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分析模板

谨以此文纪念意大利经济学家。 很多人都知道80/20法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。 ?...1879年,自伟大的创造了该法则后,该方法不断地应用在管理的各个方面,从库存管理、质量管理、销售管理甚至到社会分析,成为企业提高效益的普遍管理方法。...现在有了Excel,完成此类计算并不是什么难事,而且Excel2016还集成了分析图。 ? 然而,随着经济的发展,数据量增加,维度不断丰富。...所谓“大道至简”就是最简单的才是最牛逼的,这个模板可以被很多人拿去使用,但没有它,对于业务分析人员想要实现这类动态分析,几乎是不敢想象的事情。 ?...第三,分析的应用极为广泛,从数据输出的分析结果非常清晰,并且将直接影响资源的分配。

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Python 实现,漏斗,雷达图

前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用,先来看看实现效果: ? ? ?... 分析法或巴雷分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、平常也称之为「80 对 20」规则,即二八法则。 现在我们有一份商品销售数据,包含店名,风格,品类,销售日期,销售额等字段。...我们以品类,销售额,使用分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据: ? 首先需要以商品进行分组计算,计算出每种商品的累计销售额,再以销售额降序排序。...在得到绘制图的数据后,可以开始绘制了,以商品为横坐标,销售额与累计占比为纵坐标,即双坐标轴,销售额以柱状图显示,并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分,累计占比以折线图显示 绘制代码有点长

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    Python 实现,漏斗,雷达图

    前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现图,转化漏斗图,RFM 客户分类以后的雷达图。 可收藏当做模板使用,先来看看实现效果: ? ? ?... 分析法或巴雷分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、平常也称之为「80 对 20」规则,即二八法则。 现在我们有一份商品销售数据,包含店名,风格,品类,销售日期,销售额等字段。...我们以品类,销售额,使用分析法分析出销售额主要来源于哪部分 80% 的商品。 先读取数据: ? 首先需要以商品进行分组计算,计算出每种商品的累计销售额,再以销售额降序排序。...在得到绘制图的数据后,可以开始绘制了,以商品为横坐标,销售额与累计占比为纵坐标,即双坐标轴,销售额以柱状图显示,并且累计销售额占比达到 80% 的以另一种一色区分,累计占比以折线图显示 绘制代码有点长

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    讲讲什么是最优

    总第209篇/张俊红 今天这篇来给大家讲讲什么是最优,最优(Pareto Optimality),也称为效率(Pareto efficiency),是资源分配中的一个概念,最优表示资源分配达到一种最佳...再比如说,现在A同学通过自己的辛勤劳动赚了3个苹果,总苹果数变成了13,如果这个时候A同学想要8个,既不损害B同学的利益,也能够满足A同学的要求,我们把这种改变资源分配规则而其他人利益不受到损失的情况称为改进...改进和一句俗话表达的意思特别像,就是我们要一起把蛋糕做大,而不是去互相争抢现有的蛋糕。员工和企业的关系也是如此,企业要和员工一起把公司做大实现公司盈利,而不是靠缩减员工福利来实现盈利。

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    Power BI 分析优化

    分析(Pareto Analysis),也被称为80/20法则、关键少数法则,是一种常用的管理工具,用于识别和处理影响业务的主要因素。...随着微软对Power BI可视化计算、窗口函数的更新,实现计算越发容易。国内外很多博主都给出了自己的计算方式。...我无意在计算逻辑上再次优化(没那实力),而是在可视化展现上尝试给出自己的见解。 下图是常见的Power BI图表,按销量展示了重点贡献产品。...中间的条形和折线和本文最上方的图是相同的,但是纵向变成了横向,另外增加了排名图标,参考《Power BI 排名与Top可视化总结》。...综上,这个表格在原图表的基础上,增加了辅助信息,可以更准确的看到什么产品是真正的主要贡献者,以及是否是潜力股。

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    最实用的分析模板

    谨以此文纪念意大利经济学家与ABC分类法 很多人都知道80/20法则(20%的人掌握着80%的财富),而ABC分类法可以说是该法则的衍生,目的是把握关键,分清主次。 ?...1879年,自伟大的创造了该法则后,该方法不断地应用在管理的各个方面,从库存管理、质量管理、销售管理甚至到社会分析,成为企业提高效益的普遍管理方法。...现在有了Excel,完成此类计算并不是什么难事,而且Excel2016还集成了分析图。 ? 然而,随着经济的发展,数据量增加,维度不断丰富。...所谓“大道至简”就是最简单的才是最牛逼的,这个模板可以被很多人拿去使用,但没有它,对于业务分析人员想要实现这类动态分析,几乎是不敢想象的事情。 ?...第三,分析的应用极为广泛,从数据输出的分析结果非常清晰,并且将直接影响资源的分配。

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    多维度丨最终话

    白茶对近一个月所学的DAX进行了一次梳理,做出了一个动态多维度的图,效果如下。 [strip] 这个动图包含了最近所学的相关DAX函数,那么是如何实现的呢?...三、累计占比 三种维度我们得到了,接下来就是来编写累计、占比、以及累计占比的代码。...四、参数分类 那么动态的图到这里告一段落了,但是我们并没有对数据优先级进行判定啊?这里需要我们添加参数值。 [1240] 在建模窗格下,选择添加参数,分别添加三个参数,ABC。...2、该如何动态配色? * * * 小伙伴们❤GET了么? 白茶会不定期的分享一些函数卡片 (文件在知识星球PowerBI丨需求圈) [1240] 这里是白茶,一个PowerBI的初学者。

