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一、指标波动异常怎么办？使用关键驱动因素组件
国内某供应链酒饮部门在分析最近几个月综合毛利率时发现，1到3月有较大的下降。业务部门迫切的想知道哪些因素导致了最近指标的异常波动，并指导平台发现问题并进行优化。
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接下来，我们将使用分销平台经营数据来说明Smartbi中归因分析的具体操作步骤。
关键驱动因素组件使用说明
功能入口：仪表盘新增了一个AI组件，提供了关键驱动因素组件入口：仪表盘AI组件，关键驱动因素
拖入组件后，我们可以根据业务经验，勾选想要分析的维度和指标来灵活的进行分析。
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点击左上角可以切换查看哪些成员对指标是降低的影响。切换后，我们可以发现同样在项目字段下长城葡萄酒这个成员对综合毛利率是降低的影响。点击柱子，我们可以进一步看到其在整个产品中的分布情况。
二、想了解各种因素的组合对指标的影响
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怎么办？使用首要细分市场组件
首要细分市场中可以了解各种因素的组合如何影响正在分析的指标，气泡的大小是由具体指标值决定。
功能入口：仪表盘新增了一个AI组件，提供了首要细分市场组件
首要细分市场中可以了解各种因素的组合如何影响正在分析的指标，气泡的大小是由具体指标值决定。例如，以订单明细数据举例，分析发货人、发货城市、省份、发货区域、订单日期、雇员编号对订单数量的影响。
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点击第二个气泡进来可以看到，如果是发货人是‘王先生’，发货区域不是‘华东’，并且发货城市不是‘长春’时，订单数量的平均值为91.89单，比整体平均值61.95高了29.95单。同时，当前分段所占比例为9.06%。
三、没有黑匣子，可信的AI-组件设置调参
我们在组件属性面板提供了快捷的设置方式来调整分析参数，比如你可以决定使用哪种分析方式，我们这里提供了两种分析方式，一种是多因素分析，另一种是相关性分析。简单来说多因素分析能够综合考虑多个因素对目标变量的联合影响，而相关性分析更加注重单个变量对目标变量的影响。
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