背景：某国内新兴的造车品牌A前不久和国内某超高流量app做了品牌宣传活动，合作广告主找到了我们来帮忙做数据分析，查看品宣的效果。希望同时能给到A一些关于品牌宣传的意见和策略。
数据：a 从每日2.5亿用户搜索数据中提取出含有关键词的数据
b 将数据按品牌分类，提取用户imei，并收集这部分用户的n日历史搜索记录以查看用户的兴趣偏好。
报告主要包括搜索趋势、搜索份额、用户关注点、品牌认知图、用户兴趣图、用户地域分布图等。
搜索趋势、份额都是基础的数据处理过程。这里主要记录一些用户关注点、品牌认知图、用户地域分布等数据的整理过程。
*** 用户关注点 ***
用户关注点除了品牌A外，还包括其竞品品牌的。其过程是首先将用户搜索词按品牌分类好，然后在给每一个搜索词按其关注点进行分类，如价格、外观等。此次我们采用人工标注的方式，这是一个非常繁琐的过程。考虑到以后商业化之后，标注数据能够通过算法来完成（然而这个排期可能会很久。。。）
先初步分好类后，我们通过讨论定下来了一个分类的标准，后来商量决定这个数据因为是服务型的，所有尽量细致，给二级分类目录。
因为数据量差距悬殊，所以采用了百分比做纵坐标作为条形图：
像这样的：
*** 品牌认知图 ***
首先，我们做的这个数据是参考百度的品牌营销产品百度司南的，里面的品牌认知图我琢磨了很久，提出了方案：
a 制做以pv、价格为坐标轴的散点图，以pv量作为坐标轴
b 采用多维度评估，最后用品牌认知MDS图进行降维，将多维数据以二维的形式展现出来，便于观察分析对象之间的关系。
后来考虑到信息量有限、时间紧、任务重等（说白了就是不想弄啦～），我采用了方案a 说好的信息素养此时此刻意见消耗殆尽了 ，话说回来，这个简化版的方案A竟然也有点意思。能够基本从品牌成立时间、品牌份额大小和声量上将这几个品牌区分开来。
关于产品化的思考：
品牌认知图产品化的最好结果就是 用户输入n个品牌，系统能够输出一个MDS图。
那么MDS可以参考的维度有哪些呢？pv、信息容量、价格、时间、口碑等等吧
但是在仅仅有搜索数据的情况下，我们只有pv能去评估，所以要建立一个品牌的数据库，去存储以上数据，但是品牌数据库的构建要保证其能够全面覆盖且实时更新也是很不容易的呢 所以在产品化的过程中会遇到很多问题，而现在遇到的基本还没有解释，之后向小N姐姐请教后再说咯。
哈 先写到这里了，这一周主要做了这件事儿，所以趁热打铁弄出来。
其实很多时间浪费在了沟通需求和思考方案上，所以把这个过程摸清楚后，再来一遍应该会很快。（？？？我才不要再来一遍）
沟通需求：要及时跟进，了解情况，原始的数据要尽量的全面、可靠、完整、真实、无差错。
而经常会出现很多问题，他们不愿意做的情况，所以pm的策略一般是这样的：
如果数据需要1000个，就问他要2000个
