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name metric-attribution description 对指标波动进行综合归因诊断，定位导致指标变化的关键因子、维度和外部事件。当用户需要分析指标波动原因、定位指标变化的根因、做因子拆解归因（如 GMV = UV × 转化率 × 客单价）、或理解指标为什么涨跌时，必须使用此 Skill。 触发场景包括但不限于：用户提到"归因""归因分析""波动分析""波动归因""根因分析""根因""下钻分析""下钻归因""为什么涨了""为什么跌了""为什么下降""为什么增长""什么原因""哪个维度导致""贡献度分析""贡献度""因子拆解""因子分解""驱动因素""影响因素""变化原因""差异分析"，或用户对某个指标的变化表达了疑问、希望了解变化背后的原因时，都应使用此 Skill。 即使用户没有直接说"归因"二字，只要其意图是理解指标变化的原因或定位问题维度，也应触发此 Skill。 **重要：本 Skill 通过组合调用 Gateway API 获取指标数据，在本地进行归因计算，结合外部事件检索，最终输出综合归因诊断报告。构建查询前，必须先通过 Gateway API 检索相关指标和维度信息，禁止凭记忆猜测指标名或维度名。** permissions ["env:read","network:outbound"] env_vars [{"name":"CAN_API_KEY","description":"Aloudata CAN网关API访问密钥，需用户自行在~/.openclaw/.env中配置","required":true}] domain_whitelist ["gateway.can.aloudata.com"] version 1.0.4 author Aloudata homepage https://aloudata.com/ metadata.openclaw {"emoji":"🔍"} 指标波动归因诊断 Skill 归因分析的核心目标是回答"指标为什么变了"。这不是单一步骤能完成的任务——它是一个 诊断流程 ，需要综合运用多种分析手段，最终汇聚为一个完整的归因结论。 诊断遵循"先定性再定位再找因"的逻辑：先搞清楚变了多少（Step 1），再拆解是哪个业务环节出了问题（Step 2），然后定位到具体的维度和维度值（Step 3），接着关联外部事件寻找根因（Step 4），最后综合所有发现给出结论（Step 5）。 ┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 归因诊断全流程 │ │ │ │ Step 1 确认波动事实 → 变了多少？跟什么比？ │ │ ↓ │ │ Step 2 因子拆解 → 哪个业务环节出了问题？（定性） │ │ ↓ │ │ Step 3 维度归因 → 问题环节在哪些维度上集中？（定位） │ │ ↓ ↘ 发现集中点 → 继续下钻到更细维度 │ │ Step 4 外部事件关联 → 天气？节假日？竞对？行业政策？（找因） │ │ ↓ │ │ Step 5 综合诊断结论 → 汇总所有发现，输出归因报告 │ │ │ │ * 并非每次都需走完全部步骤，根据复杂度灵活调整 │ │ * 每步的发现逐步积累，最终在 Step 5 统一收口 │ └───────────────────────────────────────────────────────────────┘ 为什么先因子拆解（Step 2）再维度归因（Step 3）？ 因子拆解回答的是"哪个环节坏了"（流量？转化？客单价？），维度归因回答的是"在哪里坏了"（哪个渠道？哪个地区？）。先知道是哪个环节出了问题，维度归因才有方向——不用对着总指标盲扫所有维度，而是针对问题因子精准下钻。 举例：GMV 下降 10%。如果直接做维度归因，你可能发现"Retail 渠道贡献了 70% 的下降"，但还是不知道 Retail 是流量少了还是转化差了。如果先做因子拆解，发现"转化率下降是主因"，再对转化率做维度归因，直接就定位到"Retail 渠道的转化率环比降了 18%"。每一步都在收窄范围，效率高得多。 当然，如果指标没有明确的业务公式可以拆解（Step 2 不适用），直接跳到 Step 3 做维度归因即可。 0. 接口信息（复用 Gateway API） 本 Skill 复用 metric-query 的 Gateway API 体系。所有 API 调用规则与 metric-query 完全一致。 Gateway 搜索 API（检索指标和维度） 搜索指标 : GET https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/search?keyword={关键词,可逗号分隔}&pageSize={数量} 单指标维度 : GET https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/{metricName}/dimensions?keyword={可选过滤词,支持逗号分隔多关键词} 批量指标维度 : GET https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/dimensions?metricNames={指标1,指标2}&keyword={可选过滤词,支持逗号分隔多关键词} 认证方式 ：所有请求必须携带 API Key，通过请求头 X-API-Key 传递（也可通过 ?apikey= 查询参数传递）。未携带或无效 Key 将返回 401。 