数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

文章图片

数据库|搭建10分钟,解决90%问题!帕累托分析模型为何这么强?

昨晚陪老婆看八卦 , 看到一张海报 , 上面写了“爱的二八定律”六个字 。 我这数字敏感度就来了呀 , 二八定律居然管得这么宽了吗?连爱情都能指点一二 。

那我们今天就来聊聊二八定律(帕累托分析) , 从一开始20%的人口掌握80%的社会财富 , 到后来20%的客户带来80%的企业利润 , 二八定律可以解决的问题逐步扩展到了时间管理问题、重点客户问题、财富分配问题、资源分配问题、核心产品问题、关键人才问题、核心利润问题、个人幸福问题等 。
但最核心的内容是没有变的:任何一组东西中 , 能带来较大影响的往往只占一小部分 , 而剩下的尽管是多数 , 却是次要的 。

那究竟什么是帕累托分析呢?帕累托分析法又叫ABC分类法 , 也叫主次因素分析法 。 它是根据事物在技术、经济方面的特征进行分类 , 从而进行不同的管理动作 , 期望获得更多回报 。

怎么做帕累托分析呢?我今天就借助FineBI , 用商品销售的例子讲一讲做帕累托分析的流程 , 希望大家看完也都能做出来 。
(工具在文末附有下载方式)

梳理的思路图:

第一步:准备数据 。因为是商品销量分析 , 所以我这边选择的字段是品类描述和销售额 , 大家可以按照自己的分析需求准备数据 。 如果手头没有数据 , 但又想做一些模型练习 , 这个软件本身就有很多数据包 , 可以拿来用 。


第二步:创建组件 , 添加累计占比指标 。帕累托分析最重要的指标就是累计占比 , 那这一步大家就需要把这个累计占比指标计算好 , 便于后面使用 。 不知道公式的朋友们可以直接看下面的示意图 。


将指标字段拖入相应的地方 , 在选择图表类型的时候 , 销售额可以选择“柱形图” , 而累计占比则选择“折线图” 。

第三步:设置值轴这一步主要是给累计销售占比的右坐标轴设置一个范围 , 便于更清晰地找到20%的那一小部分 。


第四步:排序将品牌描述按照销售额从大到小排序 , 有的人认为这一步多此一举 , 但排序本就体现了一种分析思想 , 而且排序之后会让图表更美观、清晰 。

第五步:添加ABC划分标准我用的是ABC法则 , 所以是分为三类 , 其中 1 代表 A 类商品 , 2 代表 B 类商品 , 3 代表 C 类商品 。


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<0.812) , 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。

将ABC划分字段拖到颜色里面 , 选择3个区间的渐变颜色 。 (如果你只分为两类 , 那选两种颜色就行了 。 )

第六步:设置警戒线警戒线也就是80%和90%累计占比值所在水平(如果是二八分析 , 则是80%占比值所在位置) , 根据刚才的颜色分类选择相应的警戒线颜色 。 这样 , ABC分析图表就做完了!

分析结果展示我们根据分析图表 , 便能轻而易举对商品进行合理分类了 。 这样之后 , 根据不同分类的产品去指定不同的销售策略 , 销售额增加几乎是板上钉钉的事了 。