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.图是一种包含条形图和折线图的图表,其中各个
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
# 使用 Python 进行分析 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·,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,理解和运用分析可以帮助我们做出更有效的决策。 ## 数据准备 在进行分析之前,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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最优解集A、==最优的若干定义==:1)支配与非支配2)最优前沿B、==非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ==1)非支配排序2)拥挤度 A、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
文章目录1.什么是分析2.分析法案例3.数据透视表与分析结合具体步骤3.1数据透视表建立3.2 图的建立3.3 调整图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.分析图个人总结 EXCEL中的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,然后再进行分析。
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
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? 上面那个例子其实就是法则的最好体现,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
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
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 (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 (最优)定义:最优(Pareto Optimality),也称为效率(Pareto efficiency),是指资源分配的一种理想状态,假定固有的一群人
分析(称为图或图表)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。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。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
转载 2023-10-04 19:40:06
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文章目录Pareto Optimal(最优理论)Pareto解多目标优化的解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· (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
自己的方向是电力系统多目标优化,其中就要用到pareto最优解,多目标求解就会筛选出一个相对较优的解的集合,在这个集合里就要用到pareto找出相对优的解或者最优解。多目标优化问题的数学模型一般可以写成如下形式  表示n个目标函数,目标是都使之达到最小,  是其变量的约束集合,可以理解为变量的取值范围,下面介绍具体的解之间的支配,占优关系。1:解A优于解B(
转载 2023-06-26 22:51:08
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目录一.多目标优化问题MOP1.1MOP定义1.2支配和最优定义二.求最优解集2.1多目标进化算法MOEA2.2 粒子群优化算法PSOReference 一.多目标优化问题MOP1.1MOP定义先看几个定义才能理解最优方法定义1:MOP(multi-object optimization problem: 其中m表示待优化目标的数目,是n维决策变量,表示k个不等式约束条件,表示
摘要:本文为大家介绍的是PMP®考试项目质量管理工具之图,下面是具体内容,供大家参考。
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# 如何用Python实现曲线 ## 1. 引言 在数据分析和可视化中,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。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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# 如何用Python实现前沿 在多目标优化中,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
原创 11月前
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# Python 优化:概念与实现 ## 什么是优化? 优化源自意大利经济学家维尔弗雷多·(Vilfredo Pareto),是多目标优化中的一个重要概念。在多目标优化中,优化用来描述不可兼得的最优解(即最优解)。最优解是指在不降低任何目标的情况下,无法提高其他目标的解。简单来说,一个解是最优的,如果不存在其他解能在所有目标上都表现更好。 ##
原创 2024-08-05 04:37:13
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# 分析在Python中的应用 ## 引言 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,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。 ## 分析的基础 原则指出,80%的问题通常
原创 8月前
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# Python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,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实现最优,并给出详细的步骤和代码示例。 ## 流程 下面是实现最优的整个流程,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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# 实现广义分布的Python指南 广义分布(Generalized Pareto Distribution, GPD)是一种用于描述极端事件的统计模型。如果你是刚入行的开发者,以下是你实现广义分布的整个流程以及每一步的具体实现。 ## 整个实现流程 | 步骤 | 描述 | |------|-----------------------
原创 8月前
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