归因分析方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本公开涉及利用计算机进行数据分析的技术领域，特别是涉及一种归因分析方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.归因分析是评估推广信息的投放效果的重要手段。推广信息可以包括商品或服务的广告信息，也可以包括商业活动中对涉及的主体或对象进行宣传的信息。以广告信息为例，广告信息可以被广告商通过多个渠道投放至社会，常见渠道包括但不限于精准营销、纸媒、网站和各种app(application，应用程序)。具体地，归因分析可以用于评估投放至这些渠道的效果，或评估每个渠道对于用户的购买、注册等行为的贡献度。
3.已有的多数归因分析技术，针对触发归因分析的事件，对每一个渠道逐一进行归因分析，最后将每一个渠道的归因分析结果进行汇总，获得最终的分析结果。
4.通常，在可统计的渠道的数量极多的情况下，大多数渠道对于触发归因分析的事件的贡献度极低甚至为零，对每一个渠道逐一进行归因分析的方式，导致这些归因分析技术的效率较低。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以提高归因分析效率的归因分析方法、装置、计算机设备和存储介质。
6.在第一方面，本公开实施例提供了一种归因分析方法，该方法包括：
7.根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序；
8.根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配；
9.对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
10.在一些实施例中，归因分析方法还包括：根据接收的时间配置指令，确定多个统计路径对应的统计时间标准；统计时间标准用于指示获取指定时段内的原始数据；
11.根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配，包括：在当前顺位的统计路径对应的统计时间标准下，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，将该原始数据确定为匹配成功的原始数据。
12.在一些实施例中，统计时间标准还用于指示将具有指定时间特征的、用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据确定为匹配成功的原始数据。
13.在一些实施例中，归因顺序包括对两个以上相同的统计路径进行归因分析的优先顺序，两个以上相同的统计路径分别对应于不同的统计时间标准。
14.在一些实施例中，归因分析方法还包括：
15.在根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配之前，根据接收的触发配置指令，从多个可监测事件中确定用于触发归因分析的目标事件；
16.监测目标事件；
17.响应于目标事件的触发，确定对应于目标事件的目标用户标识。
18.在一些实施例中，将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，包括：
19.对于单个原始数据，将其中的用户特征标识按预设的比较顺序，与目标用户标识进行依次比较，并在比较结果为一致时停止比较；比较顺序包括比较设备身份识别号、比较假注册的信息，以及比较互联网协议地址和用户代理地址的顺序。
20.在一些实施例中，单个原始数据中的用户特征标识为采用信息摘要加密算法加密后的用户特征标识；归因分析方法还包括：
21.将目标用户标识中的字母分别统一进行大写和小写的预处理，获得预处理后的目标用户标识；
22.采用信息摘要加密算法对预处理后的目标用户标识进行加密，获得加密后的目标用户标识；
23.对于单个原始数据，将其中的用户特征标识按预设的比较顺序，与目标用户标识进行依次比较，包括：
24.将加密后的用户特征标识与加密后的目标用户标识进行比较。
25.在第二方面，本公开实施例提供了一种归因分析装置，该装置包括：
26.归因顺序确定模块，用于根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序；
27.匹配模块，用于根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配；
28.分析模块，用于对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
29.在第三方面，本公开实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
