亚马逊商品问题词频剖析
在亚马逊商品画像领域，，，， ，，除了可以对review、价钱、排名做漫衍剖析外，，，， ，，还可以针对商品listing问题举行词频剖析。。。。。。。
词频剖析是什么呢?词频剖析(Word Frequency Analysis)是对文本数据中主要词汇泛起的次数举行统计与剖析，，，， ，，是文本挖掘的主要手段。。。。。。。其基来源理是通过词泛起频次几多的转变，，，， ，，来确定热门及其转变趋势。。。。。。。
在亚马逊平台，，，， ，，词频剖析的工具可以是review文本商品问题、listing五点形貌、A+图文内容等文本内容，，，， ，，其中商品问题的词频剖析在商品画像领域意义重大。。。。。。。
在“商品画像”的Excel文件中，，，， ，，商品问题列为差别搜索排序商品的问题文本。。。。。。。
为了利便举行自界说的词频剖析，，，， ，，将“商品画像”Excel文件中19 152个listing抓取效果拆分成192个单独的Excel表格生涯在名为“Frequencies ofKeywords”的文件夹中。。。。。。。
文件夹中差别表格文件纪录了差别排序总数的词频剖析效果，，，， ，，例如“Frequencies OfKeywords 100”体现搜索排序前100个商品listing的问题词频剖析效果;“FrequenciesOf Keywords 200”体现搜索排序前200个商品listing的问题词频剖析效果“Frequencies Of Keywords 1000”体现搜索排序前1000个商品listing的问题词频剖析效果;“Frequencies Of Keywords 19 152”体现搜索排序前19152个商品(所有商品)listing的问题词频剖析效果。。。。。。。
凭证运营履历，，，， ，，差别搜索排序总数的商品问题词频剖析效果一定各不相同，，，， ，，因此以搜索排序前100，，，， ，，以及搜索排序前19152(所有商品)的商品词频剖析效果举行静态比照剖析。。。。。。。
翻开“Frequencies Of Keywords100”Excel表，，，， ，，就可以看到搜索排序前100的商品词频剖析效果。。。。。。。
关于其他词汇的较量剖析，，，， ，，仅仅只依赖两次静态词频剖析的效果是不敷的，，，， ，，因此需要对多个搜索排序的词频剖析效果举行比照才可以获得结论。。。。。。。为此，，，， ，，笔者使用 Python制作了正序和倒序两个动态词频剖析排列图视频给各人作为参考，，，， ，，视频名称划分为“正序动态排序图”与“倒序动态排列图”。。。。。。。
“正序动态排列图”展现了搜索排序从小到大(从100到19 152)时，，，， ，，差别问题单词泛起频率的转变。。。。。。。一样平常而言，，，， ，，在TOP 20词汇中新泛起的词汇/排序快速上升的词汇有两种寄义:一种是中长尾卖家倾向于使用这类词汇;另一种是新上架的商品普遍具有该词汇代表的卖点。。。。。。。因此，，，， ，，运营者可以凭证“正序动态排列图”视频来判断中长尾卖家与头部卖家运营习惯上的差别，，，， ，，同时可以凭证差别卖点词汇的排序转变判断类目市场未来转变趋势。。。。。。。
“倒序动态排列图”展现了搜索排序从大到小(从19 152到100)时，，，， ，，差别问题单词泛起频率的转变。。。。。。。“倒序动态排列图”中词汇的转变趋势代表了热卖商品问题文本的漫衍纪律，，，， ，，若是运营者想要学习头部卖家编辑listing问题的技巧，，，， ，，可以通过视察差别词汇随搜索排序的转变优化自身的商品问题。。。。。。。
除了以上词频剖析的要领以外，，，， ，，运营者还可以使用“词云图”举行静态剖析。。。。。。。“词云”由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登于2006年最先使用。。。。。。。“词云”就是通过形成“要害词云层”或“要害词渲染”，，，， ，，对网络文本中泛起频率较高的“要害词”的视觉上的突出。。。。。。。
若是团结“商品画像”Excel文件中所有商品问题的文本天生“词云图”，，，， ，，获得“词云图”。。。。。。。
“词云图”中越突出(字号越大)的单词，，，， ，，其泛起频率就越高，，，， ，，例如women’s、dress、sleeve、long、party、sleeveless等词就是高频率词，，，， ，，这与上述的词频剖析效果一致。。。。。。。因此，，，， ，，“词云图”属于词频剖析一种视觉上的展现方法，，，， ，，其剖析效果与其他词频剖析的效果并无差别。。。。。。。
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