前言
國外習慣用 Google 進行搜索，可以毫不誇張的說 Google 已經徹底地融入了日常生活。如今人們一有什麼問題都習慣谷歌一下，敲敲鍵盤，你就能找到想要的答案。
與此同時，你的 Google 搜索記錄也反映了某段時間你的心態，好奇心，追求甚至是擔憂。如果你已註冊了 Google 帳戶（通常是 Gmail ），根據你對隱私項的設置， Google 能夠記錄並提供你的搜索歷史。下面我將告訴大家如何獲取和分析你的 Google 搜索記錄，以及進行數據可視化。
1. 下載數據
首先進入：https://takeout.google.com/settings/takeout，在這裡你可以找到各種個人數據集，包括你的 GChat 對話和電子郵件。 取消全選（“全不選”），然後選擇“搜索”並點擊“下一步”。在下一頁，選擇文件類型（.tgz ）和傳遞方式。 （我選擇通過郵件發送的下載鏈接）。打開該電子郵件後，點擊，下載存檔並解壓縮，你將得到文件夾“ Takeout ”和“ Searches ”中的一些文件。
2. 準備數據
數據是 JSON 格式，這種格式比較規整，可以通過通過 Python 變成向量：
import json
3. 分析數據
我們可以看到截止到 2014 年秋季的 886 天內，我總共進行了近 64,000 次 Google 搜索，每天超過 70 次。 我每天在工作時都使用個人筆記本電腦，這能夠解釋這一巨大的搜索數量，同時也說明我並沒有誇大 Google 搜索的普遍性！
數據中有很多值得挖掘的模式。比如每小時搜索數據：
hours = [datetime.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').hour for i in dates]
每小時圖反映了我的作息規律：當我沒有使用 Google 時，很可能我在睡覺。在到達工作地點之後，我開始各種搜索，在下午 3 點左右達到高峰值。晚餐後經過簡短的休息，我再次開始搜索，在 10 點左右達到又一個高峰，一直持續到過了凌晨才結束。（我是一隻夜貓子）。
我都在 Google 搜索些什麼呢？可以對詞頻進行分析排序：
combo = ' '.join(searches)
英文中常常使用的 “the”“of” 可以忽略不計，在列表中仍然可以看到過去幾年中我的心路歷程。我經常寫博客，而且會避免過度使用同一個詞，因此會常常搜索同義詞。 我住在紐約（“nyc”），常常去健身房（“nysc”）。 我是一個有追求的數據科學家（“data”，“python”，“r”）。 我是典型的美國人（“baseball”，“States”），同時也很關心時事（“trump”）。
當然，時間段對搜索詞有很大的影響。人們不會因為相同的原因每天都搜索同一件事，同時也不會每天想同樣的事。因此，分析隨著時間推移一些特定的詞的變化很有意義。這能夠讓我們瞭解興趣和關注點是如何隨著時間的推移而變化的：
d = {"search": searches,
雖然你我素未謀面，但是你完全可以通過這個圖來了解我是誰，以及在某段時間內我在想些什麼。 畢業後，直到 2015 年夏天我都在 IBM （紅色）工作。有好幾個月，我一直特別關注金州勇士隊創紀錄的賽季（綠色）。 在 2016 年春天，我決定學習 Python （淺藍色）。接近總統選舉時，我非常關注特朗普（深藍色），其中中斷了一段時間，直到他的就職典禮又開設重新關注。
結語
讀完從這篇文章，會讓你感受到 Google 無所不知的強大性。這些反映在從地圖到 GChat 對話以及個人日曆等數據。個人的電子足跡涵蓋了多少訊息，以及誰有權獲得這些數據，這都值得我們深思。
但可以肯定的是，你有權查看你的搜索記錄，並且瞭解當中的意義。我們都漸漸失去了在睡前回顧一天做了些什麼的習慣，在某種程度上 Google 充當了類似日記的功能，而且反映的內容更真實。
在這裡鼓勵你試著下載自己的數據，嘗試分析。完整的代碼鏈接如下。如果你習慣用的是某度搜索的話，那怪我咯~
End.
本文轉載來源：CDA數據分析師