最近，从朋友那里传来一份文件，有关日本站前20000类目关键词的数据。由于亚马逊不太喜欢公开自己的内部数据，所以估计这份数据的来源是用人工智能爬取出来。其实，现在市场上有很多类似这样的数据，无论是AI抓取还是内部资源，其表现形式都仅仅停留在一张表格上面。就是说如果我们要获取相关的结果，还需要做进一步的处理。
一个简单的数据分析思路是提出问题-理解数据-清洗数据-解决问题。那直接切入正题，让我们尝试用这个思路来读懂这份关键词报告。
首先，提出问题。由于搜索，点击和购买是三个主要的选品维度。我们的问题也围绕这些参考值展开。
- 1. 搜索，点击，购买的表现较好的词是哪些？
- 2. 三者之间的关系如何？
其次，理解数据。原始数据提供了很多可以进行深度分析的维度，同时我们选择与问题最相关的3个因素，搜索，点击，购买。
- 1. 第一张图是列举查看每列数据的前五行。
- 2. 第二张图计算出各参数之间的相关系数，数值越大，相关性越大。这里发现搜索，点击，购买三者之间的相关性较高。
- 3. 第三张图是以热力图的形式，用可视化表现了相关性。可以看出，add, click, purchase等等相关性都较高，也就是点击越多，加购物车的概率越大，购买量也越大。如果有进一步的需求，可以做多维度的深度分析。
三，清洗数据。这里的步骤比较简单，因为数据完整性较高，唯一要做的处理就是把20000个日语关键词翻译成中文。
最后，解决问题。 这里我利用tableau做了一个可交互的视图，用于展示搜索，点击，购买之间的关系。左上角的视图表现出搜索和点击的关系是呈正相关，而颜色的深浅代表购买量。可以看的出搜索和点击最多的，购买量并不一定最多。而搜索和点击在右上角的关键词是表现好于其他关键词，但同时需要注意的是这样的关键词也意味着更大的竞争。所以，根据个人情况的不同可以尝试发掘长尾左下方的关键词。右上角的是具体的数值，可以进行自由的升降序排列。下面两个图是CTR和CR，圈点越大，代表购买量越大。
这里可以很明显的看出第一个视图出现了一些可以直接看到名字的关键词，这些就是表现较好，同时竞争很大的产品。如果我点击一个“加湿器”，其他三个表会数据联动，显示相应的数据。当然，如果不考虑竞争因素，可以直接选择右上角的产品进行差异化开发或者用简单的逻辑出售其配件。
有一些显而易见的信息可以直观的看到，同时你也可以把链接粘贴到浏览器中，打开视图，挖掘更多个性化的选择。如果你有更好的分析方法，欢迎一起讨论。有关分析的可视化视图，我已经共享，请点下面按钮或者查看文章底部视图。
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