下列其中一種歸因模式採用機器學習演算法，為不同接觸點發生的轉換分配功勞。請問這種歸因模式是什麼？

以數據為準歸因模式（Data-Driven Attribution, DDA）是唯一一種利用機器學習演算法來分析轉換路徑，並根據每個行銷接觸點對轉換的實際貢獻來分配功勞的模式。它會考慮多種因素，例如接觸點的順序、時間和類型，以提供更精確的功勞分配。 時間衰減歸因模式會將較多的功勞分配給時間上較接近轉換的接觸點。最終點擊歸因模式只會將所有功勞分配給轉換前的最後一個接觸點。最初點擊歸因模式則只會將所有功勞分配給轉換路徑中的第一個接觸點。這三種模式都是基於預設規則，而非機器學習。