compass
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本文深入淺出介紹混淆矩陣及其在用戶留存分析中的應用。透過實際案例，說明如何利用混淆矩陣的四個象限（真陽、假陽、真陰、假陰）以及相關指標來評估預測模型的準確性，並找出提升用戶留存率的策略。同時，也提醒讀者需要注意混淆矩陣的應用陷阱，例如相關性與因果關係、樣本量限制、多象限以及門檻設定和追蹤週期的影響。
本文探討如何利用行為關聯分析提升產品留存率，並以Amplitude Compass為例，說明如何透過數據驅動決策，改善用戶體驗，最終提升轉化率及用戶活躍度。文章重點介紹設定「黃金三角」指標、解讀數據中的PPV和NPV，以及設計「行為驅動」閉環等步驟，並輔以實際案例解析，說明如何應用於不同場景。
