80/20 Pareto İlkesi Nedir? Gerçek Veride Oran Ne Kadar Tutuyor (2026)

Özet. 80/20 kuralı bir doğa yasası değil, bir gözlem kalıbıdır: bir sonuca katkı veren unsurların küçük bir kısmı sonucun büyük bölümünü açıklar. Vilfredo Pareto 1897’de “80/20” diye bir oran değil, gelir dağılımı için bir eğim parametresi (α) yayımladı; İngiltere 1843 için bu değer 1,50’dir. CEOtudent hesabına göre bu eğim, vergi kayıtlarındaki en üst %20’nin gelirin yaklaşık %58,5’ini aldığı anlamına gelir; tam 80/20 için α’nın yaklaşık 1,16 olması gerekirdi ve Pareto’nun kesin olarak işaretlediği 17 değerin hiçbiri bu kadar düşük değildir. “Pareto ilkesi” adını Joseph Juran koydu ve sonradan bunun yanlış bir ad olduğunu kendisi yazdı. Güncel verilerde kalıp güçlü ama oran değişkendir: dünyada en zengin %10 servetin %75’ine sahiptir (World Inequality Report 2026), tüketim ürünü markalarında en üst %20 alıcı satışların ortalama %73’ünü yapar. CEO hamlesi: dikkatinizi sermaye gibi, ölçülmüş hayati azınlığa ayırın. Öğrenci hamlesi: 80/20’yi bir varsayım değil, her çeyrek yeniden test edilen bir hipotez olarak ele alın.

Bu yazı kavramın kendisini ve nasıl ölçüleceğini ele alıyor. Hangi görevlerin önce otomatikleştirileceğini bilgi işi otomasyonunun 80/20’si yazısı anlatıyor. Katkıyı hangi metrikle ölçeceğinizi bilgi işi çıktısını nasıl ölçersiniz rehberi, varsayım yerine dış veriye bakma alışkanlığını ise taban oranları ve dış bakış yazısı tartışıyor.

80/20 Pareto ilkesi aslında ne söylüyor?

İlkeye adını veren kalite yönetimi öncüsü Joseph M. Juran, kavramı oransız tanımlar: ortak bir sonuca katkıda bulunan herhangi bir toplulukta, katkı verenlerin görece küçük bir kısmı etkinin büyük bölümünü açıklar. Juran buna “hayati azınlık ve önemsiz çoğunluk” (vital few and trivial many) dedi; sonradan “önemsiz çoğunluk” yerine “yararlı çoğunluk” ifadesini kullandı. Juran’ın 1974 tarihli metninin kendisinde “80/20” rakamı geçmez (rakam yalnızca Juran Enstitüsü’nün sonradan eklediği özet kutusunda yer alır).

Kavramın üç okuması sık sık karışır: betimleyici okuma (birçok dağılım çarpıktır; veri bunu destekler), yönetsel okuma (kısıtlı dikkat sonucun çoğunu üreten az sayıdaki unsura yönlendirilmelidir; önce ölçüm gerekir) ve hatalı okuma (oran her yerde tam 80’e 20’dir, ölçmeye gerek yoktur). CEOtudent lensinde değer ikinci okumadadır: CEO sınırlı kaynağı en yüksek getirili alana ayırır, öğrenci o alanı tahmin etmek yerine ölçer.

Pareto gerçekte ne buldu?

Vilfredo Pareto, Cours d’économie politique adlı eserinin ikinci cildinde (Lozan, 1897) gelir vergisi beyanlarını inceledi. Kendi ifadesine göre bu beyanlar, belirsizliklerine rağmen servetin nasıl dağıldığını yaklaşık olarak bilmek için elindeki en güvenilir tabandı. Belirli bir gelir düzeyini x, bu düzeyin üzerinde geliri olan mükellef sayısını N olarak tanımladı ve iki değişkenin logaritmalarını aynı grafiğe koydu. Noktalar neredeyse düz bir çizgiye diziliyordu; çizginin eğimine “inclinaison” dedi ve α ile gösterdi.

