# Bi Metric Analysis

> 对单个分析条目执行完整的指标观测、异常检测、维度下拆归因和新增维度分析。当分析条目、指标及角色已明确时调用。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-bi-metric-analysis`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [agentscope-ai](https://agentstack.voostack.com/s/agentscope-ai)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Databases](https://agentstack.voostack.com/c/databases)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** Apache-2.0
- **Upstream author:** [agentscope-ai](https://github.com/agentscope-ai)
- **Source:** https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw-Data/tree/main/packages/datapaw-skills/skills/workflows/bi-metric-analysis

## Install

```sh
agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-bi-metric-analysis
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# bi-metric-analysis

针对原子的 BI 分析条目，完成基本的指标观测和重点指标的异常归因。

## 前置条件

开始执行前，确认以下信息已就绪：

- **分析条目**明确，例如"用户规模分析"、"增长归因"等，清楚本次要分析什么
- **指标与角色**已确定，知道要分析哪些指标，每个指标是北极星、展示还是分布角色
- **数据获取能力**可用，有可以获取数据的工具或 API

若以上信息不完整（比如不清楚要分析哪些指标，或指标角色未确定），需先回到规划阶段补充，或向用户确认后再开始执行。

## 分析原则

### 域覆盖优先级

执行分析时，部分参数和设定可能被多个来源提供。当同一参数存在冲突时，按以下优先级取值：

| 优先级 | 来源         | 示例                                   |
| ------ | ------------ | -------------------------------------- |
| 最高   | 用户显式指定 | 用户要求"归因取 Top 5"                 |
| 中     | 域知识包     | 某业务域指定"正/负贡献度各取 Top 3"    |
| 中     | 语义层接口   | 通过接口查询到的指标维度关联、阈值等   |
| 最低   | skill 默认值 | Top 3 贡献                             |

### 技能调用

具体的分析方法（异常检测、维度归因、时间归因、新增维度分析等），若存在对应的原子技能则按需调用，否则自行推理完成。

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## 1. 确定关联维度

在开始分析之前，需要：

* 为北极星指标确定**归因拆解维度**（从哪些角度下拆归因），为展示指标确定**展示拆解维度**（按什么维度展示分布和占比）；
* 明确各维度之间的**层级关系**（哪些是平级维度、哪些存在父子层级），层级关系决定了后续下拆的路径。

判断方式参见 `references/dimension-association.md`。

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## 2. 基础观测

对指标执行基础数据观测，包括时间周期确定、指标聚合、衍生指标计算和维度交叉展示表构建。

## 3. 北极星指标异常检测与归因

基于第 2 步的观测结果，对每个**北极星指标**依次执行步骤 3.1-3.4。

### 3.1 异常检测

对北极星指标的时间序列进行异常波动点识别：

- 若**未发现异常**，给出数据现状的描述性总结，跳过步骤 3.2-3.3，直接进入第 3.4 步。
- 若**发现异常**，继续执行下一步骤。

### 3.2 维度下拆

发现异常后，对北极星指标按归因拆解维度逐层下拆（单维度扫描 → 交叉分析 → 层级下钻），定位驱动变动的关键维度（组）值，同步计算分布角色指标的分布占比。

### 3.3 时间归因

识别指标异常波动是否由具体事件导致并计算**影响度**。数据来源可能包括（但不限于）：

* **业务事件接口（若有）** ：通过工具查询**当期**和**往期**发生的业务事件（如产品发布、营销活动等）
* **维度变化识别** ：对比当期与往期的维度构成，识别当期新增但上期没有的维度值（如新增产品功能）

### 3.4 新增维度分析

依次检查**各**归因拆解维度是否出现了新增值（上期不存在、本期首次出现）。新增维度值（如新上线的功能、新开拓的渠道）可能是指标变动的重要驱动因素，需评估其对北极星指标的贡献大小和表现水平。

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## 4. 汇总结论

完成以上分析后，按步骤汇总该条目的结论，每个步骤记录以下内容：

| 字段     | 说明                                         |
| -------- | -------------------------------------------- |
| 执行内容 | 本步骤做了什么                               |
| 取数文件 | 使用的原始数据文件路径                       |
| 计算结果 | 产出的结果文件路径（归因表、异常检测结果等） |
| 结论     | 本步骤的分析发现                             |

依次汇总：基础观测 → 异常检测 → 维度下拆 → 时间归因 → 新增维度分析。

最后附上整体不确定性（数据缺失、口径差异等）和后续建议。

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [agentscope-ai](https://github.com/agentscope-ai)
- **Source:** [agentscope-ai/QwenPaw-Data](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw-Data)
- **License:** Apache-2.0

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-bi-metric-analysis
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/agentscope-ai
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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