多种关键词热度分析方法

关键词分析在SEO中的地位是举足轻重的，其中关键词的竞争强度分析也尤为重要。关键词竞争强度，通俗来讲，也就是这个词竞争大不大，好不好做上去？可能这些大家都知道，之所以列出来，只是为了让不知道的朋友了解，让知道的朋友更加认识到关键词竞争度分析的重要性。

知己知彼，百战不殆。通过对关键词竞争强度的分析，通过对该关键词的竞争对手的分析，再来调整SEO 思路，从而按照制定的详细的SEO实施计划，势必也会事半功倍；同时，SEO外包服务商在给客户提供SEO 服务前，也会根据关键词竞争强大来计算大概的投入精力和时间，从而对客户进行关键词SEO的报价。下面我们从以下10个方面谈谈如何来分析某关键词的竞争强度。

第一：看关键词搜索结果（SERP）数量

在谷歌，百度输入框中输入目标关键词，搜索引擎返回的结果数量，返回数量越多，则表示竞争度相对越大；反之返回数量越少，则表示竞争度相对越小。

一般情况下，搜索引擎返回结果数量和关键词竞争度对照如下：

（1）搜索结果少于50万：属于竟争较小的；轻易可做到首页

（2）搜索结果50-100万：属于中等偏小的；

（3）搜索结果100-300万：属于中等的；

（4）搜索结果300-500万：属于中等偏上的；需投入不少时间精力可以排上去

（5）搜索结果500万以上：属于高难度词。

比如：“优友网”这个关键词谷歌返回结果为1220W，“优友”这个关键词返回结果为1300W，初步认为“优友”关键词竞争强度要大于“优友网”。

这里有个其中一个技巧推荐大家：就是根据网页标题含目标关键字的网页数量来判定关键词竞争强度，返回结果越多则强度越大。查询语法：【intitle：目标关键字】。比如，【intitle：北京搬家】的百度返回结果数量是87W，谷歌返回146W，而直接使用关键字搜索得出的数量相差就远了，谷歌返回453万，百度290万。当然，实际应用中，我们可能会发现也存在大量的搜索结果与竞争度不一致的情形。例如“北京搬家”百度返回结果290W，“北京搬家公司”百度返回结果为551W。这种情况下，从SERP数量上来看就不太靠谱了，返回结果数量有很大的水分存在。这时候需要借助其他的分析条件来进行综合评定。

第二：看关键词搜索次数

比较经典的工具就是百度指数，这个数值反应了这个关键词的用户搜索频繁度，日搜索量越大，说明该词商业度越高，给客户带来的效果越好，自然该词也会是众多商家争夺的目标，因此竞争难度也会越大。

我们可以分成以下几个数值范围（以百度指数为参考依据）：

（1）搜索次数少于100：属于竞争较小的；

（2）搜索次数100-300：属于中等偏小的；

（3）搜索次数300-500：属于中等的；

（4）搜索次数500-1000：属于中等偏上的；

（5）搜索次数1000以上：属于高难度词。

同时，建议大家多关注百度和gg的相关搜索，这个相关搜索的排名是根据搜索次数和相关度来排序的。也就是说，排在前面的关键词，是与该词相对来说最相关的词，这个词的搜索次数也是居于首位的。这个顺序在以前的更多搜索可以看到，现在百度早已取消此功能。如果需要查询相关搜索的词，推荐追词网相关工具。

再次插一个相关搜索的话题，很久以前我写过相关搜索的优化技巧，其实到现在来看相关搜索出现的2个必要条件：1是相关，2是搜索。这点是不变的。

比如我们在百度搜索：优友网seo大赛，我们会看到出现在前面2位的搜索词分别为：“优友网首届seo大赛”，“优友网” ，排在最后一个词是“优友seo”。前面的当然是与搜索词最相关的词，而最后一个词，是百度根据关键词语义来匹配的一个词。这2个词是我这2天刷出来的，怎么刷？方法就是制造与搜索词相关的文章和关键词，制造该关键词的搜索次数。搜索的人多，这个相关搜索也就会出现。这也就是很多刷相关搜索软件的原理之一。第三：看关键词结果页面是否有大站，名站，百度产品站

举个例子，如果某个关键词排在搜索引擎首页的前几个站全是新浪，百度，QQ，TOM等大站，或者是行业名站，或者是百度知道，百度图片站，百度新闻等站，说明这个词竞争也是不小的，需要花很大精力来维护。如门户站的一些独立频道，alibaba，hc360，58，中国化工网等等，如果前面有很多大站，权重高的站在前面，即时他是个二级域名，三级域名，目录页，你去推广的话，阻力也非常大。因为这些站权重高，在搜索引擎中的人品值非常好，初期小站实在难以超越。

第四：看竞争对手的网站结构与内部优化

主要观察的地方为以下几点：

1：该关键词着陆页面是独立域名，还是二级域名？是频道和栏目，还是单独的内容页？如果该关键词排在第一页均为内容页，那么我们利用专题，栏目，频道页来优化则可能很轻松超越对手。

