markov = pd.re炒群ad_csv(‘Markov – Output.csv’)
我们现在几乎完成了最初的数据处理工作。我们的数据仍然包含所有的原始列，所以我们抓取了我们需要前进的列的子集。由于一些用户可豪迪能采取了相同的旅程，我们将按照独特的用户旅程来分组我们的数据，我们的转换变量将保存每个相应旅程的转换数量。
df[‘转换’] = 1
有几种方法可以做到这一点。由于Python目前还没有为此建立一个库，一种方法是自己在Python中建立实际的马尔科夫链/网络。虽然这可以让你对你的模型有一个完整的概览，但这也是最耗费时间的方监听法。为了更有效率，我们将利用ChannelAttribution R库，它将马尔科夫链背后的理论集中在一个应用程序中。
d曝光王f[‘First Touch’] = df[‘Path’].map(lambda x: x.split(‘ > ‘)[0])
1
df.at[i, ‘Path’] = df.a群采集t[i, ‘Path’] + df.at[i, x] + ‘ > ‘
按路径计算转换量的总和
df_ft[‘Channel’] = df[‘First Touch’]
1
sns.set_style(“whiteegrid”)
1
为了可视化的目的，也要输出转换矩阵
第一次触摸的归因
调用R脚本飞机群发
df <- read.csv(‘Paths.csv’)
channel_from_unique.sort(k协议软件ey=float)
trans_matrix.rename(columns={’21’: ‘Conversion’}, inplace=True)
Select relevant columns
M群发助手 <- markov_model(df, ‘Path’, var_value = ‘Conversion’, var_conv = ‘Conversion’, sep = ‘>’, order=1, out_more = TRUE)
创建一个总的路径变量
library(ChannelAttribution)
trans_matrix = trans_matrix.apply(pd.to_nume群发工具ric)
setwd <- setwd(‘C:/Users/Morten/PycharmProjects/Markov Chain Attribution Modelintg群发g’)
trans_prob = pd.read_csv(‘Markov – Output – Transition 拉人助手matrix.csv’)
运行马尔科夫模型函数
}
Sum conversions by Path
读入过渡矩阵CSV
channel_from_unique = trans_prob [‘channel_from’].unique().tolist()
#df.at[i, ‘Path’] = ‘加群软件Start’
df_ft[‘Conversion’] = 1
plt.show()
df_lt[‘Attribution’] = ‘Last Touch’
1
1
在这种方法中，群发软件归因被平均分配给用户在导致购买的旅程中接触到的所有营销渠道。
df = pd.read_csv(‘Channel_attribution.csv’)
约翰对你的产品的认识是由一个YouTube广告引发的，随后访问你的网站，浏览你的产品目录。私信软件
1
sns.heatmap(trans拉人软件_matrix, cmap=”RdBu_r”)
df_ft = pd.DataFrame()
3种标准归因模型
if prob.size > 0:
第一次接触归因
df[col]群发协议 = df[col].astype(str)
在下一节，我们将通过Python代码来实现这些归因框架中的任何一个。
1
trans_prob .replace(‘(start)’, ‘0’, inplace=True)
1
第二天，当约翰在他的Facebook上滚动浏览时，他收到了另一个关于你的产品的广告，这促使他回到你的网站，这次约批量加群翰完成了购买过程。
通过运行下面这段代码。
为什么渠道归因很重要？ 3种标准归因模型 一个先进的归因模型。马尔科夫链 如何在Python中tg群发器建立这4种归因模型 本文中的马尔科夫链方法将通过利用R包ChannelAttribution采取一种 “简单 “的方法。关于这个解决方案的完整python实现，请参见本系列的第二部分。
在这篇文章中，我们将介绍。
第一天。
channel.append(j)
为了克服这种疏忽，我们可以TG群发王考虑采用一种更先进的方法-马尔科夫链。
df_lt[‘Conversion’] = 1
for f in channel_from_uniqu飞机群发器e:
通过增加更多的颗粒度和运行每日归因模型，你可以使用相关模型评估PPC或营销费用与渠道贡献之间的关系。
1
将这些模型结果与你的业务知识相结合，将使你大飞机群发能够最好地将模型结果纳入未来的计划中。
for i in df.index:
1
下一段Python代码将执行我们的R脚本，并载入生成的CSV文件。
重命名我们的开始和转换事件
遍历各列，将所有整数改为str，并删除任何尾部的’.0’。
1
