ABC分类方法是二八定律衍生出来的一种分类方法，由于它把对象分成A、B、C三类，所以叫做ABC分类法，也叫帕累托分析 ABC分类法计算步骤： 1）将分析对象由大到小排序 2）计算每一个对象及排在该对象之前的累计占比...这里使用了窗口函数的rows between … and …用法。含义是对“起始行”至“终止行”的字段1求和。...将第1步得到的每个课程的累计成绩查询结果记为表t1，第2步得到的每个课程的总成绩查询结果记为表t2，进行多表联结。...课程总成绩 from 学生成绩表 group by 课程 ) as t2 on t1.课程 = t2.课程 ) as t3 where t3.累计成绩占比 <= 0.85; 【本题考点】 1.考查对帕累托分析思路的理解...； 2.考查对窗口函数的了解，以及灵活使用来解决业务问题； 3.考查对多表联结的了解。
之前采总写了篇文章，对帕累托分析进行了优化，对帕累托法则不熟悉的读者，此处再普及下： 帕累托法则俗称80/20法则，即约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。...例如，20%的客户贡献了80%的收入，20%的产品贡献了80%的销售等等，意在帮助我们抓住工作中的关键事项。 与帕累托相反，本文要讲的是尾巴分析，顾名思义，不关注头部，关注尾部。...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（你帕累托分析出的）头部产品的挤对。...所以，首先我们需要对尾部产品进行识别，然后将这些产品进行特殊处理以加快清理（可能是打折、调拨等方式）。 再比如利润贡献末尾1%的店铺消耗了公司30%的费用预算。...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，与帕累托分析是相反方向。
谨以此文纪念意大利经济学家帕累托。 帕累托与ABC分类法 很多人都知道80/20帕累托法则（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。 ?...只不过在没有计算器的年代，人民群众应该是用纸笔按照下面的步骤来计算的。 ? 现在有了Excel，完成此类计算并不是什么难事，而且Excel2016还集成了帕累托分析图。 ?...同样的方法，再写两个度量值B和C。 ? ? 至此，把建立好的度量值拖动到透视表中即可制成ABC分类表。 ? 最后，制作一张帕累托分析图，它其实就是一张折线与柱形图。...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帕累托分析，几乎是不敢想象的事情。 ?...第三，帕累托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。
[1240] 之前，白茶研究了一下帕累托中的关键性DAX代码——累计求和。明白了累计求和的原理，就可以动手在PowerBI中进行制作帕累托图了。...这个问题我们稍后再说，先继续对比两种方法： 在PowerBI中并没有专门的帕累托图，但是我们回想一下，不就是折线图与柱形图的组合么？ [1240] 选择这俩个中的任意一个都可以。...我们将客户共享轴，总金额作为列值，分别将参数占比与VAR累计求和放入行值中进行对比。 [1240] 很清楚的就发现了，方法一做的图不符合帕累托曲线图，这是因为什么呢？...因为参数占比是根据白茶添加的参数索引计算的，不是按照纯累计帕累托的思想进行的。 而方法二，是按照对比占比情况进行聚合的，所以第二种办法更符合帕累托的思路。 [1240] 可是记得白茶在上面说过的么？...小伙伴们，看懂了没，相对于上面，这个结果看似严谨了很多，但实际上也是有问题的，你凭啥根据相同的数值给他俩排序？这就是白茶说的，帕累托分析法的BUG，两难啊。 * * * 小伙伴们❤GET了么？
帕累托法则，也称为80/20法则，是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的。它指出在许多情况下，大约80%的效益来自于20%的原因。这个原则在很多领域都有应用，包括商业、经济、社会问题等。...在数据分析中，帕累托法则可以用来识别和专注于最具影响力的因素。以下是帕累托分析的基本步骤： 数据收集：首先，收集相关数据，确定你的分析目标。...数据排序：将数据按照某个特定的标准（如销售额、成本、频率等）进行排序。 计算总和：计算所有项目的总和。 确定累积百分比：对于每个项目，计算累积百分比。...这可以通过将每个项目的值除以总和，然后乘以100来实现。 识别关键因素：识别累积百分比达到80%的那些关键因素（原因）。这通常意味着这些因素是最重要的贡献者。...分析和决策：根据帕累托分析的结果，分析关键因素对整体效益的影响，并做出相应的决策 任务：计算下面Excel表格中用活用户的贡献度 在deepseek中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个
导读：本文带你用Python进行贡献度分析。贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。...就餐饮企业来讲，应用贡献度分析可以重点改善某菜系盈利最高的前80%的菜品，或者重点发展综合影响最高的80%的部门。这种结果可以通过帕累托图直观地呈现出来。...根据帕累托法则，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，绘制菜品盈利帕累托图，如代码清单3-8所示。...代码清单3-8 绘制菜品盈利数据帕累托图 # 菜品盈利数据帕累托图 import pandas as pd # 初始化参数 dish_profit = '.....有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。
