路径分析
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这有帮助吗？
路径，表示用户的行为路径，当用户在使用产品时，会进行一系列的操作，这些操作所产生的行为数据都会以事件的形式进行采集，将这些事件数据以时间顺序进行排列，即用户的行为路径。
点击下拉框可进行参与事件的选择，可选择全部或部分事件，事件来源于元事件。选择全部事件可获得用户的完整路径，选择部分事件则可针对某些关键事件进行分析。
完成事件选择后，点击右侧维度划分则可对所选择事件进行分组。分组选择左侧框为所选择的参与分析的事件，右侧框为该事件属性。可增加多个事件分组，但一个事件只支持一个分组。
目标事件的结构为：起始事件/结束事件+具体事件，表示以某事件为起点或以某事件为终点进行用户路径的查询。
具体事件的选项来源于配置参与分析的事件中选择的事件。
事件间隔时间表示用户路径是否连接的判断条件，如果两个独立事件之间的时间间隔超过了设置的事件间隔时间，则此用户将被判定为前一个节点的流失用户，否则将归属于转化用户。
例如以浏览商品详情页至提交订单作为两个相邻的路径节点，将事件间隔时间设置为30分钟，如果用户在浏览商品详情页后30分钟内触发了提交订单，则视为浏览商品详情页节点的转化用户，否则将视为浏览商品详情页节点的流失用户。
用户筛选过程先于路径分析模型计算，即先将选定用户群根据筛选条件进行筛选，然后以筛选后的用户群为基础进行路径分析计算
点击保存按钮后，可以将此次配置的查询条件保存为书签：
路径分析的查询结果无法保存至数据看板
数据分析工作台支持将数据下载至本地进行二次应用，点击下载按钮后，查询得到的数据将以csv的格式下载至本地，下载进度可以在页面上方的消息中心查看。
在路径分析图上，每一块蓝色的区域代表一个路径节点，以事件名作为标识，事件名下方的数字代表该节点的访问量，鼠标悬停于某个蓝色区域时，会展开该节点留存量与流失量数据。
在路径分析图上，鼠标点击蓝色区域，将展开两个选项，突出通过该节点的路径与查看节点详细信息：
从实际的使用角度看，用户在触发了一次事件之后，之后两种可能，触发下一个事件或终止使用产品，以时间为标尺，我们就得到了一个用户的行为路径，下面我们将实际的查询过程简化，说明行为路径的简单原理。
节点1
节点2
节点3
节点4
节点5
节点6
节点7
节点8
节点9
用户1
A
T
R
E
O
Y
H
M
B
用户2
A
C
A
R
K
J
B
N
G
用户3
A
K
Q
C
M
A
Z
T
G
用户4
A
R
D
V
X
F
T
C
F
用户5
A
T
O
B
C
G
B
V
J
用户6
A
I
X
B
U
D
E
S
M
用户7
A
K
E
K
E
H
U
C
P
用户8
A
X
S
B
V
E
K
P
O
用户9
A
B
X
I
A
I
E
B
B
用户10
A
N
H
A
E
V
B
Y
B
上图为一张简单的用户行为路径图，我们按照时间顺序从左到右排列完成，现在在路径分析中，我们取A、B、C、D、E为参与分析事件，A为起始事件，则上方的路径图可以变成下方所示：
节点1
节点2
节点3
节点4
节点5
节点6
节点7
节点8
节点9
用户1
A
T
R
E
O
Y
H
M
B
用户2
A
C
A
R
K
J
B
N
G
用户3
A
K
Q
C
M
A
Z
T
G
用户4
A
R
D
V
X
F
T
C
F
用户5
A
T
O
B
C
G
B
V
J
用户6
A
I
X
B
U
D
E
S
M
用户7
A
K
E
K
E
H
U
C
P
用户8
A
X
S
B
V
E
K
P
O
用户9
A
B
X
I
A
I
E
B
B
用户10
A
N
H
A
E
V
B
Y
B
随后可以简单的统计，由A-A的用户有2人，由A-B的用户有4人，由A-C的用户有1人，由A-D的用户有1人，由A-E的用户由2人，我们得到了路径图的第一部分，接下来依此类推，用户在产品上操作的行为越多，操作的时间越久，我们可以得到的用户路径就更全面准确。
如果上图中将A设为结束事件，那么整体流程将变为时间逆序计算节点展示，其余过程不变。
点击目标事件右侧的增加筛选按钮，即可为目标事件添加筛选条件，筛选条件的属性可选项来源于目标事件携带的事件属性，具体的筛选条件规则请参考。
租户可以使用用户筛选功能对参与计算的用户进行筛选，用户属性的筛选结构为用户属性-逻辑运算关系-属性值，通过用户属性的筛选，我们可以针对某个特定的用户群体进行分析，例如选择城市等于北京市，那么将会对北京市的用户进行针对性的留存分析，多个用户属性之间可以选择逻辑关系，详情参见。
点击分析用户群下拉框，可以选择需要分析的特定用户群，此下拉框内的可选项来源于已经创建完成的用户分群，如何创建用户分群请参考。
点击图表展示区左侧的时间范围选择器，可以选择查询的数据时间范围。关于时间范围选择的详细信息请参考。
