データ分類：2つの次元でデータを分類し、購入頻度と金額で顧客タイプを分類するなど、異なるグループや特性を明確に区別します。
関係の提示：広告投資と売上が正の相関があるか分散しているかなど、2つの変数間の相関を視覚的に表示します。
トレンド予測：クアドラント内のデータ変化を観察して、製品ライフサイクルステージの移行など、発展方向を予測します。
意思決定支援：ボストンマトリックスを使用してビジネス決定を導くなど、リソース配分と戦略策定の基礎を提供します。

1. 軸を決定する
分析する2つの主要な変数を特定し、水平軸（X軸）と垂直軸（Y軸）として使用します。例えば、学生の学習を分析する際には、学業成績を水平軸、学習態度を垂直軸に選ぶことができます。
2. 軸のスケールを分割する
変数の性質とデータ範囲に基づいてスケールを分割します。変数が数値の場合、例えばスコア（0 - 100点）なら、定期的な間隔で分割し、質的な場合、例えば学習態度が「ポジティブ、平均、ネガティブ」に分類される場合、対応する値を割り当てて分割します。
3. 分割線を決定する
通常、水平軸と垂直軸の中点または目標値を分割線として使用します。例えば、成績軸の境界として60点（合格ライン）と85点（優秀ライン）を使用し、学習態度軸のポジティブと平均、平均とネガティブの間の境界値を使用します。2本の線の交点が十字を形成し、平面を4つのクアドラントに分割します。

1. 分析目的を明確に定義し、問題を効果的に反映できる強い相関を持つ2つの主要な変数を水平軸と垂直軸として選択します。例えば、製品を分析する際に市場成長率と市場シェアを選択します。
2. データ分布または目標値に基づいてクアドラントを分割します。データが均等に分布している場合は中央値を使用し、明確な目標がある場合、例えば合格ラインや優秀ラインを使用して科学的な分割を確保します。
3. クアドラントに名前を付け、「スター事業」や「問題事業」のように簡潔な言葉で特徴を要約します。また、軸の意味、単位、データソースをラベル付けしてチャートの信頼性を高めます。
4. 干渉する過剰な要素を避け、チャートをシンプルに保ちます。異なる色を使用してクアドラントを区別しますが、視覚的な明確さを確保するために色を多用しすぎないようにし、読者がチャートが伝える情報を迅速に理解できるようにします。

S&Pファミリー資産クアドラントチャートは、世界的に権威のある信用格付け機関であるスタンダード＆プアーズによって提案され、科学的なファミリー資産配分を通じて安定した成長とリスク隔離を達成します。
S&Pチャートは、「4つのアカウント」を通じて短期的な流動性、リスク保護、収入成長、長期的な安定性のバランスを達成し、ファミリー金融管理の黄金ルールとして認識されています。

富の4つのクアドラント（ESBIモデル）は、『金持ち父さん貧乏父さん』でロバート・キヨサキによって提案され、個人の収入源を4つのクアドラントに分け、異なる収入モデルが富の蓄積に与える影響を明らかにします。
4つのクアドラントは、Eクアドラント（従業員）、Sクアドラント（自営業/フリーランサー）、Bクアドラント（ビジネスオーナー/システムオーナー）、Iクアドラント（投資家）です。
ESBIモデルは、「アクティブインカム」から「パッシブインカム」への移行を強調し、システム構築や投資を通じて富の変革を達成します。