目录可视化概念获取数据累计销售金额总销售金额累计占比80%线（二八分析法根据企业要求设置）计算前20%累计销售金额和销售占比度量值计算商品种类20%种类数量计算前20%销售金额计算前20%销售占比细节 可视化 可以观察商品结构正常，品类top款占比过低或分散调整，处理卖的不好的（促销、清仓或少进）、卖的好的（自动补货参数）。概念帕累托分析法又称28原则，是一种得到广泛应用的统计学分析方法，具体来
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2023-10-21 08:57:31
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# 如何用Python实现帕累托曲线
## 1. 引言
在数据分析和可视化中，帕累托分析是一种常用的方法，用来识别哪些因素对结果影响最大。帕累托曲线通常以20/80法则为核心，即80%的结果是由20%的原因导致的。在本文中，我们将介绍如何在Python中实现帕累托曲线，并通过详细的步骤和代码示例，帮助您掌握这一技术。
## 2. 流程概述
在实现帕累托曲线的过程中，我们将遵循以下步骤：
原创
2024-08-26 06:56:01
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帕累托图/排列图/主次图 作用：主要用于质量分析，原因定位等原理：帕累托原则/二八原则 帕累托图绘制的注意事项：1、折现的起点要与原点重合2、第二个点要与第一个柱的右上角重合3、最后一个点为最高点4、主坐标轴的最大值为平数之和5、每个柱子紧挨着相邻 步骤：选中数据，“插入”“簇状条形图”选中条形图，“设置数据系列格式”“间隙宽度”为0选中主坐标轴，“设置数
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2023-07-07 14:57:00
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011897 年，意大利经济学家帕累托，在抽样调查的数据中发现，社会上 20% 的人拥有 80% 的财富。后来，人们发现这种「关键少数」的现象非常普遍，比如说：20% 的原因导致 80% 的问题，20% 的产品贡献 80% 的业绩，20% 的员工贡献 80% 的业绩，20% 的客户贡献 80% 的业绩 …… 因此，简称为「二八法则」。为了纪念帕累托，我们把展现「二八法则」的图表，称之为帕累托图。下
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2024-01-08 11:53:22
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# 使用Python绘制帕累托曲线的指南
在这个指南中，我们将逐步学习如何使用Python绘制帕累托曲线。帕累托曲线广泛用于数据分析，可以帮助我们理解哪些因素对结果影响最大。下面的步骤将详细指导你完成整个过程。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------------------------|
| 第一步 | 准备数
原创
2024-10-11 10:40:31
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业务分析方法中常用的有帕累托分析，本文介绍帕累托图，并利用帕累托分析销售贡献量。一、简单介绍帕累托图1、帕累托图（Pareto Chart），又称“二八定律图”，是一种常用于业务分析的工具，通过图形化的方式，直观地显示出导致问题的关键因素和其相对重要性。2、帕累托图通常由两个坐标轴组成：左侧纵轴表示问题数量或成本，右侧纵轴则表示问题所占比例。水平轴则按照问题的分类进行划分，如产品类别、客户投诉原因
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2024-04-24 15:38:52
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目录一、囚徒困境二、纳什均衡三、帕雷托最优和帕雷托改进一、囚徒困境 以前我们可能会听到有人说当每人追求自己的最大利益时，社会才会达到最好的利益？这种观点是不对的。那么我们用囚徒困境来反驳。囚徒困境，是最经典的博弈论模型，探讨如何实现个人的利益最大化和如何实现集体的利益最大化。如果同时合作，那么每人获得10年牢狱；如果同时背叛，那么每人获得20年牢狱；站在小红的角度上，他会想如果小蓝选择合
最近面试发现很多岗位都要求会可视化工具自己就在学习Tableau，以下就是今天学习的可视化图形。首先数据集来源于https://github.com/pavleenkaur/TableauTutorial-On-AnalyticsVidhya1.折线图：横坐标为data月份，纵坐标为sales销售，将分类型数据segment拖入标记框里。2.帕累托图帕累托图是一种包含条形图和折线图的图表，其中各个
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2024-05-12 17:04:05
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# 使用 Python 进行帕累托分析
帕累托分析是一种常用的决策工具，通常用于识别在特定数据集中，少数因素对整体结果的重大影响。这一分析方法源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托，他提出的“80/20法则”指出，80%的效果往往来自20%的原因。在商业、经济和项目管理等领域，理解和运用帕累托分析可以帮助我们做出更有效的决策。
## 数据准备
在进行帕累托分析之前，我们需要一些数据。以下是一个
原创
2024-09-14 05:59:43
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Pareto 问题详解1 Pareto1.1 Pareto 问题1.1.2 Pareto Improvement1.1.3 Pareto Front1.1.4 Pareto Analysis1.2 Pareto 解1.2.1 解A优于解B (解A强 Pareto 支配解B)1.2.2 解A无差别于解B(解A能 Pareto 支配解B)1.2.3 最优解与Pareto 最优解1) 最优解2) Pa
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2023-10-10 20:42:09