Pareto’nun İngiltere verisi bir servet ya da toprak sayımı değildi. Kendisinin belirttiğine göre İngiltere’de yalnızca D cetveli (ticaret ve serbest meslekler) için gelir büyüklüğüne göre ayrıntılı bir mükellef sınıflaması vardı ve 1843 örneğinde hesaba giren en düşük gelir 150 sterlindi. Yani eğri nüfusun tamamını değil, vergi eşiğinin üzerindeki gelirleri betimliyordu. İtalya verileri de toprak mülkiyeti değil, Floransa ve Perugia gibi şehirlerin aile vergisi kayıtları ile İtalyan şehirlerinin toplam gelir verileriydi.

Pareto eğimin ülkeden ülkeye az değiştiğini gördü ve bunun yalnızca rastlantıyla açıklanamayacağını savundu; ama tamamen ampirik yasalar söz konusu olduğunda ne kadar ihtiyatlı olunsa az olduğunu da ekledi. Eğimdeki bir düşüş daha az eşitsizlik demekti. Yani Pareto’nun ölçtüğü şey sabit bir oran değil, ülkeden ülkeye ve yıldan yıla değişen bir parametredir.

Tablo 1. Pareto’nun yayımladığı eğim değerleri (seçilmiş satırlar, kaynakta yazdığı gibi)

Ülke / şehir, yıl	Eğim α
İngiltere, 1843	1,50
İngiltere, 1879-80	1,35
Prusya, 1852	1,89
Prusya, 1894	1,60
Saksonya, 1886	1,51
Floransa	1,41
İtalyan şehirleri (toplu)	1,45
Basel, 1887 (servet verisi)	1,24
Paris (kira gelirleri)	1,57
Augsburg, 1526 (belirsiz veri)	1,13
Peru, 18. yüzyıl sonu (belirsiz veri)	1,79

Kaynak: Vilfredo Pareto, Cours d’économie politique, ikinci cilt, 1897, s. 312, §959. Tablodaki 22 değerin 5’ini Pareto “oldukça belirsiz verilerden türetilmiş” olarak işaretlemiştir. OCR metni bu tabloda bozuk olduğu için değerler sayfanın tarama görüntüsünden okunmuştur.

Pareto’nun kendi eğimi 80/20 mi diyor?

Eğimden orana geçmek mümkündür. Dağılım N(x) = A / x^α biçiminde bir Pareto yasasına uyuyorsa ve α 1’den büyükse, en üst p diliminin toplamdan aldığı pay p^(1 – 1/α) olur. Bu, Pareto’nun bu biçimde yazdığı bir oran değil, tanımladığı dağılımdan türetilen standart bir sonuçtur; CEOtudent hesabı hem kapalı formla hem sayısal integralle kontrol edilmiştir.

Tablo 2. Pareto’nun eğimleri hangi “x/20” oranına karşılık gelir? (CEOtudent analizi, Pareto 1897 verisiyle)

Durum	α	En üst %20’nin payı (türetilmiş)	Okuma
İngiltere, 1843	1,50	%58,5	Yaklaşık 58/20
Kesin işaretli 17 değerin ortancası	1,57	%55,7	Yaklaşık 56/20
En düşük kesin değer (Basel, 1887, servet)	1,24	%73,2	En eşitsiz kesin örnek
En yüksek değer (Prusya, 1852)	1,89	%46,9	En eşit örnek
Tam 80/20 için gereken eğim	1,16	%80,0	Kesin değerlerin hiçbiri bu kadar düşük değil
Augsburg, 1526 (belirsiz veri)	1,13	%83,1	80/20’yi aşan tek satır

CEOtudent analizi. Pay, vergi kayıtlarına giren birimler arasında hesaplanmıştır ve nüfusun tamamı için geçerli değildir. Basel satırı servet, diğer kesin satırlar gelir verisine dayanır. Hesap ve sayısal kontrol calc.py dosyasındadır.

Pareto’nun kendi verisi, vergi kayıtlarının içinde 80/20 değil, kesin işaretli 17 değerin 13’ünde 50/20 ile 65/20 arasında bir yoğunlaşma gösterir. Kalıp, yani azınlığın orantısız pay alması, gerçektir; “80” rakamı ise Pareto’nun yazdıklarından çıkmaz.

“Pareto ilkesi” adı nereden geldi?

