在数据分析的世界里，ABC 分析模型为企业提供了重要的决策支持。通过将产品或项目按价值进行分类，企业能够识别出最值得关注的项目，从而优化资源配置和提升管理效率。之前，我们介绍了如何在 Power BI 中利用视觉计算轻松实现这一模型，为广大用户提供了一种简洁明了的方法。
参考：
看了就会！PowerBI 视觉计算搞定 ABC 分析
今天，我们将深入探讨在特定情况下，如何处理相等值导致的累计占比计算错误，以及如何通过调整排序逻辑来解决这一问题。
出现这种情况是因为 WINDOW 函数在计算时依赖于排序的结果。当使用 WINDOW 函数来创建一个基于相等值的累积窗口时，它可能会在相等值的情况下产生重复或丢失的累积值。例如，若连续两行的值相同，WINDOW 可能会将它们视为一组，从而导致累积值的不准确。
既然排序逻辑不够明确，为解决这一问题，我们可以在 ORDERBY 中添加额外的排序条件。
除了按照值排序，我们再加入按照类别名称排序，如下。
这样就算不同类别之间的值相等，也会再按照类别再进行一遍排序从而实现每个类别拥有唯一的排序值。
具体效果如下。
进行美化分类。
以上是视觉计算解决 ABC 重复值的方法，关于普通 DAX 计算的解决办法，
BI佐罗
老师早在三年前就已给出。
参考：
如何让帕累托分析积累占比的曲线是光滑的
通过本文的探讨，我们可以看到，处理相等值对累计占比计算的影响并不复杂，只需在排序过程中增加额外的条件即可。通过这种方式，我们能够确保每个类别的唯一排序值，从而提升分析的准确性和可靠性。希望大家在实际应用中能够灵活运用这些技巧，进一步提升 Power BI 数据分析的效果。
如果你对本文的 Power BI 源文件感兴趣可以私信老师了解领取方式。
