Excel图表:凸显二八定律的“帕累托图”

文|仟樱雪

二八定律:在任何一组东西中,最重要的只占小部分,约20%,其余80%占多数,却是次要的,该法则被称为二八定律,又称为帕累托法则。

社会上20%的人,占有80%的社会财富;财富在人口中的分配是不平衡的;

20%的人会共同前进,60%的人被动地被周围的人同化,剩下的20%一直在退步,二八定律在人际交往圈中的反映

帕累托图:又称为“柏拉图”,品质管理老七工具(因果图、流程图、核查表、帕累托图、直方图、控制图和散点图)之一;特殊的垂直条形图构成,用于识别造成大多数问题的少数关键性的原因。

实际应用中的投入产出(ROI),投入和产出之间并不完全是线性关系,总有些核心因素影响着大部分的产出结果,而帕累托分析就是找到影响事务的关键因素,分清主次。

本文主要介绍涉及Excel可视化中,凸显“二八法则”的帕累托图

Excel数据可视化

帕累托图背景:

帕累托图:又称为ABC图,影响结果的因素按照累计百分比一般分为3大类:

A类要素:累计占比0~80%区间的为主要因素,可以称作A要素

B类要素:累计占比80%~90%的为次要因素,可以称作B要素

C类要素:累计占比90%~100%的为一般因素,可以称作C要素

大多数情况下,由于一般因素分类不合理,会造成一般因素转化成次要因素;次要因素分类不合理,会导致次要因素转化成主要因素区,故此因素的分类需要合理且清晰。

案例:某公司运营中心的产品部在2018年10月对其经营品牌下的产品订单进行多方信息跟踪,如图表中展示: 

Excel案例实现:找出提升产品订单量和业绩的主要因素

1、数据整理---“帕累托图”

帕累托数据源构成:要素分类+要素影响的指标(订单量,收入金额、合格数等)+累计指标+累计百分比,由1个横坐标、2个纵坐标、从高到低的矩形图以及一条累计百分比折线构成的。 

主要根据数据中的核心要素分类,产品品牌、产品质量、产品渠道、营销手段等不同区分标准,以寻求占最大比率的原因。

(1)累计指标:先将“订单量”按照从大到小的降序排列,依次累加;

例如:反馈中订单量第一的是“品牌口碑”,第二是“产品质量”...然后将其对应的订单量,从大到小累计,反馈量第一的“品牌口碑”8960,第二的“产品质量”的是8626单,但是累计第一名的8960则是17587,以此类推;

Excel数据可视化

(2)累计百分比:按照“反馈分类”累计的百分比,例如:反馈中“品牌口碑”反馈订单量第一:8960单,占反馈总订单数n=34912的26%,排名第二的“产品质量”8626单,和排名第一的“品牌口碑”合计17587单,占反馈订单总量34912单的50%,以此类推:

Excel数据可视化

2、凸显“二八定律”的可视化--帕累托图

step1:鼠标左键选中数据源“分类”+“订单量”这2列,然后按下“ctrl”键,选中“累计百分比”列,单击“插入,选择二维柱形图中的“簇状柱形图”;

step2:选中图表,将不需要的图表元素,删除图表网格线、图表标题、图例

step3:选中簇状柱形图,右键选择“设置图表区域格式”,填充选项选择,无填充,边框选项,选择无边框;

step4::选中簇状柱形图,右键选择“设置绘图区格式”,填充选择,无填充,边框选项,选择无边框;

即可去掉图表的背景色、边框线,设置成透明的背景。

Excel数据可视化

step5::选中簇状柱形图,右键选择“更改系列图表类型”,选择“组合”,设置“订单量”为簇状图形图,“累计百分比”为折线图,并且勾选“次坐标轴”选项;

step6:选中簇状柱形图中的“订单量”的柱子,右键,选择“设置数据系列格式”,设置系列选项中的“系列重叠”为100%,系列间隙为0%,系列填充“纯色”填充,果冻绿,边框--实线--白色;

Excel数据可视化

step7:选中簇状柱形图中的“订单量”的柱子,右键,选择“添加数据标签”,选中数据标签,设置数据标签数字为置字体为Agency FB,加粗显示,调整字号大小;

选中簇状柱形图中的“订单量”的折线,右键,选择“添加数据标签”,选中数据标签,设置数据标签数字为置字体为Agency FB,加粗显示,调整字号大小;

Excel数据可视化

step8:选中次要纵坐标轴,右键,选择“设置坐标轴格式”,坐标轴选项中最小值输入0,最大值输入1,限制累计百分比坐标轴的最大值和最小值变动,且添加文本框标注:制作周期,制作人,总样本量等信息。进行组合设置;

Excel数据可视化

帕累托图使用说明:

注意事项:

1、帕图要按照时间留档保存,例如调研前与改善后的图做对比,可以评估出改善效果;

2、大多数情况下,关键的少数因素应是该部门有能力解决的最突出的一个,否则就失去找主要因素的意义,要考虑重新进行核心要素的分类; 且帕图是管理手段,而非目的;

3、横轴上每个因素的指标数据都是逐渐减少的,直至以“其他”来涵盖未指明的全部其他原因,因此不太重要的要素很多时,横轴会变得很长,“其他”栏总在最后显示成“拖尾”; 

4、帕图的主要目的找出主要原因,并采取合理对策,如果第一项原因分类依靠现有条件很难解决或者花费很大,可以避开第一项从第二项着手。

5、标准的帕累托图,图上都会注明:“×年×月×日”,代表此图的数据周期。“n=34912”代表反馈柱图的总订单,且标明“制作人”等信息,主要目的是便于数据反查,追溯历史。

帕累托图使用场景:

主要应用于常见的需求分析、产品缺陷原因分析、问题原因分析等

从帕累托图上可以挖掘以下内容:

①     从整体上出现了哪些原因(口碑,质量,渠道,营销等);

②     因素的重要性的大小次序;

③     各类型因素在全局中占据比例;

④     如果减少某一类因素,对全局会带来什么程度的效果;

⑤     通过采取措施、进行改善,各类目的因素有了什么变化,或取得了哪些效果。

(注:2018.11.26,Excel常见分析大小坑总结,有用就给个小心心哟,后续持续更新ing)

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