第4章 次數分析與直方圖

I. 次數分析 (Frequency Distribution)

  • 什麼是次數分析？：統計相同數值或特定範圍內數據出現次數的分析手法。

  • 次數 (Frequency)：包含在特定數值或範圍內的數據個數。

  • 階級 (Class)：為了將數據分類而劃分的數值範圍，也稱為「級」。

  • 級間：階級的寬度（間隔）。

  • 階級設定：在最大值與最小值之間設定，通常為了便於比較，會採用等間隔劃分。

通常此間隔會採如下等間隔：

表1 顯示了一般的間隔為 10 的次數分佈表。

II. 對數次數分析

雖然等間隔很常見，但也有一種採用對數尺度間隔的次數分析表，稱為「對數次數分析表」。一般的對數次數分佈表間隔如下：

  • 小口數據的重要性：在 EIQ 分析中，「1~10」的小量範圍極其重要，特別是「次數 1」（僅 1 次訂單或 1 個出貨）具有重大意義。

  • 採用對數間隔：當出貨量達到 10 或 100 以上的大數值時，10~20% 的誤差對規劃影響不大。因此，採用「對數間隔」（逐漸加寬間隔）比等間隔更具合理性。

  • 1~10 的劃分：針對 1 到 10 這一重要的物量區間，採用以 1 為單位的詳細間隔（1, 2, 3...）。

  • 「次數 0」的應用：透過掌握完全沒有出貨的品項，可以確認庫存中「呆滯品（不動商品）」的數量。

  • EIQ 分析的標準：在 EIQ 分析中提到「次數分析」時，通常是指使用這種對數間隔的分析，並以「範圍」一詞取代「間隔」。

III. 直方圖 (Histogram)

將次數分佈表的次數以圖形表示，稱為直方圖。將圖表與次數對應製作，可使表格更易於閱讀。表3 顯示了在次數分佈表中附加直方圖的範例。

IV. 累積次數與相對次數

各次數的總和稱為 累積次數。將次數及累積次數除以總次數所得的數值，分別稱為 相對次數 與 累積相對次數。

V. EIQ 分析中使用的次數分析

EIQ 分析使用五種對數次數分佈表與直方圖，以掌握各指標集中在哪些數值範圍（階級）。

1. 分析優先順位

  • EN・IK 優先：在系統規劃中，EN（訂單品項數） 與 IK（出貨頻率） 的次數分析特別有效，因此建議從這些指標開始分析。

2. 各指標的角色

  • EQ 次數分佈（客戶別訂購量）：顯示各客戶每次訂購量分佈在哪些範圍。

  • EN 次數分佈（客戶別訂購品項數）：顯示各客戶每次訂購品項數（Hit 數）的分佈範圍。

  • IQ 次數分佈（品目別出貨量）：顯示各商品出貨量分佈在哪些範圍。

  • IK 次數分佈（品目別出貨頻率）：顯示各商品出貨頻率（訂單重疊程度）的分佈範圍。

  • Q 次數分佈（明細別訂購量）：顯示單據每一行（各客戶對各商品的個別明細）訂購量的分佈範圍。

VI. 次數分佈表與直方圖

  • 構成：針對總數據量（樣本數）28 筆進行分析的範例。

  • 次數與比例：同時列出各數值範圍內的具體 數據量（次數） 以及相對於整體的 構成比（次數 %）。

  • 視覺化：將與數值數據對應的 直方圖 橫向排列，便於一眼掌握數據偏差與主要物量區間。

表1: 次數分析表範例（間隔 = 10）