Hikayeyi Juran, 1974 tarihli “The Non-Pareto Principle; Mea Culpa” metninde kendisi anlatır. 1920’lerin ortasında genç bir mühendisken kalite kusurlarının eşit sıklıkta olmadığını, sıklığa göre dizilmiş uzun bir kusur listesinde görece az sayıda kusurun kusurluluğun büyük kısmını oluşturduğunu gözlemledi; benzerini çalışan devamsızlığında ve araç kazalarının nedenlerinde de gördü. Pareto’nun çalışmasıyla ilk kez General Motors’ta, yönetici maaşlarının Pareto modellerinden birine şaşırtıcı ölçüde uyduğunu gösteren bir araştırmada tanıştı.

1940’ların sonunda Quality Control Handbook‘un ilk baskısını hazırlarken bu evrensel kalıba kısa bir ad gerekti ve Juran Pareto’nun adını seçti. Dorian Shainin ve başkalarından gelen itirazlar üzerine Pareto’nun ne yaptığını inceledi ve ilkeye yanlış adı verdiğini kabul etti: Pareto’nun çalışması ekonomi alanındaydı ve modelleri başka alanlara uygulanmak üzere kurulmamıştı. Kümülatif eğrilerin de Lorenz’e atfedilmesi gerektiğini yazdı ve çağdaş yazarların Pareto’ya yapmadığı şeyleri atfettiğinden yakındı. İtalya’daki toprakların %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğu anlatısı bu tür eklemelerin tipik örneğidir: incelenen birincil metinde böyle bir cümle bulunamamıştır. Doğru anma şudur: dağılımın matematiği Pareto’ya, onu yönetim ilkesine dönüştüren genelleme Juran’a aittir.

Gerçek veride 80/20 ne kadar 80/20?

Farklı alanlardan, birincil kaynağı açılabilen dokuz veri kümesi yan yana kondu. Kaynağın yazdığı pay korundu; CEOtudent iki sütun ekledi: yoğunlaşma katsayısı (en üst dilimin payı bölü nüfus payı; 80/20’de 4) ve 80/20 kuralı dağılımın tamamına uysaydı aynı kesitte beklenecek pay. İkinci sütun, %10 ya da %15 kesiti yayımlayan kaynakları da adil biçimde karşılaştırmayı sağlar.

Tablo 3. Gerçek veride 80/20 ne kadar 80/20? (CEOtudent analizi; paylar kaynaklarda yazdığı gibi)

Veri kümesi	Kesit	Sonucun payı (kaynakta)	Yoğunlaşma katsayısı	80/20 kuralına göre aynı kesitte beklenen pay	Okuma
Küresel servet, 2025 (World Inequality Report 2026)	En zengin %10 yetişkin	%75	7,5 kat	%72,7	80/20’den biraz daha yoğun; en üst %1 servetin %37’si
Küresel gelir, 2025 (World Inequality Report 2026)	En üst %10	%53	5,3 kat	%72,7	Daha az yoğun; alt %50 gelirin %8’i
ABD sağlık harcaması, 2022 (AHRQ MEPS)	En yüksek harcamalı %10 kişi	%65,9	6,59 kat	%72,7	Daha az yoğun; en üst %5 harcamanın %49,7’si
Tüketim ürünü markaları (Kim, Singh ve Winer 2017; Nielsen paneli, 100.000’i aşkın hane, 6 yıl)	En üst %20 alıcı	%73 (ortalama)	3,65 kat	%80	Daha az yoğun; niş markalarda oran daha yüksek
CPG dışı 339 halka açık şirket (McCarthy ve Winer 2019)	En üst %20 müşteri	%67	3,35 kat	%80	Abonelikli işlerde %59, aboneliksizlerde %68
Birleşik Krallık markaları, Kantar verisi (Ehrenberg-Bass Enstitüsü)	En üst %20 alıcı	Çeyrekte %40, bir yılda %50’nin üzeri, beş yılda %60’ın hemen üzeri	2,0 ile 3,0 kat	%80	Ölçüm penceresi uzadıkça oran artıyor
Büyük yazılım sistemlerinde hatalar (Ostrand, Weyuker ve Bell 2005)	Modelin seçtiği %20 dosya	%71 ile %92 arası, ortalama %83	4,15 kat	%80	Gerçek yoğunlaşma en az bu kadar
Bilimsel atıflar (Seglen 1997; üç biyokimya dergisi)	En çok atıf alan %15 makale	%50	3,33 kat	%76,9	En çok atıf alan yarı, atıfların %90’ı
İngiltere vergi gelirleri, 1843 (Pareto α = 1,50)	En üst %20 mükellef	%58,5 (türetilmiş)	2,92 kat	%80	Tablo 2’deki CEOtudent hesabı

