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  • 类目改造-需求及线框_产品矩阵线框,介绍类目和发布类目
  • Excel波士顿矩阵图.rar

    2019-09-26 11:43:19
    Excel波士顿矩阵图.rar,波士顿矩阵图矩阵图的形式,将企业的所以产品业务标注出来,其中纵坐标为市场成长率,横坐标为各产品的相对市场份额,见本例。
  • 波士顿矩阵图的制作--基于Excel

    千次阅读 2020-04-05 18:56:46
    波士顿矩阵图介绍: 波士顿矩阵根据市场增长率和市场份额两项指标,将企业所有的...有8个产品,根据销量增长率和销售额增长率来做波士顿矩阵图来分析产品下一步营销策略。数据如下: 最大值,最小值,均值,是我为了...

    波士顿矩阵图介绍:

    波士顿矩阵根据市场增长率和市场份额两项指标,将企业所有的战略单位分为明星,金牛,瘦狗和幼童(问题)四大类型。并以此分析企业的产业竞争力,为科学选择企业战略提供参考。
    一般图如下(百度参考样式图哈)
    在这里插入图片描述

    实例作图:

    实例一:有两个数值列作图。
    有8个产品,根据销量增长率和销售额增长率来做波士顿矩阵图来分析产品下一步营销策略。数据如下:
    最大值,最小值,均值,是我为了方便调图的细节增加。
    在这里插入图片描述
    1.首先第一步是选中数据区域(即我标浅蓝色的位置),插入散点图第二个即带平滑线和数据标记的散点图。插入后,如下图:
    在这里插入图片描述
    2.第二,设置图表参数
    图表标题可根据实际需要删除或者填入该矩阵图名称。此案例讲解就先删除。
    第一步:去掉图中的连接线即线条。选中其他一个点即可全部选中(步骤1),然后右键选择设置数据系列格式(步骤2),然后选择填充与线条(步骤3),最后选择无线条(步骤4)。在这里插入图片描述
    完成以上操作后的图就如下了:
    第二步:接着下一步操作是改变数据点的形状和大小:刚同一个位置旁边的标记,选中标记。在标记选项下:选中内置,选择类型,再选择大小。
    在这里插入图片描述
    操作完上一步的结果就大概如下了:
    在这里插入图片描述
    第三步:修改坐标选项的边界,比如横坐标,选中横坐标,右键选择设置坐标轴格式,最小值,最大值可根据开始公式计算出来的最大值和最小值来调,出来的图表美观点,大小根据数据来调即可。然后就到纵坐标轴交叉,选择坐标轴值,填入平均值即可。
    如果不知道,哪个是横坐标,哪个是纵坐标,可按如下操作:选择图表,右键,选择数据,编辑;即可看到。
    在这里插入图片描述
    两个坐标均设置即如下:
    同时去掉网格线,点击+,取消网格线即可;对坐标轴的线修改一下颜色并加粗,如右图步骤:
    在这里插入图片描述
    第四步:添加问题,明星,瘦狗,金牛四个类型。
    插入文本框,接下来如右边操作即可。
    在这里插入图片描述
    第五步:添加数据标签,点击+号,即可看的数据标签,选择更多选项,就可以根据需要设置标签。

    在这里插入图片描述
    实例二:有两个数值列作图,增加辅助列,制作气泡波士顿矩阵图
    在原始数据增加一列辅助列,值为1,如下:
    在这里插入图片描述
    其他步骤和上面实例一致
    图结果如下:
    在这里插入图片描述

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    python矩阵组合

    产品组合矩阵是一个方便的工具,可以帮助您做出正确的产品组合决策。 这篇文章说明了如何有效地将其用于管理数字产品组合。

    重装上阵

    产品投资组合矩阵 (也称为增长份额和BCG矩阵)希望帮助您实现年轻产品与成熟产品的正确融合,以使投资组合创造的整体价值最大化。 矩阵将产品分类为问号,星星,摇钱树和宠物(也称为 )。 下图显示了具有四个象限和产品类型的网格。 摇钱树用美元符号表示,宠物用叉表示。

