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同樣的投入放在不同的地方會(huì)產(chǎn)生不同的效益。例如，對(duì)一個(gè)公司來講，80%的利潤常常來自于20%最暢銷的產(chǎn)品，而其他80%的產(chǎn)品只產(chǎn)生了20%的利潤。

就餐飲企業(yè)來講，應(yīng)用貢獻(xiàn)度分析可以重點(diǎn)改善某菜系盈利最高的前80%的菜品，或者重點(diǎn)發(fā)展綜合影響最高的80%的部門。這種結(jié)果可以通過帕累托圖直觀地呈現(xiàn)出來。圖3-10是某個(gè)月中海鮮系列的10個(gè)菜品A1～A10的盈利額(已按照從大到小的順序排序)。

圖3-10 菜品盈利數(shù)據(jù)帕累托圖

由圖3-10可知，菜品A1～A7共7個(gè)菜品，占菜品種類數(shù)的70%，總盈利額占該月盈利額的85.0033%。根據(jù)帕累托法則，應(yīng)該增加對(duì)菜品A1～A7的成本投入，減少對(duì)菜品A8～A10的成本投入，以獲得更高的盈利額。

表3-5是餐飲系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的菜品盈利數(shù)據(jù)，繪制菜品盈利帕累托圖，如代碼清單3-8所示。

表3-5 餐飲系統(tǒng)菜品盈利數(shù)據(jù)

代碼清單3-8 繪制菜品盈利數(shù)據(jù)帕累托圖

 
 
 

  
  
  
# 菜品盈利數(shù)據(jù)帕累托圖 
  
  
  
import pandas as pd 
  
  
  
 
  
  
  
# 初始化參數(shù) 
  
  
  
dish_profit = '../data/catering_dish_profit.xls'# 餐飲菜品盈利數(shù)據(jù) 
  
  
  
data = pd.read_excel(dish_profit, index_col='菜品名') 
  
  
  
datadata = data['盈利'].copy() 
  
  
  
data.sort_values(ascending=False) 
  
  
  
 
  
  
  
import matplotlib.pyplot as plt  # 導(dǎo)入圖像庫 
  
  
  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標(biāo)簽 
  
  
  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用來正常顯示負(fù)號(hào) 
  
  
  
 
  
  
  
plt.figure() 
  
  
  
data.plot(kind='bar') 
  
  
  
plt.ylabel('盈利（元）') 
  
  
  
p = 1.0*data.cumsum()/data.sum() 
  
  
  
p.plot(color='r', secondary_y=True, style='-o',linewidth=2) 
  
  
  
plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy=(6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrow-props=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) 
  
  
  
    # 添加注釋，即85%處的標(biāo)記。這里包括了指定箭頭樣式。 
  
  
  
plt.ylabel('盈利（比例）') 
  
  
  
plt.show() 
 
 
 

本文名稱：手把手教你用Python進(jìn)行帕累托分析（二八定律）
轉(zhuǎn)載來于：http://www.dlmjj.cn/article/dphdihs.html