Power BI帕累托分析，为什么累计占比是错误的？
关于帕累托分析，大家用的比较多，有个小问题被很多人问过，就是计算出的累计占比结果是错误的，这里专门写篇文章说明一下。
正常的帕累托分析是这样的，以前的文章中曾经举了个简单的例子，
占比 = DIVIDE([利润额],CALCULATE([利润额],ALL('数据表'))) 累计占比 = var cur_rate=[占比] return CALCULATE([占比],FILTER(ALL('数据表'),[占比]>=cur_rate))
按上面的写法计算的结果将是错误的，比如第一个值没有数据，后面的也有错误，为什么会这样呢？
在计算占比的时候，会自动汇总，A1的占比是48%，但按上述累计占比度量值的计算逻辑，FILTER的第一个参数是使用整个数据表作为行上下文，在每一行中计算占比，不会按类别自动汇总，所以会出现上面的情况。
如果你还不理解，可以在数据表中添加一个计算列：
每行占比 = DIVIDE([利润],SUM('数据表'[利润]))
来模拟看看每一行的占比情况:
因为没有任何一行的占比，高于48%，所以A1对应的累计占比是空值，A2的占比是22%，只有43%大于等于22%，所以A2对应的的累计占比是43%，其它的结果都是这个逻辑，你是不是清楚了？
所以只要有重复值，上述写法得到的就是错误的结果，那么应该如何修改呢？下面提供两个方法：
方法一、修改累计占比度量值
依然是利用这一个表，将累计占比的度量值修改为：
它的逻辑是先在度量值内部构建一个中间表，也就是上面度量值中VAR定义的 table_，它利用ADDCOLUMNS和SUMMARIZE函数构造了一个两列的表，一列是不重复的产品类别，另一列是每个类别对应的占比。
然后再计算大于等于当前产品类别占比的累计值，就不会出错了：
方法二、建立维度表，完善数据模型
还有一种方式是建立维度表，如果你的源数据里没有这张表，可以直接通过DAX新建表：
维度表肯定是不重复的，然后将维度表与事实表建立关系。
度量值的逻辑可以与最初的一样，只是其中的字段都改成维度表的字段：
占比 = DIVIDE([利润额],CALCULATE([利润额],ALL('产品维度表')))
累计占比 =
var cur_rate=[占比]
return CALCULATE([占比],FILTER(ALL('产品维度表'),[占比]>=cur_rate))
并用维度表的字段作为上下文，就可以正确的计算了：
是不是更简单。
第二种才是PowerBI的自然做法，建立维度表，完善模型，用维度表的字段作为上下文，每一个学习者都应该把这些操作，作为使用PowerBI的常识。
这也是数据模型的好处，建立一个规范的、良好的模型，可以用很简单的DAX就能解决问题，相反，模型没有建好，或者压根没有模型，导入一张大表就直接着手分析，很可能事倍功半。
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