帕累托最优⽣活例⼦_最实⽤的数据分析模型——帕累托，⼿
把⼿教你制作！
很多⼈都知道⼆⼋定理，20%的⼈掌握着80%的财富。源出处是80/20帕累托法则，很有名的ABC分类法可以说是该法则的衍⽣。核⼼⽬的是把握关键，分清主次。
⽐如⼀共有100件商品，10件商品占销售总额的70%，20件商品占销售总额的20%，还有70件商品仅占销售总额的10%。
于是你可以按照70%，20%，10%的销售额⽐重把产品分为ABC三类，然后把重点的管理资源放在A，把较少的资源分配给C或者砍掉部分C商品，以达到资源管理的最优状态。
excel除法函数百分比
⽐如下图实例。其中柱状图为销售额，折线图为累计销售额占⽐，可以看到所有商品的销售额累计占⽐之和就是100%，⽽颜⾊则按照累计销售额占⽐，10%，20%，70%来进⾏区分。
1879年，⾃伟⼤的帕累托创造了该法则后，该⽅法不断地应⽤在管理的各个⽅⾯，从库存管理、质量管理、销售管理甚⾄到社会分析，成为企业提⾼效益的普遍管理⽅法。只不过在没有计算器的年代，⼈民众应该是⽤纸笔按照下⾯的步骤来计算的。
然⽽现在Excel就能直接⽣成帕累托分析图。
但帕累托分析的深层意义远不是对两个维度数据⽣成⼀张图那么简单。实际情况是，要分析的维度远⽐想想复杂的多。
⽐如我们想快速的做出2019年1/2/3⽉，北京/杭州/上海地区，⼯具、⾐物、饮品类别商品的业务员销售额帕累托图，并且知道ABC级销售员都是谁？C级销售员的占⽐每个⽉是上升了还是下降？
仅仅是刚刚提到的这⼏个时间、地点、商品种类维度，就可以组合出27种不同的可能，难道我们要像上⾯填表的⽅法重复制作27遍？
那该怎么解决这个问题呢？
解决这种问题，需要的是动态ABC分析，⽽不是基于某⼀张静态表来计算。⽐如达到下图的效果，点击不同选项就可以快速得到分析结果。
这个就是dashboard，可以基于⼀张可视化报告，做动态的分析。
所以本⽂就基于这样⼀张表，来⼿把⼿教⼤家如何制作。使⽤的⼯具是FineBI。
我们⾸先从数据源开始上⼿，这是张销售明细表，其中包含每⼀笔销售订单的地区信息、商品的类别
信息。
⾸先基于该表，我们使⽤FineBI中的计算指标功能，进⾏数据的处理加⼯分析。先可以简单地写⼀个计算指标，求销售⾦额合计，将销售额按照商品进⾏汇总。
使⽤聚合函数-SUM_AGG，该函数可以保证当维度发⽣变化时，汇总数据的维度也跟着变化。⽐如当前端的维度为省份时，使⽤
SUM_AGG函数计算出的总额就是按照省份汇总的销售总额。当维度为城市时，计算结果会⾃动切换为按照城市汇总的销售总额，再也不需要⼿动调整了，⼀切都是这么轻松~
有了计算指标你可以尝试着去构造⼀张ABC模样的表。把【商品名称】字段拖动到横轴，【销售总额】拖动纵轴，再按照由⼤到⼩降序排列。
接下来是最核⼼的部分，求累计销售额，它的计算公式是：
这个公式是怎样⼯作的呢？那就是ACC_SUM公式，这个公式的含义为，把按照维度汇总过的销售总额从上⾄下累加，这样就求出了累计销售额。0代表所有值累计，1代表组内值累计。
计算结果如图：
如果你理解了这条公式，恭喜你已经掌握了该模板最困难的部分。接下来要做的就是使⽤TOTAL函数计算出所有维度相加的销售总额，之后使⽤⼀个简单的除法，算出每个商品的累计销售额占⽐，之后将他们累加。
之后想要做ABC分类其实就是基于不同的累计⾦额百分⽐70%,20%,10%做判断区分。⽐如写⼀个计算指标ABC。
我们使⽤本地⼩⽩菜为例⼦，这⾥的IF函数将根据累计销售额占⽐进⾏判断，它的累计⾦额百分⽐是61.99%，满⾜<=70%的条件，所以该函数将返回1（即A）。
B和C也会同样按照此判断条件进⾏分类
⾄此，把建⽴好的度量值拖动到纵轴中即可制成ABC分类表。
最后，制作⼀张帕累托分析图，它其实就是⼀张折线与柱形图。只再利⽤指标的排序功能按照销售额由⼤到⼩降序排列。
动态帕累托
直到现在，都和使⽤Excel制作的没什么区别，只是⼀张静态的帕累托图，下⾯我们就来讲解⼀下实现按照不同维度过滤的动态帕累托图，实现多维度的帕累托分析~
添加⽂本下来过滤组件，可以将城市、省份、商品类别等维度拖⼊组件，实现不同维度的过滤操作。
在此基础上，还可以制作时间、树过滤、滑块过滤等不同的组件，全⽅位满⾜分析需求
⾄于求商品个数和占⽐，以及添加其他各种图表来展现分析结果，使⽤FineBI都可以⾮常轻松的实现，我不在这⾥做特别说明了，⼤家⾃⾏探究！
最后，附上⼯具和源数据供⼤家学习：
FineBI 下载：www.finebi
FineBI 下载：
源数据：
提取码: 4zp6

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