路径分析的步骤

　　路径分析在于研究模型影响关系，用于对模型假设进行验证。

　　针对路径分析的步骤上，SPSSAU建议分为以下三个步骤，分别为：

　　建议使用SPSSAU路径分析及智能文字分析操作起来更加便利。

　　参考资料：路径分析-SPSSAU

路径分析的最优路径分析方法

　　1．道路预处理　　进行道路数据录入时，往往在道路的交叉接合处出现重叠或相离的情况，不宜计算机处理。因此，需要对原始数据进行预处理，使道路接合符合处理要求。进行预处理时，取每条线段的首末节点坐标为圆心，以给定的阈值为半径作圆域，判断其他线段是否与圆域相交，如果相交，则相交的各个线对象共用一个节点号。　　2．道路自动断链　　对道路进行预处理之后即可获得比较理想的数据，在此基础上再进行道路的自动断链。步骤如下：　　（1）取出所有线段记录数n，从第一条线段开始；　　（2）找出所有与之相交的线段并求出交点数m；　　（3）将m个交点和该线段节点在判断无重合后进行排序；　　（4）根据交点数量，该线段被分成m+1段；　　（5）第一段在原始位置不变，后m段从记录尾开始递增；　　（6）重复（2）～（5），循环至n。　　3．节点匹配　　拓扑关系需使用统一的节点。节点匹配方法是按记录顺序将所有线段的始末点加上相应节点号，坐标相同的节点共用一个节点号，与前面所有线段首末点都不相同的节点按自然顺序递增1。　　4．迪杰克斯特拉（Dijkstra）算法　　经典的图论与计算机算法的有效结合，使得新的最短路径算法不断涌现。目前提出的最短路径算法中，使用最多、计算速度比较快，又比较适合于计算两点之间的最短路径问题的数学模型就是经典的Dijkstra算法。　　该算法是典型的单源最短路径算法，由Dijkstra EW于1959年提出，适用于所有弧的权均为非负的情况，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。该算法的基本思想是：认为两节点间最佳路径要么是直接相连，要么是通过其他已找到的与起始点的最佳路径的节点中转点。定出起始点P0后，定能找出一个与之直接相连且路径长度最短的节点，设为P1，P0到P1就是它们间的最佳路径。　　Dijkstra算法的基本流程如下：首先将网络中所有节点分成两组，一组包含了已经确定属于最短路径中点的集合，记为S（该集合在初始状态只有一个源节点，以后每求得一条最短路径，就将其加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了）；另一组是尚未确定最短路径的节点的集合，记为V，按照最短路径长度递增的次序依次把第二组的顶点加入到第一组中，在加入的过程中总保持从源点到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点到V中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点距离就是从源点到此顶点的最短路径长度，V中的顶点距离是从源点到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。

如何做用户行为路径分析

　　用户行为分析是网站分析最为关键的要素，也是决定网站运营分析最为关键的环节，用户分析分析能帮你判断出你的客户群是否精准，你的广告费是否花到位，通过用户行为分析，实现精准营销。

什么是用户行为分析

　　用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。

　　重点分析的数据

　　访客流量分析

　　广告效果分析

　　广告效果、性价比分析、成本分析、转化率等

　　恶意点击分析

　　损耗分析、防御策略等等

用户行为分析的维度

　　行为分析数据的记录与整理

　　电子商务网站到手不是立刻开展优化，而是记录之前的数据情况，记录之后要进行一系列维度的数据整合。可以说，数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。我一直很强调基础，我们做网站优化要善于记录日志，操作日志，异常日志都要有据可循。也许你会觉得一时很麻烦，但是会免去你以后的很多失误。

　　举个例子：除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等，你至少还要注意，访客地区分布情况，频道流量情况，页面点击行为等，而且要把搜索流量与广告流量区分开。　　对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。

　　关键词分析

　　一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录，同时海量的页面信息。这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性，页面体验与SEO优化做的到位程度有关。SEO优化怎么样，从网站的关键词策略能大概分析的出，包括很多长尾布局，频道关键词以及首页title的书写。良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器!　　

　　所以前期对关键词进行有效的整理，例如对首页核心关键词，频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录，必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。

　　数据分析

　　对于基础的数据进行记录是第一步要做的，但那是热身。需要对具体的数据进行更加细致的分解，看到一个网站日PV 10W，日IP 5W并不能证明太多，我们需要分析更多的维度，例如，着陆页面的跳出率情况，直接流量与总流量对比，端到端的ROI等等。　　

　　推广流量与自然流量要做好区分，基本上我们所谈及与seo有关的流量是自然流量部分，推广流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，这势必造成数据上的误导与混淆;所以要安装监控代码识别出来，必要的时候要使用第三方的数据分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。

　　网站易用性分析

　　你要了解网站如何呈现给用户的，因为一切seo都是站在用户角度，而不是你的角度，所以网站体验非常重要。尤其对于一个电子商务网站来说，用户体验就是重中之重了。作为电商网站的运营或者seo来说，易用性体现在网站具有清晰的导航系统，方便的搜索系统与醒目的引导系统。三大系统结合起来，会使用户有“流连忘返”的感觉。

用户分析的主要目的

　　通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益，实现销量的提升。

SPSS如何做路径分析

　　路径分析用amos，amos以前是spss的一个模块，现在分离出去了，要单独安装，现在出最新的spss21.0和amos21.0，先装spss，再装amos，装amos的时候还会提醒安装最新的.NET Framework，先装好就ok了。　　　　SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件 ，轻松地进行结构方程建模（SEM） 。快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最客服乘回归和探索性因子分析更进一步 。　　　　Microsoft .NET Framework是用于Windows的新托管代码编程模型。它将强大的功能与新技术结合起来，用于构建具有视觉上引人注目的用户体验的应用程序，实现跨技术边界的无缝通信，并且能支持各种业务流程。

路径分析的简介

　　一种统计程序，通过分析变量之间假设的因果效应，来测试研究人员提出的关于一套观察或者呈现变量之间因果关系的理论。由美国遗传学家S.赖特于1921年首创，后被引入社会学的研究中，并发展成为社会学的主要分析方法之一。　　目的　　路径分析的主要目的是检验一个假想的因果模型的准确和可靠程度，测量变量间因果关系的强弱，下述问题：①模型中两变量xj与xi间是否存在相关关系；②若存在相关关系，则进一步研究两者间是否有因果关系;③若xj影响xi，那么xj是直接影响xi，还是通过中介变量间接影响或两种情况都有；④直接影响与间接影响两者大小如何。