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渠道归因（一）传统渠道归因
渠道归因（一）传统渠道归因 小P：小H，我又来了。。。最近在做ROI数据，但是有个问题。。。 小H：什么问题，不就是收入/成本吗？ 小P：是的，每个渠道的成本很容易计算，但是收入就有点问题了。 小P：不愧是你，对的，用户在付费前经历过很多渠道，我感觉把收入分给谁都不好说 小H：这个也不复杂，关于渠道归因的方式有很多种，比如传统渠道归因、基于马尔可夫链、基于shapley value甚至是基于Attention-RNN 说到渠道归因，那最容易想到的就是传统的渠道归因，这种方法一般是基于业务决策的。 首次归因：首次点击渠道赋予全部转化 末次归因：末次点击渠道赋予全部转化 线性（平均）归因：每个渠道均分转化 位置归因：自定义位置的权重，一般首位占50%，其余为0 时间衰减归因：距离转化的时间越短的渠道 实际上，传统的渠道归因是易于理解、好操作、结果接受程度高的～ 共勉～
67320编辑于 2023-08-10 - 来自专栏HsuHeinrich
渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因
渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因 通过Shapley Value可以计算每个渠道的贡献权重，而且沙普利值的计算只需要参加的渠道总数，不考虑顺序，因此计算成本也较低。 pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因 总结 日常业务中，可以结合多个方法看一下归因的差异。
78220编辑于 2023-08-10 - 来自专栏架构师之路
百亿关系链，架构如何设计？
粉丝与关注，社交好友，都是典型的“多对多关系”的业务，这类业务的核心服务是好友中心，当关系链达到百亿之后，好友中心架构设计要考虑哪些因素，是本文将要分享的内容。 什么是“多对多”关系？ 其典型架构如上： （1）friend-service：好友中心服务，对调用者提供友好的RPC接口； （2）db：对好友数据进行存储； 服务的接口，不外乎：关注，取关，增加好友，删除好友，同意好友申请，不同意好友申请 画外音，可不可以使用： select * from friend uid1=2 or uid2=2 使用一个表记录所有关系链，如果数据量大了，数据库进行分库以后，不久无法同时满足uid1和uid2上的查询了么
2.7K30发布于 2020-08-11 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一）
文章目录 1 归因分析 2 传统归因分析方法 2.1 传统归因分析 2.2.1 最终互动归因模型 2.2.2 最终非直接点击归因模型 2.2.3 最终AD点击归因 2.2.4首次互动归因 2.2.5 线性归因模型 2.2.6 时间衰减归因模型 2.2.7 位置归因模型 2.2.8 自定义归因模型 2.2.9 马尔科夫归因模型 2.2 不同归因方法的使用场景 3 算法归因的几种方法 3.1 夏普里值 5.2 GA中的多渠道归因 5.3 有效触点归因 参考文献 本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖 来做归因建模（附代码demo）（五） 1 归因分析 什么是广告归因（Attribution）？ 2 传统归因分析方法 2.1 传统归因分析 参考自文章[1][2][3] 还有文章：【数据分析思维】多因素影响下如何归因？ GA里面的归因模型有非常多种，分为单触点归因和多触点归因。
2.8K43编辑于 2021-12-07 - 来自专栏HsuHeinrich
渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因
渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因 在应用当中，序列中的每个点通常映射为一个广告触点，每个触点都有一定概率变成真正的转化。通过这种建模，可以选择最有效，概率最高的触点路径。 本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。 马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。 所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。 pandas as pd from markovattribution import MarkovAttribution 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因 共勉～ 参考资料 [1] python实现马尔可夫链归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062
