帕累托分析(貢獻(xiàn)度分析)：即二八定律

目的：通過二八原則尋找屬于20%的關(guān)鍵決定性因素。

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隨機(jī)生成數(shù)據(jù)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10)*1000+3000,index = list('ABCDEFGHIJ'),columns = ['銷量']) #避免出現(xiàn)負(fù)數(shù)

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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] #累計銷量占比達(dá)到0.8的第一個索引標(biāo)簽 position = df.index.tolist().index(key) #上述得到的索引標(biāo)簽的位置 print('累計占比超過80%%的節(jié)點(diǎn)為%s,對應(yīng)索引位置為%s'%(key,p)) print('關(guān)鍵產(chǎn)品為',df.index.tolist()[:position+1])s.plot(secondary_y = True,linestyle='--',marker='.',color = 'g') #在柱狀圖中使用y軸為副坐標(biāo)軸，生成累計銷量占比的折線圖 plt.axhline(0.8,linestyle='--',color = 'r')

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/Forever77/p/11352227.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据特征分析-帕累托分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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