关键词分析工具对于谷歌SEO来说必不可少，使用免费或商业关键词分析工具进行适当的关键字分析。关键词分析是非常耗时，花时间分析你的关键词，不要急于求成。 关键词分析实际上是分析搜索用户使用搜索引擎搜索什么关键词，发现搜索用户搜索关键词的频率。 关键词分析工具提高关键词挖掘工作效率必不可少 关键词分析工具：谷歌关键词规划师 谷歌关键词规划师调整之后要求运行一个广告系列才能够得到准确的搜索次数，但 Bing Keyword Reasearch Tool 商业版的关键词调查分析工具 Wordtracker Moz Keyword discovery Keywordspy Spyfu Semrush Seolytics Seomonitor 第三方免费的关键词调查分析工具 例如https://neilpatel.com/ubersuggest/是免费的关键词调查分析工具，关键字分析通常在最初的关键词大脑风暴阶段可能是有用的，所以我们要多维度去做关键词分析，充分利用搜索下拉推荐的关键词
'ignore') def getVideo(key): ''' 获取第一个视频连接地址 :param key: :return: ''' # 编译关键词 key = urllib.parse.quote(key) # 拼接关键词搜索接口url url = 'https://api.amemv.com/aweme/v1/general hot_index = index videoURL = getVideo(word) index += 1 print("排名：%d ,关键词 : %s ,热度值: %d ,视频下载地址: %s" % (hot_index, word, hot_value, videoURL)) except Exception as e:
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备注： 市场热度分级： 熊大（E）：苦寒之地、人际罕至 熊二（D）：有气无力，倒死不活 猴市（C）：上蹿下跳，摇摆不定 牛二（B）：草长鹰飞、欣欣向荣 牛大（A）：最后的狂欢 投资策略：熊大定投，牛大定抛 热度评级使用说明详见：区块链市场热度评级使用指南 核心指标 ---- 一、梗直场外指数 数据： 0.7%、0.7%、0.6%、0.9%、0.9%、0.9%、0.9%，未达标。 数据源：COINMARKETCAP 辅助指标 ---- FOI指数（场外热度指数）：0 、50、-114、-130、-170、-121、-123 BMLS指数（比特币多空指数）：348 、329 、302 场外热度指数一直是负数，这是有多冷？ 比特币价格持续上涨，其他代币持续下跌，导致比特币市值占比持续上涨，一家独大。根据COINMARKETCAP数据，BTC市值占比为69.35%，即将突破70%。 17.8% 账户数：本期136.0万，上期134.8万 生态代币： 本期4402，上期4379 DAPP: 本期600，上期598（DAPPREVIEW） WEISS评级：本周C+，上周C+ 最新动态及分析
备注： 市场热度分级： 熊大（E）：苦寒之地、人际罕至 熊二（D）：有气无力，倒死不活 猴市（C）：上蹿下跳，摇摆不定 牛二（B）：草长鹰飞、欣欣向荣 牛大（A）：最后的狂欢 投资策略：熊大定投，牛大定抛 热度评级使用说明详见：区块链市场热度评级使用指南 核心指标 ---- 一、梗直场外指数 数据： 1.9%、2.8%、1.5%、2.3%、1.5%、1.3%、0.9%，未达标。 辅助指标 ---- FOI指数（场外热度指数）：173 、224 、178 、180 、132 、130 、92 BMLS指数（B-T-C多空指数）：325 、364 、414 、410 、473 、360 账户数：本期132.5万，上期131万 生态代币： 本期4327，上期4286 DAPP: 本期615，上期600（DAPPTOTAL） WEISS评级：本周B-(7月21日)，上周B- 最新动态及分析
距漏洞公布到现在(3.6-3.15)已经一周多了，于是借此机会分析下S2-045在社交媒介Twitter和新浪微博上的热度分布情况。 数据获取 既然要分析Twitter和新浪微博上S2-045漏洞的热度分布情况，那么就需要获取Twiiter和新浪微博上的数据，用数据说话。 于是就使用“selenium+phantomjs”去爬取数据，通过Twitter和新浪微博web页面的搜索接口，分别搜索关键词“s2-045”和“CVE-2017-5638”，然后将搜索结果去重并整理， 热度分析 统计每天S2-045漏洞在Twitter和新浪微博上出现的次数，得到下面的表格，Twitter中共出现 73 次，新浪微博中共出现 45 次。 ，比较了Twitter和微博上数据分布趋势的异同，并分析了这些差异背后可能的原因，当然，分析还存在一些方面的不足，例如数据内容没做漏洞报道和攻击报道的区分，分析粒度还不够细腻等等。