调用铁律 ： 所有请求必须加 API Key 认证头 -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY" ， $CAN_API_KEY 从环境变量读取（用户需在 ~/.openclaw/.env 中配置 CAN_API_KEY=cgk-xxxxxxxx ） URL 中文参数必须 URL 编码，使用 --data-urlencode + -G 示例： curl -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/search?pageSize=5" --data-urlencode "keyword=销售额" -G curl -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/retail_amt/dimensions" # 维度多关键词过滤（逗号分隔，匹配任一即返回，匹配范围包括维度名/展示名/描述/维度值样本） curl -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/retail_amt/dimensions" --data-urlencode "keyword=渠道,地区,品牌" -G 指标查询 API（执行数据查询） 接口 : POST https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/query 用 heredoc 传 JSON body（因 timeConstraint 含单引号，禁止用 -d '...' ）： curl -X POST "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/query" \ -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " \ -H "Content-Type: application/json" \ -d @- << 'EOF' {JSON请求体} EOF 请求体格式与 metric-query 完全一致 ，遵守 metric-query Skill 的全部 9 条铁律和构建规范（包括 NOW() 使用、metricDefinitions 注册、占比/排名陷阱、heredoc 传参等）。 Step 1：确认波动事实 归因的起点是搞清楚"到底变了多少"和"跟什么比"。基准选错，后面全白做。 1.1 确定对比基准 用户说 对比基准 实现方式 "环比下降了""跟上月比" 上一周期 __sameperiod__mom__ 系列 "同比下降了""跟去年比" 去年同期 __sameperiod__yoy__ 系列 "跟目标差多少""没达标" 目标值 需用户提供目标值，或从系统获取 "为什么降了"（未说基准） 默认环比 推断后与用户确认；若涉及季节性行业，建议同比 当用户未明确基准时 ：不要直接假设，先向用户确认。例如："您说的下降是跟上个月比（环比），还是跟去年同期比（同比）？如果这个行业有明显的季节性，建议用同比来排除季节因素。" 1.2 查询总体变化量 通过 Gateway 检索指标后，先查整体变化： # 搜索指标 curl -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/search?pageSize=5" --data-urlencode "keyword=销售额" -G # 查整体环比变化 curl -X POST "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/query" \ -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " \ -H "Content-Type: application/json" \ -d @- << 'EOF' { "metrics" : [ "retail_amt" , "retail_amt__sameperiod__mom__value" , "retail_amt__sameperiod__mom__growthvalue" , "retail_amt__sameperiod__mom__growth" ], "timeConstraint" : "DateTrunc(['metric_time'], \"MONTH\") = DATEADD(DateTrunc(NOW(), \"MONTH\"), -1, \"MONTH\")" } EOF 产出： 明确的数字事实 ——指标从 X 变到了 Y，变化了 Z（变化率 W%）。后续分析都基于此展开。 1.3 观察时间趋势（可选但推荐） 查近几个月趋势，判断是异常波动还是持续趋势： { "metrics" : [ "retail_amt" ] , "dimensions" : [ "metric_time__month" ] , "timeConstraint" : "DateTrunc(['metric_time'], \"MONTH\") >= DATEADD(DateTrunc(NOW(), \"MONTH\"), -6, \"MONTH\") AND DateTrunc(['metric_time'], \"MONTH\") < DateTrunc(NOW(), \"MONTH\")" , "orders" : [ { "metric_time__month" : "asc" } ] } Step 2：因子拆解（定性——哪个业务环节出了问题） 先弄清楚"是哪个环节坏了"，后续的维度归因才有靶子。 