关键词采集软件实操过程中采集的数据源：采集

　　关键词采集软件实操过程中采集的数据源：采集

　　关键词采集词采集软件可以采集对应的词条，很多上网就是为了搜索自己想要的信息，获取这些信息就需要看是那些词，如果这些词你不懂的话，你就没法去取。一般来说，找相关词，可以使用词查询引擎，或者语言相关网站等等。用词去分析关键词主要是为了锁定关键词，然后抓取相关的词组进行统计和分析。以下是实操过程中采集的数据源：1.词采集工具，在百度系的产品里，也是站长工具，都是比较不错的2.词频工具，在googlecalendar工具里，可以用不同颜色的文字显示词频。

　　这个工具是为了指导ppt用的，利用颜色高度关联了ppt中的色彩，非常实用。3.词表构建工具，通过词频去构建词表，是一种抓取不同词组的方法。比如一个词条3个词都没有匹配你要找的词，那么就构建词表。这种方法用的比较少，看到需要找的关键词，先自己找，再查词表，通过词表来匹配需要找的关键词。4.关键词聚合工具，常用的是百度指数，百度新闻搜索榜单等工具。

　　关键词挖掘是用户数据挖掘的一个环节，特别是短文，如果用户没有搜索的习惯，就无法达到数据价值。挖掘的数据应该是同行业内，或者重要的业务领域内，公司重点盯着的市场热点数据，这种数据价值较大。短文，推广内容，都是需要这种精准数据来为主。海量数据来源一般是从数据挖掘领域开始积累的，这个行业相对竞争较为激烈，所以，能把数据挖掘做好，跟数据挖掘不在同一个层面上，要比数据挖掘困难许多，很多数据挖掘发展缓慢，那是这个行业能力的问题，和数据挖掘有关系的产品和服务，成熟度，也同样是数据挖掘领域相对比较差的一块。

　　根据不同类型的数据，进行分析是挖掘和挖掘的核心，如果是需要挖掘用户习惯，不如针对性挖掘，其实数据挖掘有的时候是在用户没有搜索习惯的情况下完成的，因为目标用户总是有搜索习惯的。数据挖掘的常用方法挖掘出来有价值的数据内容，并不能说明公司数据挖掘能力很强，很多公司已经开始意识到数据挖掘可以挖掘出来有价值的数据内容，通过简单的关联规则，多值规则，分类等方法都是在数据挖掘中常用的数据分析的方法。

　　1.因子分析，分析维度有要求：有编号、字段内容、字段格式2.统计算法：时间序列，可以通过二分类，区间，多维连续3.聚类分析，有：a/btest，聚类聚合，football/footballtest，强假定和弱假定4.深度学习，可以利用深度学习工具进行：神经网络、ann、决策树5.聚类分析和聚类回归分析的统计学理论推导基础是常见的统计数据方法，基础不牢，地动山摇。6.应用领域我们需要数据挖掘在哪些垂直领域还是提供很多。