智能归因
最近更新时间：2024.03.19 14:31:42
首次发布时间：2021.02.23 10:42:03
智能归因，是指可视化看板中内置归因算法，帮助用户洞察业务异常的归因分析功能。能够通过多维度归因分析，透析数据结果，挖掘指标的影响因子与根源，实现智能归因洞察。
温馨提示：归因分析的触发条件如下
- X轴为日期类型的字段，目前支持的聚合粒度为日、周、月
- 图中至少有一个指标满足表达式要求，详见后文归因分析支持的表达式
- 当前分析点 / 对比时间点不为空/null/0
- 归因分析所用数据集必须是抽取数据集，暂不支持直连数据集
注：归因分析需要一定连续的数据才可以进行归因分析，否则波动状态无法判断
- 天级：至少需要有14天的连续数据
- 周级：至少需要有8周的连续数据
- 月级：至少需要有24个月的连续数据
第一步 ：在折线图中，发现最近一天的GMV突然下降，点击下降的数据点，进行归因分析（此处选择「默认归因分析」）
第二步 ：归因分析计算完成，点击查看归因结果
第三步 ：查看归因结果，最近一段时间GMV波动异常，默认和前一月的数据进行比较，数据下降了22.61%，按照引起下降的贡献对维度进行排名，发现sale_city的系数为0.56，是重要的影响因素，就可以针对这个区域的销售情况进行筛选并经一步分析。
随着时间的变化，你通常会看到值大幅上升或急剧下降的情况，并且想知道导致这种波动的原因。借助智能归因，只需单击几下即可了解原因。具体的业务场景举例如下，具体应用效果需结合您的业务数据而定。
3.1 平均延时突增问题归因
问题归因，可以发现可能是Rexxx项目引起的延时增高
3.2 付费金额突增问题归因
归因，发现主要是北京地区增长导致的突增
4.1 归因分析对比时间选择
- 默认归因分析
- 天级：默认选择7天前的日期与当前日期对比
- 周级：默认选择前一周与当前一周对比
- 月级：默认选择前一个月与当前月对比
- 自定义对比时间：可以自定义选择对比时间
4.2 解读归因分析报告
A：波动状态，结合最近一段时间的数据，判断该指标波动是否正常
B：指标变化，相比一定时间前，指标的变化的情况
C：维度贡献排名，单个维度：
- 维度名称
- 基尼系数，用来表示对指标变化的影响程度
- 大盘贡献度TOP3维度项
- 在与CDP一起使用的情况下，此处还有新建群体的能力，详见归因建群体
D：维度的具体维度项分析
4.3 归因分析配置
支持进行数据集级的归因分析配置。当该数据集进行归因分析时，将依据配置中的归因依据、显示维度进行归因，并展示设定的结果数。
4.3.1 入口
入口一 可视化查询：点击左侧数据集信息的右上角 ⋮ ，选择「归因分析配置」
入口二 数据集：打开所查询的数据集，在右上角选择「归因分析配置」
4.3.2 全局配置与个性配置
归因分析配置中可以对归因依据、显示维度、展示结果数进行预设。
一个数据集中往往有多个指标，当不同指标具有不同的归因配置需求时，可点击“个性配置”，选择指标作特殊配置。而全局配置则生效于“个性配置”指标之外的指标。
如果不进行个性配置，全局配置会生效于所有指标。
4.3.3 异常判断依据
- 时序预测：基于系统预测自动判断，判断依据为是否符合默认时序预测的预测结果范围
- 波动大于：根据同环比波动判断，当波动幅度超过指定值时判断为异常
4.3.4 归因维度限制
启用归因维度限制后，将不会对所有的维度进行归因分析，避免计算进无意义的分析维度造成误解、增加运算量。
- 维度项少于1000个才参与归因：个数可以自由设定。数据集中存在一些id、设备号等具有大量维度项，且无归因意义的维度时，可以勾选此项。
- 排除部分维度：手动排除部分维度，使之不参与归因。
4.3.5 结果展示限制
归因分析报告默认根据影响的基尼系数，从大到小展示对所有维度的分析结果。勾选此项后，可限制展示维度数。勾选后，可能存在影响维度展示不全的情况。
4.4 支持的表达式
（1）归因分析支持的表达式
表达式 | 例 |
|---|---|
count(distinct XXX) | count(distinct user_id) |
sum(XXX) | sum(col), sum(col/100), sum(1/col), sum(case when result = 'failed' then 1/result_count else 0 end) |
avg(XXX) | avg(col) |
sum(XXX)/sum(XXX) | sum(col1) / sum(col2), sum(case when result='failed' then 1 / result_count else 0 end) / sum(1 / result_count) |
sum(XXX)/count(XXX) | sum(vv)/count(uid) |
count(XXX) | count(col1) |
sum(XXX)/100 | sum(col)/100, |
100/sum(XXX) | 100/sum(col) |
XXX/XXX | col/1, col1/col2 |
XXX | col |
（2）归因分析不支持的表达式
表达式 | 例 |
|---|---|
count(distinct XXX) / count(distinct XXX) | count(distinct pid) / count(distinct uid) |
uniq(XXX) / uniq(XXX) | |
sum(XXX) / count(distinct XXX) | sum(vv) / count(distinct uid) |
sum(XXX) / sum(XXX) / sum(XXX) | |
sum(XXX) / sum(XXX) / 1 | |
XXX - YYY | profit - cost |
（3）后续将支持
表达式 | 例 |
|---|---|
uniq(XXX) | uniq(XXX) |
uniq(XXX)/100 | uniq(XXX)/100 |
4.5 归因的维度范围
在归因分析报告列表左侧的维度列表中，如下几种维度不会出现：
- 某个维度表达式为id或者date；
- 某个维度的Top1维度项贡献值太小，不会显示：比如有个维度“省份”，然后上海这个维度项的贡献值最大，但是贡献百分比却 < 1%，会不显示；
- 某个维度只有一个维度项不会显示；
- 分区字段维度不会显示；
- 维度下没有维度项也不会显示；
- 在时间段分析中，若是一个维度的维度项个数过大(>10K)，不会显示；
- 当维度的数量过多的话（>15或者更多），只会取用户选取的部分维度进行加入计算（选取基尼系数高的 ，并且是当前用户最常用的维度）。
4.6 其他说明
智能归因可适配 StarRocks 数据源。