2：title、keywords、Description标签及其他：title是否放了目标关键字？目标关键字是不是放在前面？title 格式是否合理？keywords有没有优化过度？每张网页有没有不同的描述？

网站结构层次及其他：最多通过几次点击可以达到任何一张内容页？网站导航做的好不好？包括一级导航条、面包屑型导航。

有网站地图吗？包括html格式和xml格式的。

图片有优化吗？包括图片大小，alt属性，如果是高手优化过的，为配合alt属性里的关键字，还会在图片周围放上目标关键字。

该站是否有优化痕迹，头部和底部是否有关键词加粗，关键词连接，关键词导航等常见手法？这些指标都可以给我们一个参考。

第五：看竞争对手是否进行PPC付费推广

在搜索引擎里搜索该关键词，谷歌看赞助商，百度看推广。然后看看首页有多少竞价排名推广。

如果是百度首页的快照显示“推广”超过十个，说明这个词商业价值非常大。而跟在这10个竞价排名后面估计也有不少的推广高手也会参与竞争，那么这个词推广难度也就大了。

第六：看竞争对手网站外链与收录情况

运用搜索引擎link查看竞争对手网站的外部链接，了解网页链接数量和质量，运用工具查看网页的Pagerank。运用site查看竞争对手网站的收录情况。同时可以观察竞争对手的网站快照是否更新即时，当天收录多少页面等。如对方外链数较多，PR值比较高，收录页面多，快照更新比较快，则说明该站权重较高，关键词竞争度较大。以上数据我们可以汇总到一个excel表格中，从而方便对比多个竞争对手的网站情况。。

网站收录数量是衡量一个网站很重要的指标，很多行业门户站，他们都比较关注网站收录在本月到了一个什么级别，下月希望到什么级别，都有一个详细的规划。有此目标，再结合网站的关键词库，配合以不同形式发布出去，逐步增加收录。不管大站小站，我觉得想办法提供优质内容，想办法提高收录量，一定会给你的网站锦上添花！

这个可以分成以下几个数值范围：

（1）竟价排名站点0个：属于竞争较小的；

（2）竟价排名站点1-3个：属于中等偏小的；

（3）竟价排名站点3-6：属于中等的；

（4）竟价排名站点6-10：属于中等偏上的；

（5）竟价排名站点10个以上：属于高难度词。

第七：看第一页竞争对手实力

由于大多数Seoer承诺的排名位置是自然排名前10名，所以第一页的站点也就是我们最为直接的竞争对手。

这个可以分成以下几个数值范围：

（1）第一页竞争对手都是普通网站（中小型企业站）的内页：属于竞争较小的；

（2）第一页竞争对手普通网站主页不超过5个：属于中等偏小的；

（3）第一页竞争对手都是普通网站的主页或只有1-2个高质量站主页或目录页：属于中等的；

（4）第一页竞争对手有3-7个高质量站（行业站、GOV站、门户站）主页或目录页：属于中等偏上的；

（5）第一页竞争对手有7-10个高质量站主页或目录页：属于高难度词。

第八：看搜索结果中的域名级竞争对手数量

这个数值反应了竞争站点的整体实力，搜索结果中出现的域名级竞争对手数量越多，说明优化这个词的竟争站点越多，那样优化难度也就越大。Kyw在SEO中的田忌赛马中非常好的阐述了这个问题，有兴趣可以百度一下。衡量这个数值只需要从第一个域名级竞争站点开始计算，直到可以看到的最后一个。这个可以分成以下几个数值范围：

（1）搜索结果中无域名级竞争对手：属于竞争较小的；

（2）搜索结果中域名级竞争对手10-30个：属于中等偏小的；

（3）搜索结果中域名级竞争对手30-60个：属于中等的；

（4）搜索结果中域名级竞争对手60-100个：属于中等偏上的；

（5）搜索结果中域名级竞争对手100个以上：属于高难度词。

第九：看关键字流行度

这里和此前的搜索次数范畴有一定重合，但是我觉得2者不太一样，所以也单独列出说明。

在分析关键字时，流行度和竞争度是很重要的两个概念。流行度越大往往说明竞争度也越大。关键字流行度是用来评估关键字吸引力的，简单讲就是目标用户用来查找你的站点使用最多的关键字是什么。你可能认为自己已经知道了，但有时候用户的搜索习惯确又让你摸不着头脑。

推荐工具：百度指数和Google关键字工具可以更好的帮助你来做出一个初步的分析，它们是有搜索引擎直接提供的在线分析工具，具有相当强的说服力！

第十：看关键词的长度

越短越难。越长越简单。比如“SEO”这个词很难，但是“北京SEO”这样的地区性的词范围一下小了很多，难度也大大的下降。又或者“SEO培训”这个词比较难，但“北京SEO培训”相对就容易多了。当某关键词竞争强大大时，我们其实可以“舍远求近”，先把能做上去的长尾关键词拿到手，再考虑核心的目标关键词，长尾词上去，离主词上去就不远了。这个也属于长尾关键词范畴，关于长尾关键词组合策略，我们会在下一期的优友群英会讲座中谈到，敬请期待。

