本文檔內容為 Quick Tracking 產品使用介紹和技術集成說明文檔，不作為銷售依據；具體企業采購產品和技術服務內容，以商業采購合同為準。
概述
路徑，指的是用戶使用產品的一系列行為序列。
路徑分析將用戶在產品中的使用路徑用桑吉圖呈現，展現用戶在事件觸發與頁面流轉中的流量走向。通過路徑分析可以幫助企業驗證產品運營策略，優化產品設計思路。路徑分析查詢后，可以保存為報表添加到自制看板中進行展示。
留存：指從該步驟（事件）向后繼續訪問其他步驟（事件）
流失：指從該步驟（事件）后離開應用
應用場景
路徑分析可以解決
可視化用戶日志數據，挖掘出用戶在產品使用中的頻繁訪問的路徑
驗證運營思路，查看用戶在偏離預想的路徑后的實際走向
以「查看用戶打開應用后的主要路徑去向」為例
選擇分析事件范圍為全部事件
選擇起始事件為「應用啟動」
點擊「開始分析」
4.分析圖標中點擊「時間范圍」選擇要查詢的時段進行查詢
操作說明
頁面組成
路徑分析功能，主要由以下幾部分組成
信息配置區：用戶可進行路徑定義、和時間選擇等操作選擇。
界面組成分析結果區域：用戶可查看分析結果后的可視化圖表。
操作說明
定義分析范圍和路徑
1. 選擇分析范圍
「篩選或分組」選擇分析范圍后可進行屬性篩選
2.選擇一個事件作為「起始（或結束）事件」，默認選擇「起始」。
3.用戶路徑基于用戶設置的會話周期，在會話周期內在產品上發生的一系列用戶行為。
添加全局篩選
4.會話間隔：可以自定義會話間隔時間，新上報的事件與上一個事件間的間隔時長超過了設置的會話間隔，則結束上一個會話，新建會話。新上報的事件為新會話的第一個事件，上一個事件為上一會話的最后一個事件。
根據屬性的不同類型支持不同的篩選符號。
屬性類型 | 篩選符號 | 符號定義 | 舉例 |
字符串 | 等于 | 表示等于一個或多個具體的值 | 設備品牌等于華為或蘋果 |
不等于 | 標識排除一個或多個具體的值 | 設備品牌排除華為或蘋果 | |
包含 | 查找屬性值中包含某些字符的值 | 設備品牌中包含華為這個字符 | |
不包含 | 排除屬性值中包含某些字符的值 | 設備品牌中不包含華為這個字符 | |
為空 | 查找無屬性值的數據 | 有設備品牌屬性值的 | |
不為空 | 查找有屬性值的數據 | 無設備品牌屬性值的 | |
數值型 | 等于 | 等于某個具體的數據 | 訂單金額等于1000 |
不等于 | 不等于某個具體數值 | 訂單金額不等于1000 | |
大于 | 大于某個具體數值 | 訂單金額不等于1000 | |
小于 | 小于某個具體數值 | 訂單金額小于1000 | |
在...與... | 在某兩個具體數值之間 | 訂單金額在1000與5000之間 |
「2.3 選擇時間范圍」
可以根據需求選擇查詢的時間范圍和時間粒度，選擇時間范圍有「相對時段」和「固定時段」兩種方式，相對方式里面提供默認時間為過去7天，按天分區展示。
「相對時段」基于某一錨點往前推或往后推的日期范圍，會隨著時間不斷變化，里面有過去X天/周/月三種維度的選項，也支持自定義的去設定過去X天/周/月的時間篩選條件。天為完整的自然天，周的選擇范圍是周一到周日，月即自然月（每月1號至最后1天）
詳細規則如下：
A、過去n天：基于當前時間往前推完整的n天；
B、過去n周：基于當前時間往前推n個完整的周，如果當前時間是該周的最后一天，那么過去n周包含當前時間的所在周。示例：如果當前時間是7.20號（周二），那么過去1周即為7.12-7.18（周一到周日）；如果當前時間是7.18號（周日），那么過去1周即為7.12-7.18。
C、過去n月：基于當前時間往前推n個完整的月，如果當前時間是該月的最后一天，那么過去n月包含當前時間的所在月。示例：如果當前時間是7.20號，那么過去1月即為6.1-6.30；如果當前時間是6.30號，那么過去1月就是6.01-6.30。
「固定時段」可以在日歷框中直接選擇起始日期，點擊確認后就會選取當前時間范圍，進行數據分析（固定時段無時間段范圍限制）。
查看分析圖表
分析結果以桑基圖形式展現，根據設置的起始和結束事件可以查看后續／前置路徑，同時鼠標hover具體的節點，可以詳細查看某個節點事件的流向，點擊查看「查看詳情」彈出數據詳情頁，可以查看每個事件/頁面的訪問次數、留存和流失詳細數據。在后續/前置步驟中默認展示top5頁面，如需查看更多，點擊其他。目前只支持四個步驟的展現，每層最多顯示10個節點，節點可自定義。
計算邏輯
路徑分析支持1~2880分鐘內的自定義會話間隔計算，從會話間隔開始到會話間隔結束，將用戶觸發的事件按本地時間的先后進行排序，得到的行為序列即為用戶在該會話間隔內的完整路徑。舉例我們設定會話間隔為30分鐘：小明在一個會話間隔內按時間先后的行為序列為A->B->C->D->E->C，小紅在一個會話間隔內按時間先后的行為序列為A->F->E->C->E，那么我們可以得到該應用的用戶完整路徑數據如下：
實際的用戶行為路徑遠比上述示意圖復雜的多，往往是多起點多終點的，我們在分析時很容易迷失在其中，無法獲取有用信息。常規的分析思路一般都是固定起點，探索用戶的后續路徑，優化起點的分發效率；或者固定終點，探索用戶的前序路徑，優化終點的承接效率。還是按上述示例，我們想知道以C為起點，查看用戶的行為路徑，那么小明的路徑為C->D->E->C，小紅的路徑為：C->E，得到的路徑圖如下：
實際的用戶行為路徑遠比上述示意圖復雜的多，往往是多起點多終點的，我們在分析時很容易迷失在其中，無法獲取有用信息。常規的分析思路一般都是固定起點，探索用戶的后續路徑，優化起點的分發效率；或者固定終點，探索用戶的前序路徑，優化終點的承接效率。還是按上述示例，我們想知道以C為起點，查看用戶的行為路徑，那么小明的路徑為C->D->E->C，小紅的路徑為：C->E，得到的路徑圖如下：
有些時候，我們為了更聚焦在我們關心的重要節點上，就會剔除一些干擾的節點，還是上述示例，E節點只是個切后臺事件，該節點對我本次的分析無實質性意義，因此將其剔除，那么剔除E節點后得到的路徑圖如下：
