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          「二八法則」的數(shù)據(jù)可視化:用帕累托圖進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

          共 3554字,需瀏覽 8分鐘

           ·

          2020-09-24 09:41


          導(dǎo)讀:借助帕累托圖,有助于我們抓住問(wèn)題的關(guān)鍵,從而解決核心的問(wèn)題。


          作者 / 來(lái)源:林驥(ID:linjiwx)




          01?「二八法則」和帕累托圖


          1897 年,意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家帕累托,在抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),社會(huì)上 20% 的人擁有 80% 的財(cái)富。

          后來(lái),人們發(fā)現(xiàn)這種「關(guān)鍵少數(shù)」的現(xiàn)象非常普遍,比如說(shuō):20% 的原因?qū)е?80% 的問(wèn)題,20% 的產(chǎn)品貢獻(xiàn) 80% 的業(yè)績(jī),20% 的員工貢獻(xiàn) 80% 的業(yè)績(jī),20% 的客戶貢獻(xiàn) 80% 的業(yè)績(jī) …… 因此,簡(jiǎn)稱為「二八法則」。

          為了紀(jì)念帕累托,我們把展現(xiàn)「二八法則」的圖表,稱之為帕累托圖。

          下面舉個(gè)例子,我們匯總導(dǎo)致質(zhì)量問(wèn)題的原因,計(jì)算每種原因出現(xiàn)的頻次,然后按照從大到小進(jìn)行排列,制作成一張帕累托圖如下:


          與常見的帕累托圖不同,我對(duì)圖表細(xì)節(jié)做了一些調(diào)整:

          1. 線條從坐標(biāo)原點(diǎn)開始,代表累計(jì)百分比從 0 開始;
          2. 沒有使用雙坐標(biāo)軸,線條的高度就是頻次的累計(jì);
          3. 灰色邊框的高度就是頻次的總和,以便展現(xiàn)部分與整體之間的占比關(guān)系;
          4. 用虛線標(biāo)記大致符合「二八法則」的位置;
          5. 用文字標(biāo)簽說(shuō)明累計(jì)百分比的具體數(shù)字,在標(biāo)題中體現(xiàn)圖表想要傳遞的信息。

          借助帕累托圖,有助于我們抓住問(wèn)題的關(guān)鍵,從而解決核心的問(wèn)題。


          02?用 Matplotlib?畫帕累托圖


          接下來(lái),我們看看用 Matplotlib 畫圖的具體步驟。

          首先,導(dǎo)入所需的庫(kù),并設(shè)置中文字體和定義顏色等。

          #?導(dǎo)入所需的庫(kù)
          import?numpy?as?np
          import?pandas?as?pd
          import?matplotlib?as?mpl
          import?matplotlib.pyplot?as?plt
          import?matplotlib.image?as?image

          #?正常顯示中文標(biāo)簽
          mpl.rcParams['font.sans-serif']?=?['SimHei']

          #?自動(dòng)適應(yīng)布局
          mpl.rcParams.update({'figure.autolayout':?True})

          #?正常顯示負(fù)號(hào)
          mpl.rcParams['axes.unicode_minus']?=?False

          #?禁用科學(xué)計(jì)數(shù)法
          pd.set_option('display.float_format',?lambda?x:?'%.2f'?%?x)?

          #?定義顏色,主色:藍(lán)色,輔助色:灰色,互補(bǔ)色:橙色
          c?=?{'藍(lán)色':'#00589F',?'深藍(lán)色':'#003867',?'淺藍(lán)色':'#5D9BCF',
          ?????'灰色':'#999999',?'深灰色':'#666666',?'淺灰色':'#CCCCCC',
          ?????'橙色':'#F68F00',?'深橙色':'#A05D00',?'淺橙色':'#FBC171'}

          其次,從 Excel 文件中讀取數(shù)據(jù),并定義畫圖用的數(shù)據(jù)。

          #?數(shù)據(jù)源路徑
          filepath='./data/帕累托圖數(shù)據(jù)源.xlsx'

          #?讀取?Excel文件
          df?=?pd.read_excel(filepath)

          #?定義畫圖所需的數(shù)據(jù)
          x?=?df['原因']
          y?=?df['頻次']

          #?讓折線圖從坐標(biāo)原點(diǎn)開始
          x2?=?np.arange(len(x)+1)?-?0.5
          #?計(jì)算累計(jì)頻次
          y_cumsum?=?[0]?+?list(y.cumsum())
          #?計(jì)算累計(jì)百分比
          y2?=?y.cumsum()/y.sum()

          接下來(lái),開始用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ㄟM(jìn)行畫圖。

          #?使用「面向?qū)ο蟆沟姆椒ó媹D
          fig,?ax?=?plt.subplots(figsize=(8,?6))