Wordtracker关键词搜索工具分享 打开网站，大家可以看到这个界面，直接在搜索框输入产品关键词，可以看到一些关键词，但是关键词的数量并不多。 Public 网址：http://answerthepublic.com/ 点评：我非常喜欢的一款工具，它会按照5W+1H分析法，给出一组组关键词帮助我找到用户感兴趣的产品方向，根据这些方向我可以进一步规划自己的主题思路 5SEMRush 网址：https://www.semrush.com/ 点评：这个网站工具功能相当强大，还可以用于对手调查分析，市场调查分析等。 10Market Samurai 点评：这个工具网站主要可作用于市场调查分析。 11Google Trends 网址：https://trends.google.com/trends/ 点评：这个工具是完全免费的，能通过地图看到各个国家针对产品的搜索热度，所以可以帮助我们做市场定位和分析
对于seoer而言，关键词的重要性毋庸置疑，关于关键词的挖掘有很多种方法，借助平台工具是必需的，而想要批量获取关键词数据，你需要更好的方法！ 比如py大法好！ 站长工具无疑是老牌的seo工具平台，虽然广为人吐槽，但它重要性和功能应该没有人质疑吧！ 目标网址： http://stool.chinaz.com/baidu/words.aspx ? 几个关键点： 1.考虑到某些关键词可能在站长工具里查询不到相关关键词，所以这里首先做了下过滤！ 第三步：等待，完成 附完整源码： #站长工具关键词挖掘 # -*- coding=utf-8 -*- #by 微信：huguo00289 import requests from lxml import ) print('站长工具关键词挖掘采集工具-by huguo002\n') print('默认开启批量采集模式，需满足两个条件：') print('1.运行目录存在 search_keyword.txt
下面我们就讲一下如果利用Google关键词指数查询工具建立我们自己产品的关键词库。 第一、找出我们产品的主要叫法 以酒瓶为例，我们是做玻璃酒瓶的。 第二、拓展关键词 然后把我们找到的关键词放到Google Adwords关键词工具（可以用kwfinder代替或者https://neilpatel.com/ubersuggest/）中将相关词全部拓展出来 ，我们一个词一个词放进去下载关键词表，得到4个关键词表。 第三、继续拓展相关词 使用Lsigraph把我们第二步筛选出来的关键词，一个一个放入Lsigraph继续拓展关键词，将拓展出来的关键词挑选出来，放入kwfinder得到数据。 然后利用SEMRUSH导出竞争对手关键词。 第五、 把整理出来的关键词合并为一个表格，按关键词、搜索量、CPC价格、搜索目的询价几率、SEO竞争、长尾词整理分类。
别着急，前辈我已经为大家整理出了一份最详细的高校与专业数据分析报告，建议家长和考生们，直接转发收藏。 ---- 绘图工具：python--plotly 数据来源：中国教育在线数据爬取 01 高校数量与地理分布 根据教育部公布最新2020年全国高校名单可知，2020全国共有3005所高等学校，普通高等学校 ☆专业热度与人气 薪资水平代表的是专业选择的一部分考量。每个人的考虑角度不同，因此对于各专业的青睐度也不一样，所以我们还格外分析了各专业的热度和人气。 ★计算机专业与女生报考热度 计算机专业是一直以来的热门，我们来看看女生对其态度是怎么样的吧。 虽然有较多信息缺失，但不影响分析。 计算机类各专业中，虽然女生比例差异不大，还算均衡。 ▲高校信息网页分析 ☆专业信息爬取 ? ▲专业信息网页分析 ☆爬虫主要代码 高校和专业信息爬取代码一样，除了请求地址和每页信息条数不同外，其他均一样，下面展示。