常用分析方法

绍的主要方法有六种，分别为：1、对比分析法：将A公司和B公司进行对比、2、外部因素评价模型（EFE）分析、3、内部因素评价模型（IFE）分析、4、swot 分析方法、5、三种竞争力分析方法、6、五种力量模型分析。对比分析法是最常用，简单的方法，将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比，观察他们在组织结构上、资源配臵上有什么不同，就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照，便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析，将A和B公司进行对比，发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的，最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说，只有表面现象的对比是远远不够的，更需要有理论分析。外部因素评价模型（EFE）和内部因素评价模型（IFE）分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响，这里的环境是广义的环境，不仅指外部环境，还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋，可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定：外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括：政府、合作伙伴（如银行、投资商、供应商）、顾客（客户）、公众压力集团（如新闻媒体、消费者协会、宗教团体）、竞争者，除此之外，社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析，外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险，在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会，洞悉威胁、规避风险，对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中，公司是否有快速反应（应变）的能力，是否有迅速适应市场变化的能力，是否有创新变革的能力，决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括：技术、资金、人力资源和拥有的信息，除此之外，公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部

6种亚马逊关键词的研究方法(含免费分析工具详解)

6种亚马逊关键词的研究方法（含免费分析工具详解） 经常有很多人问我，如何去找产品listing的关键词？有哪些可落地的方法？有 哪些值得推荐的分析工具？ 其实这样的方法实在是太多了，今天我就具体来给大家介绍一些常用的找关键词 的方法，其中我也会重点向大家详解免费的关键词分析工具，因为大家貌似对免费的工具更有兴趣。 关键词收集、分析方法主要包括以下几种： 一、借助各种关键词分析工具 1）sonar(链接：https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html,） 这款分析工具我经常推荐给大家使用，因为它确实非常适用于新手，作为一款免费使用的工具，功能可以说相当强大， sonar的主要特点是： 1、可以通过输入关键词，比如：”wireless headphones“拓展出很多与它相关 的词组； 2、通过绿色图标可以大致判断关键词的搜索量； 3、清晰的显示关键词列表中的高频词汇，帮助你迅速聚焦核心关键词； 4、直观的显示搜索词对应的商品图片，既可以判定自己的搜索词与产品的相关 度；又可以通过点击产品图片，查看竞争对手设置的关键词及CPC词，做到知己知彼； 5、可以通过输入竞争对手的asin码，查看对应Listing的关键词及CPC关键词； 6、目前它支持的亚马逊站点是：美国、德国、法国、意大利、西班牙、英国。

2）Seo chat: （链接： https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html,/tools/suggest-tool/#sthash.bnXv8Esn.dpbs）

seo chat集合了很多分析工具，主要涉及seo、social media、ppc、webmaster 等等，当然有些是需要付费使用的。 其中关于关键词的分析工具也是非常的好用，而且免费； 这款分析工具的主要特点是： 1、可以搜索Amazon、google、bing、youtube平台上的关键词建议； 2、按照首写字母a-z给出长尾词的相关建议。以amazon平台关键词分析为例，输入”yoga mat“，在关键词搜索中，会自动按照第三个单词的首写字母a-z 匹配相关的词； 3、run part2bulk suggset显示的是：搜索词对应的亚马逊平台搜索框中自 动匹配的词组，这部分词组你自己可以在亚马逊首页搜索框进行验证，看是不是与seo chat给出的词一致； 4、run part3useful suggest显示的是：搜索词对应的谷歌浏览器搜索框中 自动匹配的词组。

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度1． 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。

多元统计分析期末复习

第一章： 多元统计分析研究的内容（5点） 1、简化数据结构（主成分分析） 2、分类与判别（聚类分析、判别分析） 3、变量间的相互关系（典型相关分析、多元回归分析） 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章： 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量： 随机向量X 与Y 的协方差矩阵： 当X=Y 时Cov （X ，Y ）=D （X ）；当Cov （X ，Y ）=0 ，称X ，Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵： )',...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='=Λ)')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ

