统计数据挖掘在 SEM 中是最此基础的专业技能，说得单纯点，统计数据挖掘是为的是辨认出难题，并为补救提供统计数据参考。
有实战经验的 SEMer 都晓得，平心而论统计数据则比不上无统计数据。统计数据就躺在这儿，关键性在预测以后，你以后要 有清晰的观念方式论：你为何要预测统计数据？你期望透过统计数据挖掘获得甚么？
我通常的预测统计数据方式论如下表所示：
确认预测的目地—>搜集统计数据—>重新整理统计数据—>预测统计数据—>获得许多预测的路子
第一集主要就撷取下统计数据挖掘的常见方式，主要就四种：
1、态势预测方式
2、占比预测方式
3、TOPN预测法/一九准则
4、四象限预测方式。
这也是从接手一个项目到具体的优化措施的统计数据挖掘方式论。老规矩，能用图片说明的就不用文字。
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态势预测法
态势预测法又叫比较预测方式，水平预测方式，主要就透过统计数据连续的相同指标或比率进行定基对比或环比对比，得出他们的变动方向，数额，幅度，来感知整体的态势。
这种方式粗略而单纯，体现的是一个行业的总体态势。
主要就有预测纬度：有时段态势、逐日态势、逐周态势、逐月态势、逐季节态势……这个预测法比较单纯，通常通过百度指数、百度统计就能掌握这些态势。重点是根据自己行业，针对不同时间的态势进行广告策略调整。
看几个图片带过：
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占比预测法
指相同事物进行归纳分成若干项目，计算各组成部分在总数中所占的占比，预测部分与总数比例关系的一种方法。
有利于帮助 SEMer 快速掌握企业的核心推广业务、主要就推广渠道、主要就推广地域等主要就贡献者。
从上图中可以看出来，这个账户消费最大的是通用词，其次是品牌词，各占 40%左右，而收益最大的是品牌词，占了总体收益的 89%，消费更多的通用词收益仅有 11%。那么此时应该着重推广哪类词，不言而喻。
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TOP N 预测法
TOP N 预测法指基于统计数据的前 N 名汇总，与其余汇总统计数据进行对比，从而获得最主要就的统计数据所占的比例和统计数据效果。
1）类似一九准则，找到消费/效果占比 80%的统计数据，有效帮助定位难题，不然过多的数据把难题复杂化 ；
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四象限预测法
四象限预测法：也叫矩阵预测方式，是指利用两个参照指标，把统计数据切割为四个小块，从而把杂乱无章的统计数据切割成四个部分，然后针对每一个小块的统计数据进行针对化的预测。
四象限在 SEM 优化中的具体应用：
以上是 SEM 统计数据挖掘的三种基本方式，掌握了这三种观念方式，再配以娴熟的 EXCEL 技巧，定会让你的SEM优化工作事半功倍。
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