Bi New Dimension Analysis
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。
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- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
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We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps, measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
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：
- 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
- 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% 5/8Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: agentscope-ai
- Source: agentscope-ai/QwenPaw-Data
- License: Apache-2.0
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