2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ，Y 为随机向量，A ，B 为常数矩阵 E （AX ）=AE （X ）； E （AXB ）=AE （X ）B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ，Y 独立，则Cov(X,Y)＝０，反之不成立． (3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地，当 为对角阵时， 相互独立。 (2).若 ，Ａ为sxp 阶常数矩阵，d 为s 阶向量， ＡＸ＋d ～ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布． (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布，反之不成立． (4).多元正态分布的不相关与独立等价． 例３．见黑板． 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的（简单）样本”的理解---独立同截面． (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 ＝ 样本离差阵Ｓ＝ 样本协方差阵Ｖ＝ S ;样本相关阵Ｒ (3) ,Ｖ分别是 和 的最大似然估计； (4)估计的性质 是 的无偏估计； ,Ｖ分别是 和 的有效和一致估计； ； Ｓ～ ， 与Ｓ相互独立； 第五章 聚类分析： 一、什么是聚类分析 ：聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。聚类方法：系统聚类法（直观易懂）、动态聚类法（快）、有序聚类法（保序）...... Q-型聚类分析（样品）R-型聚类分析（变量） 变量按照测量它们的尺度不同，可以分为三类：间隔尺度、有序尺度、名义尺度。 二、常用数据的变换方法:中心化变换、标准化变换、极差正规化变换、对数变换（优缺点） 1、中心化变换（平移变换）：中心化变换是一种坐标轴平移处理方法，它是先求出每个变量的样本平均值，再从原始数据中减去该变量的均值，就得到中心化变换后的数据。不改变样本间的相互位置，也不改变变量间的相关性。 2、标准化变换：首先对每个变量进行中心化变换，然后用该变量的标准差进行标准化。 经过标准化变换处理后，每个变量即数据矩阵中每列数据的平均值为0，方差为1，且也不再具有量纲，同样也便于不同变量之间的比较。 3、极差正规化变换（规格化变换）：规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值，这两者之差称为极差，然后从每个变量的每个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差。经过规格化变换后，数据矩阵中每列即每个变量的最大数值为1，最小数值为0，其余数据取值均在0－1之间；且变换后的数据都不再具有量纲，便于不同的变),(~∑μP N X μ∑μ p X X X ,,,21Λ),(~∑μP N X ) ,('A A d A N s ∑+μ)()1(,, n X X ΛX )',,,(21p X X X Λ)')(()()(1X X X X i i n i --∑=n 1 X μ∑μX )1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

ASO关键词热度查询及下载量预估

ASO关键词热度查询及下载量预估 做优化的小伙伴都应该知道，关键词设臵热度指数是最重要的一项指标，热度代表一天有多少搜索量，热度越高，搜索量越高，下载量越高。那么问题来了，关键词热度指数和下载量之间有什么联系，不同的指数应该对应什么样的下载量？今天泽思（zesmob）就跟大家聊聊关键词热度如何查询，以及下载量预估。 一、关键词查询 关键词热度查询需要借助一些工具，如ASO100、蝉大师、CQASO、ASO114。这些工具使用较为方便，只需要在输入框中输入你想要查询的关键词，搜索就能得到相应的指数以及搜索结果数（词汇竞争激烈程度）。如下图所示： 1.ASO100 2. 蝉大师

二、下载量预估 由于搜索热度值与搜索次数是一一对应的，那么如果有个热度值对应的词数，占全部词数的比例最大，那么这个热度，对应的搜索次数就是1. 根据实际经验，每天有搜索的词，热度值至少应该大于100。因为热度值小于100的词，基本都是一些没有任何评论的app名称，或者一些非常长的词。根据对所有搜索词热度值的统计，热度值大于100的关键词约有21万。其中热度值为4605的词最多，有5.8万个，比例约为28%；而占比第2的是热度值为4606的词，只有9000个，占4%。4605热度值的词远超过其它热度对应的词个数，因此可以认为，4605热度值对应搜索次数为1。当然，28%这个数据 也表明Appstore的长尾词比例比其他平台要多一些。 根据下载量估计搜索量 苹果的统计系统中，核心数据主要就是app内容页展示量和真实下载量，由于展示量来源没有给出，这个数据价值较小，我们主要使用下载量数据。 大致的idea，就是app下载量是已知的，那么大致有65%的下载是搜索 带来的，而一个App的下载量，大部分都是由其热度最高，排名第一的这个词带来的，利用这个过程，就可以大致估算这个热度最高的词，对应的搜索量是多少。

多元统计分析模拟试题教学提纲

多元统计分析模拟试 题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐 步判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、 极大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 = 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转 化为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m

关键词分析的方法及技巧

关键词分析 ? 出处：站长百科 ? 原文地址:https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html,/wiki/关键词分析 ? 本电子书整理自站长百科关键词分析词条，查看最新内容请访问网站 目录 第一节 关键词分析原则 (2) 第二节 关键词分析方法 (2) 2.1关键词分类统计 (2) 2.2关键词排名的深度分析 (3) 2.3对重要网页分别跟踪统计 (3) 第三节 选择关键词的技巧 (4) 3.1关键词不要太宽泛 (4) 3.2主打关键词也不适于太长太特殊 (5) 3.3站在客户的角度考虑 (5) 3.4将关键词扩展成一系列短语 (5) 3.5进行多重排列组合 (6) 第四节 相关内容 (6) 更多电子书 (6) 美国主机侦探： 美国主机侦探(https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html, ) 国内最大的美国主机交流论坛，选购美国主机的最佳去处，十大美国主机任你选 推荐优质的产品 提供一流的服务 Q ：800013301 推荐内容：WordPress免费主题| WordPress免费插件 ? 出处：站长百科 ? 原文地址:https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html,/wiki/关键词分析 ? 本电子书整理自站长百科关键词分析词条，查看最新内容请访问网站 站长百科作品

