帕累托分析法介绍——九数云

从事7年数据分析工作，从数据分析小白到现在的项目负责人，如果有人问我，做为一名数据分析师最重要的是什么？或许有很多人会回答，最重要的就是掌握SQL、Excel、BI、Python数据分析工具。

工具固然重要，但是，掌握工具只是最基本的要求。相对于数据思维来说，学习工具有较为成熟的学习套路和各类指南，相对简单。而数据思维则需要长时间的积累。如果数据分析师只是知道了某些分析方法和统计学知识，却不能在恰当的场景和恰当的时机加以运用以辅助业务方解决问题，那也算不上一名合格的数据分析师。

今天给大家介绍数据分析法中的帕累托分析法。

帕累托分析法，它是基于二八法则而来的，二八法则又被称为帕累托分析法则。

帕累托于1906年提出20%的人口掌握了80%的社会财富的研究结论后，朱兰博士在管理学中采纳了该思想，他认为在任何情况下，事物的主要结果只取决于一小部分因素，并正式提出了帕累托法则。这便是数据分析中的常用方法——二八法则的由来。

帕累托分析法根据事物在技术或经济方面的主要特征，对数据进行分类排队，分清重点和一般，从而实现有区别地确定管理方式。它告诉我们，很多情况下80%的结果由20%的变量产生，因此我们应该主要关注顶端的20%变量。

下面小易就给大家介绍一下帕累托分析法在数据分析中的常见形式。

在数据分析中，帕累托图是运用帕累托分析法也就是二八法则时常用的图表。

在帕累托图中，不同类别的数据根据其频率降序排列，并在同一张图中画出累积百分比图，从而体现出数据的绝大部分存在于很少类别中，极少剩下的数据分散在大部分类别中。

下图便是一幅典型的帕累托图。

帕累托分析法主要将研究对象分为两类，而ABC分析法（Activity Based Classification）则是对帕累托图的应用升级，他们的重点都是抓住主要矛盾，集中力量解决核心问题。

ABC分析法过程与帕累托分析过程相似，首先对频率进行降序排列，然后计算累计百分比，根据分组情况将研究对象分为三类，如：50%的利润由10%的A类客户产生，这类客户为重点客户；30%的利润由10%的B类客户产生，这类客户为次重点客户；20%的利润由80%的C类客户产生，这类客户为非重点客户。

众所周知，数据分析的目的是最终将分析结论应用于业务发展中，为其提供更具价值的建议。

上一篇: 如何用bi在线工具将多个表单拼成一个？——九数云
下一篇: 数据分析师教你必备的excel做数据分析技巧——九数云