80% 的結果，往往來自 20% 的關鍵因素。

但問題是 — 這 20%，該怎麼找出來？當資料龐雜、問題交織時，單靠表格與數字往往難以抓住核心，反而增加分析難度。

帕累托圖提供了一種視覺化的解法。透過排序與累積分析，它幫助使用者快速抓出最有影響力的因素 — — 不管是營收、缺陷、客訴、庫存還是轉換率。

這篇文章將從模型原理出發，結合實務應用與製作方法，帶你掌握如何用帕累托圖提升資料判讀力，讓你更快聚焦、少繞彎路。

一、什麼是帕累托模型？

帕累托分析模型的核心來自經濟學家帕累托提出的「80/20 法則」：80% 的結果，往往來自 20% 的關鍵因素。

這個原則在經營場景中幾乎隨處可見：
少數幾個客戶可能貢獻了大部分營收；少數幾項產品創造了主要利潤；少數環節可能導致多數流程瓶頸或錯誤。

帕累托模型透過資料排序與累積百分比計算，協助使用者視覺化這種不均分佈的現象，找出真正產生影響的那 20%。對企業而言，這能有效協助資源配置，把時間、預算、注意力集中在最值得投入的地方。

二、為什麼帕累托模型讓經營分析更有效率？

和傳統的 ABC 分類法相比，帕累托模型更適合應對現代企業中多維度、動態變化的經營場景。

ABC 分類通常是依據單一指標（如金額、數量）來劃分 A/B/C 等級，但帕累托分析能結合多維資料、自動計算臨界點，針對不同業務場景快速找出真正的重點項目。以下是它在實務上常被使用的幾個優勢：

1. 精準對焦關鍵問題

在傳統分析裡，常見的問題是「平均看待所有數據」，導致無法快速聚焦。帕累托模型透過排序與累積分析，能直接指出最具影響力的因素，例如找出貢獻最多營收的 20% 客戶，或導致壞帳風險的特定類別。

比起全面鋪開，這種聚焦式思維能幫助企業更快抓到重點，少花時間在無關痛癢的細節上。

2. 決策可以跟著變動更新

企業環境每天都在變，關鍵因素也不是一成不變。帕累托分析不是一次性報表，而是可以搭配即時資料持續調整的工具。

像是客戶信用變動、產品組合貢獻浮動等，都能透過模型反映在排序與重點名單上，協助企業做出動態應變。

3. 明確排序資源分配優先級

當預算、人力有限時，哪裡該先投、哪些可以延後，是管理上最現實的選擇題。帕累托模型可協助財務、業務或營運團隊，快速鎖定高價值／高風險／高成本項目，明確列出資源該往哪集中。

這種量化排序的方式，讓分配策略更有依據，也避免「看感覺」或人治式決策。

4. 將風險預警往前推

若能持續追蹤變動最劇烈的前幾項因子（例如高額應收帳款、高頻費用異常），帕累托圖其實也能成為一種風險前哨。

比起事後處理問題，企業更需要的是能提早察覺的系統，而這正是帕累托模型「自動聚焦異常」的長處之一。

三、工具推薦與實作方法

想善用帕累托模型提升經營效率，工具的選擇會直接影響分析品質與執行效率。相較於傳統 Excel 製圖，若需要長期追蹤或多人共用的場景，自助式 BI 工具會是更穩定的選項。

這裡推薦的工具是 FineBI，一款結合資料串接、自動分析與視覺化功能的專業 BI 平台。透過拖拉欄位、設定維度，就能快速生成帕累托圖，並搭配多圖聯動、交互篩選等功能，實現「即時監控 + 聚焦分析」的實務需求。

1. 導入資料並整理格式

先將銷售記錄、商品資訊、門市資料等整合成 Excel 或 CSV 格式。進入 FineBI 的「資料準備」模組，將檔案匯入資料倉儲。

匯入後，可依需求進行前處理：

• 清除重複值
• 補齊缺漏資料
• 轉換日期或數值格式
  確保資料整潔，是後續分析的基礎。

2. 建立分析所需的指標元件

接著開始建構分析邏輯。可以依情境新增常用的指標元件，例如：

• 地區銷售額：各地區金額加總
• 商品總毛利：計算每筆「銷售金額 − 成本金額」，再彙總
• 商品總毛利率：公式為「總毛利 ÷ 總銷售額」
  這些指標可透過「新增計算欄位」功能完成。FineBI 提供直覺的欄位拖曳與公式編輯介面，對初學者也很友善。
  

3. 建立帕累托分析視覺化組件

進入分析主題頁，新增一個組件作為「商品品類銷售帕累托分析」。操作步驟如下：

• 將「品類描述」拖曳至橫軸，

• 將「銷售額」放入縱軸，

• 使用 FineBI 的排序功能，將品類依銷售額由高至低排序。
  接著，透過計算欄位來建立帕累托模型需要的指標：

• 累計銷售額
  使用以下公式建立計算欄位：

累計銷售額 = SUM(銷售額)[{<品類描述:ORDERBY(SUM(銷售額),'desc')>}]
這會依照排序順序，計算每個品類的累積值。

• 累計銷售額佔比
  再新增一個欄位，計算其佔總體的比例：

累計銷售額佔比 = 累計銷售額 ÷ 總銷售額
透過這兩個欄位，即可製作出帕累托折線圖，並結合長條圖視覺化不同品類的貢獻度。

進一步地，還可以根據「累計佔比」劃分 ABC 類型：

• A 類：累計佔比 70%～80%，為核心貢獻類
• B 類：累計佔比 80%～90%，為次要貢獻類
• C 類：累計佔比 90%～100%，為低貢獻類
  可透過篩選器或條件格式標註不同類型，強化視覺辨識效果。
  

