# 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。

- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-agentscope-ai-qwenpaw-data-bi-new-dimension-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/atomic/bi-new-dimension-analysis

## Install

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

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

## 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）：

```csv
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
```

## 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-new-dimension-analysis
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/agentscope-ai
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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