Microsoft Excel에서 파레토 차트 및 분석을 사용하는 방법

판매 목표를 달성하는 데 필요한 영업 사원을 예측할 때 이전 예에서 Excel의 회귀를 사용했습니다. 회귀 분석을 사용하여 판매 목표를 달성하려면 특정 수의 판매원이 필요하다는 것을 발견했습니다. 하지만 그 모든 인력을 고용 한 후에도 여전히 목표를 달성하지 못했습니다. 이유가 무엇입니까? 범인은 누구입니까?

그 범인이나 범인을 알아낼 것입니다. 나중에 수행 할 작업을 결정할 수 있습니다.

파레토 분석이란 무엇입니까?

파레토 분석에서는 귀하의 80 % 문제가 요인의 20 %에 의해 발생한다고 말합니다. 또는 20 %에 대해서만 작업한다고 말할 수 있습니다. 문제의 80 %를 해결할 수있는 경우가 많습니다. 흥미 롭죠?이 방법은 80/20 규칙으로도 유명합니다. 발명가 인 Vilfredo Pareto의 이름을 따서 명명되었습니다.

시나리오

직원을 고용하고 청량 음료의 판매량이 증가 할 것으로 기대했지만 실망했습니다. 실제로 실망했지만 사업을 그만 둘 기분이 아닙니다. 당신은 파이터입니다. 문제를 추적하기로 결정했습니다. 설문 조사를 실시하셨습니다.

대중에게 다음 질문을하셨습니다.

  1. 청량 음료를 사겠습니까?
  2. 그렇다면, 이유가 무엇입니까?

그렇지 않다면 이유가 무엇입니까?

수호 후 rvey가 완료되면 다음 통계가 표시됩니다.

구매 예정 관찰
253
아니요 247
총계 500

500 명 중 253 명이 예, 청량 음료를 사겠다고 답했고 247 명이 여러 가지 이유로 사지 않겠다고 답했습니다. 우리는 이러한 247 개의 관찰에 초점을 맞출 것입니다.

데이터를 바탕으로 14 가지 주요 이유를 발견했습니다.

이 가능한 고객이 청량 음료를 구매하지 않는 이유는 무엇입니까?

파레토 분석 방법

1 단계 : Excel에서 데이터를 내림차순으로 정렬합니다.

데이터를 정렬하려면 데이터 범위를 선택하고 (전체 셀을 선택하지 않음) ALT, A, S, S를 하나씩 누르십시오 (정렬을위한 단축키). 마우스를 사용하여 데이터 탭에서이를 수행 할 수 있습니다. 하지만 키보드 만 선호합니다.

‘정렬 기준’드롭 다운 메뉴에서 ‘아니요’를 선택합니다. of Observations ‘

‘Sort On ‘드롭 다운 메뉴에서’Values ‘를 선택합니다.

‘Order ‘드롭 다운 메뉴에서’Largest to Smallest ‘를 선택합니다.

좋아요.

이제 테이블이 내림차순으로 정렬됩니다.

2 단계 : 누적 빈도 찾기

p>

이름을 말하는 것보다 찾는 것이 더 쉽습니다. 다음 숫자를 이전 숫자의 합계에 추가합니다.

데이터에서 동일한 작업을하겠습니다. 첫 번째 값은 70이됩니다. 다음 70 + 50은 120입니다. 다음 120 + 45, 즉 165입니다.

마지막 빈도는 총 관측 횟수와 같습니다.

D3 셀에

= C3

그 전에는 숫자가 없으므로 해당 값을 얻습니다.

D4 셀에

= D3 + C4

를 입력합니다.

D5 셀에

= D4 + C5를 작성합니다. 모든 관찰에 대해이 작업을 수행합니다.

결과 :

3 단계 : Cumulative %를 찾습니다. 이것도 간단합니다. 누적 빈도를 다음과 같이 나누면됩니다. 총 관측 수입니다.

E4 셀에

= D3 / $ C $ 17

여기에 C17을 잠갔습니다. 총 관측 수이며 아래 셀의 수식을 복사하는 동안 변경하지 않기를 바랍니다.

마지막으로, 당신은 이런 테이블을 가질 것입니다 .

4 단계. 이유에 코드 이름 지정 (선택 사항).

이제 이러한 긴 이유는 차트에서 좋지 않게 보일 수 있으므로 이유에 코드 이름을 지정합니다.

5 단계 : 차트 플로팅 :

Excel 2016의 파레토 차트 :

Excel 2016에서 파레토 다이어그램을 그리려는 경우. Excel 2016에서는 위의 모든 절차를 수행 할 필요가 없습니다. 정렬되지 않은 데이터를 선택하고

삽입-> 추천 차트-> 모든 차트-

히스토그램-> 파레토 차트

준비되었습니다.

Excel 2013 및 Excel 2010 및 이전 버전의 파레토 차트

예를 들어 파레토 차트를 그려 봅시다

데이터 선택 누적 %에 대한 이유 코드에서.

삽입으로 이동-> 줄-> 마커가있는 줄

다음과 같은 차트가 생성됩니다. 이것은 우리가 원하는 것이 아닙니다. 그럼 수정하겠습니다.

5 단계. 필요하지 않은 데이터를 제거합니다.

여기 No. of Observations 및 Cumulative % 만 필요하므로이 차트에서 누적 빈도를 제거해야합니다.

차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 “데이터 선택”을 클릭합니다.

“데이터 소스 선택”창이 표시됩니다.

‘누적 빈도’를 선택하고 제거 버튼을 클릭합니다. 이제 이것이 여러분이 가지고있는 것입니다.

여전히 우리가 원하는대로 보이지 않습니다.

6 단계. Cumulative %를 보조 축으로 만듭니다.

Cumulative % 라인을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. Format Data Series 옵션을 클릭하면 창이 열립니다.

Secondary Axis 라디오 버튼을 선택하고 닫습니다.

이제이 차트가 있습니다. “관측 수”선 그래프를 막대 그래프로 변환합니다.

7 단계. 관측 횟수를 막대 그래프로 변경합니다.

‘관찰 수’를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 ‘시리즈 차트 유형 변경’옵션을 클릭합니다.

“Clustered Column”을 선택하고 “OK”버튼을 누르십시오.

이제 우리가 원했던 것입니다. 이것은 고전적인 파레토 차트입니다.

8 단계 : 데이터 레이블 추가

누적 % 선을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다. “데이터 레이블 추가”를 클릭합니다.

완료되었습니다. 이것이 우리 데이터에 대한 Pareto Graph입니다.

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이 차트에서 67 %의 문제가 Res 1, Res 2 및 Res 3에 기인한다고 말할 수 있습니다. 그리고 그들은 제품에 대해 모르고 겨울에는 술을 마시지 않는 사람들입니다. 지역에서 사용할 수 없습니다.

따라서이 세 가지 문제를 제거 할 수 있다면 고객의 67 %를 회복하게됩니다.

이 세션에서는 파레토 분석을 쉽게 수행하는 방법을 배웠습니다. . 각각의 모든 것을 예제로 설명하려고 노력했습니다. 도움이 되었기를 바랍니다. 질문을 놓친 경우 댓글 섹션에 자유롭게 질문하십시오. 저는 여기에서 매우 활동적입니다.

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