[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-retentioneering--retentioneering-tools":3,"tool-retentioneering--retentioneering-tools":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":78,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":95,"forks":96,"last_commit_at":97,"license":98,"difficulty_score":42,"env_os":99,"env_gpu":99,"env_ram":99,"env_deps":100,"category_tags":108,"github_topics":109,"view_count":32,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":17,"created_at":128,"updated_at":129,"faqs":130,"releases":156},9777,"retentioneering\u002Fretentioneering-tools","retentioneering-tools","Retentioneering: product analytics, data-driven CJM optimization, marketing analytics, web analytics, transaction analytics, graph visualization, process mining, and behavioral segmentation in Python. Predictive analytics over clickstream, AB tests, machine learning, and Markov Chain simulations.","Retentioneering 是一款专为 Python 环境打造的数据分析库，旨在帮助团队深入挖掘用户点击流数据，超越传统漏斗分析的局限。它专注于解析用户行为路径（轨迹）和事件日志，通过可视化手段清晰呈现客户旅程地图（CJM），从而揭示影响转化率、留存率和收入的关键行为模式。\n\n在实际应用中，产品与营销团队常面临海量杂乱的行为数据，难以精准定位用户流失原因或发现增长机会。Retentioneering 通过强大的预处理模块和路径分析工具，有效解决了这一痛点。它能自动清洗数据、划分会话，并利用马尔可夫链模拟、机器学习及流程挖掘等技术，对用户进行基于行为的细分，辅助制定科学的 A\u002FB 测试策略和优化假设。\n\n这款工具特别适合数据分析师、产品经理、营销专家以及希望提升产品质量的管理者使用。即使不具备深厚的 Python 编程背景，用户也能借助其交互式功能和简洁的代码快速上手。作为 Jupyter 生态的自然延伸，Retentioneering 巧妙融合了 pandas、NetworkX 和 scikit-learn 的优势，将复杂的事件序列处理变得结构化且可复现，让深度行为分析变得更加高效","Retentioneering 是一款专为 Python 环境打造的数据分析库，旨在帮助团队深入挖掘用户点击流数据，超越传统漏斗分析的局限。它专注于解析用户行为路径（轨迹）和事件日志，通过可视化手段清晰呈现客户旅程地图（CJM），从而揭示影响转化率、留存率和收入的关键行为模式。\n\n在实际应用中，产品与营销团队常面临海量杂乱的行为数据，难以精准定位用户流失原因或发现增长机会。Retentioneering 通过强大的预处理模块和路径分析工具，有效解决了这一痛点。它能自动清洗数据、划分会话，并利用马尔可夫链模拟、机器学习及流程挖掘等技术，对用户进行基于行为的细分，辅助制定科学的 A\u002FB 测试策略和优化假设。\n\n这款工具特别适合数据分析师、产品经理、营销专家以及希望提升产品质量的管理者使用。即使不具备深厚的 Python 编程背景，用户也能借助其交互式功能和简洁的代码快速上手。作为 Jupyter 生态的自然延伸，Retentioneering 巧妙融合了 pandas、NetworkX 和 scikit-learn 的优势，将复杂的事件序列处理变得结构化且可复现，让深度行为分析变得更加高效直观。","[![Rete logo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_9547205b9cb5.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fserver-on%20discord-blue)](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FhBnuQABEV2)\n[![Telegram](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fchat-on%20telegram-blue)](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fretentioneering_support)\n[![Python version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fretentioneering)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F)\n[![Pipi version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fretentioneering)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_f7529b3feee2.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fretentioneering)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_1f93b9be9c23.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fretentioneering)\n\n## What is Retentioneering?\n\nRetentioneering is a Python library that makes analyzing clickstreams, user paths (trajectories), and event logs much easier, and yields much broader and deeper insights than funnel analysis.\n\nYou can use Retentioneering to explore user behavior, segment users, and form hypotheses about what drives users to desirable actions or to churning away from a product.\n\nRetentioneering uses clickstream data to build behavioral segments, highlighting the events and patterns in user behavior that impact your conversion rates, retention, and revenue. The Retentioneering library is created for data analysts, marketing analysts, product owners, managers, and anyone else whose job is to improve a product’s quality.