各种复杂现象的背后，其实都是受关键的少数因素和普通的大多数因素所影响，把主要精力放在关键的少数因素上，就能达到事半功倍的效果。
这就是大家常说的二八原则，也称为帕累托原则，最早是由意大利经济学家 V.Pareto 提出的，他在研究个人收入的分布状态时，发现少数人的收入占全部人收入的大部分，而多数人的收入却只占一小部分，他将这一关系用图表展示出来，就是著名的帕累托图。
帕累托图可以轻松体现并分析出一个现象的关键影响因素，现在广泛应用于各类商业和社会活动中。用帕累托图进行分析也成为帕累托分析，或者ABC分析，下面就来看一下在 PowerBI 中如何制作帕累托图。
01 | 数据准备
依然使用上一篇文章的数据，假设A公司经营9种产品，每种产品贡献的利润如下：
先计算每种产品利润的占比，新建度量值，
利润额 = SUM('产品'[利润])
占比 = DIVIDE([利润额],CALCULATE([利润额],ALL('产品')))
然后可以在矩阵表中看到每一种产品的利润占比已经计算出来，
02 | 计算累计百分比
计算累计百分比是最关键的一步，不过有了上篇文章关于累计求和的铺垫，计算累计占比也很简单，我们使用var定义变量来创建[累计占比]的度量值，
累计占比 =
var cur_rate=[占比]
return CALCULATE([占比],FILTER(ALL('产品'),[占比]>=cur_rate))
把[累计占比]拖入到矩阵中，
至此初步的数据的处理已经完成，下面来看看如何生成帕累托图。
03 | 创建帕累托图
可视化对象中并没有一个图被称为帕累托图，但是帕累托图实际上就是一个折线图和柱形图的组合，因此使用默认的可视化对象，折现和堆积柱形图或者折现和簇状柱形图都可以，
把[产品类别]作为共享轴,[利润]作为列值并按降序排列，[累计占比]作为行值，一个简单的帕累托图就出来了，
此图并没有什么特别之处，只是一个降序排列的柱形图和一个升序排列的百分比折线图而已。
可是通过这个简单的帕累托图可以直观的看出，前3个产品的贡献占比就约为80%，它们就是要找的核心产品，应重点对待，而其他产品的累计贡献却只有20%左右，在资源有限的情况下，就不应该花费太多精力放在这些产品上面。
上面的数据比较简单，好像一眼就能看哪些产品是主要因素，可是如果是成千上万个产品呢，并且企业的运营也不只是看产品的利润分析，还有销售分析、库存分析、应收账款分析，以及各个分子公司的情况分析等等，并且数据一直在随着时间而变化，在这种情况下，想快速找出哪些是关键的少数就没有那么简单了。
本文是制作一个静态的帕累托图，如果进行多维度的分析，一个动态的帕累托图就很有必要，这在PowerBI中也并不难实现。
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