在企业经营管理中,当关键业务指标出现异常波动,如销售额骤降,我们常常感到焦虑,担心哪个环节出问题,或是否有决策失误,进而影响公司未来的发展。这时,我们迫切需要尽快找出指标波动的根本原因,以便及时采取措施进行应对。 

 

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因此,归因分析尤为重要。它通过科学量化相关因素的贡献程度,帮助企业清晰识别影响业务变化的关键因素,精准定位业务波动的根本原因,为决策提供有力支持。目前,归因分析可广泛应用于销售业绩、财务成本控制等多种经营管理场景

 

随着技术的进步,智能问答式BI的出现使智能归因分析成为现实。相比传统方式,智能问答式BI基于数据分析、机器学习、AI等技术,简单对话即可探索根因,不仅降低了使用门槛,还显著提升了分析效率。

 

然而,尽管市场上已有一些智能问答式BI产品宣称能提供快速的归因分析,但在应对不同行业复杂多变的业务场景时,仍存在明显的局限性。

 

1.不支持复杂归因分析业务场景,如多指标因果分析场景。目前,多数智能BI产品仅支持单指标多维度的相关性归因分析,在面对复杂的业务情境,尤其是多指标多维度关联交织时,往往难以清晰地揭示因果关系,无法得出全面精准的结果。

 

2.灵活性受限。多数智能 BI 产品的算法模型比较通用单一,且采用不透明的黑盒操作。用户不仅无法深入理解数据背后的处理逻辑,也难以根据不同的业务场景和数据特点,灵活调整模型和方法并适配不同需求。

 

因此,企业需要选择一款能灵活准确地应对各种复杂归因分析业务场景的智能BI产品。

 

Smartbi AIChat正是这样的一款产品,它创新地融合了先进的AI技术和专业成熟的机器学习平台。在面对复杂场景的归因分析,用户仅需轻松输入问题,Smartbi AIChat 可迅速调用适配的归因分析插件,高效完成归因分析,精准呈现关键因素与策略建议,帮助用户在多变业务环境中明智决策。

 

接下来,我们通过一个多指标归因分析的示例,展示其效果、关键步骤和功能特性。

 

比如,在某公司经营分析中,查看一下“各年的销售贡献毛利”数据。我们发现2023年的销售贡献毛利突然开始下降了。

 

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然而,目标指标“销售贡献毛利”不仅和“直客渠道”、“行业”等维度直接相关,还与“合同毛利”、“合同金额”、“商机个数”等指标存在因果关系。普通的智能BI产品只能从维度进行相关性分析,但无法实现指标间的因果关系分析,这导致分析结果存在盲点。

 

而Smartbi AIChat,不仅支持单指标多维度的归因分析,在面对多指标归因分析时,用户只需要直接输入“为什么2023年销售贡献毛利下降了?”,就可以从维度相关性和指标因果关系两个方面全面分析下降的原因。

             

 

通过上面的视频演示,我们可以看到,Smartbi AIChat以总结文字呈现结果与建议,用可视化图表展示佐证数据,有理有据,清晰明了。

 

“销售贡献毛利”大幅下滑,不仅和维度因素紧密相关,另一方面,其关联指标的影响同样不容小觑。

 

因此,Smartbi AIChat还会分析和“销售贡献毛利”相关的“合同毛利”、“商机个数”等指标,深入探究发现,“商机个数”下降是主要因素之一,尤其是渠道报备的商机表现不佳。

 

对此,Smartbi AIChat 精准发力,给出极具针对性的策略:提升渠道报备的质量和有效性,确保更多高质量商机进入销售渠道。

 

那么,Smartbi AIChat 是怎样达成多指标因果分析的呢?主要看下面三个关键步骤:

 

1、自主定制因果图谱,精准把握指标关联

 

多指标归因分析实现的第一步是精准获取目标指标与其他指标的关系。Smartbi AIChat 为此配备因果图谱自定义功能。分析前,用户借助可视化操作轻松搭建指标间的因果图谱,并根据业务变化随时调整优化,快速理清指标之间的联系。

 

10004.png图:多指标因果图谱

 

 

2、按需创建挖掘模型,白盒操控灵活应变

 

Smartbi 拥有专业机器学习工具,内置丰富的算法组件,用户可根据实际业务需求选择合适的算法组件来自定义模型。比如因果分析组件,它以结构因果算法为核心,能科学深入地算出指标间的因果关系,可用于多指标因果分析。

 

10005.png图:多指标因果分析模型

 

整个过程采用白盒操作模式,不仅能调整选择相关算法,各节点参数也可按需灵活改动。用户还可以清晰地查看模型运行的每一个步骤和详细结果,在进行决策时更加自信和安心。

 

10006.png图:模型为白盒操作可自定义调整

 

 

3、Python调用归因分析模型,不受单一算法局限

 

Smartbi AIChat 采用 AI Agent 智能体技术,借助 Python 融合 Smartbi 专业机器学习能力,能依据不同场景智能调用适配的挖掘模型,精准洞察复杂问题。

 

对于多指标归因分析,Smartbi AIChat根据预设的因果图谱精准获取数据,并通过Python调用相关归因分析模型,深入剖析指标因果关系及其影响较高的维度因素,全面挖掘数据背后的规律。

 

十余载厚积薄发,Smartbi 沉淀出专业的机器学习工具,凭借丰富的算法组件,可视化流式建模,全方位涵盖从数据预处理到预测、挖掘以及高级分析的一站式服务,灵活适配各类复杂业务场景。

 

如今,Smartbi AIChat 更是将前沿 AI 技术与强大机器学习能力精妙融合,打破技术壁垒,让零技术背景的用户也能在复杂业务场景中如鱼得水,轻松开启高级数据挖掘与分析之旅。

 

 

 

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