\n\n[![A simplified scenario of user behavior exploration with Retentioneering.](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_05cb3aae5ffd.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools)\n\n\nAs a natural part of the [Jupyter](https:\u002F\u002Fjupyter.org\u002F) environment, Retentioneering extends the abilities of [pandas](https:\u002F\u002Fpandas.pydata.org), [NetworkX](https:\u002F\u002Fnetworkx.org\u002F), [scikit-learn](https:\u002F\u002Fscikit-learn.org) libraries to process sequential events data more efficiently. Retentioneering tools are interactive and tailored for analytical research, so you do not have to be a Python expert to use it. With just a few lines of code, you can wrangle data, explore customer journey maps, and make visualizations.\n\n### Retentioneering structure\n\nRetentioneering consists of two major parts: [the preprocessing module](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html#quick-start-preprocessing) and [the path analysis tools](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html#quick-start-rete-tools).\n\nThe **preprocessing module** provides a wide range of hands-on methods specifically designed for processing clickstream data, which can be called either using code, or via the preprocessing GUI. With separate methods for grouping or filtering events, splitting a clickstream into sessions, and much more, the Retentioneering preprocessing module enables you to dramatically reduce the amount of code, and therefore potential errors. Plus, if you’re dealing with a branchy analysis, which often happens, the preprocessing methods will help you make the calculations structured and reproducible, and organize them as a calculation graph. This is especially helpful for working with a team.\n\nThe **path analysis tools** bring behavior-driven segmentation of users to product analysis by providing a powerful set of techniques for performing in-depth analysis of customer journey maps. The tools feature informative and interactive visualizations that make it possible to quickly understand in very high resolution the complex structure of a clickstream.\n\n## Documentation\n\nComplete documentation is available [here](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Findex.html).\n\n## Installation\n\nRetentioneering can be installed via pip using [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F).\n\n```bash\npip install retentioneering\n```\n\nOr directly from Jupyter notebook or [google.colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002F).\n\n```bash\n!pip install retentioneering\n```\n\n## Quick start\n\nWe recommend starting your Retentioneering journey with the [Quick Start document](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html).\n\n\n## Step-by-step guides\n\n- [Eventstream](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Feventstream.html)\n\n### Preprocessing\n\n- [Data processors](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fdataprocessors.html)\n- [Preprocessing graph](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fpreprocessing.html)\n- [Preprocessing tutorial](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1WwVI5oQF81xp9DJ6rP5HyM_UjuNPjUk0?usp=sharing)\n\n### Path analysis tools\n\n- [Transition graph](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Ftransition_graph.html)\n- [Step