深入解析：用户行为路径分析实战一窥究竟
在互联网数据运营中，路径分析模型扮演着至关重要的角色，它如一幅清晰的画卷，揭示了用户在产品旅程中的每个关键节点，例如从【首页】到【详情页】的路径分布。通过精准的session划分技术，我们可以洞悉用户的常用路径，并且根据需求自定义起点和终点，进行精细的人群转化分析。路径分析涉及的元素丰富多样，如用户路径分布、Session划分的时序洞察，以及桑基图、邻接表和树剪枝等数据处理技术，同时PV/SV的访问次数与会话次数也起到了关键作用。
数据模型设计的核心在于数据的源头——事件数据，以及Clickhouse的高效存储和Hive的备份策略。Clickhouse选择的理由在于其列式存储，确保了查询速度的极致体验。以下是模型的关键组成部分：
前端与后端的协同工作尤为关键，前端根据用户选择的起始页面，后端在Clickhouse中执行高效查询，根据深度规则（如一级页面的pv/sv，二级页面取前10，以此类推）生成定制化的数据。五级pv/sv转化率的计算规则精细且复杂，涉及路径转化率和页面转化率的计算（如图示未提及）。
在工程架构设计上，我们构建了桑基图的简化版邻接表，避免环路，清晰定义节点间的pv/sv和转化率。数据结构包括路径深度、页面ID，区分完整路径与中间节点。后端通过数据读取、邻接表构建和剪枝筛选，实现完整的路径数据处理（伪代码未提及）。
引入ClickHouse后，我们通过HTTP连接池高效连接，逐层读取数据，结构包含深度和多级页面信息。剪枝过程中，我们会剔除不完整路径和孤立节点，确保数据的准确性和完整性。路径数据按日期分批合并，为业务分析提供坚实基础。路径分析模型的实战应用，需要充分理解业务场景，灵活运用，而ClickHouse的详细使用指南，值得深入研究和讨论。——vivo互联网大数据团队