如何用R执行转换漏斗分析？

Question

 This is  my Conversion_Paths data frame:

                Path               Conversions                Conversion.Value
1 AdWords Branding                    11,625                    1,126,777.86
2 Direct / Organic                    9,378                     989,316.79
3 Direct / Organic                    8,873                     849,608.29
4 Direct / Organic > Direct / Organic 3,461                     364,757.16
5 AdWords Branding > AdWords Branding 3,140                     308,690.32
6 Mailings                            2,135                     243,292.23

以下是我的案例研究：

Conversion Paths.csv文件包含导致事务的转换路径的数据集。转换路径中的特定元素（即源通道）除以字符“＆gt;”。从左到右的来源顺序表示访客在进行交易之前从这些来源进入网站的顺序。

例如，对于AdWords品牌转换路径＆gt;有机，访问者首先通过点击AdWords品牌广告进入网站，之后使用搜索引擎的有机列表进行第二次访问，然后再进行交易。

请提供归因分析，并为客户来源提供汇总报告。无论成本如何（这里没有这些数据），请对源渠道进行评估和排名（这里可以考虑多个排名系统！）。

提示：您可能想要考虑源在某些位置（第一个，最后一个，中间）以及转换路径长度的执行情况。

我想用R进行归因分析，但我不知道如何开始？ 。任何人都可以解释我，我应该如何开始操纵数据，我应该使用哪些软件包，对某些文档有用

非常感谢提前

Answer 1

尝试在R中使用“ChannelAttribution”包。

install.packages("ChannelAttribution")

它具有内置的markov_model和heuristic_model函数，可以提供所需的分析。但是，您需要转换数据。

他们提供了一个样本数据以及可以通过

加载的包

 data(PathData)

检查数据并尝试以格式重新构建数据以使用内置函数。