什么是数据指标管理，如何建立指标管理体系
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竞争激烈的市场中，如何应对指标波动带来的不安
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引言
每个负责任的职场人，都会经历过“被数据波动支配的恐惧”吧。当关键业务指标突然出现异常波动——比如看到销售额突然下降，或者转化率一下子掉得很厉害，我们总会陷入深深的焦虑。心里担心，是不是某个环节出了差错？或者决策出了问题？会不会影响到未来的发展？尤其是在竞争激烈的市场中，这种波动不仅会打乱当前的决策，可能还会影响到公司的长远规划和方向。
这时，我们需要马上准确找出导致这一指标波动的原因。智能BI产品白泽的归因分析便成为了帮助我们解除这种恐惧和不安的有力工具。通过白泽AI的归因分析，企业马上可以准确识别出影响指标波动的关键因素，从而优化决策，采取适当的措施来改善或调整相关策略。
对话形式展现，非技术人员也能轻松上手
Smartbi白泽AI内置归因分析插件，它能够在复杂的数据环境中自动评估各个特征（或变量）对模型预测结果的贡献度，从而帮助用户快速定位业务变化背后的原因。这一能力以对话的形式呈现给用户，使得非技术背景的业务人员也能轻松上手，进行深入的数据分析。
例如，我们从之前的问句中看到2023年5月合同金额下降了-3.57%。这时候使用白泽AI，输入自然语言“为什么2023年5月份合同金额下降了”，就可以马上得到如下结果：
专业的算法插件，准确洞察问题并积极应对
上述示例，我们在计算了下降程度、占比、相关性的三个值基础上，进行了加权求和进而得出了综合影响指标，根据综合影响程度大小取前三个（行业细分维度下的“能源化工”，商机来源维度下的“线上”，商机省份维度下的“河北省”）作为最为重要的影响因素。
基于归因分析的结果，用户可以制定针对性的对策和行动计划。例如，如果发现某个销售渠道业绩下滑严重，可以考虑调整销售策略、加强销售人员培训或开发新的销售渠道。如果发现某种产品市场需求减少，可以考虑推出新产品、调整价格策略或加大市场推广力度。
白泽AI调用Smartbi丰富的算法组件来满足用户不同归因场景的需求，它提供单因素相关性和多因素相关性分析算法。比如单因素相关性主要选择斯皮尔曼相关性分析，而多因素相关则使用线性回归计算相关系数。
结语
归因分析不仅仅是一次性的分析工作，而是一个不断优化的过程。用户可以根据业务的实际需求，定期使用白泽AI归因分析插件进行数据分析，帮助及时识别和解决潜在问题。同时，通过持续监控关键指标的变化，用户能够灵活调整和优化业务策略，确保持续改进和优化业务表现。
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