使用者瀏覽路徑是分析使用者行為的關鍵，也是頁面分析的關鍵。雖然可以很方便的獲取到pv資料，但卻無法知道使用者是瀏覽哪些頁面後來到當前頁面，也不知道瀏覽過當前頁面的使用者又去了哪些其他頁面。諸如此類的問題還有：某專題活動產生了多少銷售額，某頁面為後續頁面的引流多少pv等。
銷售歸因是基於訪問路徑完成，用於評估各個頁面對銷售額的貢獻。比如，使用者完成100塊的銷售額，是從哪個入口哪個活動帶來的。
銷售歸因其實只是訪問路徑的乙個應用，因此在做銷售歸因前，需要先完成使用者的訪問路徑。
首頁判定
在選取訪問路徑的源資料時，不可避免的會丟失臨界點前的瀏覽記錄，比如當天0點前的資料。少了這部分資料後，就可能導致使用者當天的所有路徑都出現混亂，比如使用者當天第乙個頁面是某活動頁，後續所有路徑都會認為該活動頁是首頁，於是該天所有的銷售額都有該活動頁的引流效果，這會無限誇大該活動的效果。
購物行為判定
購物行為是指使用者在瀏覽過程中，點選新增購物車或者點選立即購買類似的行為，該行為不代表商品成交，而表示使用者對某商品的選購結束。這步的難點是要準確知道使用者是在哪個頁面完成選購，對哪件商品完成了選購，本次的瀏覽路徑又是怎樣。購物行為是屬於行為日誌，行為日誌和頁面日誌一般是分開存放，要準確知道使用者是在瀏覽哪些頁面後完成選購，就必須要將行為和頁面準確關聯起來，形成對應關係。關聯欄位的準確性直接影響最終準確性，一般要求關聯欄位的錯誤率要小於1%。
除了常規選購方式外，還有在一些特殊頁面的選購，比如歷史購物車頁中的重新加入，訂單頁中的繼續購買，收藏頁中的購買以及其他各種特殊方式，這些方式都需要考慮
push的判定
除此之外，其他的困難點還有：
2. 訪問路徑分析是基於pv，那pv的準確性就非常重要。資料丟失，資料重複都可能導致該使用者整天所有路徑混亂
資料的訪問路徑
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java中獲取訪問路徑
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springboot靜態資源訪問路徑
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