30.根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序；
31.根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配；
32.对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
33.在第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
34.根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序；
35.根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配；
36.对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
37.上述归因分析方法、装置、计算机设备和存储介质，通过接收顺序配置指令，从而确定当前归因分析所采取的归因顺序，在当前顺位的统计路径对应的原始数据与目标用户标识匹配成功时，停止匹配，即可以无需进行下一顺位的统计路径对应的原始数据匹配，提高了归因分析的效率。对于触发归因分析的目标事件，无需每次均对所有统计路径对应的原始数据均进行匹配，节省了数据处理资源。另外，由于多个统计路径的归因顺序可以根据顺序配置指令而调整，也能满足使用者对于归因分析进行个性化配置的需求，同时也有利于使用者通过调整归因顺序，进一步提高归因分析效率和准确度。
附图说明
38.图1为一些实施例中归因分析方法的应用环境图；
39.图2为一些实施例中归因分析方法的流程示意图；
40.图3为一些实施例中涉及确定统计时间标准的步骤的流程示意图；
41.图4为一些实施例中涉及确定目标事件的步骤的流程示意图；
42.图5为一些实施例中归因分析装置的结构框图；
43.图6为一些实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
44.为了使本公开的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本公开进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本公开，并不用于限定本公开。
45.本公开实施例提供的归因分析方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，服务器101可以与终端102通过网络进行通信，从而获取终端102发送的顺序配置指令。在一些情况下，服务器101还可以对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果，将分析结果发送至终端102，以供终端102对分析结果进行展示。
46.服务器101可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
47.在一些可选的实施方式中，服务器101由数据服务提供商所控制，终端102由广告商或对自身商品、服务有归因分析需求的卖方所控制。当然，在其他一些可选的实施方式中，服务器101和终端102的控制方可以是同一主体，例如由使用者控制；服务器101和终端102的控制方还可以是其他类型的不同主体，在此不作特别限制。
48.当然，本公开实施例提供的归因分析方法的步骤，也可以仅仅由使用者控制的终端来执行。在一些可选的实施方式中，可以由终端的处理器来执行，处理器可以采用可编程逻辑阵列(pla)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、通用处理器、或者其他可编程逻辑器件中的至少一种硬件形式来实现。顺序配置指令等指
令，可以由终端的信息输入组件，如鼠标、键盘等进行输入。
49.本文所说的使用者，主要包括提供或享受归因分析服务的主体，该主体既可以是个人，也可以是组织。
50.本文所说的用户，主要包括推广信息对应的商品或服务的买方或使用主体。例如，推广信息是销售手机的广告时，则用户包括了手机的买方；推广信息是推广使用某款app的广告时，则用户包括了该款app的使用者。当然，也可以将用户理解为推广信息的受众。有时，本文所说的用户和使用者也可能是同一个主体。
51.本文所说的推广信息，可以包括商品或服务的广告信息，也可以包括商业活动中对涉及的主体或对象进行宣传的信息。为便于说明，下文主要以推广信息为广告信息(或被称为“广告”)为例，进行说明。
52.本文描述的归因分析方法，可能涉及对于用户的特征或者标识进行获取或处理的步骤，也可能涉及对于用户持有或关联的设备、终端的标识、信息进行获取或处理的步骤，在具体实施这些步骤前，凡涉及法律法规指出的，需要征求用户同意方能获取的个人敏感信息或隐私信息，均需事先获取用户同意。
