问题二：如何获取百度指数数据 百度指数是以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的免费海量数据分析服务，让您以图形的方式掌握第一手的搜索词趋势信息。

百度统计已经集成了百度指数，请点击搜索词（分搜索引擎）报告搜索词右侧的图标，再点击“百度指数”，如图所示。

注意：如果搜索词的搜索量较小，可能查看不到百度指数数据。此时点击进入百度指数，系统会提示“抱歉，没有找到与“搜索词”相关的指数信息”。

问题三：我在百度指数上搜索关键词之后，想下载有关的日搜索数据。愿意付费，请问应该如何操作？ 可以，您可以下载任何一种所能查看的报告。同时，为便于您的分析，百度统计还提供下载多种格式的报告，包括PDF、CSV、HTML和TXT。

PDF格式图文并茂，支持较大数据量，阅读时需要PDF相应软件；

CSV格式不含图片，支持较大量数据，便于后期数据处理；

HTML格式图文并茂，支持数据量较少，体积小便于下载阅读；

TXT格式不含任何图表格式，支持最大量数据。

更多问题，请到推广客户端帮助频道查询：yingxiao.baidu/support/editor/index

了解更多百度推广信息，请查看：e.baidu/

问题四：如何爬取百度指数的数据 index.baidu 百度指数数据分析，可以抓取自己想要的数据。

问题五：如何爬取百度指数的数据 index.baidu 百度指数数据分析，可以抓取自己想要的数据。

问题六：百度指数给的数据准确吗？ 小于100的数值是准确数，指数的的小是由多方面的因素决定的，指数并不能完全代表搜索数和点击数。

问题七：如何使用爬虫抓取百度指数里的搜索指数 用前嗅的ForeSpider数据采集软件，可以采集。ForeSpider爬虫支持搜索栏的检索采集，准备好要采集的关键词，配置相关的步骤，就可以采集了。

