很久沒有寫部落格了，今天總算可以靜下心來寫點東西。前段時間一直在處理使用者經過許多廣告渠道進入公司站點玩遊戲並充值，充值的效益該算在哪個渠道的問題。在這個過程中也看了目前一些主流網路分析公司如谷歌、3c metrics等在這方面的基本模型。
這些方法最終沒有被上級認可，因為咱們的問題可能更為複雜。那就是咱們不但涉及到廣告渠道眾多，而且遊戲數量也眾多，存在乙個渠道推多個遊戲，乙個遊戲在多個渠道推的問題。並且，引入這些新的方法，可能需要將目前的平台上很多東西徹底修改，代價太大。所以以後一定要記住，一定要具備全域性的眼光，綜合考慮演算法、效率、經濟效益的影響，否則提出來的都是一些看上去很美但又不被接受的方法。
先來一段背景。
這是一種基於一階和二階條件概率的方法，其基本步驟如下：
（1）對於給定的資料集，計算經驗概率
其中：，y是乙個結果變數，取值為0或1。1表示使用者轉化（消費或者註冊，具體情況由商家定義），0表示沒有轉化。
表示p個不同的廣告路徑。
表示經過渠道
且轉化了的使用者的個數，
表示的是既經過渠道
又經過渠道
且轉化的使用者的個數。反之亦然。
（2）計算渠道i的貢獻
當然，實際上還可以延伸到三階甚至更高階，但在實際應用中有兩階也就夠了，但是如果不放心，也可以考慮嘗試用三階看看。
上面的思路其實挺簡單，就是先計算乙個渠道為轉化做貢獻的概率，然後在此基礎上計算乙個渠道的總貢獻。
13 資料建模 建模方法三 實體建模
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