提取出来的关键词，可用来作为文本分类，或者概括文本的中心思想。 TextRank通过不断地迭代来提取关键词，每一轮迭代，算法给图中的顶点打分。 源码实现 2.1 关键词提取流程 给定若干个句子，提取关键词。 程序 图2.png 索引9处：'程序员'的邻接点有： 开发、维护、专业、人员、分为、程序、设计、人员 图3.png 索引26处，'程序员'的邻接点有： 中国、软件、从业人员、分为、高级、程序员、系统分析员 、项目经理 图4.png 索引28处，'程序员'的邻接点有： 从业人员、分为、程序员、高级、系统分析员、项目经理、四大 结合这四处窗口中的所有的词，得到'程序员'的邻接点如下： 图5.png 因此， sigMoid(entry.getValue().size()));//无向图的每个顶点 得分值 初始化 } score.get(element)相当于公式中的WS(Vj)WS(Vj) 最后来分析一个
前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。 现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。 我常用的数据网站有以下这些： 搜索指数类 百度指数：百度搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。 百度指数规则，是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。 微信指数：微信生态的大数据，反映关键词热度，和百度指数类似。 在计算关键词指数的过程中，微信指数主要关注： 关键词相关内容的受欢迎程度。 关键词在相关内容中的重要程度。 Google Trends：和百度指数类似的产品，基于google生态汇总的大数据。 Wind：国内比较早的金融数据服务商，数据种类最齐全，而且有各种金融分析工具，也支持Python、R等量化分析。但Wind很贵，个人很难承担的起。
TEKsystems公司全球分析师关系负责人Karsten Scherer表示，即使是那些能够负担得起相关人员支出的企业，亦很信找到经验丰富的理想安全人选，特别是那些具备认证信息系统安全专家(简称CISSP 数据挖掘/分析 26%的受访者表示他们有计划在未来12个月内雇用此类人才。 作为北卡罗莱纳州医疗卫生系统Mission Health项目的数据分析经理，Arun Murugesan管理下的团队已经在过去几年中由2名成员扩张至35人。 医疗卫生企业已经将大量资金投入到商务智能与分析技能领域，但保险与金融服务行业、零售厂商以及其它行业也在积极物色此类专业人才。 商务智能、分析类职位的有力候选者通常需要具备数学、工程技术以及统计学专业背景，Reed表示。他们需要了解如何利用特定商务智能工具并熟悉SQL等数据相关编程语言。
作为内容生产、传播、营销、舆情监控的重要工具，头条指数致力于用数据服务个人和机构，提供丰富及时的数据维度。 支持关键词对比，简单的热门关键词推荐。提供热点事件查询和各行业的数据报告。 简介：360趋势是以360产品海量用户数据为基础的大数据展示平台，可通过搜索关键词，快速获取热度趋势、理解用户真实需求、了解关键字搜索的人群属性。 简介：搜狗指数平台是以搜狗搜索海量网民行为数据为基础的数据分析统计平台，在这里您可以查看全网热门事件、品牌、人物等查询词的搜索热度变化趋势，掌握网民需求变化。 类似于百度指数，搜狗指数的特色就是除了关键词搜索热度外，还有关键词的微信热度。 链接：http://index.sogou.com 阿里指数： ? 简介：爱奇艺内容热度，基于海量用户观看、互动、分享行为等数据，综合评估用户的反馈情况，充分展示内容的热度变化，分地域市场表现尽在掌控。 特色：主要针对视频资源进行搜索和分析。
百度下拉框关键词的意义： 可以作为长尾词使用，作为标题使用，毕竟是用户搜索时候可以触发关键词搜索选择。 不少人将下拉词直接进行引流，比如曝光品牌，引导到指定的页面，你可以进行搜集分析竞争对手的相关操作，或者自己去曝光自己的品牌，见仁见智吧！ 网络上留存有不少下拉词的采集工具和源码，这里，本渣渣早就已经整理过了，这里再次分享一下吧，昨晚有老哥问起，其实来来去去都是这些东西，没啥特别的吧！ 版本一： 直接网页抓包实现下拉词的采集 ? 为了方便各位老哥使用和玩耍，本渣渣特意给各位老哥打包了一下low版exe工具，以便各位大佬哥使用！ 工具免费使用，为防止滥用及盗卖，需授权激活方可使用。 注册激活码可直接联系 本渣渣 微信 获取！