CEOtudent analizi; kaynaklar Kaynaklar bölümünde 1, 3-7, 9 ve 11 numaralı eserlerdir. “Beklenen pay” sütunu, 80/20’nin her kesitte kendini tekrar eden bir Pareto yasası olduğu (α yaklaşık 1,16) varsayımıyla hesaplanmıştır. Ostrand satırında %20 modelin tahminine göre seçildiği için gerçek en üst %20 en az bu kadar hata içerir. Sağlık harcaması satırı yalnızca bir dağılım örneğidir; bu yazı genel bilgi niteliğindedir ve tıbbi ya da finansal tavsiye içermez.

Tablodan üç sonuç çıkıyor:

• Kalıp neredeyse her yerde var. Dokuz satırın hepsinde en üst dilim, nüfus payının en az 2, en fazla 7,5 katı pay alıyor.
• Oran nadiren 80/20. Aynı kesitte 80/20 kuralının öngördüğü payı yakalayan ya da geçen yalnızca iki satır var: küresel servet ve yazılım hataları. Müşteri ve marka verilerinde oran uzun pencerelerde 60/20 ile 73/20 arasında, kısa pencerelerde 40/20’ye kadar iniyor; gelir ve atıf verileri de 80/20’nin öngördüğü payın altında kalıyor.
• Sayıyı ölçüm seçimi belirliyor. Aynı İngiliz marka verisi bir çeyreklik pencerede 40/20, beş yıllık pencerede 60/20’nin üzerinde çıkıyor. Kim, Singh ve Winer’da ise büyük marka ve kategorilerde oran düşük, niş markalarda yüksek çıkma eğiliminde.

Mesaj “80/20 yanlıştır” değil, “80/20 bir ölçüm sonucudur” şeklindedir: sizin işinizde gerçek oran 55/20 de olabilir, 85/20 de.

Oran neden bu kadar oynuyor?

Schmittlein, Cooper ve Morrison’ın 1993 tarihli “Truth in Concentration in the Land of (80/20) Laws” makalesinin özetine göre bu istatistikleri doğru yorumlamak, hesaplamak kadar kolay değildir. Dört etken öne çıkıyor.

Ölçüm penceresi. Ehrenberg-Bass Enstitüsü’nden Byron Sharp ve Charles Graham’ın Kantar verisine dayanan özetine göre ortalama bir markada en üst %20 alıcının payı bir çeyrekte tipik olarak 40/20, bir yılda 50/20’nin üzerinde, beş yılda 60/20’nin hemen üzerindedir.

Birim ve örneklem. Pareto mükellefleri, Kim ve arkadaşları haneleri, MEPS kişileri sayıyor. Ehrenberg-Bass yazarlarına göre tek bir perakende zincirinin sadakat kartı verisi, hanelerin başka mağazalardaki alımlarını görmediği için oranı şişirebilir.

Kayma ve ortalamaya dönüş. Sharp ve Graham’a göre bu yıl satışların %60’ını yapan en üst %20 alıcı, gelecek yıl yaklaşık %45’ini yapacaktır; aradaki 15 puan ortalamaya dönüş etkisidir.

Hangi sonucun ölçüldüğü. Fenton ve Ohlsson’ın 2000 tarihli çalışmasının özetine göre ticari bir yazılım sisteminde yayın öncesi testlerde bulunan hataların çoğu az sayıda modülde toplanıyordu; ancak yayın öncesinde en çok hata çıkan modüller, kullanımda en az hata çıkanlar arasındaydı ve tersi de geçerliydi. “En sorunlu %20”, ölçtüğünüz aşamaya göre bambaşka bir küme olabilir. Öte yandan Ostrand, Weyuker ve Bell’in modeli, dosyaların geçmiş hata ve değişiklik verisinden bir sonraki sürümde hataların nerede toplanacağını yüksek doğrulukla tahmin etti; doğru metrikle geçmiş iyi bir rehberdir.

CEO ve öğrenci açısından 80/20 ne değiştiriyor?

