CN111581356A - 用户行为路径分析方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了用户行为路径分析方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；向客户端展示得到的统计信息。该实施方式有助于对用户行为路径的较全面地了解。

Description

用户行为路径分析方法和装置

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用户行为路径分析方法和装置。

背景技术

用户行为路径分析是一种可以了解用户流向，进而了解用户针对应用的使用情况的分析方法。用户行为路径分析主要是根据用户行为日志，分析用户在各个事件中的流转规律和特点，进而实现一些特定的业务用途。

例如，通过了解真实的用户行为路径，可以对用户特征进行精准的刻画，从而可以更有针对性地为用户提供定制服务。又例如，通过了解真实的用户行为路径，可以对应用进行定向地优化或改版等。

目前，使用漏斗分析模型是常用的一种用户行为路径分析方法。漏斗分析模型通常是按照预设的用户行为路径进行分析，因此只能了解到预设的用户行为路径的相关统计信息。对于没有按照预设的用行为路径使用应用的用户，则无法了解这些用户的真实行为路径。

发明内容

本公开的实施例提出了用户行为路径分析方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用户行为路径分析方法，该方法包括：接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；向客户端展示得到的统计信息。

在一些实施例中，查询请求包括用于指示目标事件的事件信息；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、包括目标事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，查询请求还包括用于指示目标事件在行为路径中的位置的位置信息。

在一些实施例中，位置信息指示的位置包括起始事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为起始事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，位置信息指示的位置包括结束事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为结束事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息，包括：根据查询请求，利用大数据处理系统对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，统计信息包括以下至少一项：目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目、目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数、目标应用的用户的行为路径对应的转化率。

第二方面，本公开的实施例提供了一种用户行为路径分析装置，该装置包括：接收单元，被配置成接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；处理单元，被配置成根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；展示单元，被配置成向客户端展示得到的统计信息。

在一些实施例中，查询请求包括用于指示目标事件的事件信息；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、包括目标事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，查询请求还包括用于指示目标事件在行为路径中的位置的位置信息。

在一些实施例中，位置信息指示的位置包括起始事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为起始事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，位置信息指示的位置包括结束事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为结束事件的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，上述处理单元，进一步被配置成根据查询请求，利用大数据处理系统对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

在一些实施例中，统计信息包括以下至少一项：目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目、目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数、目标应用的用户的行为路径对应的转化率。

第三方面，本公开的实施例提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的实施例提供的用户行为路径分析方法和装置，根据客户端发送的查询请求，实时地对预先获取的目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息，并向客户端展示得到的统计信息。由此，可以较全面地了解用户对目标应用的使用情况，有助于之后针对地对目标应用进行优化或改进，以提升目标应用所提供的服务的精准性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的用户行为路径分析方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的用户行为路径分析方法的又一个实施例的流程图；

图4是根据本公开的实施例的用户行为路径分析方法的一个应用场景的示意图；

图5是根据本公开的用户行为路径分析装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的用户行为路径分析方法或用户行为路径分析装置的实施例的示例性架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用。例如，浏览器类应用、搜索类应用、购物类应用、社交平台软件、即时通信类应用等等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如为终端设备101、102、103发送的、其上所安装的客户端应用的用户的行为日志进行分析等处理的后端服务器。服务器105可以根据终端设备101、102、103发送的查询请求，对获取到的行为日志进行分析等处理，以得到上述客户端应用的用户的行为路径的统计信息。进一步，服务器105还可以向终端设备展示得到的统计信息。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的用户行为路径分析方法一般由服务器105执行，相应地，用户行为路径分析装置一般设置于服务器105中。

还需要指出的是，终端设备101、102、103中也可以安装有数据处理类工具，终端设备101、102、103也可以基于数据处理类工具对目标应用的用户的行为日志进行处理，此时，用户行为路径分析方法也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，用户行为路径分析装置也可以设置于终端设备101、102、103中。此时，示例性系统架构100可以不存在服务器105和网络104。

需要说明的是，服务器105可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器105为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，其示出了根据本公开的用户行为路径分析方法的一个实施例的流程200。该用户行为路径分析方法包括以下步骤：

步骤201，接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求。

在本实施例中，用户行为路径分析方法的执行主体(如图1所示的服务器105)可以接收客户端发送的查询请求。其中，查询请求可以用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息。

目标应用可以是各种客户端应用。例如购物类应用、社交类应用、信息流类应用等等。目标应用的用户可以是使用目标应用的各用户。目标应用的用户的行为路径可以指使用目标应用的各个用户分别在使用目标应用的过程中的访问路径。