53.为便于理解和简化表述，本文将主要以评估推广某款app的推广效果作为归因分析方法的应用场景，对其中涉及的技术方案和相关概念展开说明。需要理解的是，归因分析方法还可以根据说明的内容中体现的原理，应用于其他场景，本文不作过多赘述。
54.为便于理解本公开实施例的内容，下文主要以归因分析方法应用于图1中的服务器101为例进行说明。在一些实施例中，归因分析方法可以应用于图1中的服务器101，如图2所示，包括步骤s201至步骤s203。下文对这些步骤进行说明。
55.步骤s201，根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序。其中，统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式。推广信息的投放，可以包括通过线上渠道进行投放，例如通过抖音、微博等信息流渠道进行投放；推广信息的投放，还可以包括通过线下营销的方式进行投放，例如可以与用户面对面推销商品或服务。推广信息的反馈，主要是指用户对于推广信息的反馈，或者广告监测服务提供商对于用户行为的反馈，例如被推广的是一款app时，用户的注册行为、登录行为、对广告的点击行为，这些都可被视为反馈，广告监测服务提供商提供用户下载app的来源信息的行为，也可以被视为反馈。
56.划分多个统计路径，其目的在于评估不同的渠道对于推广信息的投放效果的贡献。本文所说的渠道(或称推广渠道)，可以指用户获悉推广信息的渠道，或者指推广信息投放的渠道。推广渠道标识是用于区分不同渠道的信息，可以是渠道名称或其他用于表示对应渠道的字符。不同的渠道对应于不同的推广渠道标识。
57.在一些可选的实施方式中，一个统计路径可以对应于一个渠道。在一些可选的实施方式中，一个统计路径可以对应于多个渠道。由于社会上的商品或服务的种类繁多，具体可以根据推广信息的具体内容，涉及的具体商品或服务来制定统计路径。
58.在评估推广某款app的推广效果作为归因分析方法的应用场景中，本公开实施例中的统计路径被设计为直销行为数据的统计路径、广告投放平台数据的统计路径、注册行为数据的统计路径、mgm(member get member，顾客介绍客户)数据的统计路径、下载广告点击数据的统计路径、信息流点击数据的统计路径、信息流曝光数据的统计路径、软件应用市场渠道包数据的统计路径、talkingdata(一种广告监测平台)回抛消息数据的统计路径、包
激活数据的统计路径或空白流量数据的统计路径。
59.统计路径为直销行为数据统计时，对该统计路径进行归因分析，意味着通过获取直销行为的推广数据，对直销行为取得的效果进行评估。直销行为可以是线上或线下的直销行为，例如提供被推广的app的下载地址的二维码，供用户所持有的手机扫码，然后下载该app的安装包。当然，直销行为还可以是其他行为，具体可以根据商业惯例进行理解。
60.对于广告投放平台数据的统计路径，可以通过广告投放平台的api(application programming interface,应用程序编程接口)获取在相关渠道进行推广的数据，进行归因分析。
61.对于注册行为数据的统计路径，在一些可选的实施方式中，注册行为可以指假注册行为、真注册行为和精准营销行为中的一种行为或多种行为。假注册行为，包括用户通过持有的终端浏览到推广信息的页面，从而在落地页上简单填写手机号或其他个人信息的行为。真注册行为，指用户下载了被推广的app，通过该app填写个人信息从而正式注册为该app用户的行为。通常，真注册行为，用户填写手机号后，需要通过手机验证码来验证手机号的真实性。精准营销行为，包括某个短信发送平台将包含推广信息的内容编辑成短信并发送至用户持有的设备的行为，当然，还可以进一步包括用户通过持有的终端点击短信中的广告链接的反馈行为。
62.对于mgm数据的统计路径，mgm可以被理解为用户将被推广的app分享给其他用户的行为。此时，可以根据用户的分享码或其他分享信息，统计相关的渠道数据。
63.对于下载广告点击数据的统计路径，下载广告点击可以被理解为在用户下载一些资源的时候，向用户展示广告页面或者可点击的控件，用户点击广告页面或控件从而下载app或获得app的下载信息的事件。
64.对于信息流点击数据的统计路径，信息流点击包括但不限于点击今日头条、快手、抖音、微信朋友圈等为用户提供资讯的互联网软件或程序所提供的广告页或广告控件的事件。
65.对于信息流曝光数据的统计路径，信息流曝光包括但不限于今日头条、快手、抖音、微信朋友圈等为用户提供资讯的互联网软件或程序在用户持有的设备上展示推广信息的行为。
66.对于软件应用市场渠道包数据的统计路径，该统计路径主要用于统计华为应用市场、oppo应用市场等软件应用市场的渠道包记录的渠道标识。