介绍一下ForeSpider爬虫软件的特性。

软件几乎可以采集互联网上所有公开的数据，通过可视化的操作流程，从建表、过滤、采集到入库一步到位。支持正则表达式操作，更有强大的面向对象的脚本语言系统。

台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

l 软件特点

一．通用性：可以抓取互联网上几乎100 %的数据

1.支持数据挖掘功能，挖掘全网数据。

2.支持用户登录。

3.支持Cookie技术。

4.支持验证码识别。

5.支持HTTPS安全协议。

6.支持OAuth认证。

7.支持POST请求。

8.支持搜索栏的关键词搜索采集。

9.支持JS动态生成页面采集。

10.支持IP代理采集。

11.支持图片采集。

12.支持本地目录采集。

13.内置面向对象的脚本语言系统，配置脚本可以采集几乎100%的互联网信息。

二．高质量数据：采集+挖掘+清洗+排重一步到位

1.独立知识产权JS引擎，精准采集。

2.集成数据挖掘功能，可以精确挖掘全网关键词信息。

3.内部集成数据库，数据直接采集入库，入库前自动进行两次数据排重。

4.内部创建数据表结构，抓取数据后直接存入数据库相应字段。

5.根据dom结构自动过滤无关信息。

6.通过模板配置链接抽取和数据抽取，目标网站的所有可见内容均可采集，智能过滤无关信息。

7.采集前数据可预览采集，随时调整模板配置，提升数据精度和质量。

8.字段的数据支持多种处理方式。

9.支持正则表达式，精准处理数据。

10.支持脚本配置，精确处理字段的数据。

三．高性能：千万级的采集速度

1.C++编写的爬虫，具备绝佳采集性能。

2.支持多线程采集。

3.台式机单机采集能力可达4000-8000万，日采集能力超过500万。

4.服务器单机集群环境的采集能力可达8亿-16亿，日采集能力超过4000万。

5.并行情况下可支撑百亿以上规模数据链接，堪与百度等搜索引擎系统媲美。

6.软件性能稳健，稳定性好。

四．简易高效：节约70%的配置时间

1.完全可视化的配置界面，操作流程顺畅简易。

2.基本不需要计算机基础，代码薄弱人员也可快速上手，降低操作门槛，节省企业爬虫工程师成本。

3.过滤采集入库一步到位，集成表结构配置、链接过滤、字段取值、采集预览、数据入库。

4.数据智能排重。

5.内置浏览器，字段取值直接在浏览器上可视化定位。

五． 数据管理：多次排重

1. 内置数据库，数据采集完毕直接存储入库。

2. 在软件内部创建数据表和数据字段，直接关联数据库。

3. 采集数据时配置数据模板，网页数据直接存入对应数据表的相应字段。

4. 正式采集之前预览采集结果，有问题及时修正配置。

5. 数据表可导出为csv格式，在Excel工作表中浏览。

6. 数据可智能排除，二次清洗过滤。

六． 智能：智能模拟用户和浏览器行为

1.智能模拟浏览器和用户行为，突破反爬虫限制。

2.自动抓取网页的各类参数和下载过程的各类参数。

3.支持动态IP代理加速，智能过滤无效IP代理，提升代理的利用效率和采集质量。

4.支持动态调整数据抓取策略，多种策略让您的数据无需重采，不再担心漏采，数据采集更智能。

5.自动定时采集。

6.设置采集任务条数，自......>>

问题八：百度指数怎么输入关键字结果都是无相关数据 百度指数搜索没有结果和相关指数，并不是代表这个词没有用户搜索，只是一些冷门词或者太长的长尾词，而长尾词搜索的都是比较精准的词，促进转化。还是要看某一个词的搜索结果。

问题九：怎样用百度指数查数据？ 百度指数能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词，帮助用户优化数字营销活动方案。

目前百度指数的主要功能模块有：基于单个词的趋势研究、需求图谱、舆情管家、人群画像；基于行业的整体趋势、地域分布、人群属性、搜索时间特征。

目录

1百度指数简介

2百度指数的特色功能

? 趋势研究――独家引入无线数据

? 需求图谱――直接表达网民需求

? 舆情管家――媒体资源一网打尽

? 人群画像――立体展现

3如何使用百度指数

4相关名词解释

5百度指数大事记

1百度指数简介

编福

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。百度指数能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词，帮助用户优化数字营销活动方案。

百度指数的理想是“让每个人都成为数据科学家”。对个人而言，大到置业时机、报考学校、入职企业发展趋势，小到约会、旅游目的地选择，百度指数可以助其实现“智赢人生”；对于企业而言，竞品追踪、受众分析、传播效果，均以科学图标全景呈现，“智胜市场”变得轻松简单。大数据驱动每个人的发展，而百度倡导数据决策的生活方式，正是为了让更多人意识到数据的价值。

2百度指数的特色功能

编辑

趋势研究――独家引入无线数据

PC趋势积累了2006年6月至今的数据，移动趋势展现了从2011年1月至今的数据。

用户不仅可以可以查看最近7天、最近30天的单日指数，还可以自定义时间查询。

需求图谱――直接表达网民需求

每一个用户在百度的检索行为都是主动意愿的展示，每一次的检索行为都可能成为该消费者消费意愿的表达，百度指数的需求图谱基于语义挖掘技术，向用户呈现关键词隐藏的关注焦点、消费欲望。

举一个例子，如果你搜索的是一个品牌名（例如京东），“需求分布”工具能显示用户对该网站的形象认知形象分布，了解用户经常把哪些词语与该品牌联系起来，对产品分析与营销具有较大帮助，而不仅仅是当年的那个SEO工具。

问题十：百度指数工具能查出什么数据来？？ 能查出关键词是否有指数，一般指数高了就代表搜索量大，但是指数低了也并不代表搜索量小

        排版工作可能会有些繁琐，但是排版工作非常重要。如果这没有做好，即使有优秀的内容发也很可能被刷掉。所以希望大家注意细节，多点耐心。

        作品对字数有一定的要求，大概不超过2.5w字。但这一部分有时会有变动。如我第一次参加时，校赛的2.5w突然变成了省赛的1.5w。但是个人认为不必太被字数所限制，但是一定要尽力精简语言与段落。

