貢獻度分析又稱為帕累託分析。它的原理是帕累託法則，又稱20/80定律。同樣的投入在不同的地方會產生不同的效益。例如，對乙個公司來講，80%的利潤常常來自於20%最暢銷的產品，而其他80%的產品只產生了20%的利潤
**源於python資料分析與挖掘實戰
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
dish_profit = '../data/catering_dish_profit.xls'
data = pd.read_excel(dish_profit, index_col=u'菜品名')
data = data[u'盈利'].copy() #data型別由dataframe改變為series
data.sort_values(ascending=false) #true表示公升序
plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']
plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false
plt.figure()
data.plot(kind='bar') #表示圖形型別型為豎桿圖
plt.ylabel(u'盈利（元）') #設定當前圖形的y軸標籤
p = 1.0 * data.cumsum()/data.sum() #cumsum()返回累積和，用於判斷p是否滿足帕累託法則
p.plot(color='r', secondary_y=true, style='-o', linewidth=2) #secondary_y等於true定義y軸將會在右側
plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy=(6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2')) #p[6]表示取p的第7點滿足帕累託法則即大於80%，.4%表示百分數後有4個小數點，arrowprops用來設定箭頭
plt.ylabel(u'盈利(比例)')
plt.show()
資料分析（Python）貢獻度分析 帕累託法則
在任何特定群體中，重要的因子通常只佔少數，而不重要的因子則占多數，因此只要能控制具有重要性的少數因子即能控制全域性。資料展示 實現 coding utf 8 菜品盈利資料 帕累託圖 from future import print function import pandas as pd 初始化引數...
帕累託分析
課程1.5 帕累託分析 帕累託分析 貢獻度分析 帕累託法則 20 80定律 原因和結果 投入和產出 努力和報酬之間本來存在著無法解釋的不平衡。一般來說，投入和努力可以分為兩種不同的型別 多數，它們只能造成少許的影響 少數，它們造成主要的 重大的影響。乙個公司，80 利潤來自於20 的暢銷產品，而其他...
帕累託分析
又稱為二八法則，即百分之八十的問題是百分之二十的原因造成的。在專案管理中主要用於找出核心問題。1 柱形圖的資料按數值的降序排列，折線圖上的資料有累積百分比資料，並在次座標軸顯示 2 折線圖的起點數值為0 並且位於柱形圖第乙個柱子的最左下角 3 折線圖的第二個點位於柱形圖第乙個柱子的最右上角 4 折線...