1）用户增长分析：通过分析邀请链接的使用情况，可以了解用户的行为模式，如邀请好友的频率、邀请成功的比例等，从而优化产品设计，提升用户体验；（2）用户行为分析：通过分析不同渠道来源的邀请链接数据，可以评估不同推广渠道的效果，从而优化推广策略；（3）用户留存与挽回：当用户生成邀请链接后，如果好友通过该链接注册或登录APP，系统可以提供一些奖励，以鼓励用户继续使用APP，甚至在长时间未活跃后重新激活。
1.数据采集：采集信元数藏平台的邀请用户积分变动数据，如：用户id、关键词、时间、变动数值、变动后积分等数据。2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。3.算法加工：将处理后的数据进行用户邀请热度算法加工，用户邀请热度= （该藏家获得积分数-用户平均获得积分数）/用户平均获得积分数*100%；根据用户邀请热度对用户分类分级：A+: >1，A-: 0-1（含1），B: <0，有助于更好地理解用户群体，并针对不同级别的用户采取不同的运营策略。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
用户id |
-- | -- |
关键词 |
-- | -- |
时间 |
-- | -- |
变动数值 |
-- | -- |
变动后积分 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 用户id | 藏家144 |
| 关键词 | 邀请新人 |
| 时间 | 2022/12/12 8:59 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/27256