訪客分析是常見資料分析的一種，通過如上圖（google analytics）以比較直觀的方式展現使用者達到**後各條訪問路徑的流失情況，幫助**優化減少流失率。
訪客路徑分析有如下幾個關鍵點：
通過上述分析，要實現訪客路徑分析需要完成如下幾項工作：
計算每一級所有網頁的會話總數。
計算每一級會話數top 5的網頁。
計算每一級兩兩網頁之間的跳轉訪問數。
本文提出一種基於druid的實現方案，將上述3個查詢轉化為druid中的timeseries（求總數）、topn（求前5）、groupby（求兩兩關聯）查詢。
資料清洗（etl）
將使用者pv流水根據，聚合成乙個session會話。session會話內使用者的訪問流水按時間排序，取前11個分別放於維度landing_page ~ path10，etl處理後的資料**示例如下：
host
landing_page
path1
path2
…path10
www.***.com
/index.html
/a/b…/e
www.***.com
/product.html
/c/d
…null
資料入druid供查詢，schema設計如下
},
"dataschema" : ,
"querygranularity" : ,
"intervals" :
},"parser" : ,
"timestampspec" : }
},"metricsspec": },
"tuningconfig" : ,
"indexspec" : ,
"dimensioncompression":"lz4"
, "metriccompression" : "lz4"
, "longencoding" : "auto"
} }
}}
計算每一級所有網頁的會話總數（預設展示前5級），過濾掉為null的情況（使用者只訪問到上一級就跳出）。
]
},"aggregations": [
},"aggregator":
},},
"aggregator":
},},
"aggregator":
},},
"aggregator":
},},
"aggregator": }],
"intervals":
}
,}]
},"threshold": 5
, "metric": ,
"aggregations": ,
"intervals":
}
,,]
},"aggregations": ,
"intervals":
}
PostGis路徑分析
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