表“catering_dish_profit. xls”记录了每个菜品的盈利数据，第一列是菜品ID，第二列是菜品名字，第三列是盈利，用绘制菜品盈利数据的帕累托图，并解释帕累托图的含义。

首先，你需要将Excel表格“catering_dish_profit.xls”加载到数据分析环境中，比如Python的pandas库或者R语言。这里以Python为例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_excel('catering_dish_profit.xls')

# 确保'盈利'列的数据是数值型
df['盈利'] = df['盈利'].astype(float)

# 计算每项菜品盈利的累计百分比
cumulative_percentage = df['盈利'].value_counts().sort_values(ascending=False).cumsum() / df['盈利'].sum()

# 绘制帕累托图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.barh(df['菜品名字'], df['盈利'], label='各菜品盈利')
plt.plot(cumulative_percentage.index, cumulative_percentage, marker='o', linestyle='None', color='red', alpha=0.5, label='累计百分比')
plt.xlabel('盈利金额')
plt.ylabel('菜品名称')
plt.title('菜品盈利帕累托图')
plt.legend()
plt.grid(axis='x')
plt.tight_layout()
plt.show()

帕累托图是一种展示数据集中少数几个最大值所占比例的图形，这里的含义是：

1. **主要贡献者**：大部分面积的柱子代表的是盈利最多的几个菜品，它们对总盈利的贡献较大。
2. **少数主导**：红色曲线表示累积百分比，当曲线接近100%时，说明大部分盈利已经由少数几款菜品贡献。
3. **长尾现象**：如果右侧有较长的"长尾"区域，则表示还有许多菜品虽然单个盈利不高，但总体加起来也有一定的贡献。