大家一定在网上听到过下面这样的现象：

世界上80%的资源被20%的人消耗了；美国20%的人垄断了全国80%的财富；一个企业20%的资源投入产生了80%的效益……

其实这些现象的背后都存在着一个定理——二八法则（20/80定理）。所谓的二八法则就是说，在任何群体当中，较少的重要因子带来了绝大多数的影响，较多的不重要因子带来了很小的影响。

而帕累托模型即是以二八法则为基础原理构建出的商品分析模型，这个模型最大的好处是可以对商品或者产品进行分类，按照投入产出比的优先次序原则，将自己的资源尽量投入到头部产品当中，以期产生最大的效益！

什么帕累托模型？

帕累托模型又叫做，ABC 分类法全称应为 ABC 分类库存控制法，又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、ABC 管理法，平常也称之为「80 对 20」规则。

其核心思想就是少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。

如何制作帕累托模型？

下面我利用商品数据，在FineBI中制作了一份帕累托分析报告，在报告里可以查看各品牌商品销售额及对应的销售额累计占比。

根据 ABC 分析法，将品牌商品按销售量降序排列，依次分成销售额占比为 80% ，10%，10% 对应 A 类， B 类， C 类三类品牌，用不同颜色的柱形图展示出来，如下图所示：

（模板可以在文末获取！）

1、实现思路

这里我仍以数据分析工具FineBI为例，介绍一下制作帕累托模型的思路：

实现 ABC 占比划分的关键是求出「累计占比」指标，再根据累计占比指标进行划分。本文介绍了两种方法求累计占比。

2、创建自助数据集

打开FineBI，然后在“数据准备”下选择“零售行业”添加“自助数据集”，如下图所示：

从“零售行业”业务包中选择“品牌描述”和“销售额”等字段，创建自助数据集“帕累托数据”，如下图所示：

3、创建可视化组件

直接点击右上角“创建组件”，点击确定，如下图所示：

4、添加累计占比指标

点击「+」添加计算指标，命名为「累计占比」，输入公式 ACC_SUM(SUM_AGG(销售额)/TOTAL(SUM_AGG(销售额),0,”sum”))，点击「确定」，公式说明如下表所示：

除此以外，先算累计销售额再求占比也能实现效果，公式如下：

将待分析区域字段拖入对应横纵轴，选择“自定义图表”，并设置“销售额”为柱形图，“累计占比”为折线图，如下图所示：

5、设置值轴

对“累计销售额占比”字段设置值轴，如下图所示：

共用轴旋转“右值轴”，勾选“轴刻度自定义”，设置“最大值”、“最小值”，如下图所示：

6、排序

将“品牌描述”根据“销售额”进行“降序”排列，如下图所示：

7、添加「 ABC 划分」指标

添加计算指标，命名为“ ABC 分类”，输入公式 IF(累计占比<0.8,1,IF(累计占比>0.9,3,2)) ，其中 1 代表 A 类商品，2 代表 B 类商品，3 代表 C 类商品，如下图所示：

如果是进行二八分析，步骤与 ABC 分析大致相同，仅需在此处修改公式，并按不同颜色进行分类，就能得出分析结果。公式可修改为 IF(累计占比<0.8,1,2)，分析贡献了 80% 的「销售额」的少数品牌，并划分为 A 类，对应公式返回值 1，其余代表 B 类对应值为 2 。

按颜色划分不同种类的「品牌描述」，将「 ABC 划分」字段拖入「图形属性>销售额」下的「颜色框」，渐变区间选择「自定义」。

根据划分的种类选择颜色区间个数，由于划分了三类商品，因此区间个数选择「3」并设置对应的颜色，如下图所示：

8、设置警戒线

对帕累托图设置警戒线如下图所示：

同时可以设置动态帕累托图，增加过滤组件和其他需要的组件类型。

9、结论分析

创建仪表板得出以下结论：