从数据到洞察，智能BI让归因分析更高效！

归因分析是一种用于确定事件或行为原因的分析方法，就是解决“为什么”的问题。它试图找出导致某个特定结果的因素，这些因素可能包括内部因素（如产品质量、价格策略）和外部因素（如市场竞争、经济环境）。在企业经营分析决策中，归因分析可以用于经营状况中发生的异动和长期趋势产生的原因。例如，“为什么今年6月销售额同比（环比）下降了”。

传统商业智能（BI）工具通过数据仓库和报表生成，结合数据挖掘和分析方法，帮助企业支持决策和进行归因分析。通过OLAP（联机分析处理）功能，用户可以从多维度（如时间、地域、产品类别、客户群体等）进行数据分析，使用钻取、切片和旋转等操作深入了解特定因素对业务结果的影响。例如，用户需要根据业务场景设定合适的切片维度和分析视角，才能准确理解每个因素的影响。传统BI工具在面对复杂的归因分析任务时，往往需要用户具备业务知识和数据分析经验，如果用户的业务理解不够深入，或操作不当，可能会导致错误的归因结果，这种传统BI人工自助的分析方式降低了整体数据分析的效率和准确性。

此外，有些传统BI工具还支持回归分析和时间序列分析等统计方法，用于量化不同因素对销售和业绩的影响，提供精确的贡献度分析。但是这要求用户具备较强的技术能力，这种高门槛的操作限制了非专业人士的使用。

随着技术的进步，智能问答式BI应运而生，成为解决这些问题的有效手段。智能问答式BI通过自然语言处理（NLP）和人工智能技术，使得用户能够像与人对话一样通过简单的提问与数据互动，大大降低了使用门槛，并提升了数据分析的效率和灵活性。

比如Smartbi智能BI产品白泽，就引入了智能化的归因分析功能，通过机器学习和统计模型自动识别不同因素对结果的贡献，并且以问答式交互模式大大降低了数据分析的门槛，使非技术用户也能轻松获取洞察。

例如，用户想要知道2023年9月月合同金额下降的原因，在传统BI中用户需要熟练掌握OLAP操作，针对各种维度进行钻取、切片和旋转等操作，再结合丰富的业务经验来分析问题导致的原因。

而通过白泽AI，用户只需要简单询问“为什么2023年9月合同金额下降了”。系统将自动分析相关数据并提供答案，而无需用户手动设置过滤条件或钻取数据。

首先，白泽AI会给出影响分析指标的关键成员有哪些，如上示例，得出负面影响的前三大因素，紧接着对如何得出上述结论给出了详细数据支撑。最后我们使用图形的方式给出了前三个关键影响成员和其它成员对比图形。

智能问答式BI白泽通过自然语言交互结合专业的归因分析算法，极大地降低了传统BI工具的使用门槛，提高了分析效率，减少了对高技能用户的依赖，使得各类业务用户都能快速、准确地获取数据洞察，进而做出更加精准的决策。这为企业带来了更高效的数据分析能力，也推动了数据驱动决策文化的普及。