编者按：这篇文章出自设计和用户体验设计机构 NNGroup，作者为 Evan Sunwall，主要探讨的是「帕累托原则」也就是我们所熟悉的 80/20 原则。只不过它并不只是一个概念，专业的 UI/UX 设计师有一整套方法，来用它解决设计决策上的问题。

想象一下，在十几次开会讨论之后，经过公司的法律部门的允许，在和开发、营销部门进行沟通之后，你终于可以使用分析工具，来对现有的网站或者 APP 进行测试和分析了!这意味着你和你的 UX 团队终于可以借助 AB 测试，拿出实际的证据来说服持怀疑态度的同事了!

不过通常，在几个月之后，最初的兴奋变成了沮丧——有太多的页面、报告和指标要考虑。如今的分析工具是强力，以至于每次抓取的数据都足以让一整个设计团队陷入信息过载的泥潭。面对如此之多的量化数据，UX 设计团队到底要怎么做才行?答案是帕累托原则。

帕累托原则也就是大家常说的 80/20 原则，简单来说，就是80%的结果，是20% 的原因造成的。

在19世纪，意大利经济学家和工程师 Vilfredo Pareto 注意到，他的花园里面 80%的豌豆产自于其中 20%的豌豆荚，随后他开始研究土地所有权和财富不平等的问题，他再次注意到意大利 80%的土地属于 20%的人。20世纪，管理顾问 Joseph Juran 重新发现了 Pareto 的研究工作，并且称之为帕累托原则，并且延伸出帕累托原则，号召关注「重要的少数」而不是在「琐碎的多数」当中投注精力。

令人惊讶的地方在于，已经有大量的案例证明了 80/20 原则：

20%的网站获取了 80%的网络流量

20%的客户为公司贡献了80%的收入

20%的学术论文经常会被另外80%的文章所引用

20%的常见软件错误导致了80%的系统崩溃

帕累托原则所描述的现象，符合帕累托分布的数学关系，这种分布和统计中的 Zipf 曲线的特征高度相关。通常，我们可以使用数学关系式来描述两个变量之间的关系，比如y=2x，变量x 的增加会直接导致 y 会按照比例变化。

不过，帕累托原则不能准确预测具体结果，也无法解释为什么一定会这样。因此，无法保证你的数据一定会整齐精确地遵循 80/20 的比例。比如，可能会出现 5% 的网页集中了网站 67% 的浏览量，而在很多网站当中，甚至会出现 1% 的用户产出了 90% 的帖子。重要的是，这两个数据之间会存在有极为显著的不平衡。将帕累托原则视作为一个有价值的现象来进行观测，也就是「输入和输出通常是不均匀的」。一大群人当中，可能仅仅只有极少数有意义的贡献者。

仅仅知道帕累托原则，并不足以做出足够准确合理的决策。这个时候，可以借助帕累托图来构建可视化的数据，找到对应的类别(比如不同的页面)和特定的指标(比如浏览量)来找到关键的 20% 。

帕累托图当中，每一个元素通常会包含2个指标：

按照类别绘制对应项目特定指标的条形图

按照类别标识出特定指标的积累百分比

以上方的帕累托图为例，x 轴代表着的是网站的的页面(按照网站浏览器数据降序排列)，左侧的 y 轴则是页面浏览量的指标，并且使用条形图来代表单个页面的浏览量，右侧的 y 轴的指标则是页面的积累百分比，并且使用折线来呈现积累百分比的走势变化。以页面E为例，它的条形图代表着它的浏览量，而折线上的点代表着它前面的几个页面加上它的总浏览量所占的百分比。按照左边的 y 轴的特征，无论前面多少页面，最后的一个点一定是 100%，根据这个图表，无论网站有多少个页面，前面的4个页面带来的影响会影响整体的80%左右，因此针对这 4 个页面进行优化，投资回报率会比较高。

另外，绘制玩帕累托图之后，需要制作出一个详细的分类表格，这个表格当中将会汇集一些重要的基础数据，以及一部分数值的计算值。在开始数据处理之前，请确保这些数据是切实存在的，从系统当中导出的，并没有冗余和错误的。不过考虑到实际情况，这些需要录入的指标可能是需要你预先进行处理和计算的。

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