帕累托分析法是指定決策的統計方法，包含按降序排序的列和表示累積總百分比的線條。 突出顯示一組數據中的最大因素，被視為七大基本質量控制工具之一，因為可用于輕松查看最常見的問題，出至關重要的極少數與微不足道的大多數等。
一般地，是將曲線的累計頻率分為三級，與之相對應的因素分為三類：
A類因素，發生頻率為90%～100%，是主要影響因素。
B類因素，發生頻率為70%～90%，是次要影響因素。
C類因素，發生頻率為70%以下，是一般影響因素。
這種方法有利于人們找出主次矛盾，有針對性地采取措施，提高效率減少成本。
如何制作帕累托分析并應用到實際工作中？
帕累托分析法是制定決策的統計方法，將導致某種結果的各種可能原因按照其數量之大小倒序排列，橫座標為原因，縱座標為結果數量或累積百分比，分析出主要原因供決策者做為參考，用于從眾多任務中選擇有限數量的任務以取得顯著的整體效果。
在了解如何制作帕累托分析后，我們怎么把帕累托分析運用到實際工作中呢？假如我們要對某百貨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，有哪些商品占銷售總額的70%；哪些商品占銷售總額的20%；以及還有多少商品僅占銷售總額的10%。應該如何操作呢？
在星河可視化平臺中，只需簡單幾步，就可以完成一個帕累托分析。首先，我們先設置好帕累托區間分段信息，如前文所述，在這里我們就把區分劃分為70%：20%：10%三個區間。
接著，在統計好所有商品的類別和利潤后，我們把類別和指標的相關字段拖入字段設置中，這樣簡單幾步即可完成配置。
可以看到，在所有在售商品中，書架、椅子、收納具、復印機、電話、器具這幾種商品加起來就已經占了70%的利潤，為主要影響因素。
另外，次要影響因素和一般影響因素也清晰羅列了出來，接下來我們只需要針對這些影響因素進行可視化分析。
在主要主要影響因素中，我們分析主要商品的利潤來源地區分布，客群分布情況，以及各商品的銷售情況。
可以看到，在利潤地區分布中，山東、廣東、黑龍江是主要利潤來源地區，河北、湖南、吉林、河南、福建等地區為第二梯隊。在客群細分中，普通消費者占主要大頭，占比為49.06%；其次是公司客戶，占比33.31%，而小型企業是占比最小的，為17.81%。在各商品銷售情況中，1、2、11月的銷售利潤是明顯低于其他月份。另外，可以看到，盡管是在利潤占比70%的商品中，也是有會出現虧損的情況。
在次要影響因素中，我們可以看到，主要消費者群體還是以消費者為主；而在利潤地區分布中，除了山東、廣東、黑龍江外，河南也成為主要利潤來源；有意思的是在銷售日歷熱力圖中我們可以看到，商品銷售在周末中銷售情況比較理想，而在周內則不然。
最后，在一般影響因素中，我們也能得到和次要影響因素的結論。綜上所述，我們建議該百貨公司：
1.針對山東、廣東、黑龍江地區，應加強售后服務體系以維持并提升該地區客戶的銷售體驗，而對于河北、湖南、吉林、河南等應加大營銷力度，以早日進入利潤第一梯隊；
2.在針對銷售客群的服務中，還是應以普通消費者為主。另外可以看到，在每一部分中小型企業的消費占比都是最低的，應加強對中小企業的營銷力度，以盡快提高小型企業的占比；
3.在銷售日歷熱力圖中可以看到，周末往往是商品銷量比較好的日期，因此商家應把重點把握好周末，如可以在周末時舉行商品促銷活動，在周末時間布置更多的導購員引導消費等；
4.即使是占利潤大頭的商品中，如器具、復印機、椅子等也會出現虧損的情況。在促銷商品時應注意商品折扣力度，以避免出現利潤虧損的情況；
5.在盈利占大頭的商品中，1、2、11月的銷售利潤是明顯低于其他月份的，可以通過加強促銷等手段去改善這些月份的盈利的能力。
最后，我們可以來看看帕累托分析的完整看板。
可見，通過星河可視化平臺的分析模式，百貨公司物流管理人員通過可視化圖表即可查看物流全過程的細致信息，使其能站在線上線下的整體視角下，利用物流數據，指導提升整體物流效能，提高客戶服務質量。
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