      在完成作品的过程中，多主动和老师沟通吧。老师可能不会主动来找你，但是学生多主动，多问的话也是可以得到很好的帮助的。

        这是很有趣的一个部分，但是也非常头疼。一般来说，数据分析方法与你的问卷设置以及目的都是吻合的，就是说根据你的目的和分析方法去设置你问卷的形式。有以下几点需要注意。

        高级的统计方法总是让人感觉非常炫酷的，但是高级的方法不一定会适合你的数据，也不一定就能得到好的结果。就像经济学中的供求模型，简单的模型却解释了十分复杂的问题。用最简单的模型得到最真实深刻的结论才应该是我们追求的。Anyway，适合的才是最好的。

      更精细准确的人群分类愈来愈成为分析的重心，在优秀作品中这成为了常态。因此我们应用聚类，PCA等方法试图将人群分类。这里想说的是如果细分是大家的目的的话，应该对问卷的形式设计进行考量，比如分类题向定量题的转变啥的。当然，分类题也是可以进行聚类的，但是相对定量题还是比较复杂一些。

        即使考虑到上述问题，有时问卷的结果可能还是不尽人意。我们这次分析用因子分析合并卡方检验对人群进行分类并画像，尽管人群之间行为差异还是比较明显，但是基本特征却几乎没有差异。这样的结果使得实际市场中细分的难度并没有得到改善，精准营销依然大受阻碍。导致我们的分析成为了真正的“纸上谈兵”。针对这种情况，大家还是在问卷的设置上多下功夫吧。

      越来越多的作品利用大数据与网络爬虫对作品进行补充。我对这方面并不是太熟悉，但还是把我不太成熟地想法与大家分享。

a.搜索网页及网站信息

        经过尝试，这一部分工作还是有些用的。当时我们为了爬取淘宝的信息，便对这方面进行了了解。主要来说就是两种方法：一种是利用Python，这需要一些技术。经过了解，这部分的学习也不是很难，但问题在于淘宝有比较严格反扒机制，所以我们需要做后续的工作，否则我们得到数据的稳定性会较差。考虑到这些因素以及自身能力限制，我们放弃了这种方法。另一种是利用相关网站进行搜索。这种方法对你爬取的内容有一定的限制，但是容易上手，感觉也还可以接受吧。具体的有店透视（插件）以及八爪鱼（软件）可以使用。更多的大家可以上知乎啥的搜一搜。

b.情感与文本分析

      这一部分大家可以利用各大指数如百度指数，微博指数等进行分析。具体的分析工具大家可以自行查询。可以使用“ 大数据导航 ”网站进行搜索。

        数据分析其实是个比较严谨的过程，数据分析中的逻辑是一种美感。但是在分析过程中希望大家多思考，不要太死板的套用模板啥的。比如尝试着对数据进行变形啥的以提升与数据方法的匹配度。当然，变形这一部分应用的不是很多，只是举个例子。

        我影响比较深刻的是关于ROC曲线。我们通常认为ROC曲线下面积越大越好，即预测的准确度越高。但面对实际问题，我们对于真阳性与真阴性的期望程度有时是不一样的。因此在ROC曲线下面积可能不是非常令人满意的时候，可以多联系实际问题进行思考与解释。遇到问题也可以查查文献啥的。

        本来想像之前做一个流程图，但是有点懒得弄了。这次实际应用到了PLS-PM模型、逻辑回归、因子分析（人群画像）这些方法，顺便也了解了一些结构方程模型（这个应用率很高）。针对数据分析，参考的数目是《R语言多元统计与建模》，个人感觉用来快速查找一些统计方法还是非常不错的。

        差不多到这里结束了，具体分析方法没时间写了。Anyway，有机会一起交流好了。