    问号是那些尚未实现显着业务收益的高增长产品,无论是创收,销售其他产品或服务,增强品牌资产还是省钱。 [1]星星表现出高增长,并提供理想的收益。 摇钱树是低增长的特征,但它们提供了大量的商业利益。 最后,宠物生长缓慢且几乎没有益处。 问号示例可能是Google Translate和Apple Watch,明星Microsoft Surface,摇钱树Google Search和Microsoft Windows,以及宠物iPod系列。

    当您将产品投资组合矩阵应用于老牌公司的产品时,您希望看到一个健康,平衡的投资组合,其中带有足够的问号和星号,有可能成为摇钱树。 您还需要足够的摇钱树,以相对较低的成本产生所需的业务收益,从而能够为新产品,问号和明星的开发提供资金。 最后,您想减少宠物的数量,因为它们会产生成本,但只会带来有限的收益。

    从问号到摇钱树

    投资组合矩阵的象限形成一个有趣的关系:产品开始时是问号。 如果要成功,他们必须成长为明星,然后演变为摇钱树。 这两个开发步骤都需要精力,时间和金钱。 您可能需要更改或增强产品的功能,用户体验和体系结构; 您可能需要调整业务模型并选择不同的营销和销售策略; 某些产品需要一个枢轴-想想起约会网站的Youtube和想成为照片共享网站的在线游戏Flickr。

    一旦产品成为明星或摇钱树,它就能提供所需的业务收益。 虽然明星仍然需要大量投资来维持增长,例如,增加或改进功能,但摇钱树需要的钱却更少,但由于功能在很大程度上得到了逐步增强,因此仍能提供可观的收益。 现在,创收产品最赚钱(因此称为“摇钱树”)。

    然而,最终,摇钱树将失去提供商业利益并成为宠物的能力。 这些产品提供的好处很少,但仍然要花钱维持它们。 下图显示了从问号到宠物的所需发育顺序。

    随着每一个成功的产品都会变成宠物,并最终死亡,至关重要的是您必须用星号和带有问号的星号替换老化的摇钱树。 同时,您必须在新产品开发计划中投入足够的资金以产生新的问号-假设您想有机地增长。

    因此,您的产品组合需要定期调整,并且组合管理应该是常见的活动。 根据经验,每季度检查一次您的产品组合并进行必要的更改。

    产品组合矩阵和产品生命周期

    您可能已经注意到,上面讨论的开发顺序与产品生命周期相关:问号往往是处于引入阶段的产品; 明星是成长中的产物; 摇钱树是成熟的产品; 宠物是下降的产品。 下图说明了这种关系。

    请注意,上图并未考虑生命周期的延长,例如,通过添加新功能,优化现有功能,创建变体或将其带到新的市场或细分市场来延长产品的预期寿命。 这种措施扩大了产品的明星地位,并防止其过早地成为摇钱树。

    避免常见的错误

    从理论上讲,从问号到宠物和退休的发展应该是直截了当的,并能带来健康的投资组合。 但是在实践中,我看到公司犯了三个常见的投资组合管理错误:过多地将注意力集中在明星和摇钱树上,而不是养宠物,以及坚持不成功的问号。

    对明星和摇钱树的关注过多

    第一个错误是过分专注于摇钱树和星星,而忽略了问号和新产品开发计划,根据我的经验,一些特别大的公司倾向于这样做。 这是由于他们倾向于优化结构和流程来管理现有的成功资产,这使其难以应对新产品和年轻产品中存在的创新和风险。 但是,过多地关注明星和摇钱树会导致投资组合不平衡,老化,如下图所示。

    为了避免出现这样的投资组合,请将预算的25%投资于新产品和问号,并确保团队拥有合适的环境来快速进行试验,失败和学习。 [2]