matrix](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstep_matrix.html)\n- [Step Sankey](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstep_sankey.html)\n- [Clusters](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fclusters.html)\n- [Funnel](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Ffunnel.html)\n- [Cohorts](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fcohorts.html)\n- [Stattests](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstattests.html)\n\n## Raw data type\nRaw data can be downloaded from Google Analytics BigQuery stream, or any other such streams. Just convert that data to the list of triples - user_id, event, and timestamp - and pass it to Retentioneering tools. The package also includes some datasets for a quick start.\n\n## Changelog\n\n- [Version 3.3.0](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.3.0.html)\n- [Version 3.2.1](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.2.1.html)\n- [Version 3.2](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.2.0.html)\n- [Version 3.1](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.1.0.html)\n- [Version 3.0](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002F3.0\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.0.0.html)\n- [Version 2.0 (archive)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools-2-archive)\n\n## Contributing\n\nThis is community-driven open source project in active development. Any contributions,\nnew ideas, bug reports, bug fixes, documentation improvements are very welcome.\n\nRetentioneering now provides several opensource solutions for data-driven product\nanalytics and web analytics. Please checkout [this repository](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-dom-observer) for JS library to track the mutations of the website elements.\n\nApps are better with math! :)\nRetentioneering is a research laboratory, analytics methodology and opensource\ntools founded by [Maxim Godzi](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fgodsie\u002F) in 2015.\nPlease feel free to contact us at retentioneering@gmail.com if you have any\nquestions regarding this repo.\n","[![Rete标志](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_9547205b9cb5.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fserver-on%20discord-blue)](https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FhBnuQABEV2)\n[![Telegram](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fchat-on%20telegram-blue)](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fretentioneering_support)\n[![Python版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fretentioneering)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F)\n[![Pipi版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fretentioneering)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F)\n[![下载量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_f7529b3feee2.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fretentioneering)\n[![月下载量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_1f93b9be9c23.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fretentioneering)\n\n## 什么是Retentioneering？\n\nRetentioneering是一个Python库，它使分析点击流、用户路径（轨迹）和事件日志变得更加容易，并能提供比漏斗分析更广泛、更深入的洞察。您可以使用Retentioneering来探索用户行为、细分用户，并针对促使用户采取理想行动或导致其流失的因素形成假设。\n\nRetentioneering利用点击流数据构建行为细分，突出显示那些影响您的转化率、留存率和收入的用户行为事件与模式。Retentioneering库专为数据分析师、市场分析师、产品负责人、管理者以及所有致力于提升产品质量的人士而设计。