محمود عبدالنبي
التقارير والتحليلات · أداة سطر أوامر · 2

دليل المستودع: محرك إسناد متعدد اللمسات بنظرية Shapley للألعاب التعاونية

صفحة تعريفية مستقلة بمستودع محرك إسناد متعدد اللمسات بنظرية Shapley للألعاب التعاونية. توضّح ما الذي يحاول حله، ولمن يناسب، وما الملفات التي ستجدها قبل الانتقال إلى المصدر.

المشكلة التي يعالجها

يوضح التوثيق الأصلي نطاق المشكلة بهذا الوصف:

Build a standalone Python multi-touch attribution engine (shapley_attribution.py): 1) Implements exact Shapley value calculation from user touchpoint journey strings (e.g., 'Google > Facebook > Email > Conversion'), 2) Compares Shapley credit against First-Touch, Last-Touch, Linear, and Time-Decay models, 3) Exports an interactive HTML comparison table and bar chart, 4) Includes 1,000 synthetic multi-channel touchpoint journeys.

لمن صُمم؟

الجمهور المحدد في README: PRO operating in high-growth e-commerce, digital publishing, and direct-response marketing across Saudi Arabia, UAE, and Egypt.

محتويات المستودع

الملفات الأساسية التي يسردها قسم بنية المستودع في README:

  • docs/mathematical-foundations.md
  • examples/touchpoint_journeys.csv
  • LICENSE
  • README.md
  • reports/attribution_comparison.html
  • reports/attribution_weights.html
  • sample_data/touchpoint_journeys.csv
  • src/shapley_attribution.py
  • tests/test_attribution.py
  • tests/test_shapley.py

طريقة مراجعته واستخدامه

  1. ابدأ بقراءة README وتأكد أن المشكلة المذكورة تطابق احتياجك الفعلي.
  2. افحص الملفات المذكورة أعلاه؛ أسماء الملفات توضح مكان البيانات والأدوات والقوالب والاختبارات.
  3. اتبع Quick Start الموجود في README، وتحقق من المتطلبات قبل تشغيل أي أمر.
  4. قارن المخرجات بعينة موثقة، وراجع القيود قبل استخدامها في قرار أو عمل عميل.

أمثلة أوامر البدء من README: python -m unittest discover -s tests · python src/shapley_attribution.py --help

النطاق والقيود

  • Combinatorial Complexity ($2^N$): Computes exact Shapley marginal contributions for up to 10 distinct marketing channels; uses Monte Carlo sampling for larger sets.
  • First-Touch & Last-Touch Bias Elimination: Fairly distributes revenue credit to middle-funnel touchpoints (e.g. email, content) undervalued by default ad platform reports.
  • Path Deduplication: Sequences repeated visits from identical channels within short timeframes (e.g. 1 hour) into single consolidated interactions.

هذه الصفحة تلخص التوثيق المتاح ولا تثبت أداءً أو نتيجة تجارية. تحقق من صلاحية البيانات والمتطلبات قبل الاستخدام.

مستودعات مرتبطة