如何解决选择哪种方法来识别用户活动模式:序列分析或过程挖掘?
我有以下用户活动数据,其中记录了每个用户所从事的活动类型以及阶段:
User | Phase | ActivityType | Date
321 1 A 12/20/2020 15:00
321 1 B 12/20/2020 16:00
321 2 A 12/21/2020 12:00
321 1 C 12/21/2020 13:00
321 3 B 12/22/2020 11:00
322 1 A 12/20/2020 15:00
322 1 A 12/20/2020 16:00
322 2 B 12/21/2020 12:00
322 1 C 12/21/2020 13:00
322 3 D 12/22/2020 11:00
对于每个用户,我也对应用程序有满意的分数。
User | Satisfaction
321 90
321 60
我想看看是否有任何新兴的用户群体具有某种活动模式。然后,我想比较这些组之间的满意度得分,以检查特定的活动模式是否产生较高的满意度。
要执行此分析,我确定了两种方法:进程挖掘(使用PM4PY,python库)和序列分析(使用TraMineR,R库)。
但是我不确定哪一个更适合我的需求。我是这两个领域的初学者。有什么见解可以帮助我在这里做出明智的决定吗?
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