[人工智能]指标异动的贡献度量化归因

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，不同情况差异

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