          #?設(shè)置標(biāo)題
          ax.set_title('\n%.1f%%'?%?(y_cumsum[2]/y.sum()*100)?+?'的質(zhì)量問(wèn)題是由20%的原因引起的\n',?
          ?????????????fontsize=26,?loc='left',?color=c['深灰色'])

          #?用灰色方框代表總體的大小,體現(xiàn)每個(gè)數(shù)據(jù)的占比關(guān)系
          ax.bar(x,?y.sum(),?width=1,?color='w',?edgecolor=c['淺灰色'],?zorder=0)

          #?畫柱形圖
          ax.bar(x,?y,?width=1,?color=c['藍(lán)色'],?edgecolor=c['淺灰色'],?zorder=1)

          #?畫折線圖
          ax.plot(x2,?y_cumsum,?ls='-',?lw=2,?color=c['橙色'],?label='累計(jì)百分比',?zorder=2)

          #?標(biāo)記體現(xiàn)二八法則的虛線
          ax.hlines(y_cumsum[2],?-0.5,?1.5,?color=c['橙色'],?ls='--')
          ax.vlines(1.5,?0,?y_cumsum[2],?color=c['橙色'],?ls='--')

          #?隱藏邊框
          ax.spines['top'].set_visible(False)
          ax.spines['right'].set_visible(False)
          ax.spines['bottom'].set_visible(False)
          ax.spines['left'].set_visible(False)

          #?設(shè)置圖形的位置,減少空白
          ax.spines['left'].set_position(('data',?-0.51))

          #?隱藏?X?軸的刻度線
          ax.tick_params(axis='x',?which='major',?length=0)
          ax.tick_params(axis='y',?which='major',?length=0)
          ax.set_yticklabels([])

          #?設(shè)置坐標(biāo)標(biāo)簽字體大小和顏色
          ax.tick_params(labelsize=16,?colors=c['深灰色'])

          #?設(shè)置數(shù)據(jù)標(biāo)簽
          for?a,?a2,?b,?b2,?b3?in?zip(x,?x2[1:],?y,?y_cumsum[1:],?y2):
          ????ax.text(a,?b,?'%.0f'?%?b,?ha='center',?va=?'bottom',?fontsize=16,?color=c['藍(lán)色'])


          #?標(biāo)記?Y?軸標(biāo)題
          ax.text(-1,?y.sum(),?'頻\n次',?fontsize=16,?va='top',?color=c['藍(lán)色'])

          #?標(biāo)記線條含義
          ax.text(1.5,?y_cumsum[2]+10,?'累計(jì)%.1f%%?'?%?(y_cumsum[2]/y.sum()*100),?fontsize=16,?color=c['橙色'],?va='bottom',?ha='right',?zorder=5)

          plt.show()

          下載畫圖用的數(shù)據(jù)和完整代碼,你可以前往
          https://github.com/linjiwx/mp


          03?帕累托圖的應(yīng)用


          通過(guò)廣泛尋找問(wèn)題的原因,會(huì)發(fā)現(xiàn)影響因素有很多,但是各種因素對(duì)問(wèn)題的影響程度并不相同,因此需要縮小范圍,找出導(dǎo)致問(wèn)題的主要原因。

          要識(shí)別問(wèn)題的主要原因,可以借助帕累托圖,對(duì)各種原因進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序,多問(wèn)幾個(gè)「為什么」,逐級(jí)分析,以確定根本原因。

          1951 年,管理學(xué)家戴克將帕累托圖應(yīng)用于庫(kù)存管理,命名為 ABC 分析法。

          1963 年,德魯克將 ABC 分析法進(jìn)一步推廣,使其成為企業(yè)提高效益的管理方法。

          對(duì)于個(gè)人來(lái)講,我把自己的工作清單分成 3 大類:

          • A 類:需要投入巨大精力的長(zhǎng)期工作。
          • B 類:需要及時(shí)響應(yīng)并完成的工作。
          • C 類:需要快速跟進(jìn)處理的工作。

          堅(jiān)持「要事優(yōu)先」的原則,每天分配時(shí)間給重要的事情,我認(rèn)為這也算是「二八法則」的一種實(shí)際應(yīng)用。


          劃重點(diǎn)?


          干貨直達(dá)?


          更多精彩?

          在公眾號(hào)對(duì)話框輸入以下關(guān)鍵詞
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          AI?|?人工智能?|?機(jī)器學(xué)習(xí)?|?深度學(xué)習(xí)?|?NLP
          5G?|?中臺(tái)?|?用戶畫像?|?1024?|?數(shù)學(xué)?|?算法?|?數(shù)字孿生

          據(jù)統(tǒng)計(jì),99%的大咖都完成了這個(gè)神操作
          ?


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