CEO lensi: dikkat bir sermayedir. Bir yönetici bütçeyi eşit bölmez; getirisi ölçülmüş alanlara ağırlık verir ve düşük getirili alanlardan çıkmak için önceden kriter belirler. Bireysel karşılığı, haftalık saatlerinizi en yüksek katkıyı üreten az sayıda müşteri, proje ve görevde toplamaktır. Neyi bırakacağınıza önceden karar vermek için vazgeçme kriterleri yöntemi, Pareto denetiminin doğal tamamlayıcısıdır.

Öğrenci lensi: oran bir hipotezdir. İyi bir öğrenci “en önemli %20”yi sezgiyle değil deneyle bulur ve sonucu yeni veriyle yeniden sınar. Öğrenmede 80/20, temel konuları atlamak için bir bahane değildir; neyi bilinçli olarak öğrenmeyeceğinize karar vermenin yolu stratejik cahillik yazısında ele alınıyor.

Bilgi işi için Pareto denetimi nasıl yapılır?

Bu protokol, 80/20’yi varsaymak yerine kendi dağılımınızı ölçmek içindir. Otomasyon adaylarını puanlama tabloları bilgi işi otomasyonunun 80/20’si yazısında yer aldığı için burada tekrarlanmıyor; bu protokol, o puanlamadan önce gelen ölçüm adımıdır.

Tablo 4. Bilgi işi için çeyreklik Pareto denetimi (CEOtudent editoryal çerçevesi)

Adım	Ne yapılır	Neden
1. Alanı ve metriği seç	Tek alan (müşteriler, görevler, ürünler, bilgi kaynakları, kesinti nedenleri) ve tek gerçek metrik (katkı payı, saat, kullanılan çıktı, kaybedilen dakika).	Metrik değişirse hayati azınlık da değişir (Fenton ve Ohlsson).
2. 20 ile 30 kalem listele	Alandaki kalemleri eksiksiz yazın; küçük ve sıkıcı olanları atlamayın.	Kuyruk görünmezse oran olduğundan yüksek çıkar.
3. Pencereyi sabitle	En az bir çeyreklik veri kullanın ve pencereyi not edin.	Pencere uzunluğu oranı değiştirir (Ehrenberg-Bass).
4. Sırala ve kümülatif payı hesapla	Kalemleri büyükten küçüğe dizin; ilk %20’nin payını ve %80’e kaç kalemde ulaşıldığını kaydedin.	Gerçek oranınız budur.
5. Her kalem için karar ver	Koru ve büyüt, devret ya da otomatikleştir, bırak ya da “korunan kuyruk” olarak işaretle (Tablo 6).	Karara bağlanmayan ölçüm yalnızca bir rapordur.
6. Kararı takvime bağla	Bırakılanların bitiş tarihini, devredilenlerin sorumlusunu yazın; haftalık gözden geçirme toplantınızda izleyin.	Takvime girmeyen karar uygulanmaz.
7. Çeyrek sonunda tekrarla	Aynı metrik ve pencereyle yeniden ölçün; geçen çeyreğin ilk %20’sinden kaç kalemin yerinde kaldığını sayın.	Ortalamaya dönüş, hayati azınlığın kaydığını gösterir.

Dördüncü adımın önemini küçük bir örnek gösterir. Aşağıdaki on müşteri ve değerleri varsayımsal girdidir (illustrative assumption); yalnızca hesabın nasıl yapıldığını gösterir.

Tablo 5. Varsayımsal örnek: on müşterilik bir portföyde kümülatif pay (tüm girdiler varsayımsal)

Müşteri	Yıllık katkı (varsayımsal girdi, birim)	Payı	Kümülatif pay	Kalemlerin kümülatif payı
A	38	%38	%38	%10
B	22	%22	%60	%20
C	12	%12	%72	%30
D	8	%8	%80	%40
E	6	%6	%86	%50
F	5	%5	%91	%60
G	4	%4	%95	%70
H	2	%2	%97	%80
I	2	%2	%99	%90
J	1	%1	%100	%100

CEOtudent editoryal çerçevesi; değerler varsayımsal girdidir (illustrative assumption), hesap calc.py dosyasındadır.