我们经常提起的帕累托分析法，实际上是从维弗雷多·帕累托人名得来的，其最主要的原理就是我们熟知的28法则，其主要思想是在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。...可以看到图中有2个指标，一个是销售收入指标，另外一个是累计占比指标，在Power BI中所使用的视觉对象为组合图，也就是柱状图和线形图的组合。如果对应表格数据，则是如下图所示。 ?...然后就是计算累计收入占比的公式了，此时可以借鉴使用var变量命令来进行计算。...，在使用比较符计算的时候，因为是降序排列，所以用的是>=的比值。...这样就完成了数据值的计算，最后只需要把所对应的度量值放入到对应的视觉对象中即可，最终完成效果图。 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
导读：借助帕累托图，有助于我们抓住问题的关键，从而解决核心的问题。 作者 / 来源：林骥（ID：linjiwx） ?...01 「二八法则」和帕累托图 1897 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。...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。 下面举个例子，我们汇总导致质量问题的原因，计算每种原因出现的频次，然后按照从大到小进行排列，制作成一张帕累托图如下： ?...与常见的帕累托图不同，我对图表细节做了一些调整： 线条从坐标原点开始，代表累计百分比从 0 开始； 没有使用双坐标轴，线条的高度就是频次的累计； 灰色边框的高度就是频次的总和，以便展现部分与整体之间的占比关系...借助帕累托图，有助于我们抓住问题的关键，从而解决核心的问题。 02 用 Matplotlib 画帕累托图 接下来，我们看看用 Matplotlib 画图的具体步骤。
诸葛io数据教练丨作者： 诸葛io 官网 | www.datayuan.cn 今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区 帕累托法则其实就是我们常说的二八法则...在数据分析中，单体分析与群体特征分析同样重要，然而我们不可能对上万的用户进行个体分析，可能的是对头部用户进行个体行为分析，建立群体样本。...例如想要提升用户的访问时长，我们可以对头部用户的访问内容、路径进行分析找到原因，20%的头部用户访问时长从10分钟到30分钟不等，那么我们可以将头部用户的访问市场切分为10分钟、15分钟、20分钟、25...分钟、30分钟，获得不同的用户组，从这个用户组中找到相应的20%的用户进行特征分析。...例如资讯类产品中对阅读量头部文章的分析，一方面是对文章的特征进行分析，另一方面，是对阅读用户的分析。
p=13854 ---- 本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究（2008），我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions...分析。...这是预期的频率。现在，我们应该找到一个合适的模型来计算再保险条约的纯保费，并具有（高）免赔额和有限（但大）赔付额。合适的模型是一个帕累托分布（见Hagstrœm（1925年）。...估计帕累托分布尾部指数 显然，主要飓风造成的损失惨重。 现在，考虑一家拥有5％市场份额的保险公司。我们将考虑\ tilde Y_i = Y_i / 20。损失如下。...考虑一个再保险条约，其免赔额为2（十亿），有限承保范围为4（十亿）， 对于我们的帕累托模型，仅考虑5亿美元以上的损失， xi beta 0.4424669 0.6705315
分群思维（三）基于帕累托模型的渠道分类 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：可以依据帕累托分析进行分类，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。...帕累托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。..._0 应用 一般对于具有长尾分布的一维数据，都可以采用帕累托或者ABC分类法。...除了工业上的一些数据挖掘方法，也可以依据简单的业务模型进行分析，即这几期提到的几个分群方法。因此你们可以发现，在做精细化的业务运营时，分群思维是多么的重要了～ 共勉～
p=13854 该示例对1900 -2005年间的“ 美国标准化飓风损失 ”数据集进行研究（2008），我们使用了广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions分析。...我们可以考虑用glm预测线性趋势或指数趋势 我们可以绘制这三个预测，并预测2014年（主要）飓风的数量， constant linear exponential 126 1.95283 3.573999...现在，我们应该找到一个合适的模型来计算再保险条约的纯保费，并具有（高）免赔额和有限（但大）赔付额。合适的模型是一个帕累托分布（见Hagstrœm（1925年）。 估计帕累托分布尾部指数 ?...对于我们的帕累托模型，仅考虑5亿美元以上的损失， xi beta 0.4424669 0.6705315 八分之一的飓风达到了该水平 [1] 0.1256039 计算再保险合同的预期价值 鉴于损失超过...5亿，我们现在可以计算再保险合同的预期价值， 现在，我们预计每年的飓风会少于2 > predictions[1] [1] 1.95283 每个飓风给我们的保险公司带来超过5亿的损失的机率是12.5％，
p=26277 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...首先，让我们考虑一个帕累托生存函数，以及相关的分位数函数 > Q=fuction(p){unro(funion(x) S(x)-(1-p),loer=1,per=1e+9)$root} 我们将考虑更复杂的生存函数...如果 ，那么，对于一些 , 这个结果的直观解释是，如果 太大，并且如果基础分布不_完全_ 是帕累托分布，那么希尔估计量是有偏的。...点击标题查阅往期内容 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析 R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析 R语言极值推断：广义帕累托分布...马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率 R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法