一般地，用户的应为路径可以用一系列事件来表示。即从某个开始事件直到某个结束事件可以视为一个行为路径。例如，用户在使用购物类应用时，可以将用户从访问该应用的首页这一起始事件到用户退出应用这一结束事件这整个过程视为一个行为路径。又例如，用户在使用购物类应用时，可以将用户从将物品加入购物车这一起始事件到用户完成该物品的购买这一结束事件这整个过程视为一个行为路径。

应当可以理解，起始事件和结束事件可以根据实际的应用需求和不同的应用场景灵活设置。

统计信息可以指对使用目标应用的各个用户的行为路径进行统计分析得到的信息。应当可以理解，根据不用的应用场景，统计信息可以不同。例如，统计信息可以包括各个用户的行为路径包括的行为路径的种类、各个用户的行为路径中属于预设行为路径的数目等等。

可选地，上述执行主体可以向客户端提供可视化查询界面。此时，客户端的用户可以通过可视化查询界面发送查询请求。

步骤202，根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

在本实施例中，目标应用的用户的行为日志可以用于记录目标应用的各用户在使用该目标应用的过程中的各种行为。对于目标应用的每个用户，根据该用户的行为日志即可以了解该用户的行为路径。

根据不同的应用需求和不同的应用场景，可以灵活采用不同的处理方法以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

例如，可以在获取到目标应用的用户的行为日志之后，根据实际的应用场景对用户的行为日志进行统计分析处理，并利用预先设计的数据仓库存储统计分析的结果。由此，可以根据查询请求，查询数据仓库得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

可选地，根据查询请求，可以利用大数据处理系统对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

其中，大数据处理系统可以是现有的各种大数据处理系统。例如，实时流式处理系统、离线处理系统等等。作为示例，可以采用基于Flume NG、Kafka、Storm、HDFS的实时流式处理系统。其中，Flume NG是一个分布式、可靠、可用的将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，并存储至存储系统中的系统。Kafka是一个具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力的分布式消息队列。Storm是一个开源地分布式实时大数据处理框架。HDFS是一个分布式文件存储系统。

由此，在接收到客户端的查询请求后，可以利用大数据处理系统实时地对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，从而实现对客户端的查询请求的实时响应。

在本实施例中，可以由安装有目标应用的各客户端分别采集用户的行为日志并发送至上述执行主体。

步骤203，向客户端展示得到的统计信息。

在本实施例中，上述执行主体可以将得到的统计信息发送至客户端，以供客户端向用户展示得到的统计信息。例如，可以利用可视化图表等展示统计信息。

可选地，统计信息可以包括以下至少一项：目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目、目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数、目标应用的用户的行为路径对应的转化率。

其中，目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目可以指执行过该事件的用户的总数目。目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数可以指该事件被触发的总次数。目标应用的用户的行为路径对应的转化率可以指该行为路径对应的用户转化率。

根据不同的目标应用的不同需求，可以灵活设计统计信息所表征的具体含义以方便相关人员根据不同角度的统计分析结果，更全面、多角度地了解目标应用的用户的行为路径。

现有技术中，漏斗分析模型通常只能对预设的用户行为路径进行分析，即只能了解与漏斗分析模型预设的行为路径匹配的部分用户的使用情况。但是，对于许多客户端应用来说，用户的行为路径是多种多样、非常复杂的。因此，对于与漏斗分析模型预设的行为路径不匹配的用户，使用漏斗分析模型就无法了解这些用户的真实行为路径。

本公开的上述实施例提供的用户行为路径分析方法并不预设指定的用户行为路径进行分析，而是获取目标应用的用户的全量行为日志以全面地对目标应用的所有用户的行为路径进行分析，同时根据客户端发送的查询请求，对目标应用的用户的全量行为日志进行实时地统计分析等处理，以得到查询请求所请求查询的、目标应用的用户的行为路径的统计信息。由此，用户只需要借助交互式查询等方式发查询请求，就可以更准确地了解各用户针对目标应用的使用情况，进而有助于基于分析结果向用户提供更精准的服务。

进一步参考图3，其示出了用户行为路径分析方法的又一个实施例的流程300。该用户行为路径分析方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，查询请求包括用于指示目标事件的事件信息。