\n\n[![使用Retentioneering进行用户行为探索的简化示例。](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_readme_05cb3aae5ffd.png)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools)\n\n\n作为[Jupyter](https:\u002F\u002Fjupyter.org\u002F)环境的自然组成部分，Retentioneering扩展了[pandas](https:\u002F\u002Fpandas.pydata.org)、[NetworkX](https:\u002F\u002Fnetworkx.org\u002F)、[scikit-learn](https:\u002F\u002Fscikit-learn.org)等库的能力，以更高效地处理序列化事件数据。Retentioneering工具具有交互性，专为分析研究而设计，因此您无需成为Python专家即可使用它。只需几行代码，您就可以清洗数据、探索客户旅程地图并生成可视化图表。\n\n### Retentioneering的结构\n\nRetentioneering由两个主要部分组成：[预处理模块](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html#quick-start-preprocessing)和[路径分析工具](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html#quick-start-rete-tools)。\n\n**预处理模块**提供了一系列专门用于处理点击流数据的实用方法，这些方法既可以通过代码调用，也可以通过预处理GUI界面使用。凭借用于分组或筛选事件、将点击流拆分为会话等多种独立方法，Retentioneering的预处理模块能够显著减少代码量，从而降低潜在错误。此外，如果您正在处理分支型分析——这种情况很常见——预处理方法将帮助您使计算过程结构化且可重复，并将其组织成一个计算图。这对于团队协作尤其有帮助。\n\n**路径分析工具**通过提供一套强大的技术来深入分析客户旅程地图，将基于行为的用户细分引入产品分析中。这些工具配备了信息丰富且交互式的可视化功能，使您能够以极高的分辨率快速理解点击流的复杂结构。\n\n## 文档\n\n完整的文档可在[这里](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Findex.html)找到。\n\n## 安装\n\nRetentioneering可以通过pip从[PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fretentioneering\u002F)安装。\n\n```bash\npip install retentioneering\n```\n\n或者直接在Jupyter Notebook或[google.colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002F)中安装。\n\n```bash\n!pip install retentioneering\n```\n\n## 快速入门\n\n我们建议您从[快速入门文档](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fgetting_started\u002Fquick_start.html)开始您的Retentioneering之旅。\n\n\n## 分步指南\n\n- [事件流](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Feventstream.html)\n\n### 预处理\n\n- [数据处理器](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fdataprocessors.html)\n- [预处理图](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fpreprocessing.html)\n- [预处理教程](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fdrive\u002F1WwVI5oQF81xp9DJ6rP5HyM_UjuNPjUk0?usp=sharing)\n\n### 路径分析工具\n\n- [转移图](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Ftransition_graph.html)\n- [步骤矩阵](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstep_matrix.html)\n- [步骤桑基图](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstep_sankey.html)\n- [聚类](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fclusters.html)\n- [漏斗](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Ffunnel.html)\n- [队列](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fcohorts.html)\n- [统计检验](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fuser_guides\u002Fstattests.html)\n\n## 原始数据类型\n\n原始数据可以从Google Analytics BigQuery流或其他类似的数据源下载。只需将这些数据转换为三元组列表——用户ID、事件和时间戳——然后传递给Retentioneering工具即可。该软件包还包含一些用于快速入门的数据集。\n\n## 更改记录\n\n- [版本3.3.0](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.3.0.html)\n- [版本3.2.1](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.2.1.html)\n- [版本3.2](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.2.0.html)\n- [版本3.1](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.1.0.html)\n- [版本3.0](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002F3.0\u002Fdoc\u002Fwhatsnew\u002Fv3.0.0.html)\n- [版本2.0（存档）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools-2-archive)\n\n## 贡献\n\n这是一个由社区驱动、处于积极开发中的开源项目。任何贡献、新想法、错误报告、错误修复以及文档改进都将受到热烈欢迎。\n\nRetentioneering目前提供了多个用于数据驱动的产品分析和Web分析的开源解决方案。请查看[这个仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-dom-observer)，其中包含一个用于跟踪网站元素变化的JS库。\n\n有了数学，应用会更好！ :)\nRetentioneering是由[Maxim Godzi](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fgodsie\u002F)于2015年创立的研究实验室、分析方法论及开源工具。