Identifique fatores principais com um grafico de Pareto
6.7.17
Identifique fatores principais com um grafico de Pareto
Atualizado 2020-09-09Leitura 1 min
Para causas de defeito ou categorias de atendimento, o grafico de Pareto e a forma classica de mostrar contribuicao acumulada. Barras e linha acumulada deixam claro o ponto 80/20.
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.tickerimportFuncFormattercategories=["Configuracao incorreta","Operacao desconhecida","Bug","Duvida de especificacao","Erro de integracao","Outros"]counts=np.array([120,95,70,45,30,18])sorted_idx=np.argsort(counts)[::-1]counts=counts[sorted_idx]categories=[categories[i]foriinsorted_idx]cumulative=counts.cumsum()/counts.sum()fig,ax1=plt.subplots(figsize=(6.4,4))ax1.bar(categories,counts,color="#38bdf8")ax1.set_ylabel("Quantidade")ax1.set_title("Analise de Pareto das categorias de contato")ax1.grid(axis="y",alpha=0.2)ax2=ax1.twinx()ax2.plot(categories,cumulative,color="#ef4444",marker="o")ax2.set_ylabel("Proporcao acumulada")ax2.set_ylim(0,1.05)ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambdax,_:f"{x:.0%}"))threshold=np.argmax(cumulative>=0.8)ax2.axhline(0.8,color="#475569",linestyle="--",linewidth=1)ax1.axvline(threshold+0.5,color="#475569",linestyle=":",linewidth=1)fig.tight_layout()plt.show()