这种方法更适合捕捉我们在消费者行为中看到的多渠道接触行为的趋势。然而，它没有区分不同的渠道，而且由于不是所有的消费者与营销TG群发器工作的接触都是平等的，这是这个模型的一个明显的缺点。
结论
通过观察上图，我们可以很快得出结论：大多数用户的旅程从渠道10开始，以渠道20结束，而没有用户的旅程从渠道20开始。
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for i in df.indeTG群发免费x:
trans_prob [‘transition_probability’] = trans_prob [‘transition_probability’].astype(floa纸飞机群发器t)
创建转换值，我们可以将其相加，得到每个路径的总转换量
1
我们的数据集的结构是以参与活动为列，行是参与的渠道，按时间顺序排列。在这种情况下，每个营销渠道都被分配了一个固定的编号，如果某个用户的第n次参与TG群发推广是在该营销渠道进行的，就会显示在第n列。渠道21是一个转换，我们的数据集只包含转换的用户旅程的记录。
df_t协议号注册机otal_attr.sort_values(by=’Channel’, ascending=True, inplace=True)
trans_matrix.rename(index={‘0’: ‘Start’}, inplace=True)
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x = trans_prob tg群发广告[(trans_prob [‘channel_from’] == f) & (trans_prob [‘channel_to’] == t)]
将模型的输出作为一个csv文件输出，以便读回Python中
在这篇文章中，我们不会群发器破解版对马尔科夫链理论进行太深入的研究。(如果你有兴趣了解更多幕后的数学/统计学，Setosa.io有一篇很好的阅读。)
else:
获取唯一的原产地通道飞机群发协议
抓取要迭代的列的列表
write.csv(M$result, file = “Markov – Output – Conversion values.csv”, row.names=FALSE)
sns.set_style(“tg群发网页版whiteegrid”)
让我们把所有4种方法合并在一起，评估输出的差异。
余猫飞机群发器 prob = x[‘transition_probability’].values
虽然这种方法的优点是简单，但你也有过度简化归因的风险，因为最后接触不一定是产生购买的营销活动。
在上面John的例子中，最后接触的渠道（Facebook）可能没有创造100%的购买意向。意识来自于观看YouTube广告的最初火花。飞机群发机器人
trans_matrix[t][f] = pr大飞机群发源码ob[0]
一个先进的归因模型-马尔科夫链
有了上述3种标准的归因方法，我们就有了容易实施的模型来确定我们的营销渠道的投资回报率。
马尔科夫链方法的过渡概率热图
使用马尔科夫链的通道归属可以在下图中看到。这个图表应该告诉你，渠道20推动了很大一部分转化率，而渠道18和19的总转化值归属很低。
write.csv(M$trans飞机群发器下载ition_matrix, file = “Markov – Output – Transition matrix.csv”, row.飞机群发器源码names=FALSE)
1
将开始和转换事件转换为数值，这样我们就可以进行排序和迭代了
为了说明归因的重要性，让我们考虑一个导致转换的用户旅程的简单例子。在这个例子中，我们的用户名叫约翰。
顾名思义，Last Touc飞机手机群发软件h是一种归因方法，任何产生的收入都归于用户最后参与的营销渠道。
马尔科夫链方法的渠道贡献 虽然这个输出可能是你正在寻找的，但围绕着传统方法的输出与我们的马尔科夫链方法相比有很大的价值。
df[‘Path’] = df[‘Path’].map(lambda x: x.split(‘ >Tg飞机协议群发 21’) [0])
path2script = ‘C:/Users/Morten/PycharmProjects/Markov Chain Attribution Modeling/Markov.r’
为了了解不同的TG群发广告脚本渠道是如何影响潜在的用户旅程的，我们可以看一下总的过渡矩阵，TG群发软件下载它可以用热图来表示
接下来，让我们加载我们的数据集并清理数据点
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install.packages(“ChannelAttribution”)
获取唯一的目标通道
传统上，渠道归因是由一些简单而强大的方法来解决的，比如First Touch、Last Touch和Linear。
将CSV文件与R的模型输出一起加载进来
conversion = []
将所有概率转换飞机群发器破解版为浮点数
由于我们的数据集中的通道21是一个转换事件，我们将把该通道从路径中分离出来，并创建一个单独的转换变量，保存发生的转换数量（在我们的用户tg群发器免费版旅程级别的数据中仍然只有1）。
lin_att_df = lin_att_df.groupby([‘Channel’, ‘Attribution’]).sum().reset_index()
