石家莊APP制作尚武科技在進行用戶行為路徑分析的時候，比較重要的方法有以下這三個：
1.樸素便利統計和可視化分析探索
通過布點所獲得的用戶行為數據，app運營人員可以用最簡單直接的方法，對用戶路徑點擊流數據進行統計，并且用數據可視化方法，將數據更為直觀的呈現出來，D3.js啊現在最為流行的數據可視化庫之一，運營人員可以利用SunburstPartition對用戶群體的事件路徑點擊情況，層層向外推進，代表了用戶從開始使用app產品到離開app的整個行為統計，sunburst事件路徑圖可以幫助運營人員快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定用戶或者特定模塊之間的路徑行為數據，并且使用sunburst事件路徑圖進行分析，可以定位到更加深層次的問題。
2.基于關聯分析的序列路徑挖掘方法
提到關聯數據分析，就必須要提到數據挖掘的經典案例”啤酒和尿布“，將超市當中所售賣的商品當作一個購物籃，運用關聯規則算法，對存儲在數據庫當中的購買行為進行分析，發現10%的用戶同時購買了尿布和啤酒，而且在所有購買了尿布的用戶當中，70%的用戶購買了啤酒，因此超市將啤酒和尿布兩種商品擺放在一起，提升了兩種商品的銷售額。
運營人員不妨將用戶使用app時所操作的每一個事件，都看成”購物籃“當中的一系列商品，與”購物籃“不同的是，app當中的所有用戶行為都是存在著嚴格的先后順序的，運營人員可以通過改變關聯規則算法的方式，挖掘存在嚴格先后順序的頻繁用戶行為路徑，既可以考量發掘出來的規則序列路徑所體現出的產品邏輯，也可以比較不同用戶群體之間的規則序列路徑。
3.社會網絡化分析
app運營人員可以將app產品當中的每一個模塊事件看到一個一個節點，節點和節點之間通過某種特定的方式組成了一個特定的網絡圖，將這些基于網絡結構的分析方法統稱為社會網絡分析
社會網絡分析當中的一些分析方法可以運用到app用戶行為分析路徑當中，就比如節點的中心性分析，節點的影響力建模，社區發現等等，通過中心性分析，app運營人員可以分析哪些模塊事件處于中心地位，或者作為樞紐將哪兩個模塊連接，成為大多數模塊事件的最終目的地，通過社區發現，app運營人員可以分析整個網絡當中是否存在著一些”小圈子“，既用戶最喜歡進行操作的一小部分行為路徑，這部分路徑又和其它的模塊相對獨立
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