資料特徵分析 帕累託分析

帕累託分析(貢獻度分析)：即二八定律

目的：通過二八原則尋找屬於20%的關鍵決定性因素。

隨機生成資料

df = pd.dataframe(np.random.randn(10)*1000+3000,index = list('

abcdefghij
'),columns = ['
銷量']) #
避免出現負數

df.sort_values('

銷量',ascending = false,inplace = true) #
按大小倒序排序
df.plot(kind = '
bar',alpha = 0.7)
s = df['
銷量'].cumsum()/df['銷量'
].sum()
key = df[s >= 0.8].index[0] #
累計銷量佔比達到0.8的第乙個索引標籤
position = df.index.tolist().index(key) #
上述得到的索引標籤的位置
print('
累計佔比超過80%%的節點為%s,對應索引位置為%s
'%(key,p))
print('
關鍵產品為
',df.index.tolist()[:position+1])
s.plot(secondary_y = true,linestyle='
--',marker='
.',color = '
g') #
在柱狀圖中使用y軸為副座標軸，生成累計銷量佔比的折線圖
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...
資料特徵分析之帕累託分析以及python實現
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80 的產品只產生了20...