93240编辑于 2023-08-10 - 来自专栏seth-shi的专栏
广告归因-让你彻底弄归因架构实现
解释 这里会引用神策数据很多的介绍,然后进行总结 归因方法 自归因 渠道商帮我们做归因,有的是每个用户打开app都回传给渠道商,渠道商自己归因 有的如华为是从应用商店安装时, 应用商店把归因信息写入到 app, 然后首次安装启动时能从本地存储获取到归因数据 曝光归因 曝光归因由于有数据量极大、不会使用此项 点击归因(常用) 所谓点击归因, 就是点击广告之后首个转化, 基本都是用这种方式归因 归因模型 末次归因模型 (常用, 因为比较好实现) 多个归因源事件时，认为最后一个归因源事件的功劳为100%。 首次归因模型 多个归因源事件时，认为第一个归因源事件的功劳为100%。理由是第一个触点给用户建立了认知，与用户形成了连接。 平均归因模型 多个归因源事件时，认为每个归因源事件平均分配此次功劳。 时间衰减归因模型 加上了时间的影响因素，最后1次触达的贡献更高。 位置归因模型 多个归因源事件时，认为第一个归因源事件和最后一个归因源事件各占40%功劳，其余平分剩余的20%功劳。
1.8K21编辑于 2023-12-18 - 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三）
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（ 三） 多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四） 多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五 所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。 这是一个多渠道归因模型问题。 Google Analytics（分析）的定义有助于：归因模型是一个或一组规则，用于确定如何将销售和转化功劳分配给转化路径中的接触点。 如今，Google Analytics（分析）提供了七个预定义的归因模型，甚至可以定制的自定义模型。
1.3K21编辑于 2021-12-07 - 来自专栏熊彪的专栏
静态逆向反汇编获取函数调用关系链
例如doxygen就是通过分析源码来获取函数调用关系链的，但是却存在一个缺点---需要依赖于源码，而且在跨模块的调用关系的获取上存在缺陷。 那么我们就退而求其次，做到现在可以确定做的事情：1、对于普通的非虚函数变更可以精确到函数级别的调用关系链的影响。 2、对于虚函数当其发生了变更，因为影响不能精确到函数级别，但是可以做到类级别。 下面是二进制变更/调用链与doxygen的对比图： 图10 上述整体描述了如何逆向分析获取函数调用关系链的方方面面，若是有讲的有误的地方，请大家指点改进，或者对虚函数的处理有更好的方法，要不吝赐教哦。
5.8K00发布于 2017-07-31 跨平台追踪：openinstall归因解决方案
在移动互联网的精细化运营时代，简单的流量采买已经不能满足用户增长的需求了，我们需要的是基于数据的精准洞察，而应用归因、渠道归因和关系链归因对用户增长分析至关重要。 三、关系链归因：社交裂变增长的引擎关系链归因聚焦于用户社交关系带来的增长价值，常见于邀请裂变、拼团等场景。 openinstall的实践方案：智能关系链绑定：通过自定义参数链接自动绑定邀请关系，用户无需手动填写邀请码；短层级分佣统计：可自行设置层级奖励规则（比如一级邀请奖励5元，二级奖励2元），过程通过参数的追踪传递来统计数据 案例：某社交电商App接入openinstall后，通过关系链归因发现，头部20%的“超级用户”贡献了80%的裂变流量，遂推出专属激励计划，使月均新增用户大大提升。 结语：归因即增长应用归因、渠道归因、关系链归因的融合，本质是用户增长逻辑的重构，openinstall将复杂的归因体系转化为可落地的增长工具，帮助企业实现 “每一次投放都有迹可循，每一份关系都创造价值”
45910编辑于 2025-04-01- 来自专栏素质云笔记
多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二）
