普通用户缺乏对海外物品规划经验和知识，那么如何提供一种直观方案在海量物品当中，让普通用户找到自己需要的那个呢？
我觉得有两种方案，一种是根据关键词全文检索，另一种是根据分类逐层下钻。
如果已经明确知道这个物品的编号或者是特征，可以通过全文检索进行搜索。但是如果不是很清楚这个物品的特征，只是大概知道这个物品是什么样的分类，那么就要通过分类逐步缩小缩小范围。
我们就看一下如何通过缩小范围的物品。
首先用户需要知道物品所在的大概分类，如果不知道，只好从一级分类开始查找。如果一级二级三级分类比较多，客户可以通过查询来找到所属分类的关键字，例如查找【苹果】之后，发现属于电器下的手机。
在锁定了大概分类之后，最终可以在二级分类或者三级分类下获得一大堆数据。这些数据仍然是上千条，需要进一步分类。这里的分类就不是按照层级分类，而是按照不同的维度进行聚合。
例如先按照品牌聚合，再按照价格聚合，再按照发售年份组合。
按照品牌聚合就分为苹果，三星分，华为等等。
在选择了品牌之后，就开始下钻到下一层：价格
按照价格去核可以自动的分为不同的价格区间， 例如2万以上，1万到2万，1万以下。当然这个聚合有一种数字聚合可以自动根据不同区间的百分比主动计算出来。
在选择完了价格区间之后，可以进一步下钻到发售年份。例如2010年，2011年等。
当然根据数据聚合的分类，不一定是先品牌的价格再年份。下钻的纬度顺序可以调整，例如年份-价格-品牌。这种模式也算一种经典的数据分析，通过帮助可以自动组合，但是为了客户使用方便，可以事先固定好。
理论上讲通过这种层层下降可以最终找到是否存在你需要我的物品。
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