4. 完善視覺化呈現與提出策略建議

完成資料與指標設置後，接下來就是圖表呈現與決策應用。

在 FineBI 中，可使用長條圖＋折線圖的組合方式，清楚呈現各品類的銷售額與累計佔比。可依需求調整顏色、字體、數字格式與佈局，提升可讀性與視覺清晰度。

根據帕累托圖的分析結果，便能迅速辨別：

• 哪些商品或品牌屬於A 類（主力貢獻）
• 哪些則落在C 類（邊緣品項）

應用建議：

• A 類商品：可考慮加大資源投入、優化門市陳列、提高庫存周轉率，提升回報潛力

• C 類商品：建議檢視營運效率，思考是否需要汰換、促銷清庫，或調整曝光策略
  

上面的帕累托分析看板是藉助數據分析工具FineBI來完成的，它可以一鍵導入不同數據庫，透過分組匯總、合併去重等功能完成資料清洗，再用簡單的拖拉等操作，即使是非專業的朋友也能幾分鐘就能把經營分析模板製作出來，再以可視化看板的形式展示。

四、延伸應用：經營分析中的五大互補模型

除了帕累托模型，實務上也常搭配其他分析模型來加深洞察、強化決策依據。以下介紹五種常見且實用的經營分析工具，可根據不同情境搭配使用：

1. RFM 模型

RFM 模型從三個維度切入：

• Recency（最近一次購買）
• Frequency（購買頻率）
• Monetary（消費金額）
  透過這三項指標進行客戶分群，有助於掌握哪些是忠誠客戶、哪些處於流失邊緣。當與帕累托分析結合使用時，可以更精準地識別高價值客戶群，進一步制定個性化行銷或維繫策略，提升顧客終身價值（CLV）。

2. 波士頓矩陣（BCG Matrix）

波士頓矩陣是一款經典的產品組合管理工具，透過市場成長率與相對市場佔有率兩個維度，將產品分類為四種類型：

搭配帕累托模型，企業不僅能快速辨識出銷售貢獻前 20% 的產品，還能評估這些產品在整體產品組合中的定位。進一步做出精準的資源配置、投資與汰換決策，讓產品組合更具競爭力。

3. 本量利模型（CVP Analysis）

本量利模型（Cost-Volume-Profit Analysis）是一項財務分析工具，用於探索銷售量、成本與利潤之間的關係。透過計算損益兩平點（Break-even Point）與邊際貢獻（Contribution Margin），企業能清楚了解在不同營業規模下的獲利能力。

當本量利模型與帕累托分析結合使用時，能更具策略性地聚焦在利潤貢獻度高的前 20% 品項或業務單位，同時評估其固定成本與變動成本結構，進一步優化資源分配與價格策略，強化整體營運效益。

4. 杜邦分析法（DuPont Analysis）

杜邦分析法是一種財務績效拆解工具，將股東權益報酬率(ROE)進一步拆解為三大構成要素：

• 淨利率：衡量每一元收入能轉化為多少利潤
• 資產週轉率：評估資產使用效率
• 財務槓桿倍數：反映企業的資本結構
  透過這三項指標的組合，企業可以更清楚地了解影響 ROE 的背後因素。

當與帕累托模型搭配使用時，能快速找出影響 ROE 的關鍵指標，例如少數幾項財務比率（如應收帳款週轉率、存貨週轉率）對整體績效的貢獻最大。藉此，企業可更有針對性地優化財務體質，提升經營效率與股東回報。

5. 蒙特卡羅模擬（Monte Carlo Simulation）

蒙特卡羅模擬是一種以隨機抽樣與反覆模擬為基礎的機率分析方法，常用於預測未來結果的分布與潛在風險。它可以模擬數千甚至數萬種可能情境，幫助企業在不確定性中找出可能性與風險邊界。

搭配帕累托模型使用時，蒙特卡羅模擬能針對那些「少數但關鍵」的高影響因子進行動態變化預測。例如，針對應收帳款中的頭部客戶，進行回收機率模擬，企業就能事先擬定風險應對策略，降低壞帳發生機率，提升整體資金效率。

結語：從辨識到優化，讓資源發揮最大價值

帕累托模型的價值，不只是辨識出貢獻 80% 成果的關鍵 20% 因素，更是一種「從平均分配到策略聚焦」、「從靜態結論到動態優化」的決策思維。它讓企業學會把注意力集中在最具影響力的少數核心，提升效率、減少浪費。

然而，單一模型無法涵蓋所有經營場景。結合 RFM 客戶分層、波士頓矩陣、本量利模型、杜邦分析與蒙特卡羅模擬等互補工具，可以構築出更全面的多維經營分析體系。建議以帕累托模型為起點，靈活運用各類模型，根據不同目標持續疊代分析策略，才能真正讓數據分析落地為決策價值，為企業打造長期競爭力。

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