亚马逊商品排名漫衍趋势
在举行商品排名漫衍趋势剖析时，，，，，，，，若是直接对搜索效果下的排名数值举行可视化处置惩罚，，，，，，，，天生的图表难以获得有用信息(由于差别商品的排名数值波动太大，，，，，，，，有的商品销量很是好，，，，，，，，排名是个位数，，，，，，，，有的商品许多天没有出单，，，，，，，，排名是百万级数字)，，，，，，，，因此需要对排名数值举行预先处置惩罚。。。。。
常见的排名处置惩罚方法是对排名取其对数函数，，，，，，，，其中是指商品排名数值(大类排名 )为取对数函数后盘算所得的数值。。。。。
取对数函数的理由基于以下两点:
在电子商务以致互联网领域，，，，，，，，“长尾漫衍”非经常见。。。。。
互联网上从歌曲和软件的下载、网页的点击到网上店肆的销售，，，，，，，，都泛起长尾漫衍的特征。。。。。曲线头部位置较高，，，，，，，，随着序号的增大，，，，，，，，曲线枉然下降，，，，，，，，但在尾部位置曲线并没有迅速坠落到零，，，，，，，，而是极其缓慢地贴近于横轴。。。。。
以海内着名的电商平台“淘宝”为例，，，，，，，，通过“淘宝”PC端前台网页搜索“条记本电脑”要害词，，，，，，，，然后选择销量由高到低排列。。。。。
依次纪录了前100个搜索排序商品的月销量，，，，，，，，可以获得产品销量柱状图。。。。。
柱状图的横轴为差别的搜索排序，，，，，，，，纵轴为差别搜索排序商品的月销量，，，，，，，，该图像形状与“长尾漫衍”很是相似。。。。。
针对“长尾漫衍”，，，，，，，，对数函数可以有用地剖析该漫衍中差别序次商品对应销量的关系，，，，，，，，对数函数的仿真图像与“长尾漫衍”的图像也很是类似。。。。。
因此，，，，，，，，在亚马逊平台的商品排名数据剖析中，，，，，，，，选择对数函数对排名举行剖析是很是有用的数据处置惩罚要领。。。。。
对数函数除了可以应对“长尾漫衍”的问题外，，，，，，，，还可以对销量与排名的关系举行有用的展望。。。。。
在亚马逊平台，，，，，，，，卖家无法通过前台视察差别产品的现实销量(海内“淘宝”电商平台则可以直接看到差别商品的月销量数据 )，，，，，，，，因此怎样通过排名展望销量成为许多卖家最体贴的问题。。。。。研究效果发明，，，，，，，，“the relationship between log sales and log ranks is closeto linear”即“接纳了对数函数的销售数据与接纳了对数函数的排名数据之间的关系靠近线性”@。。。。。因此，，，，，，，，对亚马逊平台的排名数据举行对数函数的取值，，，，，，，，有助于运营者对产品的真实销量举行有用的展望。。。。。
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