我们经常提起的帕累托分析法，实际上是从维弗雷多·帕累托人名得来的，其最主要的原理就是我们熟知的28法则，其主要思想是在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的
其中有2个关键指标，一个是绝对值的排序，另外一个就是累计百分比。如图所示。
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可以看到图中有2个指标，一个是销售收入指标，另外一个是累计占比指标，在Power BI中所使用的视觉对象为组合图，也就是柱状图和线形图的组合。如果对应表格数据，则是如下图所示。
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表格还是比较简单的吧，销售收入这种是基础度量，基本上都会，那就聊下累计城市分类占比的计算吧。
要计算这个累计指标，首先得计算分占的百分比，通常通过公式
DIVIDE([销售收入],CALCULATE([销售收入],all('城市分类表')))
公式也相对简单，也就是求当前销售收入除以总的销售收入。
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然后就是计算累计收入占比的公式了，此时可以借鉴使用var变量命令来进行计算。
累计城市分类占比=
var x=[城市分类收入占比]
return
CALCULATE([城市分类收入占比],
filter(all('城市属性'),
[城市分类收入占比]>=x
)
)
备注：这里需要注意的就是，在使用比较符计算的时候，因为是降序排列，所以用的是>=的比值。
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这样就完成了数据值的计算，最后只需要把所对应的度量值放入到对应的视觉对象中即可，最终完成效果图。
