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帕累托分析,又称柏拉图分析、巴雷托分析、ABC分析、主次因分析、分类管理等,平常我们也称之为80/20分析,是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托首创的,核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次,识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素,在多个领域内(比如库存管理、质量管理、销售管理等)被普遍应用。
帕累托分析对应的帕累托图,又称排列图,是在柱线组合图中直观地展示分析维度的数量分布和累计占比。
解决方案
利用PowerBI的可视化、互动性,可以轻松地做出动态帕累托分析。动态体现在:
1 可筛选指定范围的数据;
2 可切换分析维度;
3 可预设ABC的占比。
思路是给一个动态的可切换维度的VAR过程表配上累计占比,然后在这个表的基础上生成一系列的度量值。涉及到的PowerBI技巧主要有:
1 使用WINDOW函数计算累计占比;
2 使用SWITCH函数生成动态度量值;
3 使用SUMX函数嵌套求和;
4 颜色度量值用于条件格式;
5 字段参数及数值范围参数。
举例
基于以下模型数据,做一个可是切换客户和产品的帕累托分析,ABC分类的区隔值可以手动设置。
模型
主要度量值如下,其余基础和相似度量值省略。
按客户的累计占比:
Accumulated_Sales_Con%_Customer =
VAR _vt_SalesCon = SUMMARIZE(ALLSELECTED('Dim_Customer'),Dim_Customer[客户],"Sales_Con%",[Sales_Con%_Customer])
VAR _vt_SalesCon_Filtered = WINDOW(1,ABS,0,REL,_vt_SalesCon,ORDERBY([Sales_Con%],DESC,[客户],ASC))
RETURN SUMX(_vt_SalesCon_Filtered,[Sales_Con%])
可切换客户和产品的动态累计占比:
Accumulated_Sales_Con%_Dynamic =
SWITCH(MAX('维度'[维度]),
"客户", [Accumulated_Sales_Con%_Customer],
"产品", [Accumulated_Sales_Con%_Product]
)
对客户进行ABC分类:
Level_Customer =
IF(ISINSCOPE(Dim_Customer[客户]),
SWITCH(TRUE(),
[Accumulated_Sales_Con%_Customer]<=[A类占比预设 Value], "A",
[Accumulated_Sales_Con%_Customer]<=[A类占比预设 Value]+[B类占比预设 Value], "B",
"C"
)
)
与分类维度表对应的客户销量:
Sales_Level_Customer =
SUMX(VALUES(Dim_Level[分类]),
CALCULATE(
SUMX(VALUES('Dim_Level'[分类]),
CALCULATE([Sales],FILTER(VALUES(Dim_Customer[客户]),[Level_Customer]=SELECTEDVALUE(Dim_Level[分类])))
)
)
)
与分类维度表对应的客户最小销量:
Sales_Min_Customer =
MINX(
FILTER(VALUES('Dim_Customer'[客户]),[Level_Customer]=SELECTEDVALUE(Dim_Level[分类])),
[Sales]
)
用于条件格式的颜色度量值:
Color_ABC =
SWITCH(TRUE(),
[Accumulated_Sales_Con%_Dynamic]<=[A类占比预设 Value], "Green",
[Accumulated_Sales_Con%_Dynamic]<=[A类占比预设 Value]+[B类占比预设 Value], "Orange",
"Dark Grey"
)
STEP 1 点击菜单栏建模下的参数,选择字段,新建一个切换客户和产品维度的字段参数。
STEP 2 点击菜单栏建模下的参数,选择数值范围,新建3个ABC分类的百分比参数。以A类为例。
STEP 3 在画布中添加柱线组合图并拖入字段。
STEP 4 在格式窗格中,点击列下面颜色的fx按钮设置条件格式。其他格式按需设置。
选择2023年3月,按照客户维度,预设A类占比70%、B类占比20%、C类10%,可以得出68.8%的销量(212/308)来自50家客户中占比24%的12家A类客户,这些A类客户中,最小的销量10,最大的销量29,并能导出已经完成分类的客户明细,以便进行下一步决策和行动。
切换为2024年的产品维度,如下:
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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