数据分析之帕累托（贡献度）分析

最新推荐文章于 2025-06-16 20:25:50 发布

zjlamp

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分类专栏：数据分析文章标签：数据分析帕累托 R语言 Python

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帕累托分析，基于20/80定律，通过分析发现80%的利润源自20%的菜品。在某餐饮案例中，R语言和Python实现展示了这一原则。R语言绘制了帕累托图，而Python数据显示A1~A7类菜品贡献70%的总类别，盈利占比达到85%。据此，应优化成本投入，侧重于高盈利菜品。

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帕累托分析又叫贡献度分析，原理是20/80定律，即80%的利润常常来自于20%的产品。

以某餐饮菜品的盈利数据为例：

R语言实现：

1、导入数据

dishdata <- read.csv(file="catering_dish_profit.csv",header = T) #源数据是从大到小排序好的

导入后的数据如下图

2、绘制柱形图

barplot(dishdata[,3],col="blue",names.arg = dishdata[,2],width=1,space = 0,ylim=c(0,10000),xlab="菜品",ylab="盈利：元") #names.arg定义横轴标签值；space=0，使柱形的间距为0

3、绘制折线图

accratio = dishdata[,3] #选取作图的数据

for (i in 1:length(accratio)){
 accratio[i] = sum(dishdata[1:i,3])/sum(dishdata[,3])
 } #计算逐条累积的数值占总数的比例

par(new=TRUE,mar=c(4,4,4,4)) #new=TRUE,默认值为FALSE。如果设定为TRUE，那么下一个高级绘图命令并不会清空当前绘图设备；mar设置边界大小，默认是c(5,4,4,2)+0.1

points(accratio*10000~c(1:length(accratio)-0.5),type="b") #做出折线图

4、添加次坐标轴