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帕累托最优解集A、==帕累托最优的若干定义==：1）支配与非支配2）帕累托最优前沿B、==帕累托非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ==1）非支配排序2）拥挤度 A、帕累托最优的若干定义：1）支配与非支配 如上图所示，若表示为机票，既要考虑飞行时长也要考虑机票价格，保证出行最便捷。 A与C相比，A耗时为2，花费为7.5；C耗时为3，花费也为7.5，那么方案A要比C优秀，那么A支配C。 但是，纵观全部
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2023-09-22 12:40:30
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文章目录1.什么是帕累托分析2.帕累托分析法案例3.数据透视表与帕累托分析结合具体步骤3.1数据透视表建立3.2 帕累托图的建立3.3 调整帕累托图3.3.1调整坐标轴3.3.2 调整柱形图间距3.3.3 调整累计占比百分比3.3.4调整到原点4.帕累托分析图个人总结 EXCEL中的帕累托分析需要结合前一章所学过的数据透视表的功能才能实现，先用数据透视表汇总所学的类别，然后再进行帕累托分析。
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2023-11-06 15:47:03
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本博客会积累作者读论文时见到的有价值的算法，持续更新~ 目录1 Pareto optimally （帕累托最优）2 Monte Carlo 算法2.1 估计圆周率
2.2 估计定积分的值 1 Pareto optimally （帕累托最优）定义：帕累托最优（Pareto Optimality），也称为帕累托效率（Pareto efficiency），是指资源分配的一种理想状态，假定固有的一群人
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2023-11-03 10:09:14
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和某著名每日倒闭了么日企合作项目里面的一部分关于用户行为识别的相关，比如如何区分用户是轻荷载还是重荷载。我怕我下一期用的时候会忘，所以就先写出来吧……Matlab里面没有提供太多重尾分布的函数，或者我没找见，比较常用的是广义帕累托分布(Generalized Paretodistribution)，这个函数调用方式是：R = gprnd(K,sigma,theta,[m,n,...])这个函数会返
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2023-12-21 12:37:23
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最近，做酒店管理的小李很头疼，酒店最近一个月的损失成本明显升高，但是一直却没办法改善，为什么会这样呢？原来虽然这家酒店的人气火爆，每天都有客人预定房间，但最终总有一小部分人会取消预定，这些被取消的房间最终就会空下来，给酒店造成了很大的损失。如果是你，你应该怎么解决这个问题呢？什么是帕累托？ 上面那个例子其实就是帕累托法则的最好体现，因为资源总是有限的，不同的渠道和用户会产生不同的效益，所
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2023-12-03 08:03:30
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帕累托分析（称为帕累托图或图表）是由意大利工程师Vilfredo Pareto设计的，他对经济理论做出了重要贡献。帕累托分析可帮助企业改善质量控制，突出显示数据集中最重要的因素。因此，它通过识别问题中最重要的元素来帮助降低项目的复杂性。因此，它还有助于管理层为业务改进计划确定任务和活动的优先级。帕累托分析是具有垂直条和折线图的可视图表。作为条形图和折线图的组合，绘制，使用问题并与利益相关者交流仍然
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2023-10-04 19:40:06
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文章目录Pareto Optimal（帕累托最优理论）Pareto解多目标优化的帕累托解Pareto理论使用实例-岭回归岭回归（Ridge Regression）Pareto前沿面的求解-多目标转单目标岭回归的另一种等价形式 以下Pareto理论部分参考自 维弗雷多·帕雷托 (Villefredo Pareto) 在1987年提出：社会财富的80%是掌握在20%的人手中，而余下的80%的人只占
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2024-04-23 14:30:19
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# 如何用Python实现帕累托前沿
在多目标优化中，帕累托前沿（Pareto Front）是一个非常重要的概念。它表示在多个目标之间，无法通过改善一个目标而不妨碍其他目标的情况下的解集。本文将引导你通过几个简单的步骤，使用Python来实现帕累托前沿的计算。
## 流程概述
我们将把整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 内容
# 帕累托分析在Python中的应用
## 引言
帕累托分析（Pareto Analysis）是一种基于“80/20法则”的决策分析方法，致力于识别潜在的关键问题。在商业、质量管理和日常生活中，帕累托原则常用于优化资源配置，识别影响最重要的因素。本文将通过Python实现帕累托分析，并附带一份甘特图示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 帕累托分析的基础
帕累托原则指出，80%的问题通常
# Python帕累托最优实现
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到优化问题。其中，帕累托最优是一种常见的优化方法，可以帮助我们在多个目标函数中找到最佳的解决方案。本文将介绍如何使用Python实现帕累托最优，并给出详细的步骤和代码示例。
## 流程
下面是实现帕累托最优的整个流程，我们将使用表格展示各个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-01-02 05:45:45
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