# Python做Bliss归因的库概述
在数字营销的世界中，广告投放的效果评估至关重要。而Bliss归因方法便是用来分析不同渠道与用户行为对最终转化的影响。本文将介绍如何利用Python进行Bliss归因分析，并提供示例代码。
## 什么是Bliss归因？
Bliss归因是一种基于用户互动的归因方法，专注于评估不同营销渠道在用户转化路径中所扮演的角色。在复杂的数字环境中，用户经常接触到多个
原创
2024-08-27 07:36:06
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〖导入描述〗
美国心理学家「海德」和「凯利」提出和归纳了归因理论，通过预测和评价人们的行为；从而可以对环境和行为实施有效控制。其中需要对他人或自己的行为过程进行因果解释和推论；整个过程称为“归因模型”。
1、有果必有因
人们对自我的评价往往是高估自己的成绩和贡献，而低估自己对问题的责任。从行为者的角度出发，推断其行为意图。
例如：
●对下属——
有因：我是上级通常是正
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2023-08-31 20:52:48
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归因理论（Attribution theory）：人力资源管理和社会心理学的激励理论之一，归因是指观察者为了预测和评价被观察者的行为，对环境加以控制和对行为加以激励或控制，而对被观察者的行为过程所进行的因果解释和推论。 动机理论：事件的内因，外因，1958年，海德（Fritz Heider）解释别人的时候倾向于内因，例如性格；解释自己的时候倾向于外因，例如环境两个常用原则：1）共变原则（
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2023-12-10 15:42:08
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单期Brinson模型 一个时期的基金收益可以分为四个部分：资产配置收益、个股选择收益、交互收益和基准组合收益。先构建4个概念性的组合： Q1、Q4：基准收益组合和实际投资组合； Q2：积极资产配置组合。这表示基金经理能自主选择资产配置的比例，但是每个资产类别内部则完全按照其业绩基准配置，即每个资产i的收益等于在基准中资产i的收益； Q3：积极股票选择组合。这表示基金经理完全按照业绩
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2024-01-22 20:38:12
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1 模型介绍通过业绩归因，能够更加清楚组合的收益究竟来源于什么，进而知道这种获取超额收益的能力是否能够持续，也能够明白组合发生剧烈波动的原因，从而改进策略。Brision模型中，将组合的收益分四部分：选股收益 ：在资产类别（或板块）内部，超配或者低配个股带来的超额收益配置收益：超配或者低配资产类别（或板块）带来的超额收益。交叉收益：超配有正向选股能力的资产类别（或板块）、低配负向选股能力的资产类别
# 如何实现 brrison 归因 Python 库的使用
在这个教程中，我们将探讨如何在 Python 中使用 `brrison` 库进行归因分析。对于刚入行的小白来说，可能对归因分析和 Python 库的使用不太熟悉。别担心，我们会从基础入手，逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程概述
首先，让我们明确一下使用 `brrison` 库进行归因分析的整体步骤。下面是每一步的具体操作：
这是16年出的一篇基于session时序建模的召回模型paper，在当时大部分模型只考虑用户最后点击行为，而忽略用户历史点击行为。虽然用户最后一次点击行为与用户下一次点击的item相关度很高，但是用户历史点击行为一方面丰富了用户画像，另一方面用户的兴趣是多峰的，不一定最后一次点击是最相关的。GRU4Rec模型如下图1： 图1 GRU4Rec 网络结构 首先将用户数
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2024-07-16 13:11:10
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文章目录1 基于注意力的循环神经网络多点触摸归因模型1.1 与markov、Sharpley 的差异1.2 注意力的循环神经网络多点触摸归因模型框架1.3 LSTM 来捕捉长路径模式1.4 RNN with Attention 将时间衰减作为attention加入1.5 customer profile — embedding layer + ANN：额外融入用户属性信息1.6 融合层2 下游应
今天方木就带大家聊聊 JVM 垃圾回收机制(GC) 中的垃圾回收算法，开发 Java 的小伙伴，不用像开发 C++ 的小伙伴一样，需要代码执行垃圾回收（Java 程序中不再需要使用的内存空间进行回收）， 但是作为合格 Java 开发，还是需要了解 JVM垃圾回收机制，不至于遇到 堆内存不足、OOM、频繁GC等问题 不知所措。对象存活性判断垃圾收回的前提需要 判断对象存活性，常用的对象存活性判断方法
1.什么是归因归因模型是指一种或一组规则，用于确定如何将销售功劳和转化功劳分配给转化路径中的接触点。例如，在 GA中，“最终互动”模型会将 100% 的功劳分配给销售或转化之前的最终接触点（即单击），而“首次互动”模型会将 100% 的功劳分配给引发转化路径的接触点。上面这段是GA官方文档的定义，简单的说，归因就是将转化或销售按照一定的规则在各个渠道上划分，用于评估渠道优劣的一种方法。GA默认是最
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2024-06-05 09:46:19