如您对该仓库有任何疑问，请随时通过retentioneering@gmail.com与我们联系。","# Retentioneering 快速上手指南\n\nRetentioneering 是一个强大的 Python 库，专为分析点击流（clickstream）、用户路径和事件日志而设计。它能帮助数据分析师和产品经理深入探索用户行为、进行基于行为的用户分群，并挖掘影响转化率、留存率和收入的关键模式。相比传统的漏斗分析，它能提供更深层的洞察。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Python 版本**：建议 Python 3.8 及以上版本\n*   **核心依赖**：该库底层依赖 `pandas`, `NetworkX`, `scikit-learn` 等常用数据科学库，安装时会自动处理。\n*   **推荐环境**：建议在 **Jupyter Notebook** 或 **Google Colab** 中使用，以获得最佳的交互式可视化体验。\n\n## 安装步骤\n\n您可以使用 `pip` 直接安装。为了获得更快的下载速度，国内用户推荐使用清华或阿里镜像源。\n\n### 方法一：命令行安装（推荐国内用户）\n\n```bash\npip install retentioneering -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n或者使用阿里云镜像：\n\n```bash\npip install retentioneering -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n```\n\n### 方法二：在 Jupyter Notebook \u002F Google Colab 中安装\n\n如果您直接在笔记本环境中运行，请使用以下命令：\n\n```bash\n!pip install retentioneering\n```\n\n## 基本使用\n\nRetentioneering 的核心工作流程分为两步：**数据预处理** 和 **路径分析**。以下是基于官方示例的最简入门代码。\n\n### 1. 导入库与加载数据\n\nRetentioneering 内置了一些示例数据集，方便快速测试。\n\n```python\nimport retentioneering as rete\nfrom retentioneering import preprocessing, tools\n\n# 加载内置的示例点击流数据 (包含 user_id, event, timestamp)\ninput_data = rete.datasets.get_clickstream()\n\n# 查看前几行数据\nprint(input_data.head())\n```\n\n### 2. 数据预处理 (Preprocessing)\n\n原始数据通常包含噪音或需要按会话切割。使用 `preprocessing` 模块可以高效地清洗数据并构建计算图。\n\n```python\n# 初始化预处理对象\nprep = preprocessing.Preprocessing(input_data)\n\n# 定义一个简单的处理流程：\n# 1. 过滤掉无意义的事件 (例如 'scroll', 'mousemove' 等，视具体数据而定)\n# 2. 将会话间隔超过 30 分钟的点击流切分为新会话\nprocessed_data = (\n    prep\n    .filter_events(lambda x: x not in ['scroll', 'mousemove']) \n    .split_sessions(threshold=30 * 60) # 阈值单位为秒\n    .apply()\n)\n\nprint(f\"原始数据行数：{len(input_data)}, 处理后数据行数：{len(processed_data)}\")\n```\n\n### 3. 路径分析与可视化 (Path Analysis)\n\n使用处理后的数据，您可以轻松生成转化漏斗、桑基图或用户聚类。\n\n#### 示例 A：绘制转移图 (Transition Graph)\n直观展示用户从一个事件跳转到另一个事件的概率和流量。\n\n```python\n# 生成并显示转移图\ngraph = tools.plot_transition_graph(processed_data, start_event='landing_page')\ngraph.show()\n```\n\n#### 示例 B：构建漏斗 (Funnel)\n分析特定路径的转化情况。\n\n```python\n# 定义关键路径步骤\nsteps = ['landing_page', 'product_view', 'add_to_cart', 'checkout']\n\n# 计算并绘制漏斗\nfunnel_data = tools.calc_funnel(processed_data, steps=steps)\ntools.plot_funnel(funnel_data)\n```\n\n#### 示例 C：用户行为聚类 (Clusters)\n自动发现具有相似行为模式的用户群体。\n\n```python\n# 对用户路径进行聚类分析\nclusters = tools.cluster_users(processed_data, n_clusters=5)\n\n# 查看不同簇的特征\nprint(clusters['cluster_stats'])\n```\n\n---\n\n**下一步建议**：\n完成上述基础操作后，您可以访问 [官方文档](https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Findex.html) 深入学习 `Step Sankey`（步骤桑基图）、`Cohorts`（同期群分析）以及 `Stattests`（统计显著性测试）等高级功能。","某电商数据分析师正试图从海量用户点击流数据中，找出导致新用户注册后首单转化率低迷的根本原因。\n\n### 没有 retentioneering-tools 时\n- **路径分析局限**：只能依赖传统的漏斗模型，无法识别用户在“浏览 - 加购 - 支付”之外的复杂跳转或非线性行为，遗漏了大量关键流失节点。\n- **清洗代码冗长**：处理原始日志时需要编写数百行 Pandas 代码来划分会话（Session）、过滤噪声事件，不仅效率低且极易出错，难以复现。\n- **分群依靠直觉**：用户行为细分主要靠人工假设（如“只看不买”），缺乏基于实际轨迹聚类的客观数据支撑，导致运营策略针对性差。\n- **可视化缺失**：难以直观呈现成千上万条用户轨迹的全貌，无法快速向产品团队展示具体的“死胡同”路径，沟通成本极高。\n\n### 使用 retentioneering-tools 后\n- **全链路挖掘**：利用其路径分析工具自动构建客户旅程地图（CJM），精准定位到“查看优惠券但未领取”这一隐蔽的高流失分支，发现转化瓶颈。\n- **预处理自动化**：调用内置的预处理模块，仅用几行代码即可完成会话切割、事件分组和异常值过滤，将数据准备时间从数天缩短至几分钟。\n- **数据驱动分群**：基于马尔可夫链和行为轨迹自动将用户划分为“价格敏感型”、“犹豫徘徊型”等客观群体，为差异化营销提供坚实依据。\n- **交互式图谱**：生成高分辨率的交互式行为流程图，直观高亮显示导致流失的关键事件节点，让产品和运营团队一眼看懂问题所在。