后來為了適應如今的數據環境，技術部的大牛拿來新搭建的數據模型給我測試，測試過程中有些心得，分享給大家，希望有些概念能幫助大家理解數據分析和數據挖掘。
————————據說有些皮鞋生下來就是為了被踩幾年然后再被吃掉的————————
如何判斷你的店鋪里面的寶貝哪一個會在下一期有可能成為明星寶貝？
如何擁有星探的嗅覺和眼光發現那些潛力寶貝？
成為一個爆款需要具備那些特質？
哪個寶貝適合上直通車哪個適合上鉆石展位哪個適合做關聯營銷？
不同類目對于爆款的選取有什么不同影響？
但是這些指標分別占多少影響比例？相關情況如何量化才能達到精準？這是一個難點，需要進行不斷的測試。
我們在進行數據分析的時候，大部分時間都在使用趨勢分析、比較分析、細分分析這三類方法，但其實還有一個方法我們也會經常使用：交叉分析，這種分析方法可以排查數據的一些異常情況。以多維模型和數據立方為基礎，提供更加可靠的數據分析。
以下是交叉分析模型的示例圖：
EXCEL可以為我們實現這樣的數據模型，然而由于需要考慮的問題復雜且具體化，對于淘寶的運營人員來說，借助其他工具的力量來實現同樣的功能是更加有效（效果和效率）的方法。
先說一下我測評的過程，以淘寶類目的女裝為例
這是去年同期女裝C店轉化率和天貓轉化率
這是全年女裝類目成交，搜索圖譜，顯然，未來的兩個月女裝要經歷全類目的低谷期。
這是一家店通過交叉分析模型得出的可能成為爆款的寶貝，排除一些數據異常情況之后，我們可以選一款進行具體黑馬打造：
我們可以看一下排在第一位的寶貝的詳情頁面的熱力圖：
我們可以依次查看這款寶貝的各項指標：
關鍵詞自然搜索排在第幾頁？-------關鍵詞是否需要優化？
通過類目進入寶貝的用戶占比是多少？-------寶貝圖片是否足夠吸引人？
通過首頁進入寶貝的用戶占比是多少？-------寶貝是否需要在首頁優化？
寶貝詳情屬性是否已經填寫完整？--------是否優化搜索排名相關度？
寶貝詳情圖片有多少張？文字與圖片占比多少？--------是否進行相關詳情優化？
有沒有與之搭配或者互補的寶貝？--------寶貝是否進行關聯營銷？
都完成了之后，我們可以認定這一款寶貝將要在未來一周或者兩周之內成為爆款啦，就可以把這款寶貝當做爆款進行推廣啦~
以下是經過一周測試之后的一些數據情況。
歡迎對數據挖掘感興趣的派友私郵我，我去申請幾個內測資格給大家測試一下這個功能。大家共同研究，共同完善這個模型。
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