? 出处：站长百科 ? 原文地址:https://www.wendangku.net/doc/1b8784500.html,/wiki/关键词分析 ? 本电子书整理自站长百科关键词分析词条，查看最新内容请访问网站 第一节 关键词分析原则 1.范围要适中：切忌好高骛远，关键词的范围太广，用户搜索这个关键词的时候，可能找到很多不相关的内容。范围应该适中，这样才会给你的网站带来非常有效的流量。 2.竞争度要适中：如何你想短时间内见效，最好不要把竞争程度非常激烈的关键词作为主关键词，这些关键词要想在搜索引擎中获得好的排名，是非常不容易的，并且你要有足够的时间和耐性。你应该选择一些竞争度适中的关键词，这些关键词不仅容易排名，而且花费的时间也不会很多。 3.符合用户搜索习惯：你的关键词要符合用户的搜索习惯，不要把一些大家都不知道的、也许只有你才能明白的关键词作为主关键词。也不要把你自以为用户都比较关注的词作为关键词，实际上，在没有清楚分析和调查之前，最好不要这么 做，也许用户根本就不会关注这些关键词。 4.网站相关：关键词应该和网站内容相关，相关的关键词不仅对用户是一个正确的引导，也给搜索引擎留下一个好的印象，更是让你网站成为一棵常青树的必备条件。 5.流行度较好的：有一些关键词，看起来非常符合用户搜索习惯，范围和竞争度也比较适中，也和网站相关，但还有一点还需要注意，就是这个关键词的流行度。流行度，通俗地讲，就是用户的关注程度，对于用户不关注的关键词最好不要选。 第二节 关键词分析方法 2.1关键词分类统计 站长百科作品

实验一多元分析报告方法

班级：信息000 学号：200612030000姓名：实验组别： 实验日期：2015.6 报告日期：2015.7.14 成绩： 报告内容：（目的和要求、原理、步骤、数据、计算、小结等） 实验名称：多元统计分析方法 一、实验目的 统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 （一）多元统计分析方法的研究对象 由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。 （二）多元统计分析方法的主要内容 从形式上，常用多元统计分析方法可划分为两类： 一类属于单变量常用的统计方法在多元随机变量情况下的推广和应用，如多元回归分析，典型相关分析等； 另一类是对多元变量本身进行研究所形成的一些特殊方法。如主成分分析，因子分析，聚类分析，判别分析，对应分析等。 三、各种多元统计分析方法 具体来说，常用的多元统计分析方法主要包括：多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。下面我们对各种多元统计分析方法就行分别描述， （一）回归分析 回归分析是最灵活最常用的统计分析方法之一，它用于分析一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。特别是用于：(1)定量的描述和解释相互关系；(2)估测或预测因变量的值。 多元回归分析是研究因变量Y与m个自变量 12··· m x x ，，，x的相关关系，而

多种关键词热度分析方法

关键词分析在SEO中的地位是举足轻重的，其中关键词的竞争强度分析也尤为重要。关键词竞争强度，通俗来讲，也就是这个词竞争大不大，好不好做上去？可能这些大家都知道，之所以列出来，只是为了让不知道的朋友了解，让知道的朋友更加认识到关键词竞争度分析的重要性。 知己知彼，百战不殆。通过对关键词竞争强度的分析，通过对该关键词的竞争对手的分析，再来调整SEO 思路，从而按照制定的详细的SEO实施计划，势必也会事半功倍；同时，SEO外包服务商在给客户提供SEO 服务前，也会根据关键词竞争强大来计算大概的投入精力和时间，从而对客户进行关键词SEO的报价。下面我们从以下10个方面谈谈如何来分析某关键词的竞争强度。 第一：看关键词搜索结果（SERP）数量 在谷歌，百度输入框中输入目标关键词，搜索引擎返回的结果数量，返回数量越多，则表示竞争度相对越大；反之返回数量越少，则表示竞争度相对越小。 一般情况下，搜索引擎返回结果数量和关键词竞争度对照如下： （1）搜索结果少于50万：属于竟争较小的；轻易可做到首页 （2）搜索结果50-100万：属于中等偏小的； （3）搜索结果100-300万：属于中等的； （4）搜索结果300-500万：属于中等偏上的；需投入不少时间精力可以排上去 （5）搜索结果500万以上：属于高难度词。 比如：“优友网”这个关键词谷歌返回结果为1220W，“优友”这个关键词返回结果为1300W，初步认为“优友”关键词竞争强度要大于“优友网”。 这里有个其中一个技巧推荐大家：就是根据网页标题含目标关键字的网页数量来判定关键词竞争强度，返回结果越多则强度越大。查询语法：【intitle：目标关键字】。比如，【intitle：北京搬家】的百度返回结果数量是87W，谷歌返回146W，而直接使用关键字搜索得出的数量相差就远了，谷歌返回453万，百度290万。当然，实际应用中，我们可能会发现也存在大量的搜索结果与竞争度不一致的情形。例如“北京搬家”百度返回结果290W，“北京搬家公司”百度返回结果为551W。这种情况下，从SERP数量上来看就不太靠谱了，返回结果数量有很大的水分存在。这时候需要借助其他的分析条件来进行综合评定。 第二：看关键词搜索次数 比较经典的工具就是百度指数，这个数值反应了这个关键词的用户搜索频繁度，日搜索量越大，说明该词商业度越高，给客户带来的效果越好，自然该词也会是众多商家争夺的目标，因此竞争难度也会越大。

