Pareto Chart
抓住关键的少数
帕累托图把柱状图与累计百分比折线叠在一起， 帮你一眼看到 "少数原因导致多数问题" 的现象。
什么是帕累托图？
帕累托图由意大利经济学家 Vilfredo Pareto 于 1906 年提出，
他观察到意大利 80% 的财富由 20% 的人口拥有。
1950 年代被 Joseph Juran 引入质量管理，成为 七种基础质量工具 之一。
收集数据
按类别统计频次 / 成本 / 影响，例如缺陷原因、客户投诉类型、销售品类。
从大到小排序
把柱状按数值降序排列——这是与普通柱状图最关键的区别。
加累计折线
在右侧 Y 轴画累计百分比，0–100% 的 S 形曲线。
画阈值线
通常在 80% 处画水平线，把柱状分为 "关键少数" 与 "平凡多数"。
聚焦行动
把资源集中投入红色柱对应的类别——回报最大。
拆解一张帕累托图
把鼠标悬停在右侧任一部件上，左侧图会高亮对应区域。
七大核心部件
双 Y 轴 + 双图层，缺一不可。
四大经典应用
凡是"找出关键少数"的问题，帕累托图都能用。
质量缺陷分类
最经典场景 · 不良原因 Pareto
客户投诉原因
服务体验问题分布
产品销售排行
识别头部贡献商品
设备停机原因
OEE 分析前置步骤
如何亲手做一张？
六步即可，任何数据可视化工具都能完成。
完整流程
// 1. 收集分类数据 data = [ { name: '焊接不良', count: 87 }, { name: '尺寸偏差', count: 64 }, { name: '表面划伤', count: 41 }, // ... ] // 2. 降序排序 sorted = data.sort((a, b) => b.count - a.count) // 3. 计算累计百分比 total = sum(sorted.count) cumPct = sorted.scan((acc, c) => acc + c.count / total * 100, 0) // 4. 找到 80% 阈值对应的类别数 vitalCount = cumPct.findIndex(p => p >= 80) + 1 // 5. 画图：柱状图（频次） + 折线（累计 %） // 6. 在 80% 处加水平阈值线，染色关键类别
交互式构建器
切换场景预设 + 拖动阈值滑块，观察"关键少数"如何随阈值变化。
阈值越高，资源越聚焦，但可能漏掉次要问题。
阈值变化时，关键少数如何切换？
把阈值从 50% 推到 95%，观察哪些类别会被纳入"关键少数"。
80/20 法则：不只是巧合
帕累托分布（Pareto distribution）在自然与社会系统中普遍存在： 少数投入产生多数产出。
常见应用领域
- · 质量管理 —— 缺陷原因分类，找到最值得投入改善的少数问题
- · 库存管理 —— ABC 分类法：A 类（高价值少数）严格管控，C 类（低价值多数）粗放管理
- · 软件工程 —— 80% 的崩溃来自 20% 的代码路径，优先修那 20%
- · 财富分配 —— 经济学原始应用，至今仍是收入分布的核心规律
- · 风险管理 —— 少数高风险事件造成大部分损失，集中资源预防
- · 时间管理 —— 20% 的关键任务决定 80% 的产出（重要/紧急矩阵前身）
⚠️ 但别迷信数字
80/20 不是铁律——实际比例可能是 70/30、90/10、甚至 50/50。 帕累托图的价值不是给出 80% 这个数字， 而是让你看到不均匀分布的事实。 读图时重点关注：哪些柱占据累计曲线的陡峭部分（贡献集中），哪些在平坦部分（长尾）。
别和这些图搞混
帕累托图强调"排序 + 累计"，这是它的独特价值。
vs 普通柱状图
柱状图按字母或时间排，帕累托图按数值降序排；多了一条累计折线。
vs 直方图
直方图展示连续区间分布（无间隔），帕累托图展示分类频次（之间有空隙）。
vs 饼图
饼图难以看出排序与累计；帕累托图更容易识别"关键的少数"。
vs Lorenz 曲线
Lorenz 曲线用累计人口 vs 累计财富；帕累托图用类别 vs 累计频次——本质思想相通。
它不适合什么场景？
没有万能图，帕累托图也有它的盲区。
❌ 类别很少（< 5）
类别太少时排序意义不大，柱状图就够用。
❌ 类别间频次相近
如果每类差不多，没有"关键少数"可言，帕累托图反而误导。
❌ 数据已经是百分比
需要展示绝对数值或频次，纯百分比数据画帕累托意义不大。
❌ 需要看时间维度
帕累托图是静态截面图，看趋势用折线图/堆叠柱图。
记住这张卡片就够了
柱 = 各类别频次（降序）
线 = 累计百分比（右侧 Y 轴）
红线 = 阈值（通常 80%）
目标 = 找到陡峭段对应的那些柱
pareto = sorted bars + cumulative line + threshold = find the vital few