\n\nretentioneering-tools 将复杂的点击流数据转化为直观的行为洞察，帮助团队从“猜测用户想法”转变为“看见用户路径”，从而显著提升留存与转化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fretentioneering_retentioneering-tools_46bedfa4.png","retentioneering","Retentioneering","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fretentioneering_e819d40d.jpg","Retentioneering RnD: Python and JS Tools to Automate Web, Mobile and other Event-based Analytics and Online Business Optimal Control",null,"retentioneering@gmail.com","https:\u002F\u002Fdoc.retentioneering.com\u002Fstable\u002Fdoc\u002Findex.html","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",99.4,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"HTML","#e34c26",0.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Dockerfile","#384d54",0.1,881,133,"2026-04-18T12:30:17","NOASSERTION","未说明",{"notes":101,"python":102,"dependencies":103},"该工具是一个用于分析点击流和用户路径的 Python 库，可作为 Jupyter 环境的一部分运行。支持通过 pip 直接安装，也兼容 Google Colab。原始数据需转换为包含 user_id、event 和 timestamp 的三元组格式。项目提供预处理模块和路径分析工具，适合数据分析师和产品经理使用，无需深厚的 Python 专家背景即可操作。","3.8+",[104,105,106,107],"pandas","NetworkX","scikit-learn","jupyter",[14,16,45,15],[110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,104,122,123,124,125,126,127],"product-analytics","user-trajectories-analysis","machine-learning","predictive-analytics","predictive-modeling","clickstream","business-intelligence","segmentation","customer-segmentation","graph-visualizer","user-trajectories","web-analytics","behaviour-analysis","customer-journey-map","python","library","data-visualization","machinelearning","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T04:06:01.451590",[131,136,141,146,151],{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},43903,"运行 plot_graph 时出现 'AttributeError: RetentioneeringDataset object has no attribute plot_graph' 错误怎么办？","这通常是因为库版本不兼容导致的。如果您使用的是最新默认版本（如 2.0.2），请尝试降级到 2.0.0 版本：\n!pip3 uninstall retentioneering\n!pip3 install retentioneering==2.0.0\n\n此外，该问题在即将发布的 3.0 版本中已不再存在。您可以安装预发布版本体验新功能：\npip install retentioneering --pre\n相关文档请参考 Transition Graph 工具的用户指南和 API 参考。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools\u002Fissues\u002F45",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},43904,"导入库时遇到 'ImportError: cannot import name img_as_float32' 错误如何解决？","这是由于依赖包版本冲突引起的。请将 Retentioneering 库更新到最新版本（当时为 1.0.4）即可解决：\n请运行更新命令安装最新版库，确保所有依赖项（如 scikit-image）版本匹配。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools\u002Fissues\u002F7",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},43905,"使用自定义数据运行 plot_graph 时报 'KeyError: type' 或阈值导致崩溃怎么办？","如果在调用 plot_graph 时指定 thresh（阈值）参数导致报错或 KeyError，建议先不指定该参数进行绘图：\nuser_events.rete.plot_graph(norm_type=None, weight_col=None)\n生成图表后，利用右侧 JS 界面中的滑动条手动调整阈值。直接传入 thresh 参数在某些数据分布下（如没有边超过阈值）可能导致函数崩溃。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools\u002Fissues\u002F38",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},43906,"step_matrix 方法是否包含会话（Session）逻辑？用户中途退出再返回会被视为新旅程吗？","默认的 step_matrix 方法主要关注步骤序列，对于跨长时间间隔的行为可能需要额外的会话分割处理。\n如果您需要根据时间间隔将会话拆分（例如用户退出 4 小时后返回视为新会话），请在 Retentioneering 3.0 版本中使用 SplitSessions 数据处理器。\n安装预发布版本：pip install retentioneering --pre\n详细用法请参阅 SplitSessions 的用户指南和 API 参考文档。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools\u002Fissues\u002F33",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},43907,"运行 get_clusters 时出现 'ValueError: too many values to unpack (expected 2)' 错误？","该错误通常是由于本地 Python 环境中的依赖包版本过旧或不兼容导致的。\n解决方案是更新您的 Python 包环境，确保所有相关库（特别是聚类和科学计算相关的库）均为最新版本。执行包更新操作后，问题通常即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fretentioneering\u002Fretentioneering-tools\u002Fissues\u002F8",[]]