数据特征分析：帕累托分析（贡献度分析）

帕累托分析（贡献度分析） → 帕累托法则：20/80定律

“原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。一般来说，投入和努力可以分为两种不同的类型：
多数，它们只能造成少许的影响；少数，它们造成主要的、重大的影响。”
→ 一个公司，80%利润来自于20%的畅销产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润

例如：

世界上大约80％的资源是由世界上15％的人口所耗尽的
世界财富的80％为25％的人所拥有；在一个国家的医疗体系中
20％的人口与20％的疾病，会消耗80％的医疗资源。

一个思路：通过二八原则，去寻找关键的那20%决定性因素！

帕累托分析的简易步骤：

将数据由大到小进行排列（data.sort_values(ascending = False,inplace = True)）
创建营收柱状图（data.plot.bar(color = 'g',alpha = 0.8,width = 0.6,rot = 0)）
计算累计占比（p = data.cumsum()/data.sum()）
绘制累计占比曲线（p.plot(kind = 'line',style = '--o',color = 'k',secondary_y = True)）

详细代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号data = pd.Series(np.random.randn(10)*1200+3000,index = list('ABCDEFGHIJ'))
print(data)
print('------')
# 创建数据，10个品类产品的销售额data.sort_values(ascending = False,inplace = True)#由大到小排列#创建营收柱状图
plt.figure(figsize = (12,4))
data.plot.bar(color = 'g',alpha = 0.8,width = 0.6,rot = 0)#计算累计占比
p = data.cumsum()/data.sum()
key = p[p>0.8].index[0]
key_num = data.index.tolist().index(key)
print('超过80%累计占比的索引为:{}'.format(key[0]))
print('超过累计占比80%节点值的索引为:{}'.format(key_num))#画累计占比曲线(secondary_y = True创建第二坐标轴)
p.plot(kind = 'line',style = '--o',color = 'k',secondary_y = True)#标注
plt.axvline(key_num,linestyle = '--',color = 'r')
plt.text(key_num,p[key_num],'累计占比:{:.2f}%'.format(p[key_num]*100),color = 'r',fontdict = {'size':15})

A    4784.614505
B     971.902675
C    4888.178691
D     977.625752
E    4644.918372
F    4703.874582
G     419.768823
H    1400.605659
I    2624.307500
J    2014.661885
dtype: float64
------
超过80%累计占比的索引为:J
超过累计占比80%节点值的索引为:5

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