在本实施例中，查询请求中可以包括事件信息。事件信息可以用于指示目标事件。目标事件可以是目标应用的事件。应当可以理解，对于不同的客户端应用，对应的事件可以不同。

作为示例，对于购物类应用来说，事件可以包括用于指示访问首页的事件、用于指示下单的事件、用于指示搜索的事件、用于指示添加购物车的事件等等。对于社交平台类应用来说，事件可以包括用于指示关注其它用户的事件、用于指示绑定其它平台账号的事件等等。

步骤302，根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的、包括目标事件的行为路径的统计信息。

在本实施例中，用户的行为路径可以一系列用户在使用目标应用的过程中产生的事件组成。此时，可以先从目标应用的各用户的行为路径中选取包括目标事件的行为路径，然后对选取的行为路径进行统计分析以得到统计信息。

步骤303，向客户端展示得到的统计信息。

上述步骤301、302和303中未详细解释的内容的具体的执行过程可参考图2对应实施例中的步骤201、202和203的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选地实现方式中，查询请求还可以包括用于指示目标事件在行为路径中的位置的位置信息。例如，位置信息指示的位置可以包括起始事件。此时，目标事件即为行为路径的起始位置。又例如，位置信息指示的位置可以包括结束事件。此时，目标事件即为行为路径的结束位置。

由此，可以根据实际的应用需求，灵活的指定目标事件进行查询，以了解目标应用的用户针对不同目标事件的转化情况。

可选地，当目标事件为行为路径的起始事件时，查询请求可以用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为起始事件的行为路径的统计信息。此时，通过以目标事件为起始事件的行为路径可以了解用户在执行目标事件之后还执行了哪些事件。

通过指定起始事件，可以清楚地了解目标应用的用户在起始事件之后的转化路径和转化效果等信息。

可选地，当目标事件为行为路径的结束事件时，查询请求可以用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为结束事件的行为路径的统计信息。此时，通过以目标事件为结束事件的行为路径可以了解用户在执行结束事件之前都执行了哪些事件。

通过指定结束事件，可以清楚地了解目标应用的用户在结束事件之前都是通过哪些路径进行转化的，以及不同转化路径的转化情况等。

在本实施例的一些可选地实现方式中，查询请求还可以包括用于指示时间的时间信息。其中，时间可以用于指示目标应用的用户的行为路径的相关时间信息。

例如，时间信息可以用于指示目标应用的用户的行为路径的触发时间所在的时间段。此时，查询请求可以用于指示查询某时间内目标应用的用户的行为路径的统计信息。

应当可以理解，上述查询请求可以包括的位置信息、时间信息等仅仅是作为用户可指定的查询条件的示例。实际中，根据不同的目标应用的实际应用需求，可以灵活地向用户提供各种可指定的查询条件，以使用户可以定向、快速地查询所需信息。

继续参见图4，图4是根据本实施例的用户行为路径分析方法的应用场景的一个示意图400。在图4的应用场景中，用户可以通过其使用的终端401访问查询页面，并输入查询条件，如图中所示，用户输入的查询条件包括历史14天内针对全部访问用户且以访问首页为起始事件。根据该查询条件，可以向服务器402发送用于查询历史14天内全部访问用户的以访问首页为起始事件的行为路径的统计信息的查询请求。

服务器402在接收到查询请求之后，可以向大数据处理系统403转发查询请求。大数据处理系统403可以根据查询请求，对预先从各个用户终端404获取到的、各个用户终端404分别对应的用户的全量行为日志进行实时计算，得到实时计算结果并返回至服务器402。

服务器402之后可以向终端401展示实时计算结果。如图中所示，实时计算结果呈现有以首页访问为起始事件中的行为路径中的各个事件对应的用户数目。具体地，访问首页的有14000位用户。在访问首页之后进行注册的有6000位用户，且注册成功的有5000位用户，注册失败的有1000位用户。在访问首页之后打开弹窗的有3000位用户，且接下来关闭弹窗的有1000位用户，在新打开的页面执行页面交互事件的有2000位用户。在访问首页之后进行页内搜索的有3000位用户，且进而打开弹窗的有3000位用户。在访问首页之后执行除注册、打开弹窗、页内搜索之外的其它事件的有2000位用户。

可选地，在向用户展示实时计算结果之后，还可以接收用户在当前展示页面所发送的进一步地查询请求。以图4作为示例，终端401的用户若期望了解在注册成功之后的用户流向，可以通过如点击图中注册成功这一区域等方式向服务器402发送进一步地查询请求，进而服务器402可以再利用大数据处理系统403进行实时计算，并接收大数据处理系统403返回的实时计算结果并向终端401的用户进行展示，以使终端401的用户可以进一步了解如用户在注册成功之后的流向等更多的信息。