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1.归因分析的主要目的言简意赅，归因分析的目的在于帮助业务在多个细分操作中找到业务成功或失败的原因（大多情况是失败或亏损），帮助业务在多个细分渠道中找到贡献最大的渠道，例子如下：一个客户通过网页搜索竞价排名广告进入你的网站（付费搜索SEM）-第二天，这个客户通过社交媒体再次进入你的网站（社交媒体/私域流量）-第三天，这个客户通过短信或邮件的内容通知方式又重新进入你的网站（SNS）-过了几个小时，这
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2024-01-12 15:05:46
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绩效归因通常用于分析组合的收益来源，是投资经理进行策略评估与修正、投资者度量基金经理各方面能力的重要工具。本文主要对基金绩效归因的经典理论和方法进行梳理和总结，为投资者提供一个绩效归因的基础框架。 绩效归因主要有两大类方法，基于净值的绩效归因和基于持仓的绩效归因。前者主要是对基金的收益率序
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2024-02-29 15:08:31
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一、模型的介绍在之前市场观察的文档中，我们提到过：“将近期市场的收益，拆分到若干个互相独立的因子上，看看主要是哪个风格在影响，从而对近期市场的风格偏好有进一步的了解。” 本文尝试在前人成果的基础上建立自己的资产组合收益拆分体系，用于以后对自己的策略组合或者其他基金收益进行业绩归因。根据回归方式的不同，我们得到两个模型，他们都能用于业绩归因。1）基于时间序列回归的模型1-1）模型概要这类模型以 fa
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2024-05-09 08:37:50
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1. Shapley ValueShapley Values的原理是基于联合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示：这里最终计算的值是特征i的重要程度。前面一部分分式表示的是权重, 后面一部分括号内表示的是新增特征i前后的变化值。 2. 互联网广告渠道归因分析这里直接上例子来解释上面的公式，比如假设有3
目录经典与调整的 Campisi 归因模型经典模型债券组合回报率的分解数据准备计算回报率的各个成分平行与非平行的国债效应调整的 Campisi 模型研报与论文经典与调整的 Campisi 归因模型经典模型Campisi 的论文中 Table 5 疑似有误，我根据其他表的数据反推出了正确的表，欢迎留言讨论。我根据 Campisi 的公式重新实现了论文中主要表格的计算，以供读者举一反三自行扩展，下载地
# Python 业绩归因入门教程
## 引言
在现代数据驱动的商业环境中，业绩归因（Attribution）是评估营销效果的一种重要方法。通过业绩归因，企业能更清晰地了解各营销渠道的效果，从而优化资源配比。本文将指导你如何用Python实现简单的业绩归因模型，并通过步骤和代码演示完整流程。
## 流程概述
实现Python业绩归因可以分以下几步：
| 步骤
brinson归因是一种用于量化投资领域的分析方法，主要用于评估投资组合的表现与基准的偏差。这种方法将投资组合的收益归因于不同的因素，比如市场选择和资产配置。本文通过Python实现brinson归因的过程，详细记录其中的协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测与工具链集成，协助读者深入理解该过程。
## 协议背景
回顾一下brinson归因的历史。该方法最早由Brinson, Hoo
归因分析一、定义二、模型2.1 首次互动模型2.2 末次互动模型2.3 线性归因模型2.4 位置归因模型三、适用场景 一、定义指在日常的社会交往中，人们为了有效地控制和适应环境，往往对发生于周围环境中的各种社会行为有意识或无意识地做出一定的解释，即认知整体在认知过程中，根据他人某种特定的人格特征或某种行为特点推论出其他未知的特点，以寻求各种特点之间的因果关系。简单来说，就是论功行赏。二、模型举个
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2023-07-13 16:22:22
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文章目录一、递归（& 循环）剑指Offer例1：Fibonacci数列例2：跳台阶例3：变态跳台阶例4：矩形覆盖二、回溯法leetcode例1：求子集1（原数组不包含重复元素）例2：求子集2（原数组包含重复元素）例3：括号生成例4：N皇后例5：火柴棍摆正方形（473）剑指Offer例1：矩阵中的路径（64）例2：机器人的运动范围（65）例3：把数组排成最小的数（32）例4：字符串的排列（
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2024-07-23 11:23:51
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1 背景互联网流量应用的一个重要方面是计算各页面、入口的转化，深度洞察用户行为轨迹，数据驱动精细化运营，对一些大公司来说也是如此。如何建设公司级统一口径转化导流分析数据，满足多个业务对转化数据的需求，为公司各业务部门提供转化分析数据（各入口或者页面带来的商家、活动页、预定、订单），基于此我们设计了转化归因来满足业务需求。归因又叫挂单：用户打开某一APP，在浏览N个页面之后，遇到有下单意向的页面或订
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2024-07-05 05:43:32
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