用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

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用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

1. 引言

在当今互联网时代，用户在网站或APP上的行为路径（User Behavior Path）对于理解用户习惯、优化用户体验以及提高转化率具有至关重要的作用。借助Google Analytics（谷歌分析）平台，企业可以采集到大量关于用户行为的数据，例如页面浏览、点击、跳转、停留时间、转化路径等。如何从这些海量数据中挖掘出用户行为模式，并建立有效的分析模型，是数据分析师和市场营销专家的重要任务。

本项目旨在利用Python对Google Analytics数据进行挖掘与分析，重点关注用户行为路径分析。项目将从数据获取、数据预处理、用户行为路径构建与分析，到最终通过交互式GUI展示关键指标和图表，全流程实现自动化数据分析系统。为了满足工业级数据处理的需求，我们在项目中使用了GPU加速技术，并使用PyQt构建了美观高效的桌面GUI，从而提升系统响应速度和可操作性。本文不仅介绍了关键的理论知识，还提供了完整的代码实现。

程序运行结果：