用途：评估营销渠道效果，通过统计模型进行多触点归因分析，理解客户旅程并优化营销支出。
主要能力：加载并校验包含用户、时间戳、渠道、转化状态、转化金额与成本的触点数据（支持 CSV、JSON、Excel），重构客户旅程路径，识别常见转化路径与瓶颈，分析渠道顺序与次序效应。实现多种归因模型：马尔可夫链（构建转移概率矩阵、计算移除效应）、Shapley 值（博弈论公平贡献）、首次触点、末次触点、线性、时间衰减、位置加权，并支持自定义模型与模型对比。计算各渠道转化率、ROI、CPA，分析渠道协同与交互，输出渠道贡献占比。生成归因权重图、旅程路径可视化、渠道转移热力图与网络图及归因报告。
使用方式：向技能提供含 user_id、timestamp、channel、conversion_status 的触点数据，conversion_value 与 cost 可选（用于 ROI）。可按用户级或会话级归因分析。示例数据格式见资料中的标准触点数据。输出文件包括 attribution_results.csv、channel_performance.csv、customer_paths.csv、transition_matrix.csv、attribution_dashboard.png、attribution_report.md。依赖 pandas、numpy、scipy、matplotlib、seaborn、networkx，scikit-learn 可选。
适用场景：营销渠道归因、数字活动归因、电商转化归因、预算优化与渠道组合建议。
限制：资料未提供安装命令、界面操作或具体收费信息；实际数据质量、时间戳准确性、用户标识一致性与成本数据完整性会影响结果；建议先使用简单模型再逐步采用复杂模型。其他细节暂未提供。