如果你是一位 Power BI 用户，你一定体会过被复杂 DAX “支配”的恐惧。尤其是当你想实现一些高级分析，比如帕累托分析（ABC分析）时，那层层嵌套的函数足以劝退一半的热情。
但现在，这一切都将成为历史！Power BI 2025 年 7 月的更新，为视觉计算带来了一项史诗级的功能， 自定义排序 。这个看似微小的改动，却彻底改变了游戏规则，让曾经复杂的 ABC 分析，变得前所未有的简单。
过去的痛点
帕累托分析，又称 ABC 分析或 80/20 法则，是商业分析中的常用模型，用于识别贡献了大部分价值的关键少数。在 Power BI 中，实现它的核心是计算一个 累计百分比 。
在过去，这并不容易。
问题在于，视觉计算中的 RUNNINGSUM 这类函数，其计算顺序严格依赖于图表坐标轴的默认排序，而我们进行帕累托分析时，需要的却是 按照贡献度（例如销售额）从高到低 的顺序进行累计。
为了实现这个目标，我们不得不求助于非常复杂的DAX，比如下面这个：
旧方法（复杂 DAX 示例）：
累计占比% =
VAR vSales = [Sales]
VAR SumALL =
SUMX ( ALLSELECTED ( 'Dim 产品'[产品子类别] ) , [Sales] )
VAR RunningSum =
SUMX ( FILTER ( ALLSELECTED ( 'Dim 产品'[产品子类别] ) , [Sales] >= vSales ) , [Sales] )
RETURN
DIVIDE ( RunningSum , SumALL )旧方法（视觉对象计算示例）：
累计占比% =
SUMX (
WINDOW ( 1 , ABS , 0 , REL , ROWS , ORDERBY ( [Sales] , DESC ) ) ,
DIVIDE ( [Sales] , COLLAPSEALL ( [Sales] , ROWS ) )
)看到这些代码，是不是已经头大了？它不仅难以编写和理解，更让许多业务分析师望而却步。
ORDERBY 参数，化繁为简
现在，让我们见证奇迹。随着 7 月更新的到来， RUNNINGSUM 、 MOVINGAVERAGE 等视觉计算函数中，增加了一个全新的 ORDERBY 参数。
这意味着，你可以直接在函数内部，定义计算的排序逻辑！
新方法（优雅 DAX 示例）：
累计占比% =
DIVIDE (
RUNNINGSUM ( [Sales] , ROWS , ORDERBY ( [Sales] , DESC ) ) ,
COLLAPSEALL ( [Sales] , ROWS )
)对比一下！
没有了复杂的 WINDOW 和 SUMX ，代码的意图一目了然： 对销售额进行累计求和，并且在计算时，严格按照销售额降序的顺序来！ 然后用当前的累计销售额除以所有类别的总计销售额得到累计占比。
这正是我们想要的！这个更新，让 DAX 回归了其作为业务表达语言的本质，而不是一串复杂的代码。这个公式复用度极高，我们只需要修改对应的度量值，即可形成一个新的表达式，无需理解任何上下文概念。
实战演练：三步搞定帕累托图
理论说完了，我们来动手实践一下，看看用新方法创建帕累托图有多简单。
第一步：创建视觉对象
1. 在报表页上，添加一个折线和簇状柱形图。 2. 将你的分析维度（如产品子类别）拖到 X 轴，将 Sales拖到 Y 轴。
第二步：添加视觉对象计算
1. 选中该图表，在功能区点击“新的视觉对象计算”。 2. 在下方的公式栏中，输入我们全新的 DAX 公式：
3. 点击确认提交，将累计占比% 计算移动到行 Y 轴上。
就这样，一个简单的的帕累托图就完成了！整个过程行云流水，核心步骤只有两行清晰易懂的 DAX 代码。
总结
Power BI 的每一次更新，都在努力让数据分析变得更简单、更普惠。7 月视觉计算的 ORDERBY 功能，无疑是这一理念的最佳体现。
它告诉我们，强大的工具不一定意味着复杂的操作。现在，就请立刻升级你的 Power BI Desktop，开启这项预览功能，去亲身体验这份“化繁为简”的快乐吧！