用途：对营销活动做确定性、可重复的效果分析，覆盖多触点归因、漏斗转化和 ROI 计算，用于渠道评估与预算优化。
主要能力：归因分析支持五种模型（首次触点、末次触点、线性、时间衰减、位置加权 40/20/40），时间衰减半衰期可配置；漏斗分析给出各阶段转化率、流失比例、瓶颈识别与分群对比；ROI 计算输出 ROI、ROAS、CPA、CPL、CAC、CTR、CVR 等指标，并按渠道基准标记表现不佳的活动。归因前会把 GA4 的 ai-assistant 媒介或已知 AI 助手域名（如 chatgpt.com、perplexity.ai、claude.ai 等）的触点重分类为 ai_assistant，可用 --no-ai-reclassify 关闭。
使用方式：三个脚本均以 JSON 文件为位置参数，支持 --format text（默认）或 json。示例：python scripts/attribution_analyzer.py campaign_data.json --model time-decay --half-life 14；python scripts/funnel_analyzer.py funnel_data.json；python scripts/campaign_roi_calculator.py campaign_data.json。输入需符合各自 schema（journeys、funnel.stages/counts、campaigns），可用 python -m json.tool 校验。
适用场景：渠道归因对比、漏斗瓶颈定位、活动盈利性与基准评估，常按归因→漏斗→ROI 顺序串联使用。
限制：仅标准库、离线静态 JSON，无实时或 API 集成；不做统计显著性检验、跨设备身份解析、货币换算与预测；假设单一货币；时间衰减不含周末与季节因素；未针对超过 10 万条旅程的数据集优化。AI 重分类不覆盖 Google AI Overviews 点击与无来源直接访问，ROI 计算器无 ai_assistant 基准。