डेटा वर्गीकरण: दो आयामों द्वारा डेटा को वर्गीकृत करें, विभिन्न समूहों या विशेषताओं को स्पष्ट रूप से अलग करते हुए, जैसे कि खरीदारी की आवृत्ति और मात्रा के आधार पर ग्राहक प्रकारों को वर्गीकृत करना।
संबंध प्रस्तुति: दो चर के बीच संबंध को दृश्य रूप से प्रदर्शित करें, जैसे कि विज्ञापन निवेश और बिक्री के बीच सकारात्मक संबंध या बिखराव।
प्रवृत्ति पूर्वानुमान: चतुर्थांश में डेटा परिवर्तनों का अवलोकन करें ताकि विकास दिशाओं का पूर्वानुमान लगाया जा सके, जैसे कि उत्पाद जीवनचक्र चरणों में संक्रमण।
निर्णय समर्थन: संसाधन आवंटन और रणनीति निर्माण के लिए एक आधार प्रदान करें, जैसे कि व्यवसाय निर्णयों को मार्गदर्शन देने के लिए बोस्टन मैट्रिक्स का उपयोग करना।