指标异动的贡献度量化归因

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背景

数据监控,核心聚焦在子维度粒度数据波动的解读,但是不便于定位异常波动水平,以及进行指标下钻分析,难以直接定位指标变动来源。难以量化子维度贡献度
例如:11点准时率下滑,但通过分省份数据很难直接各省份波动程度,也不便于定位各省份对11点准时率下滑影响。

目标

自动化实现指标异动监控预警及变化来源量化定位。

方法思路

确定各个维度层级异常预警逻辑,简单定位异常省份&品类:
方法一
绝对值阈值法,直接确定一个边界值,超过即预警,例如准时率低于50%即预警,结果可能预警过多。适用于目标导向,目前值不宜直接拍死,

Original: https://blog.csdn.net/weixin_45520028/article/details/123239091
Author: hengheng21
Title: 指标异动的贡献度量化归因

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