在企業(yè)經(jīng)營管理中，當關(guān)鍵業(yè)務指標出現(xiàn)異常波動，如銷售額驟降，我們常常感到焦慮，擔心哪個環(huán)節(jié)出問題，或是否有決策失誤，進而影響公司未來的發(fā)展。這時，我們迫切需要盡快找出指標波動的根本原因，以便及時采取措施進行應對。 

因此，歸因分析尤為重要。它通過科學量化相關(guān)因素的貢獻程度，幫助企業(yè)清晰識別影響業(yè)務變化的關(guān)鍵因素，精準定位業(yè)務波動的根本原因，為決策提供有力支持。目前，歸因分析可廣泛應用于銷售業(yè)績、財務成本控制等多種經(jīng)營管理場景。

隨著技術(shù)的進步，智能問答式BI的出現(xiàn)使智能歸因分析成為現(xiàn)實。相比傳統(tǒng)方式，智能問答式BI基于數(shù)據(jù)分析、機器學習、AI等技術(shù)，簡單對話即可探索根因，不僅降低了使用門檻，還顯著提升了分析效率。

然而，盡管市場上已有一些智能問答式BI產(chǎn)品宣稱能提供快速的歸因分析，但在應對不同行業(yè)復雜多變的業(yè)務場景時，仍存在明顯的局限性。

1.不支持復雜歸因分析業(yè)務場景，如多指標因果分析場景。目前，多數(shù)智能BI產(chǎn)品僅支持單指標多維度的相關(guān)性歸因分析，在面對復雜的業(yè)務情境，尤其是多指標多維度關(guān)聯(lián)交織時，往往難以清晰地揭示因果關(guān)系，無法得出全面精準的結(jié)果。

2.靈活性受限。多數(shù)智能 BI 產(chǎn)品的算法模型比較通用單一，且采用不透明的黑盒操作。用戶不僅無法深入理解數(shù)據(jù)背后的處理邏輯，也難以根據(jù)不同的業(yè)務場景和數(shù)據(jù)特點，靈活調(diào)整模型和方法并適配不同需求。

因此，企業(yè)需要選擇一款能靈活準確地應對各種復雜歸因分析業(yè)務場景的智能BI產(chǎn)品。

Smartbi AIChat正是這樣的一款產(chǎn)品，它創(chuàng)新地融合了先進的AI技術(shù)和專業(yè)成熟的機器學習平臺。在面對復雜場景的歸因分析，用戶僅需輕松輸入問題，Smartbi AIChat 可迅速調(diào)用適配的歸因分析插件，高效完成歸因分析，精準呈現(xiàn)關(guān)鍵因素與策略建議，幫助用戶在多變業(yè)務環(huán)境中明智決策。

接下來，我們通過一個多指標歸因分析的示例，展示其效果、關(guān)鍵步驟和功能特性。

比如，在某公司經(jīng)營分析中，查看一下“各年的銷售貢獻毛利”數(shù)據(jù)。我們發(fā)現(xiàn)2023年的銷售貢獻毛利突然開始下降了。

然而，目標指標“銷售貢獻毛利”不僅和“直客渠道”、“行業(yè)”等維度直接相關(guān)，還與“合同毛利”、“合同金額”、“商機個數(shù)”等指標存在因果關(guān)系。普通的智能BI產(chǎn)品只能從維度進行相關(guān)性分析，但無法實現(xiàn)指標間的因果關(guān)系分析，這導致分析結(jié)果存在盲點。

而Smartbi AIChat，不僅支持單指標多維度的歸因分析，在面對多指標歸因分析時，用戶只需要直接輸入“為什么2023年銷售貢獻毛利下降了？”，就可以從維度相關(guān)性和指標因果關(guān)系兩個方面全面分析下降的原因。

通過上面的視頻演示，我們可以看到，Smartbi AIChat以總結(jié)文字呈現(xiàn)結(jié)果與建議，用可視化圖表展示佐證數(shù)據(jù)，有理有據(jù)，清晰明了。

“銷售貢獻毛利”大幅下滑，不僅和維度因素緊密相關(guān)，另一方面，其關(guān)聯(lián)指標的影響同樣不容小覷。

因此，Smartbi AIChat還會分析和“銷售貢獻毛利”相關(guān)的“合同毛利”、“商機個數(shù)”等指標，深入探究發(fā)現(xiàn)，“商機個數(shù)”下降是主要因素之一，尤其是渠道報備的商機表現(xiàn)不佳。

對此，Smartbi AIChat 精準發(fā)力，給出極具針對性的策略：提升渠道報備的質(zhì)量和有效性，確保更多高質(zhì)量商機進入銷售渠道。

那么，Smartbi AIChat 是怎樣達成多指標因果分析的呢？主要看下面三個關(guān)鍵步驟：

1、自主定制因果圖譜，精準把握指標關(guān)聯(lián)

多指標歸因分析實現(xiàn)的第一步是精準獲取目標指標與其他指標的關(guān)系。Smartbi AIChat 為此配備因果圖譜自定義功能。分析前，用戶借助可視化操作輕松搭建指標間的因果圖譜，并根據(jù)業(yè)務變化隨時調(diào)整優(yōu)化，快速理清指標之間的聯(lián)系。

圖：多指標因果圖譜

2、按需創(chuàng)建挖掘模型，白盒操控靈活應變

Smartbi 擁有專業(yè)機器學習工具，內(nèi)置豐富的算法組件，用戶可根據(jù)實際業(yè)務需求選擇合適的算法組件來自定義模型。比如因果分析組件，它以結(jié)構(gòu)因果算法為核心，能科學深入地算出指標間的因果關(guān)系，可用于多指標因果分析。

圖：多指標因果分析模型

整個過程采用白盒操作模式，不僅能調(diào)整選擇相關(guān)算法，各節(jié)點參數(shù)也可按需靈活改動。用戶還可以清晰地查看模型運行的每一個步驟和詳細結(jié)果，在進行決策時更加自信和安心。

圖：模型為白盒操作可自定義調(diào)整

3、Python調(diào)用歸因分析模型，不受單一算法局限

Smartbi AIChat 采用 AI Agent 智能體技術(shù)，借助 Python 融合 Smartbi 專業(yè)機器學習能力，能依據(jù)不同場景智能調(diào)用適配的挖掘模型，精準洞察復雜問題。

對于多指標歸因分析，Smartbi AIChat根據(jù)預設的因果圖譜精準獲取數(shù)據(jù)，并通過Python調(diào)用相關(guān)歸因分析模型，深入剖析指標因果關(guān)系及其影響較高的維度因素，全面挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。

十余載厚積薄發(fā)，Smartbi 沉淀出專業(yè)的機器學習工具，憑借豐富的算法組件，可視化流式建模，全方位涵蓋從數(shù)據(jù)預處理到預測、挖掘以及高級分析的一站式服務，靈活適配各類復雜業(yè)務場景。

如今，Smartbi AIChat 更是將前沿 AI 技術(shù)與強大機器學習能力精妙融合，打破技術(shù)壁壘，讓零技術(shù)背景的用戶也能在復雜業(yè)務場景中如魚得水，輕松開啟高級數(shù)據(jù)挖掘與分析之旅。

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