ABC帕累托分析

实现效果

在仪表板中，以销售数据表为例，分析销售数量和供应商之间的关系。按照ABC分析步骤实现，效果如下：

分析结论：

分类	供应商	销售额占比
A类	Adventure Works、Wide World importers	80%
B类	Contoso, Ltd	10%
C类	Southridge Video、Northwind Traders	10%

通过组合图展示供应商和销售额的关系。按照如下方式分类：

0 -80%A类
80-90% B类
90 -100% C类

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ABC帕累托分析示例.zip

下载资源包，然后将其导入系统，可以看到具体的设计细节，方便您参考学习。

模型定义

帕累托法则(Pareto principle )以意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托的名字命名。帕累托于1906年提出了著名的关于意大利社会财富分配的研究结论：20％的人口掌握了80％的社会财富。这个结论对大多数国家的社会财富分配情况都成立。因此，该法则又被称为80/20法则。

80/20法则不仅在经济学、管理学领域应用广泛，它对我们的自身发展也有重要的现实意义：学会避免将时间和精力花费在琐事上，要学会抓主要矛盾。

例如：当一家公司发现自己的利润的80%来自于20%的顾客时，就该努力和20%的顾客进行扩展合作，这样做比把注意力分散在所有顾客容易。再者，如果公司的80%的利润都来自20%的产品，那么这家公司应该全力销售那些高利润的产品。

实现分析

ABC分析是一种库存分类方法，将项目划分为A、B、C三类：A类为最重要的项目，C类为最不重要的项目。

分类	描述	累计比率
A 类物品非常重要	数量占比少，价值占比大	0% - 80%
B 类物品比较重要	没有A类物品那么重要，介于 A、C 之间	80% - 90%
C 类物品一般重要	数量占比大但价值占比很小	90% - 100%

的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。

注：ABC 分类法与 80/20法则大致相同，都是少数项目贡献了大部分价值。不同之处是ABC分类法将对象分三类，而二八分析则为 A、B 两类，A 类品牌商品占总体的一小部分，贡献了大部分的销售额。

分析步骤：

对于处理的对象，分为两类，一类是可以量化的，一类是不能量化的。对于不能量化的，我们只能根据经验进行判断；对于可以量化的，容易并且科学，例如：

收集数据。
处理数据，计算金额。
按照金额的大小，进行从大到小进行排序并且排列成表格。
计算每一种金额占总金额的比率。
计算累计比率。
分类 (根据累计比率分为A、B、C三类)。
绘制ABC分析图。

以某产品销售量为例，计算累计比率：

产品	销量（百万台）	销售占比	累计销售量	累计占比	分类
产品1	14.1	20.1%	14.1	20.1%	A
产品2	12.1	17.3%	26.2	37.41%	A
产品3	12.0	17.1%	38.2	54.5%	A
产品4	11.3	16.1%	49.5	70.6%	A
产品5	9.0	13%	58.5	83.6%	B
其他	11.5	16.4%	70	100%	C
总计	70

（注：其他是除了上述5个产品外的所有产品，其他所有产品相加所占总销量的16.4%）

上表拿到数据后，首先按照销量的大小进行降序排列，计算每种销量占总销量的占比，计算累计比率。

根据分析，将0 - 80%的产品分为 A类,80% - 90%的产品分为 B类， 90% - 100%的产品分为 C类。

ABC分析图：

在ABC分析图中，它有两个纵坐标，一个横坐标，一个柱状图和一条曲线；左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率，以百分数表示；横坐标表示分类因素，按照影响大小从左往右进行排列；曲线表示影响因素的百分比数，一般分为三级，与之对应分为三类。

实现思路：

以销售数据表为例，分析销售数量和供应商之间的关系。实现ABC分析的关键就是需要求出累计占比的指标，然后根据其占比进行分类，按照ABC分析步骤实现。

数据处理

使用分析表达式创建：

1. 度量值销售金额 SalesAmount。

SumX('Sales','Sales'[UnitPrice]*'Sales'[SalesQuantity])

2. 度量值销售总数：SalesTotal

SumX(
    All('Sales'),
    'Sales'[UnitPrice]*'Sales'[SalesQuantity]
)

3. 度量值累计销售额：CumulativeSales

SUMW(
        SUMMARIZE(
            SELECTATTRIBUTES('Sales', 'Sales'[Vendor]),
            'Sales'[Vendor],
            "VendorCumulative", 'Sales'[SalesAmount]),
        [VendorCumulative],
        OrderBy([VendorCumulative] Desc)
)

4. 度量值累计百分比：CumulativeSalesPercentage

Divide('Sales'[CumulativeSales], 'Sales'[SalesTotal])

5. 计算列： CumulativeSalesCol

Calculate(
   SUMW(
        SUMMARIZE(
            SELECTATTRIBUTES('Sales', 'Sales'[Vendor]),
            'Sales'[Vendor],
            "VendorCumulative", SumX('Sales', 'Sales'[UnitPrice]*'Sales'[SalesQuantity])),
        [VendorCumulative],
        OrderBy([VendorCumulative] Desc)
  ),
  Values('Sales'[Vendor])
)

6. 计算列：SalesAmountTotal

SumX('Sales','Sales'[UnitPrice]*'Sales'[SalesQuantity])

7. 计算列 SalesABC：小于0.8为A类，0.8-0.9为B类，0.9-1为C类

var cumulative = 'Sales'[CumulativeSalesCol]

var total = 'Sales'[SalesAmountTotal]

var percentage = cumulative / total

return If(percentage < 0.8, "A", If (percentage < 0.9, "B", "C"))

可视化

在仪表板中通过组合图绘制 ABC 分析图：

根据供应商进行分类，左值轴绑定 SalesAmount，右值轴绑定 CumulativePercentage：

添加排序，按照 SalesAmount 的降序进行排列：

添加参考线，根据需求进行添加：

分析图效果：