近些年来,数据在企业发展过程中占据着越来越重要的地位。在数据的价值体系中,用户行为分析是重要的一环,很多企业的数据平台都有用户行为分析板块。通过对用户行为进行分析,企业能够快速地更新迭代以便更好地服务用户。然而,企业现有的购物网站用户行为分析系统存在ETL（萃取-转化-加载）处理不够稳定快速、路径分割不够准确、处理亿级数据时速度慢等问题。论文分析了现有用户行为分析系统的结构与功能,针对该系统在ETL处理、路径分割、路径分析、漏斗分析等方面存在的不足,进行了优化方案的设计和实现,使整个系统的性能得到提升。论文的主要工作包括:（1）ETL处理和数据迁移。针对现有ETL在处理大量数据时存在的耗时长、容错性能差、出错原因难以确定、不便管理等问题,对ETL的处理流程进行了重新设计。通过使用批量式处理和并行处理,提升了ETL的处理速度;通过使用容错处理和airflow流程管控,提升了ETL的容错性和可用性。为提升系统的数据流转速度,采用了数据迁移的方法,利用提前计算的思想对实际所需的业务数据结果进行加速。（2）优化的路径分割和路径分析。首先针对路径分割准确性的问题提出了新的分割模型,该模型的核心为在以时间间隔为重要分割标准的前提下,将相邻操作的相似度升级为相邻连续序列的相似度,拓展了比较的广度,使路径分割的准确性得到了提升。实验结果表明,路径分割准确率从优化前的86%提升到优化后的91%左右。其次在路径分割的基础上实现了路径分析,并对路径分析处理的流程进行了优化,可有效提升路径分析结果的生成速度。（3）面对海量数据的漏斗分析。常见的漏斗分析算法在面对亿级数据时,会出现处理速度慢、处理程序奔溃的问题。针对这个问题,设计了新的漏斗分析算法,该算法主要使用了倒排索引的思想,不需要遍历所有的数据,可有效提升漏斗分析结果的生成速度、改善用户体验。实验结果表明,漏斗分析结果的生成速度相比于优化前有了明显的提升。通过上述工作,使购物网站用户行为分析系统的性能得到了有效提升,为企业的运营决策提供了有力的保障。