성장전략 그래프 코드로 표현하기

1. X축과 Y축의 눈금을 따라 축과 수직 방향으로 직선을 그어 그물 모양의 매트릭스를 생성

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# X축과 Y축 제목 설정
x_labels = ['백색가전', '흑색가전', '소형가전', '가구', '인테리어', '가사 관리']
y_labels = ['서비스', '연구개발', '물류', 'IT 시스템']

# X축과 Y축의 길이
num_x = len(x_labels)
num_y = len(y_labels)

# 그물 모양의 매트릭스 생성
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 축과 눈금 설정
ax.set_xticks(np.arange(num_x))
ax.set_yticks(np.arange(num_y))
ax.set_xticklabels(x_labels)
ax.set_yticklabels(y_labels)

# 바깥 경계선을 그리기 위해 눈금 위치 설정
ax.set_xticks(np.arange(-0.5, num_x, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-0.5, num_y, 1), minor=True)

# 바깥 경계선만 그리기
ax.grid(which='minor', color='black', linestyle='-', linewidth=2)

# 내부 선 없애기
ax.grid(which='major', linestyle='')

# 주요 축선 표시 제거
ax.tick_params(which='both', bottom=False, left=False)

# X축과 Y축 제목 추가
ax.set_xlabel('카테고리 상관성', fontsize=14)
ax.set_ylabel('핵심경쟁력', fontsize=14)

# 결과 표시
plt.title('제품 카테고리 확장 분석을 위한 다차원 핵심 그래프', fontsize=16)
plt.show()

 

 

생성결과

 

 

2. 새로운 카테고리와 특정 핵심 경쟁력이 일치할 경우 'V', 일치하지 않을 경우 'X', 불확실한 경우 'O'로 및 잘 매치되는 항목 표시

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as patches

# X축과 Y축 제목 설정
x_labels = ['백색가전', '흑색가전', '소형가전', '가구', '인테리어', '가사 관리']
y_labels = ['서비스', '연구개발', '물류', 'IT 시스템']

# X축과 Y축의 길이
num_x = len(x_labels)
num_y = len(y_labels)

# 결과 데이터
data = np.array([
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'X', 'X'],   # 서비스
    ['V', 'O', 'O', 'X', 'X', 'X'],  # 연구개발
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'V', 'X'],  # 물류
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'V', 'X'],  # IT 시스템
])

# 그물 모양의 매트릭스 생성
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 축과 눈금 설정
ax.set_xticks(np.arange(num_x))
ax.set_yticks(np.arange(num_y))
ax.set_xticklabels(x_labels)
ax.set_yticklabels(y_labels)

# 바깥 경계선을 그리기 위해 눈금 위치 설정
ax.set_xticks(np.arange(-0.5, num_x, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-0.5, num_y, 1), minor=True)

# 바깥 경계선만 그리기
ax.grid(which='minor', color='black', linestyle='-', linewidth=2)

# 내부 선 없애기
ax.grid(which='major', linestyle='')

# 주요 축선 표시 제거
ax.tick_params(which='both', bottom=False, left=False)

# X축과 Y축 제목 추가
ax.set_xlabel('카테고리 상관성', fontsize=14)
ax.set_ylabel('핵심경쟁력', fontsize=14)

# 데이터 삽입
for i in range(num_y):
    for j in range(num_x):
        ax.text(j, i, data[i, j], ha='center', va='center', fontsize=16, fontweight='bold')

# 흑색가전, 소형가전, 가구 컬럼에 동그라미 추가
for col in [1, 2, 3]:
    for row in range(num_y):
        rect = plt.Rectangle((col-0.5, row-0.5), 1, 1, fill=False, edgecolor='red', linewidth=2)
        ax.add_patch(rect)

# 결과 표시
plt.title('제품 카테고리 확장 분석을 위한 다차원 핵심 그래프', fontsize=16)
plt.show()

 

 

생성결과

 

 

3. 그래프를 가로 방향으로 관찰하면서 기업이 차별성 있는 서비스를 제공할 수 있는 능력을 살핌

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.patches as patches

# X축과 Y축 제목 설정
x_labels = ['백색가전', '흑색가전', '소형가전', '가구', '인테리어', '가사 관리']
y_labels = ['서비스', '연구개발', '물류', 'IT 시스템']

# X축과 Y축의 길이
num_x = len(x_labels)
num_y = len(y_labels)

# 결과 데이터
data = np.array([
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'X', 'X'],  # 서비스
    ['V', 'O', 'O', 'X', 'X', 'X'],  # 연구개발
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'V', 'X'],  # 물류
    ['V', 'V', 'V', 'V', 'V', 'X'],  # IT 시스템
])

# 그물 모양의 매트릭스 생성
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 축과 눈금 설정
ax.set_xticks(np.arange(num_x))
ax.set_yticks(np.arange(num_y))
ax.set_xticklabels(x_labels)
ax.set_yticklabels(y_labels)

# 바깥 경계선을 그리기 위해 눈금 위치 설정
ax.set_xticks(np.arange(-0.5, num_x, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-0.5, num_y, 1), minor=True)

# 바깥 경계선만 그리기
ax.grid(which='minor', color='black', linestyle='-', linewidth=2)

# 내부 선 없애기
ax.grid(which='major', linestyle='')

# 주요 축선 표시 제거
ax.tick_params(which='both', bottom=False, left=False)

# X축과 Y축 제목 추가
ax.set_xlabel('카테고리 상관성', fontsize=14)
ax.set_ylabel('핵심경쟁력', fontsize=14)

# 데이터 삽입
for i in range(num_y):
    for j in range(num_x):
        ax.text(j, i, data[i, j], ha='center', va='center', fontsize=16, fontweight='bold')

# IT 시스템, 물류, 서비스 행에 타원형 추가
for row in [0, 2, 3]:  # 서비스는 0행, 물류는 2행, IT 시스템은 3행
    ellipse = patches.Ellipse((num_x/2 - 0.5, row), width=num_x-0.5, height=1, edgecolor='red', facecolor='none', linewidth=2)
    ax.add_patch(ellipse)

# 결과 표시
plt.title('제품 카테고리 확장 분석을 위한 다차원 핵심 그래프', fontsize=16)
plt.show()

 

 

생성결과