多元回归分析中常用的矩阵算法

毕业设计(论文)任务书 课题名称多元回归分析中常用的矩阵算法 学院 专业班级 姓名 学号 毕业设计(论文)的主要内容及要求： （1）首先要了解多元回归分析中的矩阵算法的研究背景。 （2）查阅相关文献（至少4-5篇），并查阅1-2篇外文文献。 （3）熟悉相关矩阵算法；掌握多元回归分析的基本理论知识； （4）完成各种矩阵算法的程序编写，并将其运用于多元回归分析。 （5）通过实例验证算法的准确性，然后进行修改优化。 （6）整理相关资料，完成毕业论文的写作。 （7）对论文进行全面修改、完善，准备论文答辩。 指导教师签字：

摘要 在多元回归分析的计算中，观测数据一般用矩阵表示，对数据的分析转化为对数据矩阵的分析计算问题.如线性方程组的求解，矩阵的分解，矩阵的变换，特征值和特征向量的计算等.这些常见的矩阵计算问题也是多元回归分析中经常遇到的问题. 本文主要介绍了多元回归分析中常用的矩阵分解及其算法，其中包括三角分解，正交三角-分解，正交分解. 然后针对每一种分解我们讨论了它们的一些常用算法，并在计算机上通过Matlab软件编程实现这些算法，最后再介绍了这些矩阵算法在多元回归分析中的应用. 本文给出的算法是多元回归分析计算的基础，对应用多元回归分析解决实际问题具有很重要的意义. 关键词：矩阵分解；矩阵变换；算法；回归分析

Abstract In the calculation of multiple regression analysis, the observed data generally represented by matrix, the analysis of datas often transform into the analysis of the matrix. Such as the solution of linear equations, matrix decomposition, matrix transform, the computation of eigenvalues and eigenvectors. These common matrix computation problems are often encountered in the multivariate regression analysis of the problem. This paper mainly introduces the commonly used matrix decomposition and its algorithm in the multiple regression analysis,including triangular decomposition, QR decomposition, orthogonal decomposition. Then for each decomposition, we discuss some algorithms and realize the algorithm by Matlab software programming in the computer, and introduce the application of the algorithm of matrix in the multivariate regression analysis. The presented algorithm in this paper is the base of the analysis of multiple regression on the calculation, it has the very vital significance for using multiple regression analysis to solve practical problems. Keywords: Matrix decomposition; Matrix transformation; The algorithm; Regression analysis

提取关键词分析

中语文必修四复习·提取关键词 □□复习提要 一、什么叫关键词？关键词与学习生活的关系。 二、如何提取关键词？（以说明性语段为主） 1、确定说明的对象。 2、确定说明对象的特点、性质和功用等。 3、确定其它信息：如何……，怎么办等。 三、关键词之间存在着一定的逻辑关系： （因果关系、并列关系、递进关系、转折关系、目的关系/说明关系）/什么→是什么→为什么→怎么办 如果把关键词串成句子，则能体现短文的主要内容。 四、如何寻找关键词？ 1、看题目。 2、看出现的频率。 3、看总括性语句。 4、分层次。

5、可多确定一至二个“关键词”，然后进行筛选。 【分析】关键词本是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字。关键词的内容大多为网站名、网页名、新闻事件、人名、术语、软件名等。什么是“关键词”？新版现代汉语词典对此是这样解释的“（1）指能体现一篇文章或一部著作的中心概念的词语。（2）指检索资料时所查内容中必须有的词语。”依照这里的解释不难理解，提取关键词，说到底就是要善于提取“核心信息”，是一种压缩信息类的题型，考查学生提取关键信息的能力。 【解题方法】做这类题目，首先要分清语段的类型，看是记叙性语段，还是议论性语段，还是说明性语段。

如果是记叙性语段，首先要找出叙述的对象是什么，文段围绕这个对象说了什么事，最后的结果如何或者影响如何，然后在这基础上再提取关键词;如果是议论性语段，首先要找出语段的观点是什么，围绕此观点分别使用了哪些论据，然后在此基础上再提取关键词；如果是说明性语段，就要首先找出说明的对象是什么，文章对此说明对象说明的特征是什么，然后在这基础上再提取关键词。 提取完成后要检验，方法是把提取到的关键词连结成句，如果能够体现短文的主要内容，就可以认定是符合要求。 □□提取关键词的题型初次出现在2005年全国高考试卷（1）中：