67.对于talkingdata回抛消息数据的统计路径，该统计路径主要用于统计talkingdata平台或接口反馈的在相关渠道进行推广的信息。
68.对于包激活数据的统计路径，该统计路径主要用于统计从软件应用市场直接下载的下载包的渠道信息。
69.对于空白流量数据的统计路径，该统计路径用于统计发生这样的情况：触发归因分析的目标事件发生后，从其他统计路径均未能对该目标事件对应的目标用户标识进行成功匹配，即无法成功归因。这样的情况可能是：用户可能未知悉推广信息，而自己主动去app的官网下载了app并且使用，此时，该用户的行为，未能归因到投放推广信息的各大渠道，其他的统计路径所对应的原始数据中，并没有该用户或该用户设备的相关数据。用户的这种行为，带来了流量，但并非投放推广信息的渠道为此作出了贡献，因此可以将这种流量视为
空白流量。由此可知，统计路径也还可以包括用于统计用户未经推广渠道而下载和使用app的情况的路径。
70.在一些可选的实施方式中，多个统计路径包括空白流量数据的统计路径，相应地，归因顺序中，对空白流量数据的统计路径进行归因分析的顺序为最后。
71.对统计路径进行了介绍后，在此对归因顺序进行介绍。归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序。对于触发归因分析的目标事件，例如用户在app上进行了首登，即首次登录，要高效地评估对用户的首登行为作出贡献的渠道的推广效果，可以通过调整归因顺序来实现。例如，可以将信息流点击数据的统计路径，调整到信息流曝光数据的统计路径之前，当在信息流点击数据的统计路径对应的环节实现归因时，就可以无需进入信息流曝光数据的统计路径的环节进行归因，其原因在于，广告的曝光行为通常在用户点击广告页的行为之前，即，在一些可选的实施方式中，对首登行为进行归因时，可以采用信息流点击数据而无需采用信息流曝光数据，除非在信息流点击数据的统计路径上无法成功归因。
72.归因顺序也表明，如果通过当前顺位的统计路径成功归因，则可以无需通过下一顺位的统计路径进行归因。由于归因顺序可以根据顺序配置指令进行调整，因此对于不同的被推广对象，根据该被推广对象所采用的重点推广渠道和用户对于这些重点推广渠道的反馈方式，可以设置不同的归因顺序，从而提升归因分析的效率。
73.顺序配置指令，用于供使用者配置多个统计路径的归因顺序。使用者可以通过操作终端102，例如可以通过操作手机或电脑，实现顺序配置指令的输入，服务器101可以通过终端102发送的顺序配置指令，从而确定多个统计路径的归因顺序。
74.在一些可选的实施方式中，归因顺序可以是预先被配置的，通过接收顺序配置指令，可以调整多个统计路径的归因顺序。
75.在一些可选的实施方式中，服务器101还可以根据接收的选择指令，从预设的统计路径中确定用于归因分析的多个统计路径，从而进一步提高归因分析流程的可配置度。选择指令用于指示服务器101确定步骤s201中的多个统计路径。对于不同的被推广对象和采用的推广渠道，可以增加或减少统计路径。
76.步骤s202，根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配。
77.其中，原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配。原始数据属于待进行归因分析的数据，例如，原始数据可以是用户在抖音、微博等app上点击广告而被记录下来的行为数据，也可以是用户扫描用于展示被推广的app下载地址的二维码时被记录下来的行为数据，也可以是用户在浏览器的搜索引擎推广页面中点击广告而被记录下来的行为数据，也可以是微信朋友圈曝光推广信息的行为数据，在此不作更多罗列。原始数据用于表示相应渠道在推广过程产生的信息(例如媒体曝光信息)或接收到用户反馈的信息(例如用户点击广告的行为信息)。服务器101可以通过投放广告的系统的接口、播放广告的app的接口或其他各种反馈推广信息的渠道获取原始数据，在此不作赘述。
78.原始数据记录了推广渠道标识，例如通过微博推广，则微博曝光了某个推广信息时，相应的原始数据记录了推广渠道标识为对应于微博的标识。原始数据还包括用户特征
标识，用户特征标识指与用户具有关联关系的信息，可以是用户持有的设备的信息、设备使用的网络的信息，也可以是用户的名称、手机号码等其他信息。用户特征标识用于区分推广信息的受众，不同的用户特征标识关联于不同的用户。
79.将原始数据与目标用户标识进行匹配，本质在于判断原始数据所指向的用户与目标用户标识所指向的用户是否为同一个用户。匹配成功，意味着可以确定原始数据所指向的用户与目标用户标识所指向的用户为同一个用户，反之，则可以理解为匹配不成功。
80.目标用户标识，是指触发归因分析的目标事件所对应的用户的标识，与该用户关联的信息，可以作为目标用户标识。目标用户标识，可以是目标事件对应的用户持有的设备的信息、设备使用的网络的信息，也可以是该用户的名称、手机号码等其他信息。