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    分析的反面-尾巴分析

    之前采总写了篇文章,对分析进行了优化,对法则不熟悉的读者,此处再普及下: 法则俗称80/20法则,即约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。...与相反,本文要讲的是尾巴分析,顾名思义,不关注头部,关注尾部。因为尾巴是否健康影响头部的发挥。...这20%的款式很可能要占到20%的店铺陈列空间,却几乎没有销售贡献,从空间上形成了对(你分析出的)头部产品的挤对。...累计销售额 = VAR sales='销售'[销售额] RETURN SUMX(FILTER('销售','销售'[销售额]<=sales),'销售'[销售额]) 注意这里是从销售最低的货品开始累加,与分析是相反方向

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    PowerBI 打造全动态ABC分析模板2.0

    在一次线下学习中,战友们要求现场学习动态ABC分析,并要求现场编写ABC,以展示思路,于是就有了这个版本,来自现场版的优化,是目前为止,在世界范围内可以看到的最动态,最凶残,最。...概述 一年前就发布了的全动态图,时隔一年,是更新的好机会了,便得到了如下: 全动态ABC分析模板2.0,这个模板将完全按照模板打造,让分析师可以拿来就用,可以嵌套在任何现有的PowerBI模型中...那可以制作图吗?并按照70%,90%的分段区分颜色吗? 佐罗:可以的。 ABC 参数动态化 战友:WOW,不错。那可以动态地调整ABC的比例吗?最好是用滑杆。 佐罗:可以的。...总结 模板: 没错,这是目前使用PowerBI制作的,在世界范围内可以看到的动态性最高的ABC模板,包括: ABC 参数动态化 ABC 标题动态化 ABC 元素维度动态化 ABC 指标动态化 ABC...而更妙的是,这里采用了无侵入式设计和MVC设计模式,直接形成 PowerBI 的一个模板,最精彩的是:这个分析不依赖于现有模型的任何内容,完全和现有模型解除耦合,是一个独立的存在。

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    手把手教你用Python进行分析(二八定律)

    导读:本文带你用Python进行贡献度分析。贡献度分析又称分析,它的原理是法则,又称20/80定律。...这种结果可以通过图直观地呈现出来。图3-10是某个月中海鲜系列的10个菜品A1~A10的盈利额(已按照从大到小的顺序排序)。 ?...▲图3-10 菜品盈利数据图 由图3-10可知,菜品A1~A7共7个菜品,占菜品种类数的70%,总盈利额占该月盈利额的85.0033%。...根据法则,应该增加对菜品A1~A7的成本投入,减少对菜品A8~A10的成本投入,以获得更高的盈利额。 表3-5是餐饮系统对应的菜品盈利数据,绘制菜品盈利图,如代码清单3-8所示。...代码清单3-8 绘制菜品盈利数据图 # 菜品盈利数据图 import pandas as pd # 初始化参数 dish_profit = '..

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    分群思维(三)基于模型的渠道分类

    分群思维(三)基于模型的渠道分类 小O:小H,公司的收入渠道越来越多,而且质量也参差不齐。...什么方法可以简单的依据收入对渠道进行分类啊 小H:可以依据分析进行分类,一般地说,20%的头部客户往往能产生80%的效益。因此按收入倒序选取累计收益80%的位置,对渠道进行区分即可。...在处理长尾分布的数据十分有效,接下来我们进行下简单的模拟展示。...Python模拟 分类 import faker import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结 前面我分享了基于RFM的用户分群、基于波士顿矩阵的产品分类,结合本文基于模型的渠道分类。有没有发现和电商的经典【人货场模型】很接近,人即用户,货即产品,场即渠道。

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    字段参数详解 - 应用篇 - 全动态分析

    此前已经做过几个版本的分析。 分析,也就是 ABC 分析,在两个方面存在可以扩展的思考。 一个方面是细节探讨。 一个方面是框架探讨。 字段参数的来到增强的是框架上的设计。...ABC 分析模板 2.0 此两篇文章已经在 2019 年就定格了 分析的全部能力和框架设计思维。...现在,分析由于字段参数的出现,有了新的框架设计思想。 那就是建立整个动态方案套件。将动态性提升到前所未有的程度。...(如上文:PowerBI 打造全动态 ABC 分析模板 2.0) 第三阶段:解决方案的动态性 什么意思? 就是在解决方案之间切换。 解决方案是预先定义和构建的。...该分析,可以增加新的分析方案,而一切不需要改变。

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    学习CALCULATE函数(六)丨之累计求和

    最近白茶在研究分析法,本期分享一下ABC分析法的基础——累计求和。...[strip] 这里简要的说一下什么叫分析法:意大利经济学家,研究发现,美国80%的经济被20%的人所掌握着,而另外20%的经济却被80%的人所掌握。...而且很多事情都符合这一“二八定律”,于是就诞生了的分析观点,将事物发生的频率划分为A、B、C三类,通过集中精力解决A类问题,可以缓解主要矛盾,同时,不忘B类、C类的次要影响,说白了就是将事物划分为主次层次...这就是著名的ABC分析法。 小伙伴们,明白了没?我们不光要做分析图,还要知道原理。

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