Bu portföyde ilk iki müşteri, yani kalemlerin %20’si, katkının %60’ını oluşturuyor: oran 60/20’dir. Katkının %80’ine ancak dördüncü müşteride, kalemlerin %40’ında ulaşılıyor; alttaki beş müşterinin toplam payı %14’tür. “İlk %20’ye odaklan, gerisini bırak” kuralı burada C ve D müşterilerini, yani katkının %20’sini, gözden çıkarmak demek olurdu.

Tablo 6. Kümülatif sıradaki konuma göre varsayılan karar (CEOtudent editoryal çerçevesi)

Kümülatif sıradaki konum	Sorulacak soru	Varsayılan karar
Katkının ilk %50’si	Katkı kalıcı ve büyütülebilir mi, tek kaleme bağımlılık risk mi?	Koru, en iyi saatleri ayır, bağımlılığı izle
Kümülatif %50 ile %80 arası	Kalem standart ve tekrarlı mı?	Devret, şablonla ya da otomatikleştir
%80 sonrası kuyruk	Stratejik, öğrenme ya da risk değeri var mı?	Yoksa bırak; varsa “korunan kuyruk” olarak işaretle, gerekçesini yaz

80/20 ne zaman yanıltır?

Bu liste bir CEOtudent editoryal çerçevesidir; altı durumda denetim sonucunu körü körüne uygulamak zarar verir.

1. Kuyruğun toplam değeri küçük değilse. Ehrenberg-Bass verisinde hafif ve ara sıra alan müşteriler alıcıların çoğunluğudur ve uzun vadeli cironun %40’ını yapar; yazarlara göre marka büyümesinin ana kaynağı da bu gruptur.
2. Hayati azınlık kayıyorsa. Bu yılın en üst %20’si gelecek yıl daha az pay alır (%60’tan yaklaşık %45’e). Kararı tek ölçümle değil, iki ardışık ölçümün karşılaştırmasıyla verin.
3. Risk, ölçtüğünüz yerde değilse. Fenton ve Ohlsson’da testte az hata çıkan modüller, kullanımda en çok hata çıkaranlar arasındaydı. Güvenlik, uyum ve itibar riskleri genellikle kuyrukta saklanır.
4. Getiri bileşik ve gecikmeliyse. Temel kavramlar, ilişkiler ve uzun vadeli beceriler kısa pencerede düşük getirili görünür; bir çeyreklik ölçüm yıllar içinde biriken getiriyi göstermez.
5. Pencere kısa ya da örneklem eksikse. Bir çeyrekte 40/20 görünen dağılım beş yılda 60/20’yi aşar; tek kanallı veri başka kanallardaki davranışı görmez.
6. “Önemsiz çoğunluk” isteğe bağlı değilse. Yasal yükümlülükler, güvenlik kontrolleri ve temel ilişki bakımı sıralamada alt sıralarda çıkabilir ama bırakılamaz; doğru hamle bırakmak değil, en düşük maliyetle yapmaktır.

Eski yazıdaki iddialar ne oldu?

2020 sürümündeki her somut iddia birincil kaynağa karşı kontrol edildi. Doğrulanamayan hiçbir iddia bu sürüme taşınmadı.

Tablo 7. Eski iddiaların denetimi (CEOtudent analizi)

