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1，怎么解析抓包获得访问路径urlCSDN论坛
1、确定是开机抓包就抓到这些了看没有打开任何涉及到UDP的应用（IP电话呀、在线点播呀、迅雷下载呀啥的）；2、远程控制是走的TCP，别想多了；UDP是非指向性的高速连接。3、你那个公网IP我搜了下是潮州的一个电信IP，我这边走ICMP是能ping的通的。2，vb 关于apppath的路径问题
可以用操作系统的相对路径表示法，如程序所在目录 ： ".\安全管理检测项目001.mdb" ，斜杠前面加英文句号表示当前目录，加两个句号表示当前目录的上一级目录，估计这谁都懂。strfilename = app.path & "0012.txt" 改成:strfilename = app.path & "\0012.txt" 因为app.path得出的目录不含\,也就是假如程序在c:\abc目录下运行,那么你的strfilename就是c:\abc0012.txt,肯定不存在,只有像我那样写,才是c:\abc\0012.txt3，如何分析网站的访问路径
从过去所使用的网站分析工具来看，Ominiture Site Catalyst的访问路径分析功能无疑是非常强大的，但易用性并不是太好，图表也不是很直观。而老版的Google Analytics常常被人诟病的一点是路径分析的功能太弱，目标转换可视化报告提供了一些访问路径转换的信息，但你必须预先把转换路径设置好。想当初一件比较搞笑的事情是，对于路径分析与活动跟踪，我们使用的是Site Catalyst的数据，在其他方面我们则使用GA的数据。而现在在GA新版中，增加了用户访问路径的流可视化图表，可以直观地展示了用户的访问路径信息，这个免费工具的访问路径分析功能得到了大大的加强。流可视化报告功能很好很强大，但使用Google Analytics作路径分析也不只是只有流可视化报告这一种方法，以下是一些访问路径分析中常用的报告与功能，大家可以根据分析需求选择合适的分析方法。另外，也可以借助一些第三方工具如PadiTrack来完成访问转换路径的分析。 一、访客流可视化报告 首推的当然还是访客流可视化报告。这是Google Analytics新版重磅推出的强大功能。流可视化报告使用甘特图直观地展示了访问者在网站上的访问路径。报告中的信息包括访问来源、用户浏览过的各个页面、以及用户会在哪里退出你的网站。渠道可视化报告中值得称道的一部分是节点概念的提出。一个节点可以是网站上的一个网页一组页面。Google Analytics会把类似的网页作自动分组或是你自己可以设置条件对页面分组。这样你可以查看通过这些类似网页的访问路径，而不是查看通过你的网站上每一个页面的访问路径。这大大简化了访客流的可视化，与其他网站分析工具的传统路径分析报告相比，这是一个巨大的进步。 不过用户流报告也有着自身的缺点，因为报告中涉及的数据量过大，对于流量偏大的网站很容易生成数据取样的报告，不过如果你不是追求非常准确的转换率数值，而是想看一下大概的数据或对比一下不同时间段的转换率，这一报告的数据已足够支持你的决策。 二、渠道可视化报告 如果你想要更准确的路径转换数据，建议还是使用渠道可视化报告。渠道分析（有时也被称为路径分析）是目标报告的一个子板块。如果你给目标设置了转化渠道，Google Analytics的渠道可视化报告将以漏斗图的形式向你展示用户访问路径中每一步的转化及退出数据，这有助于你直观地查看访问者是如何到达（或没有到达）你设置的目标，从而可以对有异常的转换步骤展开分析。?? 渠道可视化可以让你对你的渠道页面的说服力进行评估，也就是说，现在的渠道页面是否能引导用户进入下一步，是否能让用户更加接近转化目标。昨天志明尝试更改了apache的默认网站根目录文件夹，发现居然网页显示不出来。从理论上来说，是可以更改的，由于本人从未有过如此想法，当时就未作过多探索。刚才，在进入文件夹时突然记起这个问题来，就顺便实现了一下，打开apache的配置文件httpd.conf找到了
4，如何进行路径分析
您好，我目前想做一个路径分析，但不知道程序应该怎么写，也找不到相关资料。想跟您请教一下，
用Lisrel或是Sas怎么做呢？
我的外生变量很多（超过25个），包括一些个人背景的、家庭和同伴特征的，请问是否能通过主成分来缩减指标呢？
如果两个内生变量之间是相关的关系，那么在写方程时是否也要把相关关系写上呢？
