🌟🌟🌟🌟🌟 完整产品_全流程 算法 数据挖掘 贡献度拆解 服务器 后端 前端 数据库 解决一大类问题
引入 LMDI 多维指标拆解 方法,基于 Python 自研转人工率分析系统,支持按多业务维度精准量化贡献度,细化至分子/分母结构并生成高解释性报告。产品已正式上线并覆盖百万级请求,复用至多个核心指标监控场景,有效提升运营响应效率,相关算法已申请阿里内部专利,并构建 完整产品平台(2025) 供外部访问使用。
项目介绍
🔥 项目背景:公司机器人客服系统存在大量转人工请求,转人工率高,需优化机器人解决能力。由于业务维度繁多且交叉,传统单维度分析方法难以快速准确定位问题,导致运营响应滞后,影响用户体验。
🚀 解决方案:引入 学术界 LMDI(对数平均拆解指数)方法,自研适用于业务场景的多维拆解算法,基于Python自研开发自动化分析脚本。系统支持将转人工率按各业务维度、子维度量化分解,细化到分子(求助量)与分母(请求量)两部分,供运营快速识别异常源头, 拆解不同维度的贡献度且高解释性。
🎯 项目效果:成果开发为正式线上监控产品,覆盖每日 百万级 请求,然后复用在机器人客服、满意度、FCR等多个关键指标监控场景,极大提升了运营决策效率,相关算法已申请阿里内部专利。
这个方法适合解决所有分子/分母 (比如转化率,满意率等) 的两周期对比的多维拆解贡献度问题,洞察问题本质,解决一个问题,就解决了一片问题
🔄 后续 (2025): 搭建了前端使用 (搭配后端算法,数据库存储和服务器部署,是一个成熟可用的数据挖掘产品) 点击访问网站(电脑端或手机浏览器打开) ,可使用demo数据分析,也可自主上传数据并生成报告, 查看示例报告(电脑端或手机浏览器打开)