81.在匹配成功时停止匹配，指的是在当前顺位的统计路径下，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，将不继续匹配。在一些可选的实施方式中，当前顺位的统计路径下，可以存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的多个原始数据。
82.在一些可选的实施方式中，在步骤s201中的多个统计路径不包括空白流量数据的统计路径的情况下，可能出现遍历归因顺序也无法成功归因，即多个统计路径均无法实现成功匹配，此时，遍历一遍归因顺序即可。
83.步骤s203，对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
84.在匹配成功的原始数据为多个时，可以对各个原始数据对应的推广渠道的推广效果进行评估。
85.在匹配成功的原始数据为一个时，则可以确定该原始数据对应的推广渠道对目标事件的触发作出了贡献。
86.具体如何评价或评估各个推广渠道的推广效果，可以采用已有的归因分析模型，或可以根据实际需要设计对应的归因分析模型，在此不作赘述。
87.步骤s203的分析结果，可以包括对各个推广渠道的推广效果的评分或文字性评价内容，具体可以根据归因分析模型而定。
88.上述归因分析方法，通过接收顺序配置指令，从而确定当前归因分析所采取的归因顺序，在当前顺位的统计路径对应的原始数据与目标用户标识匹配成功时，停止匹配，即可以无需进行下一顺位的统计路径对应的原始数据匹配，提高了归因分析的效率。对于触发归因分析的目标事件，无需每次均对所有统计路径对应的原始数据均进行匹配，节省了数据处理资源。另外，由于多个统计路径的归因顺序可以根据顺序配置指令而调整，也能满足使用者对于归因分析进行个性化配置的需求，同时也有利于使用者通过调整归因顺序，进一步提高归因分析效率和准确度。
89.在一些实施例中，如图3所示，归因分析方法还包括步骤s301：根据接收的时间配置指令，确定多个统计路径对应的统计时间标准。统计时间标准用于指示获取指定时段内的原始数据。相应地，步骤s202包括步骤s302：在当前顺位的统计路径对应的统计时间标准下，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，将该原始数据确定为匹配成功的原始数据。
90.指定时段对应的时长可以根据实际需要进行确定，例如，指定时段对应的时长可以是3天、10天、30天或其他。时间配置指令用于指示服务器101获取原始数据的范围，例如，当指定时间段内为最近3天内时，则意味着获取的原始数据是最近3天内的原始数据。
91.服务器101可以根据时间配置指令，确定不同的统计路径对应的统计时间标准，从而获取与统计时间标准对应的原始数据。例如，可以将信息流点击数据的统计路径对应的指定时段设置为3天，意味着对应的统计时间标准为统计3天内的信息流点击的原始数据；将信息流曝光数据的统计路径对应的指定时段设置为7天，则意味着对应的统计时间标准为统计7天内的信息流曝光的原始数据。由于指定时段可以通过时间配置指令进行设置，进一步提高了归因分析的灵活度。
92.在当前顺位的统计路径对应的统计时间标准下，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，将该原始数据确定为匹配成功的原始数据，意味着在该统计时间标准对应的指定时段的原始数据中，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，则视为匹配成功。
93.需要注意的是，根据接收的时间配置指令，确定多个统计路径对应的统计时间标准，既可以包括一些统计路径对应的统计时间标准采用预设的、默认的指定时段的情况，也可以包括所有的统计路径对应的统计时间标准均需根据时间配置指令进行重新设定的情况。
94.时间配置指令，用于供使用者配置一个或多个统计路径对应的统计时间标准。使用者可以通过操作终端102，实现时间配置指令的输入，例如通过输入数字或点击相关的控件确定指定时段的时长，服务器101可以通过终端102发送的时间配置指令，从而确定多个统计路径对应的统计时间标准。
95.在一些可选的实施方式中，多个统计路径对应的统计时间标准可以是预先被配置的，通过接收时间配置指令，可以调整多个统计路径的统计时间标准，具体包括可以调整多个统计路径的原始数据的指定时段。
96.通知时间配置指令来调整或确定统计时间标准，实现了可以灵活调整待处理的数据量的目的，也进一步提升了归因分析方法的灵活度和可配置度。