jieba除了上一篇介绍的基本功能--分词之外，还可以进行关键词提取以及词性标注。 使用： importjieba # 导入 jieba importjieba.analyse as anls #关键词提取 importjieba.posseg as pseg #词性标注 其中， ，withWeight是否输出每个关键词的权重。 输入语句“jieba除了最重要的功能--分词之外，还可以进行关键词提取以及词性标注”： TF-IDF输出的关键词: 词性 0.91 jieba0.85 -- 0.85 分词 0.84 标注 0.66 关键词 关键词 0.99 功能 0.90 分词 0.90 进行 0.76 标注 0.75 相对而言，TextRank输出的关键词更规整一些。
(2) 系统设计自然语言处理的相关技术，主要是中文分词、中文情感分析。 2.1.4 详细设计方法和工具 流程图工具：Processon 3. 事件文章热度排名 E. 事件文章地域分布 F. 事件文章时间线 c) 舆情事件评论分析 A. 评论关键词分析 B. 事件评论者分析 C. 事件文章关键词分析模块 模块描述：事件关键词分析模块处理的是事件所有文章分词后的词频统计结果，统计出事件的关键词存入ClickHouse。 事件评论关键词分析模块 模块描述：事件关键词分析模块处理的是事件所有评论分词后的词频统计结果，统计出事件评论的关键词存入ClickHouse。 事件热度与事件热度增长率表 事件热度增长率横向柱状图 舆情事件分析页 舆情事件总览页 事件关键词词云图 事件走势(信息量走势、关注度走势)折线图 事件核心传播人饼图 事件文章分析页 事件文章点赞
公众号后台回复“图书“，了解更多号主新书内容 作者：森煦 来源：Python大数据分析 前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。 我常用的数据网站有以下这些： 搜索指数类 百度指数：百度搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。 百度指数规则，是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。 微信指数：微信生态的大数据，反映关键词热度，和百度指数类似。 在计算关键词指数的过程中，微信指数主要关注： 关键词相关内容的受欢迎程度。 关键词在相关内容中的重要程度。 Google Trends：和百度指数类似的产品，基于google生态汇总的大数据。 Wind：国内比较早的金融数据服务商，数据种类最齐全，而且有各种金融分析工具，也支持Python、R等量化分析。但Wind很贵，个人很难承担的起。
因为用样例数据，虽然可以做出分析结果图，却是这个样子的： ? 图里面只有关键词，没有任何关键词之间的连接。这叫什么共现分析？！ 有读者很沮丧地把这幅图发给了我。 我们当然不能一条条手动查找关键词并添加前缀，那样效率太低。我们要用工具来自动化解决这个问题。 好消息是，工具我已经帮你编写好了。 下面我详细告诉你，该怎么使用。 工具 我帮你编写的工具，是个Python脚本。 我们需要安装Python运行环境Anaconda，来使用这个脚本。 请到这个网址 下载最新版的Anaconda。下拉页面，找到下载位置。 好了，到这里为止，你已经了解如何利用咱们编写的工具，对Endnote导出的中文文献做关键词处理，在VOSviewer中正确分析关键词共现了。 目标达成。 讨论 用本文的方法，你做出了正确的CNKI文献关键词共现分析了吗？在此之前，你是如何处理关键词共现分析的？有没有什么更加简便高效的方法？欢迎留言，把你的经验和思考分享给大家，我们一起交流讨论。
美国媒体Quartz替我们观察了一下，今年热门的编程工具有哪些。 ? 排名依据是Stack Overflow的问题数据。今年，平均每天有超过6,000条新问题发布。 Vue.js是一种让网页跑得更快的工具，方法是只重新加载页面上的部分内容：为了页面能够响应，这些部分需要刷新。 ? 这两种工具的热度增长，可能主要是因为有许多公司越来越需要快速且灵活的网页，特别是电商： 他们不想因为网站反应慢而损失用户。 数据科学是热门 榜单上的第三和第四，是DataFrame和Pandas。 这两个是处理数据用的编程工具。 ? 另外，数据科学家最喜欢的语言Python，以及机器学习框架TensorFlow，分别排在第10和第11，稳步增长。 所以，这类工具的存在一度非常重要。 可现在，就算显示尺寸不同、浏览器不同，网页也都可以正常显示了。这样，像Bootstrap这样的工具就没有那么重要的作用了。 — 完 —
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