    养宠物太久

    第二个错误是依附在宠物上,即使它们的利益正在Swift下降,也要通过庞大的投资组合来确保影响力。 当然,您应该做相反的事情:退休不再是足够有益的产品。 以iPod Classic(Apple的原始MP3播放器)为例。 该产品在经历了持续下滑之后,于2014年停产。

    紧贴问号

    最后,第三个错误是对问号的过度投资并保持太久了:并不是每个问号都会成为明星。 有些只是过早死亡。 以Google Wave为例,该产品结合了电子邮件,即时消息和Wiki。 Wave在2009年推出后大约一年就停产了。它从未经历过明星演出,并以问号而死。

    下图显示,退休并不是投资组合矩阵中唯一的退出点,而是可能不得不停产产品作为问号。

    为了避免在问号上过度投资,请确保投资组合中的所有产品都有明确的业务目标,使用正确的KPI来跟踪产品性能 如果即使您对产品进行了重大更改,后者仍保持平淡无奇的状态,则请像Google对Wave一样,尽早调整或停产它。

    笔记

    [1]我已经通过使用业务收益而不是水平轴上的市场份额来调整了原始产品组合矩阵 1970年,布鲁斯·亨德森(Bruce D. Henderson)开发矩阵时,他专注于创收产品。 我们今天知道的数字产品并不存在。 但是许多数字产品并不能直接产生收入,例如Amazon Kindle和Google Chrome。 相反,他们为公司提供不同类型的收益,例如,帮助销售另一种产品或服务(Kindle书籍),收集数据以了解有关用户行为的更多信息并构建新产品(Chrome),并将用户融入公司的生态系统(两种产品)。 用收益替换市场份额使产品组合矩阵适用于所有数字产品。

    [2] Bansi Nangji和Geoff Tuff在他们的文章“ 管理您的创新产品组合 ”中建议,公司应该在破坏性或变革性计划中投入约10%,在增量或相邻的计划中投入约20%。 由于延长生命周期是一项相邻的创新,因此我认为25%的经验是新开发计划和问号的良好经验。

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2017/06/balance-portfolio-product-portfolio-matrix.html

    python矩阵组合

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  • 百度大数据可视化产品矩阵

    千次阅读 2018-01-18 15:54:33
    百度数据可视化实验室的产品矩阵如下所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。 在官网中,百度数据可视化实验室分享了其发展和规划: 基于基础的可视化规范,依托 ZRender、ClayGL ...

    百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。

    在官网中,百度数据可视化实验室分享了其发展和规划:

    • 基于基础的可视化规范,依托 ZRender、ClayGL 基础库,实现了强大的 ECharts、ECharts GL。

    • 以 ECharts 为核心,整合 MapV 等完善的数据可视化产品,并针对各类场景、各种需求开发了图说、Gallery、插件等完善的应用产品。

    • 从基础到框架到上层应用,可扎实、强大、便捷的满足一切数据可视化需求。

    据雷锋网 AI 科技评论了解,ECharts 为使用 JavaScript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。可以看到,ECharts 团队从单一的技术产品研发团队一举进化为推进可视化工作的联盟。

    百度 ECharts 团队高级技术经理祖明在知乎专栏中也介绍道,

    新成立的百度数据可视化实验室,希望能够依托完善的产品支撑及丰富的经验,致力于提供更强大的数据可视化产品、参与数据可视化规范的制定、积极参与可视化基础知识的推广、传播数据可视化学术界及业界的研究成果及解决方案,和广大伙伴一同推动数据可视化行业的发展。

    除了宣布品牌升级,此次涉及到的多个产品更新如下:

    全新 ECharts 4.0

    从 ECharts 官网可以看到,升级为 4.0 版本之后,ECharts 的特性变得更加丰富:

    • 丰富的可视化类型

    • 多种数据格式无需转换直接使用

    • 千万数据的前端展现

    • 移动端优化

    • 多渲染方案,跨平台使用

    • 深度的交互式数据探索

    • 多维数据的支持以及丰富的视觉编码手段

    • 动态数据

    • 绚丽的特效

    • 通过 GL 实现更多更强大绚丽的三维可视化

    • 无障碍访问

    具体细节,大家可以前往官网详细了解:http://echarts.baidu.com/

    深度学习可视化平台 Visual DL

    在此次的更新中,深度学习可视化平台 Visual DL (https://github.com/PaddlePaddle/VisualDL)为 ECharts 团队与百度 PaddlePaddle 共同打造。据悉,ECharts 团队自 2017 年起就与 PaddlePaddle 团队进行了深度合作。

    据 ECharts 团队介绍,他们希望通过可视化的方法将模型训练过程中的各个参数以及计算的数据流图实时地展现出来,以帮助模型训练者更好地理解、调试、优化模型。

    用户只需要通过 Visual DL 提供的接口将模型相关的各种参数数据写入日志中,然后 Visual DL 会读取日志中的模型相关数据将其展示出来,这些数据包括模型训练过程中的各种定量的度量、用户传入的或者中间训练过程生成的各种图片、以及神经网络训练过程中的计算数据流图。

    从该项目的 GitHub 上可以看到部分可视化案例:

    下图是对参数分布和张量进行可视化:

    下图是对张量和中间生成的图像进行可视化:

    下图是展示训练过程中错误的出现趋势:

    ECharts GL 1.0正式版

    ECharts GL 是强大的高性能 WebGL 可视化解决方案,能满足大屏、VR 及 AR 高质量的展示需求。据雷锋网 AI 科技评论了解,在此次的正式版中,修复了之前大量的稳定性问题,完善了文档。新增功能有如下四点:

    集成 Mapbox 地理可视化组件:

    (图片来源:IFE)

    支持洋流风场等向量场的可视化:

    (图片来源:IFE)

    新增建筑群可视化的组件:

    (图片来源:IFE)

    更多的二维加速组件:

    (图片来源:IFE)

    该项目 GitHub 地址:https://github.com/ecomfe/echarts-gl

    ZRender 4.0 版本升级

    ZRender 是二维绘图引擎,它提供 Canvas、SVG、VML 等多种渲染方式。ZRender 也是 ECharts 的渲染器。

    据祖明在其知乎专栏介绍,

    作为 ECharts 的底层渲染库,ZRender 承担起了抹平平台差异、封装技术细节、提高渲染性能等责任。在此次发布的 4.0 版本中,SVG 渲染的支持使得 ZRender 的渲染能力有了进一步提升。

    他也表示,ZRender 以基本图形元素为核心,提供了矩形、圆形、扇形、多边形、折线段、贝赛尔曲线等十多种基本图形,并支持图形直接的组合与剔除,最终以 Canvas、SVG 或VML 的形式输出,并且支持交互处理。

    下图为用 ZRender 绘制的一个实例:

    下面的例子创建了一个圆心在 [150, 50] 位置,半径为 40 像素的圆,并将其添加到画布中:

    var circle = new zrender.Circle({

    shape: {

    cx: 150,

    cy: 50,

    r: 40

    },

    style: {

    fill: 'none',

    stroke: '#F00'

    }});zr.add(circle);

    该项目 GitHub 地址:https://github.com/ecomfe/zrender

    高性能渐进式 WebGL 框架 ClayGL

    ClayGL 是一个高性能 WebGL 框架,能够帮助用户快速搭建可视化、三维模型展示、交互广告等 Web3D 的应用,提供 Canvas、SVG、VML 等多种渲染方式。

    据 ECharts 团队介绍,ClayGL 作为 ECharts GL 的底层 WebGL 支持框架,2017 年已经在手机百度中成功落地了三维模型展示的应用,充分验证了产品的可靠性。

    下图为在 DOTA 2 中的案例:

    该项目的 GitHub 地址如下:https://github.com/pissang/claygl

    总结

    百度数据可视化实验室在产品矩阵研发上,从底层到应用实现全面覆盖, 如基础的 ZRender、ClayGL,以及 ECharts、ECharts GL 解决方案,另外还有一系列数据可视化产品如图说、Gallery 等。