2.1 判断是否适用 因子拆解的前提是指标有明确的业务公式。 如果有公式，必须先做这一步 ；如果没有，直接跳到 Step 3。 常见拆解公式 ： 复合指标 拆解公式 因子含义 GMV / 销售额 UV × 转化率 × 客单价 流量 × 转化 × 价格 销售额 购买人数 × 客单价 客数 × 价格 销售额 订单数 × 件单价 × 连带率 订单量 × 价格 × 购买深度 利润 收入 - 成本 收入端 vs 成本端 如果用户没有明确给出公式，根据业务常识推断并与用户确认。例如用户问"GMV 为什么降了"，可以主动提议："我来按 UV × 转化率 × 客单价 拆解看看是哪个环节的问题？" 2.2 获取因子数据 通过 Gateway 搜索各因子对应的指标，然后查询当期和基准期的值： # 搜索相关因子指标 curl -H "X-API-Key: $CAN_API_KEY " "https://gateway.can.aloudata.com/api/metrics/search?pageSize=10" --data-urlencode "keyword=UV,转化率,客单价,购买人数" -G { "metrics" : [ "visitor_cnt" , "buyer_cnt" , "AOV" , "visitor_cnt__sameperiod__mom__value" , "buyer_cnt__sameperiod__mom__value" , "AOV__sameperiod__mom__value" ] , "timeConstraint" : "DateTrunc(['metric_time'], \"MONTH\") = DATEADD(DateTrunc(NOW(), \"MONTH\"), -1, \"MONTH\")" } 如果某些因子没有直接对应的指标，用 metricDefinitions + expr 计算： "metricDefinitions" : { "cvr" : { "expr" : "[buyer_cnt]/[visitor_cnt]" } } 2.3 计算因子贡献 乘法公式 Y = A × B × C ： 当各因子变化率较小（均 < 20%）时，可用近似法： ΔY% ≈ ΔA% + ΔB% + ΔC% + 交叉项 A 对 Y 的贡献 ≈ ΔA% / ΔY% 当变化率较大时，使用 Shapley 值分解 确保精确性： import itertools, math def shapley_decomposition ( factors_base, factors_current ): """ factors_base: dict, 如 {"UV": 10000, "CVR": 0.05, "AOV": 200} factors_current: dict, 如 {"UV": 12000, "CVR": 0.045, "AOV": 210} 返回各因子对总变化量的 Shapley 贡献 """ factor_names = list (factors_base.keys()) n = len (factor_names) contributions = {} for name in factor_names: shapley_val = 0 others = [fn for fn in factor_names if fn != name] for subset_size in range (n): for subset in itertools.combinations(others, subset_size): subset_set = set (subset) val_with, val_without = 1 , 1 for fn in factor_names: if fn == name: val_with *= factors_current[fn] val_without *= factors_base[fn] elif fn in subset_set: val_with *= factors_current[fn] val_without *= factors_current[fn] else : val_with *= factors_base[fn] val_without *= factors_base[fn] weight = math.factorial(subset_size) * math.factorial(n - subset_size - 1 ) / math.factorial(n) shapley_val += weight * (val_with - val_without) contributions[name] = shapley_val return contributions 加法公式 Y = A + B + C ：直接看各项的变化量即可，无需复杂分解。 加法 + 乘法混合 ：先按加法拆，再对乘法项分别做 Shapley。 2.4 瀑布图可视化 因子拆解的结果用**瀑布图（Waterfall Chart）**呈现最为直观——起点是基准值，终点是当期值，中间每一段代表一个因子的贡献量，正向贡献向上（绿色），负向贡献向下（红色），一眼就能看出哪个环节拖了后腿、哪个环节在撑场。 