本篇主要是python实现马尔科夫链归因，关联的文章： 多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一） 多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二） 多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（ 由于非Facebook的广告使用的是第三方归因平台如AppFlyer、Adjust或者Kochava，他们并没有Facebook的归因数据，所以双方是独立的归因系统和归因逻辑，也就是会存在多次计费的可能 首先，广告主做用户增长的团队需要有懂广告归因的人，况且即便懂了这套归因逻辑，也很难区分有效触点归因“抢”了多少自然量。 由于当年在东南亚归因作弊异常猖獗（具体作弊手段可以参考我的另一篇文章《不懂归因，也许你广告还没入门》），很多联盟的流量通过虚拟点击抢归因，抢了这两个广告主很多的“自然量”。 这个事情也从另外一个侧面推动了第三方归因服务公司加强归因作弊识别的能力。
1.6K41编辑于 2021-12-07 - 来自专栏腾讯云云通信专家服务
云通信-即时通信IM关系链使用指引
即时通信IM默认有2种关系链 好友 黑名单 均可以通过以下两种方式实现增删改查的功能： 调用REST API 调用SDK接口 1. cloud.tencent.com/document/product/269/1643 传参使用ForceAddFlags字段，1表示强制加好友，0表示常规加好友方式 1.6 有哪些加好友验证方式 控制台->功能配置->好友与关系链
4.2K90发布于 2020-11-02 - 来自专栏互联网数据官iCDO
分析小贴士：归因模型 101
今天，我们将列举一些常用的归因模型，并演示如何使用Googel Analytics 归因模型对比工具来为你的业务挑选最适合的模型。 归因模型应用示例 假设你的网站售卖烧烤架。 Google Analytics 归因模型101 在末次互动归因模型中，我们将转化的全部功劳归于用户的最后一个触点。 末次非直接点击归因模型忽视了直接流量，把转化功劳全归因于在完成销售之前的最后一次渠道点击。 我们再来看更多模型： 与末次互动相似，首次互动归因模型把转化功劳全归因于首次触点——在Grillmaster先生的例子中，即为自然搜索。 线性归因模型在各个渠道之间平均分配成功转化分数。 Google Analytics的归因模型 Google Analytics 的大多数标准报告使用的是末次非直接点击归因模型，但是现在我们可以通过对比归因模型，来决定使用为用户生命周期带来最高价值的模型
1.5K60发布于 2018-03-02 - 来自专栏钱塘小甲子的博客
Brison归因与代码
不管是做FOF也好，仅仅想单纯归因也好，Brison是一种比较常见，也算是通用的归因方法，其一般用于权益类或者大类资产配置类基金。 其实Brison归因的逻辑很简单，假设有一个基准，基准在各类资产的配置上的权重分别是wbi（weight of benchmark of asset i），这些资产的收益率分别是rbi（return of benchmark of asset i），同样的，我们有一个需要归因的基金产品，也就是我们自己的组合，在各类资产上的权重是wpi（weight of portfolio of asset i），收益率分别是 所谓的Brison归因就是把一个组合的超额收益分解为资产配置的能力、个券选择的能力、以及交互收益。
90531发布于 2019-03-15 - 来自专栏互联网数据官iCDO
【分析方法】归因分析入门
让我们来看看每一个普及的模型，看看每一步骤的归因。这样我们就可以权衡利弊。 最后点击（Last-Click） ? 这归因模型功劳于转化前的最后一个通道，这就是我们以上举例的重定向广告。 这类归因模型允许你创建混合型最后单击和初次点击的模型，并给每个触达点相应的百分比。 优点：如果你的营销项目主旨是保持与用户的关系和认知，那么线性的归因就比较有用。比如说，如果你有一个品牌的广告项目，每一个媒介点在用户考虑阶段都同等重要，那么线性的归因能够帮助你您可视化这一进程。 缺点：时间衰减归因对最后转化有贡献，但是是初始的触达的渠道有打折扣，例如Facebook或者最初的搜索会话。 自定义（Custom ） ? 这就是“圣杯”归因模型！ 你需要对其他模型非常了解再来运用自定义归因模型 正如你所看到的，这里有很多归因模型，找到一个适合你的业务的模型途径需要测试并且优化。使用一些虚拟数据集来测试不同的广告项目和媒介渠道。
3.4K80发布于 2018-03-02 - 来自专栏杨光的专栏
千亿关系链下的新增共同好友计算
