淘宝上最神秘的东西就是一些季节性或者突发性的流行词，比如换季时保暖或者凉爽词语的流量突然猛涨，这些词语的价值不言而喻，谁能率先抢占这些流量，就在短时间内获得更多利益，所以一直以来也想去尝试通过机器把这些词语给搞出来。

  解决这个问题最常见的传说就是通过往年的流量数据挖掘去寻找、预测突发规律，这个方法一直没有人去做，原因也不言而喻——淘宝那么多的数据，那么多的关键词、类目组合，能存多久？从那么海量的数据里带有假设地再去观察，投入产出比是多少？不过简单的思路还是起码能有肯定的结果，将类目下的词group之后通过诸如小波变换处理后就能很简单去判断是否有流量突变，但除了这个以历史数据为依据的方法之外，是否还有一些其他的办法？

 我曾经在春天将末的时候因为项目需要调过一些top ROI的query数据，除了一些常见的家电，手机，3C之类的词外，令人惊讶的是有个‘草帽’这样的词被列在其中，这个商品明显是一个换季防晒的预兆，紫外线要降临了，一些聪明的女人们已经为半个月之后的出行做准备了，当然更多可爱的笨女人会一直等到某一天艳阳高照的时候才会醒悟，忙不迭地把购买草帽提高到最优先，当然，可爱的大多数醒悟的时刻，也就是流量增大的时候。而在流量起来之前，卖家往往都会比买家有更多的忧患意识，卖家数量的增长应该是基本稳定的，所以说，当卖家相对少的时候，而买家的意图明确的情况下，这些词的一些KPI上会有明显的特征：如较高的ROI，增加的卖家数量，等等。

这也提示了我们一点，能不能对流量变化大的词（除了运营推送的）做一些变动前的特征分析，然后通过对这些特征来判断之后这个词（或者类目）的流量变化趋势的判断？这个跟金融里面的trend 的定量分析有点类似，有些人能通过股价的一个小波动预见到之后的狂跌。