
快學(xué)數(shù)據(jù)挖掘—數(shù)據(jù)探索—貢獻(xiàn)度分析
貢獻(xiàn)度分析又稱帕累托分析,它的原理是帕累托法則又稱20/80定律。同樣的投入放在不同的地方會(huì)產(chǎn)生不同的效益。例如,對(duì)一個(gè)公司來講,80%的利潤(rùn)常常來自于20%最暢銷的產(chǎn)品,而其他80%的產(chǎn)品只產(chǎn)生了20%的利潤(rùn)。
帕累托圖
帕累托圖又叫排列圖、主次圖,是按照發(fā)生頻率大小順序繪制的直方圖,表示有多少結(jié)果是由已確認(rèn)類型或范疇的原因所造成。它是將出現(xiàn)的質(zhì)量問題和質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目按照重要程度依次排列而采用的一種圖表。可以用來分析質(zhì)量問題,確定產(chǎn)生質(zhì)量問題的主要因素。按等級(jí)排序的目的是指導(dǎo)如何采取糾正措施:項(xiàng)目班子應(yīng)首先采取措施糾正造成最多數(shù)量缺陷的問題。從概念上說,帕累托圖與帕累托法則一脈相承,該法則認(rèn)為相對(duì)來說數(shù)量較少的原因往往造成絕大多數(shù)的問題或缺陷
排列圖用雙直角坐標(biāo)系表示,左邊縱坐標(biāo)表示頻數(shù),右邊縱坐標(biāo)表示頻率.分析線表示累積頻率,橫坐標(biāo)表示影響質(zhì)量的各項(xiàng)因素,按影響程度的大小(即出現(xiàn)頻數(shù)多少)從左到右排列,通過對(duì)排列圖的觀察分析可以抓住影響質(zhì)量的主要因素.
帕累托法則往往稱為二八原理,即百分之八十的問題是百分之二十的原因所造成的。帕累托圖在項(xiàng)目管理中主要用來找出產(chǎn)生大多數(shù)問題的關(guān)鍵原因,用來解決大多數(shù)問題。
SPSS帕累托圖
catering_dish_profit.xls
數(shù)據(jù)集下載地址
帕累托圖就餐飲企業(yè)來講,應(yīng)用貢獻(xiàn)度分析可以重點(diǎn)改善某菜系盈利最高的前80%的菜品,或者重點(diǎn)發(fā)展綜合影響最高的80%的部門。這種結(jié)果可以通過帕累托圖直觀地呈現(xiàn)出來。上圖是海鮮系列的十個(gè)菜品A1~A10某個(gè)月的盈利額(已按照從大到小排序)。
分析結(jié)果
由上圖可知,菜品A1~A7共7個(gè)菜品,占菜品種類數(shù)的70%,總盈利額約占該月盈利額的85%。根據(jù)帕累托法則,應(yīng)該增加對(duì)菜品A1~A7的成本投入,減少對(duì)菜品A8~A10的投入以獲得更高的盈利額。
Python程序
#coding: utf-8
# dish_pareto.py
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import nan as NA
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來正常顯示負(fù)號(hào)
# 讀取數(shù)據(jù)源
xlsFilename = "catering_dish_profit.xls"
#df = pd.read_excel(xlsFilename, index_col='菜品名')
df = pd.read_excel(xlsFilename)
#---------------------------------------------------------------------
# 繪制帕累托圖
#plt.figure()
# 繪制直方圖
df1 = df.loc[:,['菜品名', '盈利']]
df1 = df1.sort_values('盈利', ascending = False)
df1 = df1.set_index('菜品名')
df1.plot(kind='bar')
# 繪制線段
# sum()是計(jì)算樣本的總和;cumsum()是依次給出前1,2,3.。。n個(gè)數(shù)的和
df3 = 1.0 * df1['盈利'].cumsum() / df1['盈利'].sum()
df3.plot(color = 'r', secondary_y = True, style = '-o',linewidth = 2)
# 繪制標(biāo)注
df3 = df3.reset_index(drop=True)
df4 = df3[df3>=0.8][0:1]
pointX = df4.index[0]
pointY = df4[pointX]
plt.annotate(format(pointY, '.2%'), xy = (pointX, pointY), xytext=(pointX*0.9, pointY*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #添加注釋,即85%處的標(biāo)記。這里包括了指定箭頭樣式。
# 設(shè)置標(biāo)簽
plt.ylabel('盈利(元)')
plt.ylabel('盈利(比例)')
plt.show()
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