作按分區劃分，先做重要且緊急的，再做重要不緊急的，逐個解決工作內容。這對于我們來說是相當好的一個管理時間的方法。
還有今天的例子，是把“市場份額”和“KPI比例”做了一個結合。
對于傳統波士頓矩陣，我們做了一些大膽的嘗試，就是用“中值”來劃分象限，它比傳統的平均數更能說明問題；當然我們也可以使用“眾數”、“加權平均”、“平滑指數”等等來界定。
有興趣的同學可以一起來研討一下：哪種分界值更為合理呢？
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