马尔科夫链，在渠道归因的背景下，给我们提供了一个框架来模拟用户旅程，以及每个渠道如何影响用户从一个渠TG附近人自动群发道到另一个渠道最终购买（或不购买）的因素。
为了计算 “最后接触”、”第一次接触 “和 “线性 “的属性，我们运行以下代码
1
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channel_to_unique = trans_prob [‘channel_to’余猫纸飞机群发助手].unique().tolist()
1
将DF写入CSV，以便在R中执行
for x in cols:在这种情况下，当你想通过TG机器人群发消息营销渠道来计算你的投资回报率时，你将如何把约翰产生的美元归于营销渠道？
lin_att_df[‘Channel’] = channel
fig, ax = plt.sub曝光王飞机群发软件plots(figsize=(22, 12))
定义运行马尔科夫模型的R脚本的路径
将概率分配给过渡矩阵中的相应单元格
df_ft = df_ft.groupby([‘Channel’, ‘Attribution’]).sum().reset_index()
购买所产生的收入归属于Tg限制组群发消息用户在购买过程中接触到的第一个营销渠道。
选择相关的列
trans_prob .replace(‘(conversionTG曝光王群发软件)’, ’21’, inplace=True)
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trans_matrix = pd.DataFrame(columns=channel_to_unique, index=channel_from_unique)
如果你上过统计学课程，你可能会接触到这个理论。马尔科夫链是以俄罗斯数学家安德烈-马尔科夫的名字命名的，它描TG群发机器人脚本述了一个可能事件的序列，其中每个事件的概率只取决于前一个事件所达到的状态。
只选择必要的列
创建新的矩阵，将原点和目的地通道作为列和索引
df_ft[‘Attribution’] = ‘First T飞机群发软件破解版ouch’
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只选择必要的列并重命名它们
import matplotlib.pyplot as plt
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为什么归因很重要？ 由于企业可以向客户进行营销飞机手机群发软件下载的平台越来越多，而且大多数客户都在多个渠道上与你的内容接触，现在决定如何将转换归因于渠道比以往任何时候都更重要。2017年telegram群发的一项研究表明，92%的消费者第一次访问零售商的网站并不是为了购买（链接）。
读入必要的库
if(!require(ChannelAttribution)){
channel_to_unique.sort(key=float)
最后接触归因
df = df[[‘Path’, ‘ConvTg广告一键群发软件ersion’]]
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将四个数据框合并为一个数据框
df <- df[c(1,2)] 1 lin_att_df = pd.DataFrame() colsTG协议破解版群发软件 = df.columns 经过一段时间的浏览，约翰对你的产品的认识被激发出来，然而他并没有完成购买的打算。 其他值得一提的标准归因方法是时间衰减归因和基于位置的归因。 fig, ax = plt.su飞机手机群发软件有哪些bplots(figsize=(16, 10)) 标准归因模型 在转换过程中分割路径(通道21) 虽然在本文介绍的方法中加入更多的复杂性可以增Telegram群发器加模型输出的价值，但真正的商业价值将来自于能够解释这些量化的模型结果，并将这些结果与你的业务领域知识和产生你的数据的战略业务举措相结合。 1 1 我们的数据集的样本 我们要做的第一件事是导入必要的库 将数据转换为浮点数 有2个事件A和E的简单马尔可夫链的例子 马尔可夫链的核心概念telegram群发是，我们可以使用生成的数据来确定在我们的潜在营销渠道事件和转换事件网络中从一个事件到另一个事件的概率。 df[col] = df[col].map(lambda x: str(x)[:-2] if ‘. ‘ in x else str(x)) 任何积极开展营销活动的飞机群发软件破解版下载企业都应该对确定哪些营销渠道推动了实际转化率感兴趣。投资回报率（ROI）是一个关键的KPI，这已经不是什么秘密。 1 不同的营销渠道归因方法将适合不同的企业。在这篇文章中，我们概述了TG曝光王群发软件下载4种可能的方法来评估你的营销支出的有效性。我们探讨了3种方法，它们是固定的，即不依赖于你的数据结构，这可能导致过度自信。另一方面，马尔可夫链方法将通过考虑你的用户旅程数据的结构来寻找渠道归因模型；尽管这种方法更加复杂。 import subptelegram群发破解rocess 在热图中显示这个过渡矩阵 lin_att_df[‘Conversion’] = conversion df = df.grotelegram群发思路upby(‘Path’).sum().reset_index() 读入由python脚本输出的CSV文件 线性归因 设置工作目录 你如何从你的数据中挖掘出有价值的telegram群发技巧归因信息？ for j in df.at[i, ‘Path’].split(‘ > ‘):
