模型分析
要查看模型分析，请在Mix Modeler的
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从 Models 表中，选择 Last run status 为●的模型的名称 Success。
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从上下文菜单中选择 Model Insights。
您看到指定模型的上次刷新时间，并使用四个选项卡显示小组件：模型分析、归因、诊断和历史概述。
您可以更改每个选项卡上的小组件所基于的日期段。 输入日期期间或选择
Model insights
模型分析选项卡显示以下构件：
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按日期和基本媒体列出的贡献。 栈叠的图表按顺序排列：底部为基数，中间为非支出渠道，顶部为支出渠道。
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按渠道列出的贡献。
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营销绩效摘要。
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边际响应曲线。
从 Channel 下拉列表中选择一个渠道以更新特定渠道的小部件。
您可以将鼠标悬停在每个小组件中的单个图表元素上，以显示包含更多详细信息的弹出框。
要下载包含该构件数据的CSV文件，请选择
要以Microsoft® Excel格式下载完整的模型分析数据，请选择
Attribution
使用Attribution选项卡，您可以了解具有事件级别数据的接触点和营销活动的有效性。 支持以下归因模型：
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根据Mix Modeler中选定的模型：
- 算法 — 影响输出
- 算法 — 增量
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基于规则：
- 衰减单位
- 首次接触
- 最后接触
- 线性
- Ushape
有关Mix Modeler中的多点触控归因功能的介绍，请参阅多点触控归因。
从 Attribution Model 下拉列表中选择一个或多个归因模型。 选定的归因模型适用于归因选项卡中的所有构件。
Mix Modeler多点接触归因粒度事件分数与总体Mix Modeler分数和ROI相匹配。 这些得分也可作为Experience Platform中的数据集使用。
归因选项卡包含以下小组件：
Overview
Overview小组件显示选定归因模型的转化总计和百分比。 选择更多模型会为可视化图表添加其他圆，每个圆都有自己的颜色与图例相对应。
要查看包含归因模型详细信息的弹出窗口，请将光标悬停在可视化图表中的任何圆圈上。
Trends
Daily trends、Weekly trends或Monthly trends构件会显示所选归因模型的每日、每周或每月转化趋势。
要选择句点，请从
要查看详细信息，请将鼠标悬停在特定归因模型的数据行上以显示一个弹出窗口，其中显示该数据的转化总数。
Breakdown
Breakdown构件是按渠道或接触点划分的每个选定归因模型的转化。 此构件有助于就每个渠道或接触点的有效性做出决策。
要选择划分类型，请从
要查看详细信息，请将鼠标悬停在任何图表元素上。
Top campaigns
热门促销活动小组件显示排名最前的促销活动列表，其中包含“促销活动名称”、“渠道”、“媒体类型”和“增量转化”列。 此构件有助于让您的团队了解给定渠道的特定营销活动的有效性，并深入分析您应当进一步投资的营销活动。
要按“渠道”、“媒体类型”或“增量转化”的升↑或降序↓序对表进行排序，请选择列标题并切换排序。
要在单独的对话框中展开表，请从
展开的“热门促销活动”对话框显示的表格及其添加列
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增量转化
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受影响的转化
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首次触点转化
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最近联系转化
您可以选择每个附加的列标题，以按升序或降序对表进行排序。
要关闭展开的“热门促销活动”对话框，请选择 Close。
Breakdown by touchpoint position
Breakdown by touchpoint position可视化图表是按接触点位置及所有转化路径上的接触点划分的已归因转化。 此图表可帮助您比较某个接触点在某个位置的贡献是否优于其他位置以及在任何位置的其他接触点。
职位Starter、Player和Closer的定义如下：
Top conversion paths
Top conversion paths可视化图表根据选定的归因模型显示前5个转化路径。
对于每个转换路径，您会看到：
- 有影响的渠道的数量，
- 已归因路径总数，
- 此转化路径的已归因路径与已归因路径总数的百分比，
- 对于每个渠道，归因模型贡献百分比和
- 这些渠道归因模型贡献百分比的总和。
Diagnostics
“诊断”选项卡显示以下构件：
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Model Assessment可视化图表，可按实际转化与预测转化或残差转化进行划分。
要划分可视化图表，请从 Breakdown 列表中选择 Actual vs. Predicted 或 Residuals。
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Model fitting metrics表，显示每个转化量度的以下列：
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实际转化
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模型化转化
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剩余转化（实际转化与模型转化之间的差异）
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模型质量得分值：
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R2（R平方），它表明数据拟合回归模型（拟合优度）的程度。
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MAPE（平均绝对误差百分比），最常用于测量预测准确度的KPI之一，它以实际值的百分比表示预测误差。
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RMSE（均方根误差）：显示平均误差，根据误差的平方进行加权。
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要下载包含该表数据的CSV文件，请选择
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Touchpoint effectiveness表，表示Attribution AI算法模型的结果。 此表的数据仅为特定时间段生成。 选择**As of *xx/xx/xx， xx：xx TZ ***
该可视化图表按降序显示每个接触点的Efficiency measure
- Paths touched：可视化实现转化的路径百分比和未实现转化的路径百分比。 对于接触点，当归因转化率较高时，您会看到更多归因转化。 此比率将导致转化的路径百分比与 不会 导致转化的路径百分比进行比较。
- Efficiency measure：由算法归因模型生成，效率度量指示接触点对转化的相对重要性，与接触点数量无关。 效率在1到5的刻度上测量。 请注意，接触点数量越大并不能保证效率测量值越高。
- Total volume：用户接触接触点的总次数。 该数字包括出现在实现转化的路径上的接触点以及导致转化的路径 而非。
Historical overview
“历史概述”选项卡显示以下各项的小部件：
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按财政季度和产品划分的转化和支出。
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按渠道支出。
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接触点支出。
您可以为此小组件选择一个要显示的基于支出的替代渠道。 从 Channels 中选择一个渠道。
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接触点数量。
您可以选择为此小组件显示的替代的基于卷的渠道。 从 Channels 中选择一个渠道。