本公开的上述实施例提供的方法通过接收客户端发送的指定针对目标事件、时间段等信息的查询请求，利用大数据处理系统根据查询请求对预先获取到用户的全量行为日志进行实时计算，并返回实时计算结果，进而向客户端展示计算结果。由此，可以满足不同目标的不同的查询请求，使得用户可以灵活地进行查询，并可以从不同角度全面地了解目标应用的用户针对该目标应用的相关使用信息。而且基于此，目标应用的相关技术人员可以根据实际的应用需求对目标应用进行优化或改版等开发设计，以提升目标应用向用户所提供的服务的精确性和个性化等。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了用户行为路径分析装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例提供的用户行为路径分析装置500包括接收单元501、处理单元502和展示单元503。其中，接收单元，被配置成接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；处理单元，被配置成根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；展示单元，被配置成向客户端展示得到的统计信息。

在本实施例中，用户行为路径分析装置500中：接收单元501、处理单元502和展示单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202和步骤203的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选地实现方式中，查询请求包括用于指示目标事件的事件信息；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、包括目标事件的行为路径的统计信息。

在本实施例的一些可选地实现方式中，查询请求还包括用于指示目标事件在行为路径中的位置的位置信息。

在本实施例的一些可选地实现方式中，位置信息指示的位置包括起始事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为起始事件的行为路径的统计信息。

在本实施例的一些可选地实现方式中，位置信息指示的位置包括结束事件；以及查询请求用于请求查询目标应用的用户的、以目标事件为结束事件的行为路径的统计信息。

在本实施例的一些可选地实现方式中，上述处理单元，进一步被配置成根据查询请求，利用大数据处理系统对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息。

在本实施例的一些可选地实现方式中，统计信息包括以下至少一项：目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目、目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数、目标应用的用户的行为路径对应的转化率。

本公开的上述实施例提供的装置，接收单元接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；处理单元根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；展示单元向客户端展示得到的统计信息。由此，可以更准确地了解各用户针对目标应用的使用情况，进而有助于基于分析结果向用户提供更精准的服务。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备(例如图1中的服务器)600的结构示意图。图6示出的服务器仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该服务器执行时，使得该服务器：接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，查询请求用于请求查询目标应用的用户的行为路径的统计信息；根据查询请求，对预先获取的、目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到目标应用的用户的行为路径的统计信息；向客户端展示得到的统计信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收单元、处理单元和展示单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，展示单元还可以被描述为“向客户端展示得到的统计信息的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种用户行为路径分析方法，包括：

接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，所述查询请求用于请求查询所述目标应用的用户的行为路径的统计信息；

根据所述查询请求，对预先获取的、所述目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到所述目标应用的用户的行为路径的统计信息；

向所述客户端展示得到的统计信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述查询请求包括用于指示目标事件的事件信息；以及

所述查询请求用于请求查询所述目标应用的用户的、包括所述目标事件的行为路径的统计信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述查询请求还包括用于指示所述目标事件在行为路径中的位置的位置信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述位置信息指示的位置包括起始事件；以及

所述查询请求用于请求查询所述目标应用的用户的、以所述目标事件为起始事件的行为路径的统计信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述位置信息指示的位置包括结束事件；以及

所述查询请求用于请求查询所述目标应用的用户的、以所述目标事件为结束事件的行为路径的统计信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述查询请求，对预先获取的、所述目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到所述目标应用的用户的行为路径的统计信息，包括：

根据所述查询请求，利用大数据处理系统对预先获取的、所述目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到所述目标应用的用户的行为路径的统计信息。

7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述统计信息包括以下至少一项：所述目标应用的用户的行为路径中的每个事件对应的用户数目、所述目标应用的用户的行为路径中的每个事件触发次数、所述目标应用的用户的行为路径对应的转化率。

8.一种用户行为路径分析装置，其中，所述装置包括：

接收单元，被配置成接收客户端发送的、针对目标应用的查询请求，其中，所述查询请求用于请求查询所述目标应用的用户的行为路径的统计信息；

处理单元，被配置成根据所述查询请求，对预先获取的、所述目标应用的用户的行为日志进行处理，以得到所述目标应用的用户的行为路径的统计信息；

展示单元，被配置成向所述客户端展示得到的统计信息。

9.一种服务器，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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