Write DF to CSV to be executed in R
分析马尔科夫链模型的输出将给你一个特定时间点上的营销渠道有效性的 “快照”。通过查看新的营销活动推出Telegram群发系统前后的数据模型输出，你可能会获得额外的洞察力，给你提供关于活动如何影响每个渠道表现的基本信息。
营销渠道归因可能是一项复杂的任务，而且消费者接触到的营销方式比以往任何时候都多。随着技术的进步和更多的渠道可供营销人员使用，准确地确定哪些飞机手机群发软件哪个好用渠道正在推动最大的投资回报率变得更加重要。
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trans_matrix[曝光王飞机群发软件破解版t][f] = 0
渠道对所有归因方法的贡献
df.to_csv(‘Paths.csv’, index=False)
import pandas as pd
plt.rc(‘legend’, fontsize=15)
然而，这3种方法的注意事项是，它们过于简化了。这可能会导致人们对营销渠道所推动的结果过于自信。这种疏忽可能是有害telegram软件群发的–误导了未来的商业/营销决策。
markov.columns = [‘Channel’, ‘Conversion’]
第二天。
telegram群发工具subprocess.call([‘Rscript’, ‘–vanilla’, path2script], shell=True)
df_lt = df_lt.groupby([‘Channel’, ‘Attribution’])telegram群发言.sum().reset_index()
df_lt = pd.DataFrame()
Last Touch Attribution
lin_att_df[‘ATelegram怎么群发ttribution’] = ‘Linear’
import seaborn as sns
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df_total_attr = pd.concat([df_ft, df_lt, lin_att_df, markov])
plt.show()
conversion.append(1/len(df.at[i, ‘Patelegram群发规则th’].split(‘ > ‘)))
channel = []
马尔科夫链框架希望用户的旅程在一个单一的变量中，并以通道1>通道2>通道3>……的形式出现，所以下一个循环完全是这样创建的
就像 “最后一次接触 “方法一样telegram批量群发，”第一次接触 “归因有其简单的telegram自动群发优势，但你也有可能将你的归因方法过度简化。
。
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装入我们的数据
markov = markov[[‘channel_name’, ‘total_conversion’]]
如何在Python中构建4种归因模型 如果你想跟着学，我们在这个例子中使用的数据集可以在这里下载。
sns.barplot(x=’Channel’, y=’Cotelegram群发视频nversion’, hue=’Attribution’, data=df_total_attr)
将属性可视化
如果你想绕过必须创建一个单独的R脚本来运行Markov计算，那么你telegram群发助手可以使用的Python库是rpy2。rpy2允许你导入R库并在Python中直接调用它们。然而，这种方法在我的过程中证明不是很稳定，因此我选择如何群发telegram了单独的R脚本方法。
本文中的马尔科夫链模型是用R语言中的ChannelAttribution包建立的，完整的Python实现见第二部分。
df_total_attr[‘Channel’] = df_totelegram群发源码tal_attr[‘Channel’].astype(int)
for col in cols:
df[‘Path’] = ”
线性归属
df[‘Last Touch’] = df[‘Path’].map(lambda x: x.split(‘ > ‘)[-1])
用Python中的马尔科夫链进行telegram群发脚本营销渠道归因 –第一部分：”更简单 “的方法
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df_lt[‘Channel’] = df[‘Last Touch’]
我们将使用标准的Python库子进程来运行下面这段R代码，为我们计算我们的马尔科夫网络。
ftelegram群发工具or t in channel_to_unique:
上面这段代码的最后一行将把我们的数据输出到一个CSV文件中，现在我们已经完成了数据操作。为了透明起见，拥有这些数据可能很方便，在我们的案例中，telegramapi群发我们也将使用这个CSV文件来运行马尔科夫链的归因方法。
