修改：符合度=全网成交指数*（性别占比+年龄区间占比+客户等级占比+消费等级占比）*客单价占比/竞争指数*1000（这个乘以1000是因为最终计算结果可能数值小，不方便查看）
计算出的数值根据大小排序就可得出这个关键词与我们产品的符合度，包括价格，人群，竞争的因素都包含在内。
其实这个方法还算比较麻烦，真正的高手可以做出来一个模板或者软件，你输入类目，客单价，客户数据，自动出来每一个关键词的符合结果，那样就很好了。
PS：补充一点：最后选出来的词都拿到淘宝框搜索一下，看看是不是同一类产品，不是一类的记得筛选掉，比如游戏椅和电脑椅，就是一个小类目下两种不同的产品。
这只是我的一个思路，欢迎大家留言交流。
补充：前天发帖之后，很多派友在看了之后提了很多有用的建议，在此表示感谢。
针对派友的问题和我总结出来的在此做一个补充：
1.关于收集数据，第一份数据中的转化率问题，第一个表格中的[全网商品数]，通过生意参谋收集的数据和通过搜索看到的结果有很大偏差，这个我正在找生意参谋的客服求证，目前还没得到答复，得到答复后会第一时间更新。更新（2015.5.26）经求证淘宝生意参谋小二得知，生意参谋与 淘宝搜索框统计方式不同原因如下，生意参谋反馈的是全网一共多少个商品在淘宝的数据库中，不会经过筛选。而搜索框会根据个性化和地域或者属性等因素筛选产品展现给搜索的人，所以展示的全网商品数不同。经多次搜索同一关键词（包括本省和外省IP），发现搜索时全网商品数有偏差但偏差不大，分别为19.13w 19.16w 19.18w等。所以，之后的全网商品数请以淘宝搜索框下方的结果为准。
2.关于第一份数据中的转化率问题，生意参谋无法收集到全网转化率，需要通过数据魔方或者直通车的流量解析查询到关键词的转化率。
3.有些派友的关键词搜索后无法看到关键词的价格分布情况，两种可能性：①换个电脑，换个浏览器试试；②有些关键词成交量过小，淘宝没有统计价格分布情况；
4.关于客户数据的算法一开始用的乘法，但是有派友指出有问题：举个例子：有1000人，其中男性600，女性400，已知其中30-40岁人群占比30%，问30-40岁男性有多少人？ 可能性是0-300人都有可能，因为这些维度数据之间的相对独立，所以没办法算出来确切的值。 所以我用这种乘法来算出来的结果是不对的。 问题就在于设置的条件是男性[且]30-40岁，在这种情况下，针对我们的产品我们只能用[或]来计算客户数据，男性[或者]30-40岁就是我们的客户，结合 到我的这个计算方法，那就是用[+]来代替乘法，虽然结果依然不理想，但是对整个数据的平衡比用乘法好了很多。PS:如果有大神能找出来更好的计算客户维度的来源和方法，恳请分享一下，先谢过。
5.所有的数据都是有生命周期的，有些行业变动比较快，统计7-15天的比较合适。有些行业比较稳定，统计1个月以上的数据更精准。这个要自己把握。
6.关于数据来源，有人说用后台的会员管理所查看的客户数据更精准，这个是可以的，可以提高我们最终结果的准确性，如果谁有更精准的数据来源，欢迎分享出来。
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