多元统计分析题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步 判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极 大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e=√1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化 为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m

多元分析

多元分析 研究多个自变量与因变量相互关系的一组统计理论和方法。又称多变量分析。多元分析是单变量统计方法的发展和推广。人的心理和行为具有复杂的内在结构,受到多种因素的制约。仅采用单变量分析难以揭示其内在结构以及各种影响因素的主次作用和交互影响。 首先涉足多元分析方法是F.高尔顿，他于1889年把双变量的正态分布方法运用于传统的统计学，创立了相关系数和线性回归。其后的几十年中，C.E.斯皮尔曼提出因素分析法（见因素分析），R.A.费希尔提出方差分析和判别分析，S.S.威尔克斯发展了多元方差分析，H.霍特林确定了主成分分析和典型相关。到20世纪前半叶，多元分析理论大多已经确立。60年代以后，随着计算机科学的发展，多元分析方法在心理学以及其他许多学科的研究中得到了越来越广泛的应用。 常用的多元分析方法包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。 多元方差分析是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显著性进行F检验。 多元方差分析的优点是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。 多元回归分析用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指：其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x 2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、勮…叧，它们称为偏回归系数。 多元回归分析的优点是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显著性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。 协方差分析把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一

ASO关键词热度查询方法及下载量预估

ASO关键词热度查询方法及下载量预估 做优化的小伙伴都应该知道，关键词设置热度指数是最重要的一项指标，热度代表一天有多少搜索量，热度越高，搜索量越高，下载量越高。那么问题来了，关键词热度指数和下载量之间有什么联系，不同的指数应该对应什么样的下载量？今天泽思就以多年的行业经验来跟大家聊聊关键词热度如何查询，以及下载量预估。 一、关键词查询 关键词热度查询需要借助一些工具，如ASO100、蝉大师、CQASO、ASO114。这些工具使用较为方便，只需要在输入框中输入你想要查询的关键词，搜索就能得到相应的指数以及搜索结果数（词汇竞争激烈程度）。如下图所示： 1.ASO100 2.蝉大师

二、下载量预估 由于搜索热度值与搜索次数是一一对应的，那么如果有个热度值对应的词数，占全部词数的比例最大，那么这个热度，对应的搜索次数就是1. 根据实际经验，每天有搜索的词，热度值至少应该大于100。因为热度值小于100的词，基本都是一些没有任何评论的app名称，或者一些非常长的词。根据对所有搜索词热度值的统计，热度值大于100的关键词约有21万。其中热度值为4605的词最多，有5.8万个，比例约为28%；而占比第2的是热度值为4606的词，只有9000个，占4%。4605热度值的词远超过其它热度对应的词个数，因此可以认为，4605热度值对应搜索次数为1。当然，28%这个数据也表明Appstore 的长尾词比例比其他平台要多一些。 根据下载量估计搜索量 苹果的统计系统中，核心数据主要就是app内容页展示量和真实下载量，由于展示量来源没有给出，这个数据价值较小，我们主要使用下载量数据。 大致的idea，就是app下载量是已知的，那么大致有65%的下载是搜索带来的，而一个App的下载量，大部分都是由其热度最高，排名第一的这个词带来的，利用这个过程，就可以大致估算这个热度最高的词，对应的搜索量是多少。 简单的例子，比如“App运营助手”这个应用，一天1000个下载，而覆盖 的搜索词中，“运营助手”热度为6000，这个app排名第一，其它搜索词热度 都很低。估算流程大致如下： 1.1000个下载中，600个下载是搜索带来的。 2.600个搜索下载，需要1200个搜索量。也就是说搜索/下载转化率为50%。 3.1200个搜索量都来自于“运营助手”这个词，其热度为6000。 4.得出结论：6000的热度对应1200的日均搜索量。 具体的假设会更细致一些，具体如下： 1.App的下载，有50%到100%的下载来源于搜索，官方给出的数据是65%。但考虑到大部分App是上不了top150榜单的，只能通过搜索来获得，而榜单上的App，特别是头部的，来自榜单的下载比例显然会更大一些。 2.搜索到下载的转化率，按照2:1到4:1计算，就是2到4次搜索，就能产生一次下载。这个比例来源于一些安卓市场的统计，因为appstore没有一手数

常用相关分析方法及其计算.doc

二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson）提 出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作r，其计算公式为 XY n ( x X i )( y Y i ) r XY n i ( 1 x i n 2 X ) ( y i Y 2 ) (2-20) i 1 i 1 式中x i 、y i 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记x x i X , y y i Y ，则（2-20）式成为 xy r (2-21) XY nS S X Y 式中 xy n 称为协方差， xy n 的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差xy 来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差n 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： xy 1 x y r ( ) ( XY S nS S n S X Y X Y ) 1 n Z X Z (2-22) Y 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算