在帕累托最优下，多目标中的任何一个目标都不可能在不损害其他目标的前提下进行优化。...帕累托优化的标量法（scalarization methods）将模型的多目标损失加权成一个整体损失函数，通过模型更新时同步调整权值实现帕累托优化，目前已运用于多目标推荐中。...帕累托最优代表了一种多目标优化任务中的理想状态。在帕累托最优下，多目标中的任何一个目标都不可能在不损害其他目标的前提下进行优化。...图2：帕累托最优示例图 在帕累托最优中，scalarization是一个常见的方法。...Scalarization方法能够根据weight的变化，使得模型朝向帕累托平面进行优化。
最近白茶在研究帕累托分析法，本期分享一下帕累托ABC分析法的基础——累计求和。...[strip] 这里简要的说一下什么叫帕累托分析法：意大利经济学家，帕累托研究发现，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”，于是就诞生了帕累托的分析观点，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...这就是著名的帕累托ABC分析法。 小伙伴们，明白了没？我们不光要做帕累托分析图，还要知道原理。...一是公式的本意是按照销售数量不同值进行累计，可是矩阵中是按照日期；二是使用了ALL，可以看出最小的销售量是“5”，其他每个值都比5大，那么每一行都会进行汇总，结果当然是错误的。
前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，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： ? ? ?...帕累托 帕累托分析法或巴雷托分析法、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，使用帕累托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。...在得到绘制帕累托图的数据后，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...RFM RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素： 最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
前言 用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，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： ? ? ?...帕累托 帕累托分析法或巴雷托分析法、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，使用帕累托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。...在得到绘制帕累托图的数据后，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...再计算平均 R，F，M 的值，大于平均的标记 1，最后可以得到 8 种分类，以此结果分组计算计算每种类别客户的三个指标的平均值： ? 最后绘制雷达图： ? ?
为了实现这一目标，本文提出了一种用于文本到图像生成的新型帕累托最优多奖励强化学习框架，表示为 Parrot。在 T2I 模型产生的样本中，每个样本都体现了各种奖励函数之间的独特权衡。...在这些样本中，存在一个具有不同目标的最佳权衡的子集，称为帕累托集。对于帕累托最优样本，其目标值中的任何一个都无法在不损害其他目标值的情况下进一步提高。...换句话说，帕累托最优集不被任何数据点支配，也称为非支配集。为了通过 T2I 扩散模型实现帕累托最优解，Parrot 使用非支配排序算法选择性地使用非支配集中的数据点。...这自然会鼓励 T2I 模型针对多奖励目标生成帕累托最优样本。 奖励特定偏好：受到多目标优化中偏好信息的使用的启发，Parrot 通过奖励特定标识合并偏好信息。...表 1 消融实验 帕累托最优多重奖励强化学习的效果：为了展示帕累托最优多重奖励强化学习的有效性，通过一次删除一个奖励模型来进行消融研究。
在训练过程中，本文还提出了有效识别帕累托网络的算法。无需额外的再训练或后处理，就可以通过广泛的 FLOPs 同时获得大量的网络。...更具体地说，搜索阶段关注的是位于准确性和推理效率的帕累托前沿的网络集合，而训练阶段并不是为了改进帕累托前沿而进行的，对每个网络候选对象都同等重要。...第一种策略，称为“最优策略”（BestUp），在传统的帕累托最优 NAS 之后，研究一种帕累托最佳前沿感知采样策略，将更多的训练预算用于改进当前的帕累托最佳前沿。...帕累托感知预训练 在公式(2)，所有候选 DNN 的优化概率相等。用帕累托感知目标重新表述(2)，使优化集中在帕累托最佳或最差集合上。...为简单起见，在这里删除了正则项 R（W）。 通过将 设置为始终吸引 Pareto 最佳或最差体系结构的感知采样分布，可以进行 Pareto感知采样。
样例分析 考虑一个简单的情况，我们尝试对损失的线性组合进行优化。我们采用优化总损失（损失的总和）的方法，使用梯度下降来对此进行优化，观察到以下行为： ?...无论你如何选择在两个损失之间进行权衡，首选的解决方案始终依赖帕累托前沿。通常，通过调整损失的超参数，你通常希望仅在同一个前沿找到一个不同的点。 ? ?...两个帕累托前沿之间的差异会使得第一种情况的调优效果很好，但是在更改模型后却严重失败了。事实证明，当帕累托前沿为凸形时，我们可以通过调整α参数来实现所有可能的权衡效果。...但是，当帕累托前沿为凹形时，该方法似乎不再有效。 为什么凹帕累托前沿面的梯度下降优化会失败？ 通过查看第三个维度中的总体损失，可以发现实际上是用梯度下降优化了损失。...它们是否是好的超参数，取决于模型的参数化方式及其影响帕累托曲线的方式。但是，对于任何实际应用，都无法可视化或分析帕累托曲线。可视化比原始的优化问题要困难得多。
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