97.在一些可选的实施方式中，统计时间标准还用于指示将具有指定时间特征的、用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据确定为匹配成功的原始数据。由此可知，时间配置指令可以用于指示服务器101获取指定时段内的原始数据，还可以进一步用于指示确定哪个原始数据为匹配成功的原始数据。指定时间特征可以包括时间上最早、时间上最晚或其他位于某个时间顺序位置的特征。例如，对于某个统计路径，若存在多个用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，可以在其中选择时间上最早的原始数据，作为匹配成功的原始数据。或者，可以将某个统计路径在指定时段对应的多个原始数据按预设的时间顺序进行排序，例如按时间从早到晚的顺序进行排序，将排序后的多个原始数据进行匹配，若某个原始数据匹配成功，则该原始数据被视为匹配成功的数据。
98.使用者可以通过终端102配置指定时间特征和指定时段，从而完成对时间配置指令内容的设置。例如，针对信息流曝光数据的统计路径，其统计时间标准对应的指定时段设置为3天，指定时间特征设置为时间上最晚，可以根据该设定的统计时间标准，获取3天内的信息量曝光的原始数据，并且指定3天内时间最早的、具有和目标用户标识匹配的用户特征标识的原始数据为匹配成功的数据。
99.在一些可选的实施方式中，归因顺序包括对两个以上相同的统计路径进行归因分析的优先顺序，两个以上相同的统计路径分别对应于不同的统计时间标准。同一个统计路
径，根据不同的统计时间标准，可能对应于不同的原始数据的范围，即，可能对应于不同指定时段的原始数据。同一个统计路径，根据不同的统计时间标准，可能获得具有不同的指定时间特性的原始数据。对于某个触发归因分析的目标事件进行归因分析时，对于某些重要的统计路径，如果通过时间配置指令限定了获取某个指定时段内的原始数据，可能会由于数据量过小而导致在该统计路径下匹配不成功，此时，可以在后续环节在该统计路径下按照另一个统计时间标准获取其他指定时段的原始数据再次进行匹配，从而提高匹配成功的概率。因此，归因顺序体现了对多个统计路径进行归因分析的优先顺序，而多个统计路径可以包括两个以上相同的统计路径，具体选择哪些统计路径按照不同的时间统计标准进行重复归因，可以根据实际需要进行确定。两个以上相同的统计路径，在归因顺序中可以是按顺序相连，也可以不相连的。
100.在一些实施例中，如图4所示，在步骤s202之前，可以执行以下步骤：
101.步骤s401，根据接收的触发配置指令，从多个可监测事件中确定用于触发归因分析的目标事件；
102.步骤s402，监测目标事件；
103.步骤s403，响应于目标事件的触发，确定对应于目标事件的目标用户标识。
104.以上步骤表明，可以通过配置的方式，从多个可监测事件中选择一个或多个事件作为目标事件，以进行监测。
105.触发配置指令用于从多个可监测事件中确定用于触发归因分析的目标事件。以一些金融行业用于办理贷款的app作为被推广对象为例，可监测事件包括但不限于首登事件、申完事件、授信事件、首借事件。其中，首登事件，表示用户首次登录了该app。申完事件，表示用户在该app上填写了贷款申请的相关信息，并发出申请贷款的请求。授信事件，表示风控部门对用户的贷款资料进行审批后，完成授信审核的步骤。首借事件，表示贷款发放机构首次向该用户发放贷款。在一些可选的实施方式中，终端102可以以图形用户界面的方式，向使用者展示和提供多个可监测事件对应的控件，使用者通过点击选择某个可监测事件对应的控件，来发送触发配置指令，从而实现确定目标事件的目的。多个可监测事件中，被使用者选择作为触发归因分析的事件则是目标事件。
106.当监测到目标事件发生时，响应于目标事件的触发，确定对应于目标事件的目标用户标识。以目标事件为首登事件为例，可以将用户持有的设备向服务器101反馈首次登录成功的信息的动作，视为目标事件的触发。
107.通过触发配置指令，实现了触发归因分析的目标事件的可配置化。通过目标事件来确定目标用户标识，从而实现后续的根据多个统计路径进行匹配的目的。
108.在一些可选的实施方式中，将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配的方式包括：对于单个原始数据，将其中的用户特征标识按预设的比较顺序，与目标用户标识进行依次比较，并在比较结果为一致时停止比较。前述的比较顺序包括比较设备身份识别号、比较假注册的信息，以及比较互联网协议地址和用户代理地址的顺序。
109.设备身份识别号，也可以被称为设备id，用于区别不同的设备。以用户持有的设备为智能手机为例，此时设备身份识别号则为智能手机的设备id，也可以被称为手机的设备序列号。假注册的信息，包括但不限于用户进行假注册时所填写的信息。互联网协议地址和用户代理地址中，互联网协议地址也可以被称为ip(internet protocol address，网际协