利用公式(2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再 1

分析关键词竞争度的三种方法

分析关键词竞争度的三种方法 目标关键词的选择至关重要，务必在这上面花足够的时间。正确的选择，即成功了一半，选择关键词最核心的要求就是搜索次数多，竞争程度小。下面就介绍几个可以用于判断关键词竞争程度的方法。 一、从关键词的搜索结果看在某个关键词的搜索结果页面，有很多关键词的竞争性我们是可以“目测”的。主要表现在： 1、从内页排名数量看。搜索结果页面前10位或前20位中，有多少是首页？有多少是网站内页？这在一定程度上说明了竞争水平。一般来说，排在前面的内页数越多，说明竞争越小。 2、从搜索结果数看。搜索结果页面右上角都会显示这个关键词返回的相关页面总数。这个结果数是搜索引擎经过计算认为与搜索词相关的所有页面，也就是参与这个关键词竞争的所有页面。 显然，结果数越多，竞争程度越大。当然，实际情况千差万别。有的关键词虽然结果数很大，但没有任何商业价值，竞争程度并不高。有的关键词看似结果数并不多，但是因为商业价值高，竞争程度非常高。下面就将搜索结果数的竞争程度做个大致分类，方便学员们分析。 （1）结果数值在10万以下：竞争很小，稍微认真的做一个网站，就可以获得很好的排名。 （2）结果数在几十万：说明关键词有一定难度，需要一个质量和权重都不错的网站才能竞争。 （3）结果数在一两百万以上：说明关键词已经进入比较热门的门槛。新网站排名到前几位的可能性不高，需要坚持内容更新，建立外部链接，达到一定域名权重才行。 （4）结果数达到千万级别以上：通常是行业通用名称，竞争非常激烈，只有大站、权重高的网站才行。 3、看关键词分布。在某个关键词的搜索结果中，排名前面前几位的网站标题包含的关键词分散，或关键词不全，那么这个词的竞争性往往不强。 4、看关键词在标题的位置。竞争性强的关键词的搜索结果，往往关键词都在标

实用多元统计分析相关习题

练习题 一、填空题 1．人们通过各种实践，发现变量之间的相互关系可以分成（相关）和（不相关）两种类型。多元统计中常用的统计量有：样本均值、样本方差、样本协方差和样本相关系数。 2．总离差平方和可以分解为（回归离差平方和）和（剩余离差平方和）两个部分，其中（回归离差平方和）在总离差平方和中所占比重越大，则线性回归效果越显著。3．回归方程显著性检验时通常采用的统计量是（S R/p）/[S E/（n-p-1）]。 4．偏相关系数是指多元回归分析中，（当其他变量固定时，给定的两个变量之间的）的相关系数。 5．Spss中回归方程的建模方法有（一元线性回归、多元线性回归、岭回归、多对多线性回归）等。 6．主成分分析是通过适当的变量替换，使新变量成为原变量的（线性组合），并寻求（降维）的一种方法。 7．主成分分析的基本思想是（设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来替代原来的指标）。 8．主成分表达式的系数向量是（相关系数矩阵）的特征向量。 9．样本主成分的总方差等于（1）。 10．在经济指标综合评价中，应用主成分分析法，则评价函数中的权数为（方差贡献度）。主成分的协方差矩阵为（对称）矩阵。主成分表达式的系数向量是（相关矩阵特征值）的特征向量。 11．SPSS中主成分分析采用（analyze—data reduction—facyor）命令过程。 12．因子分析是把每个原始变量分解为两部分因素，一部分是（公共因子），另一部分为（特殊因子）。 13．变量共同度是指因子载荷矩阵中（第i行元素的平方和）。 14．公共因子方差与特殊因子方差之和为（1）。 15．聚类分析是建立一种分类方法，它将一批样品或变量按照它们在性质上的（亲疏程度）进行科学的分类。 16．Q型聚类法是按（样品）进行聚类，R型聚类法是按（变量）进行聚类。 17．Q型聚类统计量是（距离），而R型聚类统计量通常采用（相关系数）。 18．六种Q型聚类方法分别为（最长距离法）、（最短距离法）、（中间距离法）、（类平均法）、（重心法）、（离差平方和法）。 19．快速聚类在SPSS中由（k-均值聚类（analyze—classify—k means cluster））过程实现。 20．判别分析是要解决在研究对象已（已分成若干类）的情况下，确定新的观测数据属于已知类别中哪一类的多元统计方法。 21．用判别分析方法处理问题时，通常以（判别函数）作为衡量新样本点与各已知组别接近程度的指标。 22．进行判别分析时，通常指定一种判别规则，用来判定新样本的归属，常见的判别准则有（Fisher准则）、（贝叶斯准则）。 23．类内样本点接近，类间样本点疏远的性质，可以通过（类与类之间的距离）与（类内样本的距离）的大小差异表现出来，而两者的比值能把不同的类区别开来。这个比值越大，说明类与类间的差异越（类与类之间的距离越大），分类效果越（好）。24．Fisher判别法就是要找一个由p个变量组成的（线性判别函数），使得各自组内点的