面试题：ElasticSearch中Term聚合在文本数据分析的应用场景

Question

请举例说明在哪些实际业务场景下，会使用ElasticSearch的Term聚合来进行文本数据分析，并且阐述为什么Term聚合适用于这些场景。

Answer 1

1. 电商商品分类统计场景

• 场景描述：在电商平台中，需要统计不同类别商品的数量。例如，统计服装类、电子产品类、食品类等各有多少商品。
• 适用原因：商品类别是明确的离散文本字段，Term聚合可以针对这个字段进行精确统计，直接按照商品类别进行分组并计算每个类别下商品的数量。它不会对类别文本进行分词处理，确保每个类别作为一个完整的、精确的单元进行聚合，能够准确反映每个类别商品的实际数量。

2. 博客文章标签统计场景

• 场景描述：对于一个博客平台，想了解每篇文章所使用标签的分布情况，比如统计带有“技术”“生活”“旅游”等标签的文章数量。
• 适用原因：标签本身就是一个个独立的文本标识，Term聚合能够将每个标签作为独立的项进行聚合。不会因为标签内的词有其他含义或分词规则影响聚合结果，能够直接准确地统计出每个标签在文章集合中出现的频次，从而了解不同主题标签的热门程度。

3. 用户来源渠道统计场景

• 场景描述：在网站或应用的用户行为分析中，要统计用户是从哪些渠道进入平台的，如“百度搜索”“微信分享”“应用商店推广”等渠道的用户数量。
• 适用原因：用户来源渠道是明确且固定的文本表述。Term聚合能直接按照渠道名称进行分组聚合，不改变渠道名称的原始文本形态，精准统计每个渠道带来的用户数量，以便分析不同渠道的引流效果。