用高超的技法使用微软Power BI是一种怎么样的体验( 三 )
在电商这个领域的当中，是特别盛行二八定律的，也就是80%的流量会给到20%的产品，因此不是所有产品都有必要去进行维护，很多基本上破零之后就一直放在那里。
尤其是中小卖家，精力有限，店铺产品数也是有限，所以不需要针对性进行分析。反之，当你所在的团队很强大，经常需要维护数百款产品的时候，就需要有那么一份数据图表，可以及时监控这些贡献率最高的产品都有哪些，以方便我们继续维护还是选择放弃。
不只是产品，换词也是一样的。对于一款产品来说，可能每天的关键词都在发生变化。及时监控这些贡献率较高的关键词也是我们必须学会的一项技能。
正文
在统计学上，分析二八定律往往用的就是帕累托图。什么是帕累托图？百度百科上是这么解释的。
帕累托图（Pareto chart）是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采用的一种图表。以意大利经济学家V.Pareto的名字而命名的。帕累托图又叫排列图、主次图，是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。
简单来说，就是做出这种图之后，可以直接看到80%的这个节点，所涉及到的相关因素都有哪些。最简单的例子，就是店铺流量。
店铺流量取决于单品流量，不同单品流量相加就汇总成店铺流量。那么，店铺整体流量的80%是由哪些产品贡献的，就可以通过这个帕累托图的80%进行确定。
今天，我打算用这个统计学上的概念【帕累托图】，给大家分析一下手淘上【韩版连衣裙】销量排序下产品的销量统计情况。
【用高超的技法使用微软Power BI是一种怎么样的体验】 
这里需要用到我写的数据分析工具箱，【淘宝天猫_无线搜索_查询】这个功能。支持下载所有类目的搜索数据，支持销量、综合还有其他排序，目前支持的页数最大是30页，一共有600款产品。我这里搜索的是【蜂蜜】这个关键词。
先把数据源获取下来，今天我将结合PowerBI组件（PowerQuery、PowerPivot）对其进行数据清洗和数据建模。
只保留【单品值】【付款人数】【店铺类型】【地区】这几个维度，其实最关键的还是前面2个维度，后面2个是打算用来做切片器帮助筛选的。
只需要使用Sumx函数、Filter函数、Earlier函数进行相互嵌套，一条语句就可以在PowerPivot实现这种累加的效果。
推荐阅读
![[作文]小学生作文火了，老师批改时笑到手发抖：敢拿回去给妈妈签名吗？](http://img88.010lm.com/img.php?https://image.uc.cn/s/wemedia/s/upload/2020/636021fb5892b4c1c159277c21582db0.jpg)
- 『先进』长江流域最先进洗舱站在宁投运 油可分离回收，水能循环使用
- 汽车|冬天怎样让车内温度快速升高？座椅加热的最佳使用方式二，外循环的作用总结
- 汽车|迈凯伦Artura不再使用迈凯伦祖传V8引擎了？
- python的html5lib这个库咋使用啊我在网上也没有找到相关文档
- win7中本地连接跟无线网卡同时使用时是怎么样的模式
- 可不可能利用网盘的秒传功能使用伪造的MD5（或其他信息）值进行文件分享
- 为啥很多企业给用户发邮件会使用noreply/no-reply@xx.xx的邮箱
- win10激活的问题
- 全网通的mate8能不能插美国手机卡，在美国使用
- 汽车|首批200辆吉利新能源出租车在长交付使用，充电半小时电量可达80%