示例成品 · 平台演示，按左边这组点选真跑出来的
示例：异常归因维度贡献拆解表（数据均为示意）
一、基本信息
异常指标：支付成功 GMV；异常时间段：2025-03-03 至 2025-03-09；对比口径：环比 2025-02-24 至 2025-03-02；总变化量：-1,280,000 元。
二、维度贡献拆解表
维度 | 取值 | 异常期数值 | 对比期数值 | 变化量 | 贡献占比 | 绝对值排名
渠道 | 自然流量 | 3,200,000 | 3,650,000 | -450,000 | 35.2% | 1
渠道 | 信息流广告 | 2,100,000 | 2,400,000 | -300,000 | 23.4% | 2
渠道 | 老客复购 | 1,800,000 | 1,950,000 | -150,000 | 11.7% | 4
渠道 | 应用商店 | 900,000 | 1,020,000 | -120,000 | 9.4% | 5
机型 | 安卓中端 | 3,000,000 | 3,500,000 | -500,000 | 39.1% | 1
机型 | 安卓高端 | 1,900,000 | 2,100,000 | -200,000 | 15.6% | 3
机型 | iOS | 2,800,000 | 2,950,000 | -150,000 | 11.7% | 4
版本 | v5.2 | 2,600,000 | 3,100,000 | -500,000 | 39.1% | 1
版本 | v5.1 | 1,700,000 | 1,850,000 | -150,000 | 11.7% | 4
版本 | v4.9 | 1,200,000 | 1,270,000 | -70,000 | 5.5% | 6
地域 | 华东 | 2,400,000 | 2,760,000 | -360,000 | 28.1% | 2
地域 | 华北 | 1,600,000 | 1,800,000 | -200,000 | 15.6% | 3
地域 | 华南 | 1,900,000 | 1,990,000 | -90,000 | 7.0% | 6
新老客 | 新客 | 2,500,000 | 3,000,000 | -500,000 | 39.1% | 1
新老客 | 老客 | 4,100,000 | 4,300,000 | -200,000 | 15.6% | 3
三、口径说明
贡献占比=该取值变化量÷总变化量；排名按变化量绝对值降序；占比合计因四舍五入可能不恰好 100%。
四、初步结论（示意）
安卓中端机型、v5.2 版本、新客渠道的下降贡献并列最高，建议优先排查该版本在安卓中端机型上的支付链路。
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