帕累托分析法是指定决策的统计方法，包含按降序排序的列和表示累积总百分比的线条。 突出显示一组数据中的最大因素，被视为七大基本质量控制工具之一，因为可用于轻松查看最常见的问题，出至关重要的极少数与微不足道的大多数等。
一般地，是将曲线的累计频率分为三级，与之相对应的因素分为三类：
A类因素，发生频率为90%～100%，是主要影响因素。
B类因素，发生频率为70%～90%，是次要影响因素。
C类因素，发生频率为70%以下，是一般影响因素。
这种方法有利于人们找出主次矛盾，有针对性地采取措施，提高效率减少成本。
如何制作帕累托分析并应用到实际工作中？
帕累托分析法是制定决策的统计方法，将导致某种结果的各种可能原因按照其数量之大小倒序排列，横座标为原因，纵座标为结果数量或累积百分比，分析出主要原因供决策者做为参考，用于从众多任务中选择有限数量的任务以取得显著的整体效果。
在了解如何制作帕累托分析后，我们怎么把帕累托分析运用到实际工作中呢？假如我们要对某百货公司中在售的商品作帕累托分析，分析在所有在售的商品中，有哪些商品占销售总额的70%；哪些商品占销售总额的20%；以及还有多少商品仅占销售总额的10%。应该如何操作呢？
在星河可视化平台中，只需简单几步，就可以完成一个帕累托分析。首先，我们先设置好帕累托区间分段信息，如前文所述，在这里我们就把区分划分为70%：20%：10%三个区间。
接着，在统计好所有商品的类别和利润后，我们把类别和指标的相关字段拖入字段设置中，这样简单几步即可完成配置。
可以看到，在所有在售商品中，书架、椅子、收纳具、复印机、电话、器具这几种商品加起来就已经占了70%的利润，为主要影响因素。
另外，次要影响因素和一般影响因素也清晰罗列了出来，接下来我们只需要针对这些影响因素进行可视化分析。
在主要主要影响因素中，我们分析主要商品的利润来源地区分布，客群分布情况，以及各商品的销售情况。
可以看到，在利润地区分布中，山东、广东、黑龙江是主要利润来源地区，河北、湖南、吉林、河南、福建等地区为第二梯队。在客群细分中，普通消费者占主要大头，占比为49.06%；其次是公司客户，占比33.31%，而小型企业是占比最小的，为17.81%。在各商品销售情况中，1、2、11月的销售利润是明显低于其他月份。另外，可以看到，尽管是在利润占比70%的商品中，也是有会出现亏损的情况。
在次要影响因素中，我们可以看到，主要消费者群体还是以消费者为主；而在利润地区分布中，除了山东、广东、黑龙江外，河南也成为主要利润来源；有意思的是在销售日历热力图中我们可以看到，商品销售在周末中销售情况比较理想，而在周内则不然。
最后，在一般影响因素中，我们也能得到和次要影响因素的结论。综上所述，我们建议该百货公司：
1.针对山东、广东、黑龙江地区，应加强售后服务体系以维持并提升该地区客户的销售体验，而对于河北、湖南、吉林、河南等应加大营销力度，以早日进入利润第一梯队；
2.在针对销售客群的服务中，还是应以普通消费者为主。另外可以看到，在每一部分中小型企业的消费占比都是最低的，应加强对中小企业的营销力度，以尽快提高小型企业的占比；
3.在销售日历热力图中可以看到，周末往往是商品销量比较好的日期，因此商家应把重点把握好周末，如可以在周末时举行商品促销活动，在周末时间布置更多的导购员引导消费等；
4.即使是占利润大头的商品中，如器具、复印机、椅子等也会出现亏损的情况。在促销商品时应注意商品折扣力度，以避免出现利润亏损的情况；
5.在盈利占大头的商品中，1、2、11月的销售利润是明显低于其他月份的，可以通过加强促销等手段去改善这些月份的盈利的能力。
最后，我们可以来看看帕累托分析的完整看板。
可见，通过星河可视化平台的分析模式，百货公司物流管理人员通过可视化图表即可查看物流全过程的细致信息，使其能站在线上线下的整体视角下，利用物流数据，指导提升整体物流效能，提高客户服务质量。
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