探索PulseData多维归因计算模型
解析专业分析工具的首次触点、末次触点及W型等多种归因模型，为营销效果评估提供科学依据。
PulseData 核心计算模型与算法库概览
基于严谨的统计学与分布式算法，PulseData 脉动分析为企业提供可重复、可解释且毫秒级响应的科学分析模型，全面提升数据赋能决策的信任度与准确度。
多维触点归因计算算法
算法深度接入全渠道用户轨迹数据，精准识别跨端、跨域触点的贡献权重，提供从线性到数据驱动（Shapley Value）的全方位归因支持。
动态时间窗口漏斗转化模型
打破传统固定天数漏斗限制，支持自定义弹性滑动时间窗、严格有序与松散步骤校验，精准捕获多阶段链路中的流失点与转化瓶颈。
多维交叉留存与Cohort分析算法
基于同类群（Cohort）交叉比对算法，支持 N 日/周/月留存、回访留存与无序衰减拟合，为用户 LTV 预测与全生命周期运营提供依据。
MATH ENGINE
attribution_weight = ∫[t0..t1] λ · e^(-λt) dt · Position_Factor(w)
深入应用场景 →
漏斗转化模型设置：弹性时间窗口与多维过滤
说明漏斗分析模型的匹配逻辑、有序性约束与步骤细分规则，支持按固定时间窗与严格步骤顺序进行复杂转化链路评估。
01
动态滑动时间窗口匹配逻辑
灵活定义从第 1 步触发至后续步骤完成的最大间隔时常（例如 30 分钟、7 天或 30 天）。系统以事件发生时间为起点生成滑动窗口，避免统一切割自然日导致的漏斗数据误差。
窗口粒度: 秒/分/时/日
滑动精度: 毫秒级
02
严格有序与松散顺序漏斗归因
严格有序模式要求用户必须完全按照 A → B → C 顺序触发方算作有效转化；松散模式允许用户在 A 与 B 之间插入其他无关行为，完美匹配电商探索、泛娱乐等复杂路径分析。
规则引擎: AST Tree
穿插策略: 弹性忽略
03
多维度属性下钻与对比分析
支持按渠道来源、用户层级、设备类型、地域与自定义标签等数十种维度对转化漏斗进行分组交叉对比，实时发现不同客群在特定关键步骤上的流失异动。
维度下钻: 无上限
计算引擎: ClickHouse Core
留存率分析算法：N日留存与自定义滑动窗口
深入解释留存计算的数学模型、回访窗口定义与未来趋势预测，科学度量用户粘性，识别长期活跃用户的核心行为特征。
经典 N 日/周/月留存率计算公式
衡量起始行为发生后第 N 个单位时间内再次触发目标行为的用户占比（R_N = Users_N / Users_Base）。系统支持多基准事件组合，如“注册后第 7 日登录留存”。
回访留存与无序留存衰减模型
不同于固定第 N 天访问，回访留存计算“在第 N 天及以后任何时间”产生回访的用户比例。搭配指数衰减函数，平滑度量高频与低频产品的真实粘性表现。
留存曲线拟合与用户 LTV 预测算法
利用幂律函数（Power-Law）与 Weibull 分布对历史留存曲线进行拟合外推，精准预测长期留存基线与用户生命周期价值（LTV），助力 ROI 回本周期演算。
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