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EL diagrama de Pareto es un método estadístico que obtiene información sobre características o elementos que son clasificados de menor a mayor relevancia en función del principio de Pareto o ley del 80/20 establece que el 20% de las causas origina el 80% de las consecuencias, el 20% del conjunto de datos es responsable del 80% de los efectos o desenlace de un fenómeno o evento específico. Para efectuar los cálculos usted debe identificar una situación o problema, identificar las causas, obtener y ordenar su frecuencia relativa acumulada y por último graficar los datos para posterior análisis. El siguiente ejemplo es hipotético: Una empresa que se encarga de fabricar y distribuir productos de limpieza ha detectado que su actividad productiva ha mermado la producción y quiere saber cuáles son las causas más frecuentes para establecer controles más efectivos. La empresa identificó las siguientes causas:

The Pareto diagram is a statistical method that obtains information on characteristics or elements that are ranked from least to most relevant according to the Pareto principle that 20% of the causes originate 80% of the consequences, 20% of the data set is responsible for 80% of the effects or outcome of a specific phenomenon or event. To perform the calculations you must identify a situation or problem, identify the causes, obtain and order their cumulative relative frequency and finally plot the data for further analysis. The following example is hypothetical: A company that is in charge of manufacturing and distributing cleaning products has detected that its production activity has decreased production and wants to know what are the most frequent causes to establish more effective controls. The company identified the following causes:

|Defectos|Frecuencia|| |-|-|-| |Empleados llegan tarde|4|| |Cortes de energía eléctrica|15|| |Fallos de equipos|7|| |perdida de herramientas|3|| |Materiales defectuosos|9||

English Table

|Defects|Frequency|| |-|-|-| |Employees are late|4|| |Electric power outages|15|| |Equipment faults|7|| |tool loss|3|| |Defective materials|9||

Una vez identificado los datos-causantes de los problemas-, se procederá a ingresar los datos y ordenarlos usando la librería de pandas y matplotlib.

Once the data-causing problems have been identified, we will proceed to enter the data and sort them using the pandas and matplotlib.

``` data = pd.DataFrame({'deficiencias': [4,15,7,3,9]}) #---->>> numeros de veces que se repite la misma causa(frecuencia) data.index = ['Empleados llegan tarde', 'Fallo de energía eléctrica', 'Fallos de equipos', 'perdida de herramientas', 'Materiales defectuosos'] #---> aqui agregan las causas data = data.sort_values(by='deficiencias',ascending=False) #----->>> ordenamos los datos de mayor a menor frecuencia. print(data) ``` De acuerdo esta parte del código utilizaremos **print** para visualizar la tabla.

According to this part of the code we will use **print** to display the table.

![Pareto 1.png](https://files.peakd.com/file/peakd-hive/pynomiems/23tRveiN8idiVoqKPFoXQXWCJmiGMGDG2ErEHuHNpJvkUL32HXwQLv9cgxCGL4cynh4tS.png)

Para obtener la frecuencia relativa acumulada procederemos a incorporar la siguiente secuencia de códigos y nuevamente emplearemos print para comprobar los resultados. Para obtener la frecuencia relativa acumulada se divide la frecuencia de deficiencias entre la sumatoria total de las deficiencias por el 100%

To obtain the cumulated relative frequency we will proceed to incorporate the following sequence of codes and again use print to check the results. To obtain the cumulative relative frequency, the frequency of deficiencies is divided by the total sum of deficiencies by 100%.


data['frecuencia acumulada'] = data['deficiencias'].cumsum()/data['deficiencias'].sum()*100#--->>>>>> Fórmula para obtener la frecuencia relativa absoluta

Luego de ordenar las causas y de ordenar la frecuencia relativa, finalmente procederá a graficar el diagrama de Pareto.

After sorting the causes and ordering the relative frequency, you will finally proceed to plot the Pareto diagram.


figura, ejex = plt.subplots()
ejex.bar(data.index, data["deficiencias"], color="C2")
eje_x2 = ejex.twinx()
eje_x2.plot(data.index, data["frecuencia acumulada"], color="C5", marker="D", ms=5)

ejex.tick_params(axis="y", colors="C5")
eje_x2.tick_params(axis="y", colors="C5")

plt.show()

De acuerdo al resultado, para recuperar el proceso productivo será necesario revisar el estado de las instalaciones eléctricas para aplicar correctivos necesarios o si no ubicar otro lugar donde la energía eléctrica sea más eficiente, con alguna de esas medidas resolveré aproximadamente el 80% de los problemas del proceso productivo.

According to the result, to recover the productive process it will be necessary to review the state of the electrical installations to apply the necessary corrective measures or else locate another place where the electrical energy is more efficient, with some of these measures I will solve approximately 80% of the problems of the productive process.

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/f/fd/Vilfredo_Pareto_1870s2.jpg_{Vilfredo Pareto(1848-1923) creador del principio 80/20 | Vilfredo Pareto(1848-1923) creator of the 80/20 principle} ---

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Fuentes || Sources

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_{https://economipedia.com/definiciones/diagrama-de-pareto.html} _{https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/quality-and-process-improvement/quality-tools/supporting-topics/pareto-chart-basics/} _{https://www.jmp.com/es_co/statistics-knowledge-portal/exploratory-data-analysis/pareto-chart.html}

--- ## Text translated by DeepL ---

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