庄主@2007-03-13:
为了便于其他读者的理解，我先交待一下路径分析 (path analysis) 的简单背景。
路径分析可以用作多种目的：一是将因变量之间有关系的的若干个回归模型整合在一个模型里，以助分析和表达的完整和简洁；二是在该整合模型中的各自变量对各因变量的“总影响”(total effects) 分解为“直接影响“(direct effects) 和“间接影响”(indirect effects)，如果发现间接影响较大，那就有理论价值了（当然，如下所示，很难发现大的间接影响）；三是通过直接影响和间接影响的比较来验证一个自变量是否为“中介变量”(mediating variable)，即其直接影响不显著而间接影响显著（上面已说过，不容易发现间接影响、如果同时又要其直接影响不显著，那就更难了）。
如此看来，路径分析是个好东西（不好意思，赶了一回时髦）。其从1960年代兴起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士时，学院里的老师常用路径分析做研究。后来学了SEM（结构方程模型），才知道路径分析有“含测量误差”和“不含测量误差”两种。前者只研究自变量和因变量之间因果关系，即SEM中的structural model（结构模型）那部分（见图一），而后者则加上了各变量的CFA（验证性因子分析)，也即SEM中的measurement model（测量模型）那部分（图二）。
如何写路径分析的指令（转载） 如何写路径分析的指令（转载）
好了，现在直接回答你的问题。问题1从字面上看，只涉及结构模型那部分，所以比较简单、容易。这种路径分析，不仅可以用LISREL、SAS或其它SEM软件，其实也可以用SPSS等通用统计软件，其结果是一样的。先说在SPSS中如何做。图一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中举的例子相仿（当时只用了三个公式，没有此图）。如前文中所说，因为该模型中有两个因变量（或内生变量，endogenous variables），所以需要建立两个回归模型，分别为公式一和二，其中变量名和系数名有些改动，系数分别记为b和g，是为了与LISREL用法一致，b表示一个内生变量（如W）对另一个内生变量（如Y）的影响、g表示一个外生变量（如X）对一个内生变量（如W或Y）的影响：
Y = b0 + g1X + b2W （公式一）
W = g0 +g2X （公式二）
在SPSS中，就按上述两个公式分别做一个回归分析。如果你习惯用SPSS指令的话，其syntax分别为：
Regression Dependent=Y/Enter X, W.
Regression Dependent=W/Enter X.
然后将两个回归分析所得到的回归系数填入图一，此时要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分别为公式一和三中b1、b2、g1的标准化值），就得到了路径分析。当然，这里的B1、B2、G1都是直接影响，我们还不知道年龄对Y的间接影响和总影响（注：上网时间对Y只有直接影响没有间接影响，所以其总影响＝直接影响），但这可以用手算：
X对Y的间接影响 = G1 X B2 （公式三）
X对Y的直接影响 = X对Y的直接影响 + X对Y的间接影响 = B1 + G1 X B2 （公式四）
由于G1 和B2 都是取值0和±1之间，其乘积一般不大。比如，G1 = 0.5、B2 = 0.5，其乘积只有0.25。而在含有测量误差的回归中，达到0.5的系数很少见，更常见的是在0.1-0.3之间，那么其乘积只在0.01-0.10之间。这就是为什么间接影响一般不大的原因。通过SPSS做的路径分析，因为没有将每个变量的测量误差考虑进去，所以是我上面说的“含测量误差”路径分析。同时，因为它是将数个回归分析加以组装（assembled）而非整合（integrated），所以又可以称为“组装型”路径分析。
如果用LISREL呢？大家也许知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩阵 (matrices) 来写。前者容易，其syntax如下 (其中“...”部分为数据定义和其它指令，这里省略了)：
...
RELATIONSHIPS:
Y = X W
W = X
LISREL OUTPUT EF ...
...
