本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)集處理，特別是指一種基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因方法及基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、企業(yè)經(jīng)營(yíng)中，通常要涉及到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的指標(biāo)分析環(huán)節(jié)，通過(guò)分析不同指標(biāo)下的數(shù)據(jù)變化來(lái)分析經(jīng)營(yíng)情況。

2、一般企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析會(huì)從不同指標(biāo)路徑，對(duì)核心指標(biāo)（也叫歸因指標(biāo)）進(jìn)行拆解分析。結(jié)合零售金額的指標(biāo)分層結(jié)構(gòu)來(lái)看，整體零售金額在分析時(shí)需要從三層指標(biāo)上進(jìn)行指標(biāo)分析，指標(biāo)又分為加減法拆解和乘除法拆解兩種，并可能在每一層拆解上使用不同的拆解方案。例如，一個(gè)鞋服零售企業(yè)零售金額的分析，會(huì)先拆解到老客零售金額和新客零售金額（第一層），這是一種加法拆解；老客零售金額繼續(xù)往下拆解會(huì)拆成老客客單價(jià)×老客訂單數(shù)（第二層），這層是乘法拆解；再往下老客客單價(jià)會(huì)拆解成老客吊牌均價(jià)、老客折扣率、老客連帶率的乘積，這一層也是乘法拆解（第三層）。

3、因此，在不同層的指標(biāo)分析中，無(wú)論是加法或者乘法的指標(biāo)運(yùn)算，均基于運(yùn)算結(jié)果體現(xiàn)了每層、每一個(gè)運(yùn)算指標(biāo)對(duì)核心指標(biāo)（整體零售金額）的貢獻(xiàn)影響（不同指標(biāo)對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率）。

4、然而，在市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)中，一些核心指標(biāo)有時(shí)候會(huì)發(fā)生變動(dòng)。比如，如果零售金額整體發(fā)生異動(dòng)，則零售金額的拆解指標(biāo)也會(huì)變化，此時(shí)，若是對(duì)歸因指標(biāo)進(jìn)行一次性計(jì)算（僅僅能在首層進(jìn)行計(jì)算），無(wú)疑會(huì)增加計(jì)算壓力以及后續(xù)指標(biāo)分析的工作量，效率低。

5、此外，在零售金額整體發(fā)生異動(dòng)之時(shí)，如何直觀評(píng)估各個(gè)指標(biāo)對(duì)整體零售金額的貢獻(xiàn)影響？按照上述對(duì)各個(gè)拆解指標(biāo)進(jìn)行分析計(jì)算的方式，目前只能根據(jù)各個(gè)拆解指標(biāo)來(lái)逐漸了解評(píng)估各個(gè)指標(biāo)對(duì)整體零售金額的貢獻(xiàn)，因此無(wú)法直觀評(píng)估各個(gè)指標(biāo)對(duì)整體零售金額的貢獻(xiàn)影響，其評(píng)估耗時(shí)長(zhǎng)。傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的計(jì)算分析，主要是單層計(jì)算，無(wú)法對(duì)歸因指標(biāo)在后續(xù)層面上的貢獻(xiàn)影響進(jìn)行可視化分析，也就無(wú)法直觀查看歸因指標(biāo)在各層上的影響力。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

2、一方面，提供了一種基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因方法，該方法由電子設(shè)備實(shí)現(xiàn)，該方法包括：

3、s1、確定歸因指標(biāo)的指標(biāo)拆解路徑；

4、s2、沿所述指標(biāo)拆解路徑進(jìn)行貢獻(xiàn)率分層拆解；

5、s3、導(dǎo)入所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并分層計(jì)算所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率；

6、s4、對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)乘積計(jì)算，得到所述歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率。

7、優(yōu)選地，s1、確定歸因指標(biāo)的指標(biāo)拆解路徑，包括：

8、確定所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)分析范圍；

9、提取所述歸因指標(biāo)的關(guān)鍵詞；

10、基于所述關(guān)鍵詞和所述業(yè)務(wù)分析范圍，構(gòu)建提示詞并輸入預(yù)設(shè)的llm大語(yǔ)言模型；

11、通過(guò)所述llm大語(yǔ)言模型自動(dòng)挖掘并輸出與所述提示詞相關(guān)聯(lián)的歸因指標(biāo)分析邏輯；

12、讀取所述歸因指標(biāo)分析邏輯中的邏輯節(jié)點(diǎn)和邏輯主體；

13、根據(jù)所述邏輯節(jié)點(diǎn)劃分出所述指標(biāo)拆解層；

14、將位于所述指標(biāo)拆解層中的所述邏輯節(jié)點(diǎn)，作為所述歸因指標(biāo)在該所述指標(biāo)拆解層中的分解指標(biāo)；

15、根據(jù)所確定的所述指標(biāo)拆解層和所述分解指標(biāo)，確定所述歸因指標(biāo)的所述指標(biāo)拆解路徑。

16、優(yōu)選地，s2、沿所述指標(biāo)拆解路徑進(jìn)行貢獻(xiàn)率分層拆解，包括：

17、在不同所述指標(biāo)拆解層上對(duì)所述歸因指標(biāo)進(jìn)行加法拆解或乘法拆解，其中：

18、所述加法拆解為：

19、令a為歸因指標(biāo)，ai為分解指標(biāo)，則：

20、，

21、,

22、所述乘法拆解為：

23、令b為歸因指標(biāo)，bi為分解指標(biāo)，則：

24、,

25、,

26、，

27、其中上角標(biāo)1和0分別代表本期和基期。

28、優(yōu)選地，s3、導(dǎo)入所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并分層計(jì)算所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率，包括：

29、導(dǎo)入所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

30、按照所述歸因指標(biāo)在不同所述指標(biāo)拆解層上的所述分解指標(biāo)，對(duì)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行拆解，生成對(duì)應(yīng)所述分解指標(biāo)的業(yè)務(wù)子數(shù)據(jù)；

31、根據(jù)所述業(yè)務(wù)子數(shù)據(jù)，對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同所述指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率進(jìn)行加法拆解計(jì)算或乘法拆解計(jì)算，分層計(jì)算得到所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的所述貢獻(xiàn)率。

32、優(yōu)選地，s4、對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)乘積計(jì)算，得到所述歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率，包括：

33、讀取所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的所述貢獻(xiàn)率，分別記為α1、α2和α3；

34、對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率：α1、α2和α3進(jìn)行加權(quán)乘積計(jì)算，得到所述歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率α：

35、α=α1×α2×α3×100%。

36、優(yōu)選地，所述方法還包括：

37、計(jì)算所述歸因指標(biāo)的絕對(duì)貢獻(xiàn)值β：

38、β=c×α，

39、其中，c代表為所述歸因指標(biāo)預(yù)設(shè)的對(duì)比期業(yè)務(wù)額度，即將所述歸因指標(biāo)在某一期的業(yè)務(wù)額度作為對(duì)比參數(shù)。

40、另一方面，提供了一種基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因裝置，所述基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因裝置用于實(shí)現(xiàn)上述所述基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因方法，所述裝置包括：

41、路徑確認(rèn)模塊，用于確定歸因指標(biāo)的指標(biāo)拆解路徑；

42、貢獻(xiàn)率分層拆解模塊，用于沿所述指標(biāo)拆解路徑進(jìn)行貢獻(xiàn)率分層拆解；

43、分層計(jì)算模塊，用于導(dǎo)入所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并分層計(jì)算所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率；

44、歸因計(jì)算模塊，用于對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)乘積計(jì)算，得到所述歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率。

45、另一方面，提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：處理器；存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上述基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因方法中的任一項(xiàng)方法。

46、另一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有至少一條指令，所述至少一條指令由處理器加載并執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)上述基于指標(biāo)分層拆解的指標(biāo)差距歸因方法中的任一項(xiàng)方法。

47、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來(lái)的有益效果至少包括：

48、本發(fā)明通過(guò)確定歸因指標(biāo)的指標(biāo)拆解路徑；沿所述指標(biāo)拆解路徑進(jìn)行貢獻(xiàn)率分層拆解；導(dǎo)入所述歸因指標(biāo)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，并分層計(jì)算所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率；對(duì)所述歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)乘積計(jì)算，得到所述歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率。能夠?qū)w因指標(biāo)進(jìn)行先分層拆解、再歸因融合計(jì)算，計(jì)算歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率、并對(duì)各分層結(jié)果加權(quán)乘積計(jì)算，不但能夠可視化分析并查看歸因指標(biāo)在不同指標(biāo)拆解層上的貢獻(xiàn)率，還能夠得到歸因指標(biāo)的整體貢獻(xiàn)率。指標(biāo)分層拆解的邏輯更符合企業(yè)業(yè)務(wù)指標(biāo)拆解的普遍邏輯，加權(quán)乘積計(jì)算深度指標(biāo)貢獻(xiàn)率的方式，為業(yè)務(wù)用戶提供了一種簡(jiǎn)單直觀的指標(biāo)貢獻(xiàn)橫向?qū)Ρ确绞健?/p>

49、通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分計(jì)算各層貢獻(xiàn)率，能夠在歸因指標(biāo)發(fā)生變化之時(shí)，統(tǒng)一對(duì)拆解指標(biāo)進(jìn)行更新計(jì)算，在降低計(jì)算壓力的同時(shí)，能夠提高業(yè)務(wù)分析效率。