这里三角形的新增边实际是业务新增关系链，非新增边是业务已有的历史全量关系链。整个计算模式如下图所示。 收集邻居信息 首先需要读取新增关系链数据作为边，建立初始图(如下图左侧所示)。简单起见，可以直接将关系链两端点的场景用户index_id作为点id。 具体过程为: 新增关系链集合Sn join Sn, 找到两边(A-B, A-C)在Sn中的三角形序列集合St 对St进行map操作，转换为非新增关系链B-C为主键形式((B,C), A) 转换后的St 具体过程为： 1.连接单向边 读取新增关系链集合Sn和历史全量关系链集合Sa，筛选单向关系链(srcId < dstId)。 [1505959394834_8773_1505959394934.jpg] 图：STE单向边连接 如图所示，从新增关系链取有序边A-B与全量关系链取的有序边A-C做连接，得到以A为主键的元组(A
3.6K00发布于 2017-09-22 - 来自专栏花叔的专栏
小游戏关系链能力升级，能做互动功能
有开发过微信小游戏的同学最近应该会收到一个叫“小游戏关系链能力升级”的服务通知。 ? 媒体们好像都没怎么报导这个，但花叔觉得这个特性其实蛮厉害的，毕竟目前能做关系链数据功能的技术载体中，就只有小游戏。 可以说，关系链数据的调用是微信赋予小游戏的专属特性，而这次带来的升级是补充以往很大的一个缺口能力。 既然说到升级，我们复习一下在这之前关系链数据在小游戏中是怎么用的： ? 旧版机制中，为了保护关系链数据，微信开发团队提出了“开放域”的机制，目的是把关系链数据锁死在开放域中，让开发者能在开放域中进行关系链数据的计算，却不让其上报至开发者服务器，也不让其透传到主域中。 这种机制其实主要是依靠微信侧提供服务器去托管用户的关系链和游戏行为数据（即普通托管数据），同时在前端提供一个隔离的子域运行环境来杜绝前端层面数据的主动上报。 这种机制下，关系链数据得到很好的保护，但局限性也是很显然的，这种情况下，关系链数据的展示非常单一，开发者只能沉淀和展示当前用户与其好友们的游戏数据。而他的好友间的互动数据是没法沉淀也是没法展现的。
2.2K30发布于 2019-08-12 末次触达归因的挑战与突破：从“单点归因”到“全局视角”的进化
本文将深入探讨LTA的局限性，分析其归因陷阱，并提出突破路径，帮助广告主从“流量思维”跃迁至“价值思维”。 二、LTA的三大归因陷阱：为何“最后一击”无法定义全部价值？ 1. 三、突破LTA：从“单点归因”到“全局视角”的进化 1. 在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下，MMM成为符合合规要求的归因工具。 非显性渠道覆盖：有效评估线下广告、电视媒体等传统归因模型难以衡量的渠道价值。 多触点归因模型：平衡短期与长期价值 除MMM外，品牌还可结合其他多触点归因模型（如线性归因、时间衰减模型）优化策略： 线性归因：平均分配各触点的贡献值，适合强调全链路体验的品牌（如奢侈品）。 通过多触点归因，品牌发现LinkedIn广告对线索生成的贡献率为40%，并据此优化广告预算分配。 七、技术实现：构建多触点归因模型 1.
64410编辑于 2025-05-28- 来自专栏腾讯社交用户体验设计
新奇物种：探寻关系链中的陪伴价值
此外，在年轻用户热衷的社交游戏如《光遇》和《奥比岛》中，关系链玩法也越来越成熟，玩家可以通过持续的投入时间和金钱成本来提升关系亲密度（数值），并解锁更多的资源和道具。 在完成物种设定后，我们目标用各种新奇物种对应QQ用户不同种类的关系链，和不同的运营场景来创作新奇物种。 也是激励用户和不同的关系链收藏物种。 我们将物种的本身材质作为物种的基础款式之外，还在基础上设计产出了每个物种的特别款，供用户抽取收集。 疫情三年后，我们发现关系链游戏中以往对抗性强的互动玩法不再被人向往，人们变得比之前任何时候更加平和，更加渴望陪伴关怀，新奇物种诞生之时，正时疫情三年的最后阶段，希望这个罐头里生长出来的小精灵可以呆在用户身边
60620编辑于 2023-07-25 - 来自专栏科达
进口清关MSDS有哪些内容进口清关资料有哪些
一、进口清关资料有哪些： 1.提单 2.INVOICE 3.装箱单 4.企业符合性声明 5.是否添加稳定剂声明 6.MSDS中文翻译件 7.中文危险品标签（中文GHS标签） MSDS很重要，要准确，因为中文危险品标签也是按照中文 二、进口清关MSDS有哪些内容： MSDS（ Material Safety Data Sheet ）的英文简写，意思是物质安全数据单。 MSDS也可以翻译为化学品安全说明书。
2.7K30编辑于 2023-03-15 面试官：Redis持久化能关吗？怎么关？
Redis持久化能关吗？怎么关？ Redis 持久化默认是开启的，但可以手动关闭。
1K11编辑于 2024-01-22
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