前三句于SPSS Regression的syntax相仿，最后一句中的 "EF" 是要求LISREL输出间接影响和总影响的结果，不仅不需要手算了、而且会给出间接影响（即公式四）和直接影响（公式五）的显著检验，而SPSS是无法提供这些显著检验的。
用LISREL矩阵指令的人越来越少，属于“斩蛟龙”之术，这里不介绍。如果你问的就是矩阵指令，请告知。
显然，LISREL的结果是“整合”（而非“组装”）型的路径分析，更是一个好东西（又赶了回时髦）。但是，其结果（即直接、间接和总影响的系数）与SPSS加手算的结果完全一样！（大家可以对同一数据分别用这两种软件验证一下。）道理很简单，因为用的都是同样（含有测量误差）的数据。当然，LISREL可以进一步将各变量的测量指标整合进来（即图二），那么其路径分析的结果与组装结果就可能不一样了，而且一般情况下各种影响的系数都会大一点（因为将测量误差扣除了）。当然，现在很少有人将这种分析叫做路径分析了，而是直接叫SEM（就是一回事嘛）。
最后回答你的问题2和3。问题2：对，可以而且应该根据理论或常识的建议、将很多个直接测量的自变量构建成少数个因子，当然还要看数据是否支持这些合并。问题3：对，如果你的理论模型中并没有对两个内生变量之间的因果关系做任何说明（即在图一或图二中没有B2 ），那么应该将它们当作相关关系来处理。事实上，LISREL会自动计算这种相关关系（在PSY矩阵中）。
5，如何做用户行为路径分析
行为路径分析就是分析用户在产品使用过程中的访问路径。运用dm hub通过对行为路径的数据分析，可以发现用户最常用的功能和使用路径，并从页面的多维度分析，追踪用户转化路径，提升产品用户体验。通过分析用户的这些行为轨迹数据，来验证访问路径是否和预期指标的一致，如有偏差就是产品可能存在的问题，需要及时对产品进行优化，找到缩短路径的空间。提前预判，使用流量地图，分析产品真实用户体验和访问路径，比如社群鸭，最后就是对比差距。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。重点分析的数据用户的来源地区、来路域名和页面；用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等：用户对于网站的字体颜色的喜好程度。访客流量分析用户群：用户者主要所在区域，24小时之内有多少回访。访问者：访问主要来源哪个区域，如国家、省份、城市。访问量：分析网站月访问，日访问，时访问，来确定网站的高峰是在是何月何日何时。浏览量：访客在一定时间内所浏览内容，日最大浏览量多少，日最小浏览量多少。流量来源：分析网站是从哪方便来的流量。流量页面：哪些页面主要引来的流量。访问者分析：在24小时的回访次数，访客浏览多少页面，在网站中逗留多长时间。访客访问分析：用户电脑所采用的系统语言，所使用的浏览器，屏幕尺寸，屏幕颜色位数。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查询的工具，通过分析网站来源关键词，来确定搜索引擎 用户主要关注网站哪些方面。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把握网站整体布局颜色等。分析用户行为数据进行网站调整。掌握大多数网站用户心理。网站用户行为策划。思维活跃，随时根据用户与改变。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。问题比较泛，只能粗略回答了 :) 一、精细化运营的目标 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可;如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2.设计统计框架 假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好。 二、简要的操作流程 1.数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上。一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失。 2.数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了。 3.数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了。 当然以上只是基础得不能再基础的分析，再深入一点的，例如你拿到这些数据，可以分析使用A功能的用户同时还喜欢B功能，二者关联性较强，是否可以在前端设计时更多的考虑整合，或者界面上的调整;比如分析点击流，大部分用户访问或使用APP的路径是怎么样的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用户属性，比如男性用户和女性用户，他们在用户行为上是否有明显差异?等等。 不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚。所以以上更多的是举例。 三、一些需要注意的原则 1.数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证); 2.APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做); 3.数据不是万能的，还是要相信自己的判断。首先你得对用户行为有数据的支撑才好做分析，你可以用表单大师试试，做一个表单能收集用户行为的数据，表单做好后把表单链接地址或者二维码发布出去，让你的用户填写表单进行反馈，你就可以对收集上来的数据通过表单大师的报表进行图形化分析了。可以支持手机端的
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