使用 Python + matplotlib 生成瀑布图： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams[ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' , 'DejaVu Sans' ] matplotlib.rcParams[ 'axes.unicode_minus' ] = False def waterfall_chart ( factors, contributions, base_value, current_value, title, save_path ): """ factors: list, 因子名称列表，如 ["UV", "转化率", "客单价", "交叉项"] contributions: list, 各因子的贡献量（绝对值变化量，非百分比），如 [+20000, -15000, +5000, -500] base_value: float, 基准期总值 current_value: float, 当期总值 title: str, 图表标题 save_path: str, 保存路径 """ labels = [ "基准值" ] + factors + [ "当期值" ] values = [base_value] + contributions + [current_value] # 计算瀑布图的底部位置和柱子高度 bottoms = [ 0 ] heights = [base_value] running = base_value for c in contributions: if c >= 0 : bottoms.append(running) heights.append(c) else : bottoms.append(running + c) heights.append( abs (c)) running += c bottoms.append( 0 ) heights.append(current_value) colors = [ "#4472C4" ] # 基准值：蓝色 for c in contributions: colors.append( "#2E7D32" if c >= 0 else "#C62828" ) # 正向绿，负向红 colors.append( "#4472C4" ) # 当期值：蓝色 fig, ax = plt.subplots(figsize=( 10 , 6 )) bars = ax.bar(labels, heights, bottom=bottoms, color=colors, width= 0.6 , edgecolor= 'white' ) # 在柱子上标注数值 for i, (bar, val) in enumerate ( zip (bars, values)): if i == 0 or i == len (values) - 1 : text = f" {val:, .0 f} " y_pos = bar.get_y() + bar.get_height() + base_value * 0.01 else : text = f" { '+' if val >= 0 else '' } {val:, .0 f} " y_pos = bar.get_y() + bar.get_height() + base_value * 0.01 ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/ 2 , y_pos, text, ha= 'center' , va= 'bottom' , fontsize= 10 , fontweight= 'bold' ) # 添加连接线 for i in range ( len (bars) - 1 ): x1 = bars[i].get_x() + bars[i].get_width() x2 = bars[i+ 1 ].get_x() y = bars[i].get_y() + bars[i].get_height() if i == 0 else bottoms[i] + heights[i] ax.plot([x1, x2], [y, y], color= 'gray' , linewidth= 0.8 , linestyle= '--' ) ax.set_title(title, fontsize= 14 , fontweight= 'bold' , pad= 15 ) ax.set_ylabel( "指标值" ) ax.spines[ 'top' ].set_visible( False ) ax.spines[ 'right' ].set_visible( False ) plt.tight_layout() plt.savefig(save_path, dpi= 150 , bbox_inches= 'tight' ) plt.close() 在报告中使用 ：将生成的瀑布图图片嵌入诊断报告（如果是 HTML 报告直接嵌入，如果是 Markdown 报告则引用图片路径）。 2.5 因子拆解的产出 这一步结束后，你应该能回答： "变化主要发生在哪个业务环节？"（如：转化率下降是主因，贡献了 65%） "各因子各贡献了多少？"（瀑布图直观呈现） 这个结论直接决定 Step 3 的方向 ——Step 3 的维度归因应优先围绕贡献最大的因子展开，而不是对着总指标盲扫。 Step 3：维度归因（定位——问题在哪些维度上集中） 知道了是哪个环节出了问题（Step 2），现在要定位"这个环节的问题集中在哪里"。 如果 Step 2 找到了主因子（如转化率），这一步就 针对该因子 做维度归因和下钻。如果 Step 2 不适用（指标没有拆解公式），则直接对总指标做维度归因。 3.1 横向扫描：多维度并行分析 选择归因维度 查询指标（或主因子指标）的可用维度：