今天的标题虽然很绕口，但表达很清楚，就是在数据很多的时候，你不要想用函数来做报表，因为会卡死你。
上一篇文章《【干货】无需代码，用Excel快速获取生意参谋数据，永远不怕被封！》被不少人喷了，不少网友表示只要复制粘贴就好了，干嘛搞这么麻烦，故弄玄虚。
说这话的是真正的吃瓜群众，明显没有拉过生意参谋的数据，生意参谋不允许任何的爬虫程序，而且不少店铺是禁止使用第三方生意参谋工具的。不久前让一个小伙伴拉生意参谋的数据花了一周7天的时间……我无奈的表示，任何自动化的东西在手动面前都是鸡肋，复制粘贴万岁！
吐槽就这样吧，下面进入主要内容。
本文采用的示例数据集是一家TOP1店铺的商品数据，7月3号到7月9号的商品数据，采集自生意参谋的商品详情。共24990条数据，也就是说这家店铺有3000多个品，目标很简单只需画出每一天数据的帕累托图。
帕累托图是长这个样子的：
上图反映的是某行业品牌的市场份额情况，80%的点右偏说明这个行业的品牌存在竞争的空间。
我们目标做的是店铺/企业内产品的帕累托图，同理也可以做出店铺/企业内品牌、品类的帕累托图
数据存在csv文件中
文件只有3.7MB
CSV文件中的数据如下图所示，包含字段名共24991行
打开Excel在【Power Pivot】选项卡中点击【管理】，转到Power Pivot窗口
在Power Pivot窗口中点击【从其他源】，进入表导入向导
在表导入向导中，选择【文本文件】，然后点击【下一步】按钮
在下图的对话框中，先点击【浏览】按钮选择好文件路径，在将复选框【使用第一行作为列标题】打钩，在预览界面中观察到数据显示无误后，点击【完成】按钮
观察到状态出现成功，和传输的行数无误即可点击【关闭】按钮
点击【关闭】按钮后，就可以看到Power Pivot的数据视图了。
先将日期改成【日期】的数据类型，还有其他度量可以统一设置成【小数】
拉到表格最右边添加列计算累积占比，计算出每一天的累积占比。
键入公式：
=SUMX(FILTER('a店-商品-样本',EARLIER('a店-商品-样本'[支付金额])<='a店-商品-样本'[支付金额]&&EARLIER('a店-商品-样本'[日期])='a店-商品-样本'[日期]),'a店-商品-样本'[支付金额])/SUMX(FILTER('a店-商品-样本',EARLIER('a店-商品-样本'[日期])='a店-商品-样本'[日期]),'a店-商品-样本'[支付金额])
随后，在Power pivot窗口中点击【主页】-【数据透视表】-【数据透视图】
随后弹出创建数据透视图对话框，点击【确定】按钮
在数据透视图字段设置窗口，将商品ID拖拽到轴，支付金额和累积占比拖拽到值
右击图表，点击菜单中的【更改图表类型】按钮
在更改图表类型窗口中先点击组合，然后将累积占比的次坐标轴复选框中打钩，最后点击【确定】按钮
在【插入】选项卡中，点击【切片器】
在【日期】字段前的复选框打钩，然后点击【确定】按钮
完成后这图基本看不懂，先点击支付金额的柱形，然后点击【开始】选项卡的【排序和筛选】-【降序】
得到的图形结果如下，这是2017年7月3号的。
这是2017年7月4号的，并设置右侧坐标轴的上限为1
将上图放大，并定位到80%的位置，明显左偏。
经分析，3千多个商品，其中370个商品超过总销售业绩的80%以上
进一步，将商品ID和类目关联，可以画出按品类的帕累托图
或者在时间宽度足够长的时候（一年约有110万行记录）将时间粒度改成月份、季度、甚至是年份。
如果用Power BI运算效率会更高，在用Excel内置的Power Pivot的时候，还是会有些卡顿，但要比用函数好得多。
本案例测试电脑配置：笔记本，core i7-6700HQ，2.6GHZ，金士顿16g内存
第一次运算花费100毫秒，第二次运算先清理缓存再运算时间是61毫秒，第三次运算是没有清理缓存的情况下，运算是28毫秒。
实际上在Excel中的运算并没有这么快，由于是Excel的封装缘故，运算时间要长于在DAX Studio上运算的时间。
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之前高飞老师用DAX Studio测试过一组数据，下图引用自公众号：PowerBI极客
二次运算的用时指的是首次运算结束后，不清空缓存再次执行重复计算所花费的时间（单位毫秒）
1亿行数据的首次运算时间（经过算法优化后）是100毫秒，这个数据足以让做报表的朋友心跳加速！