Eski iddia	Durum	Birincil kaynağın söylediği
Pareto, İtalya’daki toprakların %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğunu öne sürdü	Doğrulanamadı, kaldırıldı	Cours’un gelir eğrisi bölümünde (§958-961) böyle bir cümle yok; İtalya verileri şehirlerin vergi ve gelir kayıtları
Pareto, İngiltere’de servetin %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğunu gördü	Düzeltildi	İngiltere verisi servet değil, D cetveli ticaret ve meslek gelirleri; 1843 için α = 1,50, yani mükellefler içinde yaklaşık 58,5/20 (CEOtudent hesabı)
Juran, etkilerin %80’inin etkenlerin %20’sinden kaynaklandığını söyledi ve buna Pareto ilkesi dedi	Kısmen doğrulandı, düzeltildi	Adı Juran koydu ve sonradan yanlış ad olduğunu yazdı; kendi metninde sabit bir 80/20 oranı değil, “hayati azınlık ve önemsiz çoğunluk” ifadesi var
Vaktimizin %80’ini arkadaşlarımızın %20’si ile geçiririz	Kaynaksız, kaldırıldı	Herhangi bir çalışmaya dayandırılmamış
Trafik kazalarının %80’ini sürücülerin %20’si yapar	Birincil kaynak bulunamadı, kaldırıldı	Peck, McBride ve Coppin (1971, Kaliforniya sürücü kayıtları, özet): yüksek seçicilikli sürücü programlarından genel kaza oranında çarpıcı bir düşüş beklenemez
Dünya servetinin %86’sı nüfusun %8’inin elinde	Kaynaksız, güncel veriyle değiştirildi	World Inequality Report 2026: en zengin %10 servetin %75’ine, en üst %1 %37’sine, alt %50 %2’sine sahip; %8 kesiti raporda yok
En zengin 10 kişiden ilk 3’ünün serveti diğer 7’sininki kadar	Tarihsiz ve kaynaksız, kaldırıldı	Konu için gerekli değil
Pareto ilkesi marjinal fayda ile ilişkilendirilebilir (200 kişilik ekip örneği)	Kavram hatası, kaldırıldı	Örnek marjinal faydayı değil azalan verimler yasasını anlatıyor; ikisi de Pareto kalıbıyla aynı şey değil
Sınavda soruların çoğunun atlanan 10 sayfadan gelmesi	Kanıt değil, kaldırıldı	Bir anekdot; öğrenmedeki sınır “ne zaman yanıltır” listesinin 4. maddesinde
En çok sorun çıkaranları çözerseniz sorunların yaklaşık %80’ini çözersiniz	Kaynaksız, kaldırıldı	Yerine ölçüme dayalı Pareto denetimi (Tablo 4) kondu

Marjinal fayda tüketilen her ek birimin ek tatminini, azalan verimler ise üretime eklenen her işçinin azalan ek katkısını anlatır; Pareto kalıbı ise sonuçların birimler arasında nasıl paylaştığıyla ilgilidir.

Bu yazı neden yeniden yazıldı?

Bu sayfa 2020’de yaklaşık 410 kelimelik bir yazı olarak yayımlanmıştı. Sayıların çoğu kaynaksızdı, tek kaynak satırı bir öğrenci haber sitesine dış bağlantıydı ve metin reklam kodu, gömülü videolar ve birinci tekil şahıs anlatımı içeriyordu. Konu ve arama niyeti korundu. Kavramın kökeni Pareto’nun 1897 metnine ve Juran’ın kendi anlatımına dayandırıldı, güncel küresel veriler ve yeni bir CEOtudent analizi eklendi, okurun kendi dağılımını ölçebileceği bir protokol kondu; doğrulanamayan iddialar, reklam kodu, görseller, videolar ve dış bağlantılar kaldırıldı.

Sık sorulan sorular

80/20 kuralı bilimsel bir yasa mı?
Hayır. Yaygın bir çarpıklık kalıbıdır ama oran sabit değildir; buradaki dokuz veri kümesinden yalnızca ikisi, aynı kesitte 80/20’nin öngördüğü yoğunlaşmaya ulaşıyor.

Pareto ilkesini kim buldu?
Gelir dağılımının eğrisini Vilfredo Pareto 1890’ların sonunda yayımladı. Kalıbı her alana uygulanan bir yönetim ilkesine dönüştüren ve ona “Pareto ilkesi” adını veren Joseph M. Juran’dır; Juran sonradan bu adlandırmanın yanlış olduğunu yazdı.

Pareto, İtalya’daki toprakların %80’inin nüfusun %20’sine ait olduğunu söyledi mi?
İncelenen birincil metinde böyle bir ifade bulunamadı. Pareto’nun İtalya verileri şehirlerin vergi ve gelir kayıtlarıdır ve sonuç bir oran değil, bir eğim parametresidir.

Kendi işimde 80/20’yi nasıl ölçerim?
Tek bir alan ve tek bir metrik seçin, 20 ile 30 kalemi en az bir çeyreklik veriyle ölçün, büyükten küçüğe sıralayıp kümülatif payı hesaplayın. İlk %20’nin payı ve %80’e kaç kalemde ulaşıldığı sizin gerçek oranınızdır (Tablo 4 ve Tablo 5).

