基于 Top-K 趋势提取与洞察挖掘 论文方法，结合 Python 自研统计分析流程，自动识别诉求数据在各维度与交叉维度上的趋势变化，提取显著上升、下降与预警信号，最终形成高价值洞察 示例报告。已在多类业务数据中验证适用性，并支持销售、运营、客服等场景的快速复用。
项目介绍
🔥 项目背景：用户诉求数据来源多样，包括电话、在线渠道，不同产品线和功能模块，数据量大且维度复杂，传统分析方法难以快速定位重点变化趋势，影响运营决策效率。
🚀 解决方案：阅读并基于Python自研实现《Extracting Top-K Insights from Multi-dimensional Data》论文的方法，针对诉求数据在各维度（如渠道、产品、功能模块、时间）及其交叉维度进行分组，采用线性回归、R方、p值等统计方法量化趋势变化，结合业务占比综合评分，自动提取显著上升、下降及预警的趋势，形成可供决策参考的Top-K洞察。
🎯 项目效果：在蚂蚁金服任职最后 1 个月内完成开发，已完整跑通数据分析与洞察提取流程，具备快速复用能力，可灵活应用于销售量趋势分析、运营监控、客户服务量波动分析等场景。
这个方法适合解决所有数值量（比如销售量、求助量等）的多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): 数据结果跑出来之后，结合大模型可快速生成一篇洞察报告，查看示例报告(电脑端或手机浏览器打开)