DeepSeek + Power BI，零基础实现波士顿矩阵分析模型

摘要：在市场分析和商业战略制定中，波士顿矩阵（BCG矩阵）是一款经典的分析工具，广泛用于评估产品或业务的市场表现，以制定资源分配策略。今天，我们将结合DeepSeek和Power BI，带你零基础快速搭建一个波士顿矩阵分析模型。

在市场分析和商业战略制定中，波士顿矩阵（BCG矩阵）是一款经典的分析工具，广泛用于评估产品或业务的市场表现，以制定资源分配策略。今天，我们将结合DeepSeek和Power BI，带你零基础快速搭建一个波士顿矩阵分析模型。

波士顿矩阵由波士顿咨询公司（BCG）提出，基于市场增长率和市场占有率两个维度，将产品或业务分为四类：

1. 明星（Star）：高市场增长率 & 高市场份额

• 需要持续投资，以保持领先地位。

2. 金牛（Cash Cow）：低市场增长率 & 高市场份额

• 处于成熟期，利润稳定，可提供资金支持其他业务。

3. 问题（Question Mark）：高市场增长率 & 低市场份额

• 发展潜力大，但竞争激烈，需决定是否继续投入资源。

4. 瘦狗（Dog）：低市场增长率 & 低市场份额

• 可能是非盈利业务，通常建议退出或转型。

DeepSeek 给出的详细回答。

对于大多数 Power BI 小白来说，在 Power BI 中实现一个波士顿矩阵分析还是很困难的，问一下 DeepSeek 如何在 Power BI 中实现波士顿矩阵分析。

理解了什么是波士顿矩阵分析模型之后，我们将 Power BI 语义模型的 TMDL 脚本上传给 DeepSeek，让它来帮助我们生成实现波士顿矩阵所需的度量值。

关于为什么要上传 TMDL 脚本，什么是 TMDL 脚本，参考：DeepSeek + Power BI，TMDL 脚本让 AI 更懂 BI

在 Power BI 中按照 DeepSeek 的指示生成一个个度量值。

市场总额 =
SUM('Fact 市场总额'[市场总额])相对市场份额 =
// 计算企业销售额占该产品子类别的市场总额的比例
DIVIDE(
[Model.Sales],
CALCULATE(
SUM('Fact 市场总额'[市场总额]),
// 按相同年份和产品子类别筛选市场总额
TREATAS(VALUES('Dim Calendar'[YearNameCN]), 'Fact 市场总额'[年份]), // 建立关系可删除
TREATAS(VALUES('Dim 产品'[产品子类别]), 'Fact 市场总额'[产品子类别]) // 建立关系可删除
)
)销售额增长率 =
VAR CurrentYearSales = [Model.Sales]
VAR PreviousYearSales =
CALCULATE(
[Model.Sales],
DATEADD('Dim Calendar'[Date], -1, YEAR) // 上一年同期
)
RETURN
DIVIDE(CurrentYearSales - PreviousYearSales, PreviousYearSales)Avg Relative Share =
AVERAGEX(ALLSELECTED('Dim 产品'[产品子类别]), [相对市场份额])Avg Sales Growth =
AVERAGEX(ALLSELECTED('Dim 产品'[产品子类别]), [销售额增长率])BCG Category =
// 根据平均值划分象限
SWITCH(
TRUE,
AND([销售额增长率] > [Avg Sales Growth],
[相对市场份额] > [Avg Relative Share]), "明星",
AND([销售额增长率] < [Avg Sales Growth],
[相对市场份额] > [Avg Relative Share]), "现金牛",

[相对市场份额] < [Avg Relative Share]), "问题",
"瘦狗"
)

然后新建一个散点图，在 X 轴上添加相对市场份额，Y 轴上添加销售额增长率，值上添加产品子类别。