柏拉图（Pareto Chart）是一种基于80/20法则的可视化工具，用于展示少数关键因素（通常占80%）对整体结果的影响。要制作柏拉图，通常需要至少两组数据： 频数/数量数据和 累计百分比数据。以下是具体说明：

一、所需数据类型

基础数据：

包含需要分析的项目及其对应的频数或数量（如不良品数量、离职人数等）。

累计百分比数据：

表示每个项目及其累计占比，用于展示少数关键项目对整体的影响。

二、数据准备要求

降序排列：基础数据需按频数或数量从大到小排序。

计算累计百分比：需通过公式计算每个项目的累计比例（如`=SUM（左侧数据）/SUM（全部数据）`）。

三、示例说明

假设有以下离职原因数据：

| 离职原因 | 人数 | 累计比例 |

|----------------|------|----------|

| 工作压力大 | 32 | 25.6%|

| 薪资待遇低 | 30 | 50.0%|

| 工作环境差 | 25 | 75.0%|

| 其他 | 18 | 100.0% |

通过上述数据，可以清晰地看到“工作压力大”和“薪资待遇低”是主要问题（占离职总数的50%和25%），符合帕累托原则。

四、注意事项

数据量要求：

建议至少有3-5个项目数据差异较大，否则图表可能无法有效展示关键因素。

工具支持：

Excel等工具可通过“插入→柱状图→组合图”功能实现双轴显示，便于同时展示频数和累计百分比。

综上， 仅有一组数据无法直接制作柏拉图，必须结合频数/数量数据与累计百分比数据才能有效呈现分析结果。