80/20, öğrenirken konuların %80’ini atlayabileceğim anlamına mı gelir?
Hayır. 80/20 önceliği belirlemeye yardım eder, ama temel kavramların getirisi gecikmeli ve bileşiktir; onları atlamak sonraki öğrenmeyi zorlaştırır.

Dünya servetinin ne kadarı en zenginlerin elinde?
World Inequality Report 2026’ya göre 2025’te en zengin %10’luk yetişkin dilimi küresel servetin %75’ine, en üst %1 ise %37’sine sahip; alt %50’nin payı %2. Gelirde en üst %10 küresel gelirin %53’ünü, alt %50 ise %8’ini alıyor.

Kaynaklar

1. Vilfredo Pareto. Cours d’économie politique, Tome second. F. Rouge, Lozan, 1897. “La courbe des revenus”, §958-961, s. 304-313; eğim tablosu s. 312 (Internet Archive taraması; tablo sayfa görüntüsünden okundu).
2. Joseph M. Juran. The Non-Pareto Principle; Mea Culpa. 1974 tarihli metin, Juran Institute arşiv kopyası.
3. Lucas Chancel, Ricardo Gómez-Carrera, Rowaida Moshrif ve Thomas Piketty (koordinatörler). World Inequality Report 2026. World Inequality Lab.
4. Adriana Hernandez-Viver ve Emily M. Mitchell. Concentration of Healthcare Expenditures and Selected Characteristics of People with High Expenses, United States Civilian Noninstitutionalized Population, 2018-2022. Statistical Brief No. 560, Agency for Healthcare Research and Quality, Mart 2025.
5. Baek Jung Kim, Vishal Singh ve Russell S. Winer. The Pareto rule for frequently purchased packaged goods: an empirical generalization. Marketing Letters, 28(4), 491-507, 2017 (yalnızca özet).
6. Daniel M. McCarthy ve Russell S. Winer. The Pareto rule in marketing revisited: is it 80/20 or 70/20? Marketing Letters, 30(2), 139-150, 2019 (yalnızca özet).
7. Byron Sharp ve Charles Graham. The value of Pareto’s bottom 80%. Ehrenberg-Bass Institute for Marketing Science, University of South Australia; tarihsiz kurum yazısı, Kantar verisine dayanan araştırma özeti.
8. David C. Schmittlein, Lee G. Cooper ve Donald G. Morrison. Truth in Concentration in the Land of (80/20) Laws. Marketing Science, 12(2), 167-183, 1993 (yalnızca özet).
9. Thomas J. Ostrand, Elaine J. Weyuker ve Robert M. Bell. Predicting the location and number of faults in large software systems. IEEE Transactions on Software Engineering, 31(4), 340-355, 2005 (yalnızca özet).
10. Norman E. Fenton ve Niclas Ohlsson. Quantitative analysis of faults and failures in a complex software system. IEEE Transactions on Software Engineering, 26(8), 797-814, 2000 (yalnızca özet).
11. Per O. Seglen. Why the impact factor of journals should not be used for evaluating research. BMJ, 314(7079), 497-502, 1997 (eBMJ tam metninin arşiv kopyası ve yayın özeti).
12. R. C. Peck, R. S. McBride ve R. S. Coppin. The distribution and prediction of driver accident frequencies. Accident Analysis and Prevention, 2(4), 243-299, 1971 (yalnızca özet, TRID kaydı).

Not: Tablo 2, 3 ve 7 CEOtudent analizidir; Tablo 4, 5, 6 ve “80/20 ne zaman yanıltır?” listesi CEOtudent editoryal çerçevesidir; Tablo 5’teki değerler varsayımsaldır. Tablo 1, bozuk OCR nedeniyle Pareto’nun 1897 baskısının tarama görüntüsünden elle aktarılmıştır. Kaldırılan eski iddialar: İtalya toprakları, trafik kazaları, %86/%8 servet, en zengin 10 kişi, arkadaşlarla geçen zaman ve “sorunların %80’i” vaadi (Tablo 7). Sharp, Romaniuk ve Graham’ın 2019 tarihli “60/20” çalışma metni açılamadığı için yalnızca Ehrenberg-Bass özet yazısındaki değerler, UBS Global Wealth Report’a erişilemediği için hiçbir UBS rakamı kullanılmadı.

---

Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.

This post is also available in: