bi-new-dimension-analysis

name	bi-new-dimension-analysis
description	识别新增维度值并评估其在北极星指标上的表现。当归因维度出现新增值（如新渠道、新品类、新功能）需要评估效果时调用。

bi-new-dimension-analysis

识别归因维度中当期首次出现的新增维度值（如新渠道、新品类、新功能），评估其在北极星指标上的表现，判断其对业务的贡献和效果。通常适用于周度或月度对比。

执行步骤

1：数据准备

当期和往期的维度指标数据（CSV），至少包含以下列：

列	说明	示例
时间列	周期标识	日期
维度列	维度名称	渠道
指标列	北极星指标值	访问用户数
父维度列	父维度名称（可选，层级维度时需要）	对话模式

示例（维度列=渠道，北极星指标列=访问用户数，1 月为往期，2 月为当期，"抖音渠道"为新增维度值）：

日期,渠道,访问用户数
2025-01-01,自然流量,10000
2025-01-01,付费投放,8000
2025-02-01,自然流量,11000
2025-02-01,付费投放,7500
2025-02-01,抖音渠道,3000

若上游步骤已产出可用数据文件则直接使用，否则自行取数。

2：识别新增维度值

识别新增且趋于平稳的维度值：

1. 对比当期和往期的维度值集合，找出当期存在但往期不存在的维度值
2. 对每个新增维度值，计算其首次出现后在当期内每天的日环比变化幅度，判断是否平稳：
   • 每日变化幅度均 < 10%：趋于平稳，纳入后续分析
   • 存在日变化幅度 ≥ 10%：仍在波动，暂不分析

3：对比指标表现

根据新增维度的层级，选择不同的对比基准和对比指标：

0 级维度（无父维度）：对比基准为整体均值和整体 Top1 维度值

对比指标	计算方式
绝对值	新增维度的北极星指标值
整体占比	新增维度值 / 整体指标值
均值偏离度	(新增维度值 - 整体均值) / 整体均值
Top-1 偏离度	(新增维度值 - 整体 Top-1 值) / 整体 Top-1 值

子维度（有父维度）：对比基准为父维度内均值和父维度内 Top-1 维度值

对比指标	计算方式
绝对值	新增维度的北极星指标值
均值偏离度	(新增维度值 - 父维度内均值) / 父维度内均值
Top-1 偏离度	(新增维度值 - 父维度内 Top-1 值) / 父维度内 Top-1 值
组内排名	在相同父维度下的排名位置

4：汇总结果

将各归因维度的新增维度分析结果汇总输出。示例：

0 级维度：

 维度值      北极星指标值  整体占比  均值偏离度  Top1偏离度
 新渠道A       15000       8.0%      +25.0%      -10.0%

子维度：

 维度值    父维度  北极星指标值  均值偏离度  Top1偏离度  组内排名
 新品类B   父类X     8000        -15.0%      -30.0%     5/8