议地址)，用户代理地址也可被称为ua(user agent，用户代理)地址。比较顺序，决定了将用户特征标识中的设备身份识别号与目标用户标识中的设备身份识别号进行比较，将用户特征标识中的假注册的信息与目标用户标识中的假注册的信息进行比较，将用户特征标识中的互联网协议地址和用户代理地址与目标用户标识中的互联网协议地址和用户代理地址进行比较的顺序。
110.由此可知，用户特征标识中，可能包括设备身份识别号、假注册的信息，以及互联网协议地址和用户代理地址中的一种或多种标识数据；目标用户标识中，也可能包括设备身份识别号、假注册的信息，以及互联网协议地址和用户代理地址中的一种或多种标识数据。
111.在一些可选的实施方式中，当用户特征标识中的一种标识数据与目标用户标识中的一种标识数据的比较结果为一致时，可以停止比较。
112.在一些可选的实施方式中，不同的统计路径对应不同的比较顺序。这样有利于根据统计路径对应的原始数据特点，进行更高效的比较。例如，某个统计路径对应的原始数据多数具有用户假注册的信息，此时可以将比较假注册的信息这一操作设置于比较顺序的第一位。
113.在一些实施例中，单个原始数据中的用户特征标识为采用信息摘要加密算法加密后的用户特征标识。相应地，归因分析方法还包括以下步骤：将目标用户标识中的字母分别统一进行大写和小写的预处理，获得预处理后的目标用户标识；采用信息摘要加密算法对预处理后的目标用户标识进行加密，获得加密后的目标用户标识。相应地，对于单个原始数据，将其中的用户特征标识按预设的比较顺序，与目标用户标识进行依次比较的步骤，包括：将加密后的用户特征标识与加密后的目标用户标识进行比较。
114.考虑到一些用于投放广告的推广渠道，例如一些新闻资讯类的媒体app，其反馈的原始数据中，用户特征标识可能是被采用信息摘要加密算法加密过的，因此，在进行匹配时，需要将目标用户标识也采用同样的信息摘要加密算法进行加密，将加密后的用户特征标识与加密后的目标用户标识进行比较以完成匹配。然而，由于不能准确确定加密前的用户特征标识的字母的大小写状态，为了提高匹配准确度，可以将目标用户标识中的字母分别统一进行大写和小写的预处理，采用信息摘要加密算法对预处理后的目标用户标识进行加密，得到加密后的目标用户标识，然后再与加密后的用户特征标识进行比较。前述的信息摘要加密算法可以是md5算法。
115.在一些实施例中，归因分析方法还包括以下步骤：接收不同的顺序配置指令，根据不同的顺序配置指令所确定的归因顺序，获得不同的匹配成功的原始数据并进行归因分析，获得不同的分析结果；将不同的分析结果进行比对，获得比对结果。由于归因顺序不同，可能导致归因分析后获得的分析结果不同，对于使用者而言，可以通过尝试输入不同的顺序配置指令，比较不同的顺序配置指令所对应的归因分析的分析结果，通过对比对结果进行分析，从而实现归因顺序的优化。
116.在一些实施例中，归因分析方法还包括以下步骤：接收不同的时间配置指令，根据不同的时间配置指令所确定的统计时间标准，获得不同的匹配成功的原始数据并进行归因分析，获得不同的分析结果；将不同的分析结果进行比对，获得比对结果。使用者也可以通过尝试输入不同的时间配置指令，比较不同的时间配置指令所对应的归因分析的分析结
果，通过对比对结果进行分析，从而实现对指定时段或指定时间特征的优化。
117.应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。图2-4展示的步骤以及其他实施例涉及的步骤，除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，前述各实施例的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
118.在一些实施例中，如图5所示，提供了一种归因分析装置500，包括归因顺序确定模块501、匹配模块502和分析模块503。
119.其中，归因顺序确定模块501，用于根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序。统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序。
120.匹配模块502，用于根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配。原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配。
121.分析模块503，用于对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。
122.在一些实施例中，归因分析装置500还包括统计时间配置模块(未图示)：用于根据接收的时间配置指令，确定多个统计路径对应的统计时间标准。统计时间标准用于指示获取指定时段内的原始数据。相应地，匹配模块502包括匹配单元(未图示)：用于在当前顺位的统计路径对应的统计时间标准下，存在用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据时，将该原始数据确定为匹配成功的原始数据。
