🌟🌟🌟🌟🌟 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)