ABC分类法又称帕累托分析法，主要用于分清管理对象的主次，并分为A，B，C三类。市面上有很多讲述用Excel或PowerBI实现ABC分析的方法。而本回答将讲述异常强大灵活的全动态ABC分析法。（文末有赠送Power BI学习课程福利）。

一般地，基于关注的某类管理对象以及对它的测量构建ABC模型。例如：某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

一些常见的做法是在Excel或PowerBI中，将产品SKU作为维度 并 将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

由此，便可以得到运营管理中的主要因素集合。

值得注意的是，这个方法是通用的，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。这将形成如下的曲线：

可以看出，由于 A 类元素是主要因素，所以它们更快的促进指标的变化，表现在曲线的陡峭爬升上。

当然，ABC分析还可以用于更多的运营管理方面，这就导致一些传统方法的不便性。

主要是一点：不够灵活。体现在：

如果能同时满足上述四点，不管在Excel或PowerBI中实现都存在一定的挑战。尤其是Excel，几乎很难做到这种动态性。这些管理要素的排列组合相当之多，所以本文正是通过PowerBI的方法来给出一个解决方案。

表基础结构如下所示：

满足维度建模的业务表，并单独制作 ABC分析主题辅助表 ，不对以后的业务模型做侵入式的破坏，这里没有任何一个计算列，完全依赖度量值完成设计，保持灵活性。

这里将可能被管理的业务元素做了抽象，并用计算表整合在一起，如下：

这里将可能受到管理的要素如：产品子分类，客户职业，客户行业，城市统称为元素，做的这一层抽象，是这个模型的精妙所在。

本例的ABC分析中涉及多个度量值，它们大致构成这样一种依赖关系图谱：

其中，ABC 元素 价值 使用虚拟关系动态构建计算，如下：

这样就保证了，在上述度量值图谱中，只需要和该 ABC 元素 价值打交道，而不必管到底这个度量值在计算什么，是销售额，还是利润，还是其他，完全由用户在分析时动态决定。这也是本模型的最大特色所在。

其他度量值，例如 ABC 元素 价值 占比，如下：

这些度量值的计算仅仅依赖于抽象的ABC元素即可。

ABC分析中的核心度量值是累计占比位，就是考察当前元素到达了多大的累计百分比，如下：

它的DAX实现也非常简单，这里再重复一个技巧，不要试图写出连锁的公式，而是把公式拆解开来：

逻辑上非常简单可行，这样就构建了ABC分析的主体框架。

ABC分析的可视化有行业默认的作图习惯，那就是用组合图来表示。但这里的一个挑战在于如果真的尝试去建立这个著名的帕累托图，要显示A，B，C用不同的色系（图例）以标明不同的颜色，如下：

这里要注意两点：

本案例的设计以满足解决前述四大痛点而存在，因此：

由于本案例的灵活性，对于某些指标的计算会出现不符合常规，但却又真正符合实际的情况，例如：利润可能出现负值，那ABC分析会如何呈现的，如下：

由于负值的产生会导致出现超过100%的情况，但最终是以100%结束的，但这不影响找到主要因素。如果确实要避免这样情况，也是可以很简单的调整来满足。

ABC分析的归宿之一是显示ABC三类的各自总价值占比，如下：

本案例给出了PowerBI书签按钮实现数据化显示切换的效果，这样可以在查看繁杂数据与可视化之间灵活切换，如下：

一起来看看ABC全动态分析的效果吧：（动画）

通过这个案例以及前述的RFM，NPS等模型，应该可以体会PowerBI DAX 模型动态化设计的通用做法套路。在ABC分析中，这里帮助业务人员从各种管理元素与指标结合中找到主要因素并作出反应。

完~

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关于 “PowerBI如何结合ABC分析方法来解决业务问题？”这个问题，我后期还会不断更新维护！ 如果本回答对你有所帮助的话，那就点个赞同支持一下。