    而在产业领域合作上,该实验室牵手 PaddlePaddle 团队,推出 Visual DL 深度学习可视化工具,对于深度学习的发展具有极大的促进作用。深度学习可视化工具对于用户理解、调试和共享模型的结构有重大意义,能帮助大家更好地优化和调节网络。

    在学术交流合作和教育学习培训上,百度数据可视化实验室还表示,依托于完善的产品支撑及丰富的经验,本持开放、赋能的核心价值观,他们会鼎力参与到可视化基础知识的推广、传播数据可视化行业经验等事情上,并积极参与高校的分享和交流活动。

    目前他们在北京大学、清华大学、浙江大学等高校都有过相关交流与合作,也在积极推动教育培训,如打造 ECharts & WebVR 学院、在知乎建立可视化专栏「漂亮得不像实力派的可视化」。

    相信该实验室未来会在打造可视化解决方案、加深产业领域合作、促进学界和业界的交流、推动教育培训上给我们带来更多惊喜。

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  • -欢迎转载,请务必注明出处。- 很长时间没写BLOG了。最近公司在搞个项目,本来要请专业的机器视觉设计的公司来做的,但无耐报价太高。...现需要做一套装置对方向进行识别,如果有产品放置反了给...

      -欢迎转载,请务必注明出处。-

          很长时间没写BLOG了。最近公司在搞个项目,本来要请专业的机器视觉设计的公司来做的,但无耐报价太高。没有7、8万做不下来,于是自己折腾。

          以下是正文:

          一、项目描述:

      产品组装完后放在托盘中,约200个一张托盘。产品的放置有方向性要求,现在搞人工检测,有漏检现象。现需要做一套装置对方向进行识别,如果有产品放置反了给出报警即可。

          

          二、需求分析:

          1.硬件:(1)采集&处理:光源 + 相机 + 采集卡 + IO卡 + 主机

          (2)执行(托盘搬运):PLC + 电磁阀 + 气缸 + 机构件

          注:硬件上的实现本文不作介绍。

      2.软件:c#实现,步骤详见图像分析。

          三、图像分析:

                  由于托盘面积较大,现用4个产品进行手工测试。

          1.基本思路: (1)建立样本->(2)二值化->(3)样本特征采集->(4)采集图像->(5)二值化->(6)提取特征->(7)与样本特征比对(8)给出结果

          2.详细说明:

          (1)建立样本->(2)二值化->(3)样本特征采集

             

            (4)采集图像->(5)二值化->(6)提取特征

            

           (7)与样本特征比对(8)给出结果。

           

           3.其它的都比较简单,主要是二值图转换一定要有效,在这里给出二值图的转换方法,可以直接使用。调节亮度值即可获取不同的二值图:

            /// <summary>
            /// 根据亮度阀值获取二值图
            /// </summary>
            /// <param name="img"></param>
            /// <param name="stdBrightness">亮度阀值</param>
            /// <returns></returns>
            public static Bitmap BitmapTo1Bpp(Bitmap img,double stdBrightness)
            {
                int w = img.Width;
                int h = img.Height;
                Bitmap bmp = new Bitmap(w, h, PixelFormat.Format1bppIndexed);
                BitmapData data = bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format1bppIndexed);
                byte[] scan = new byte[(w + 7) / 8];
                for (int y = 0; y < h; y++)
                {
                    for (int x = 0; x < w; x++)
                    {
                        if (x % 8 == 0) scan[x / 8] = 0;
                        Color c = img.GetPixel(x, y);
                        if (c.GetBrightness() >= stdBrightness) scan[x / 8] |= (byte)(0x80 >> (x % 8));
                    }
                    Marshal.Copy(scan, 0, (IntPtr)((long)data.Scan0 + data.Stride * y), scan.Length);
                }
                bmp.UnlockBits(data);
                return bmp;
            }

             本人才疏学浅,欢迎朋友们共同讨论。

      

            

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/fitel/p/3147973.html

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