123.在一些实施例中，统计时间标准还用于指示将具有指定时间特征的、用户特征标识与目标用户标识相匹配的原始数据确定为匹配成功的原始数据。
124.在一些实施例中，归因顺序包括对两个以上相同的统计路径进行归因分析的优先顺序，两个以上相同的统计路径分别对应于不同的统计时间标准。
125.在一些实施例中，归因分析装置500还包括：
126.目标事件确定模块(未图示)，用于在根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配之前，根据接收的触发配置指令，从多个可监测事件中确定用于触发归因分析的目标事件；
127.监测模块(未图示)，用于监测目标事件；
128.目标用户标识确定模块(未图示)，用于响应于目标事件的触发，确定对应于目标事件的目标用户标识。
129.在一些实施例中，匹配模块502包括比较单元(未图示)：用于对于单个原始数据，将其中的用户特征标识按预设的比较顺序，与目标用户标识进行依次比较，并在比较结果为一致时停止比较。比较顺序包括比较设备身份识别号、比较假注册的信息，以及比较互联网协议地址和用户代理地址的顺序。
130.在一些实施例中，单个原始数据中的用户特征标识为采用信息摘要加密算法加密后的用户特征标识，相应地，归因分析装置500还包括：
131.预处理模块(未图示)，用于将目标用户标识中的字母分别统一进行大写和小写的预处理，获得预处理后的目标用户标识；
132.加密模块(未图示)，用于采用信息摘要加密算法对预处理后的目标用户标识进行加密，获得加密后的目标用户标识。
133.相应地，比较单元包括加密信息比较子单元：用于将加密后的用户特征标识与加密后的目标用户标识进行比较。
134.关于归因分析装置500的具体限定可以参见上文中对于归因分析方法的限定，在此不再赘述。上述归因分析装置500中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
135.在一些实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现任一实施例中的归因分析方法。
136.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本公开实施例方案相关的部分结构的框图，并不构成对本公开实施例方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
137.在一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。其中，统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序，原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配。
138.在其他的一些实施例中，处理器执行计算机程序时还可以实现前述任一实施例中的归因分析方法的其他步骤。
139.在一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
140.根据接收的顺序配置指令，确定多个统计路径的归因顺序；根据归因顺序，依次将每一统计路径对应的原始数据与目标用户标识进行匹配，并在匹配成功时停止匹配；对匹配成功的原始数据进行归因分析，获得分析结果。其中，统计路径用于表示推广信息的投放或反馈方式，归因顺序用于表示对各统计路径进行归因分析的优先顺序，原始数据包括用户特征标识与推广渠道标识，匹配包括将用户特征标识与目标用户标识进行匹配。
141.在其他的一些实施例中，计算机程序被处理器执行时还可以实现前述任一实施例中的归因分析方法的其他步骤。
142.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，前述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本公开实施例所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
143.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
144.以上实施例仅表达了本公开的若干实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本公开的保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开的保护范围应以所附权利要求为准。