日前，以下关键词常见挖掘方法的是的话题受人关注，并且与之相关的以下属于关键词常见挖掘方法的是同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。
导读目录：
关键词挖掘是什么？
关键词挖掘，是关键词检索的意思。 关键词源于英文“keywords”，特指单个媒体在 *** 使用索引时，所用到的词汇。是图书馆学中的词汇。关键词搜索是 *** 搜索索引主要方法之一，就是希望访问者了解的产品、服务和公司等的具体名称用语。 关键词是用于表达文献主题内容，不仅用于科技论文，还用于科技报告和学术论文。 论文是科学研究中创造性思想的载体，它的首要任务在于传递科研信息，同时也具有文化储存和文化积累的意义。无论是从传递信息角度，还是储存信息角度考虑，主题词或关键词的标引都将给文献的储存和检索带来极大的方便。因此，国家标准局1983年9月13日发布了《文献主题标引规则》(GB3860－83文件)，规定了文献主题分析主题词选定、标引、组配等规则。十几年来，自然科学期刊论文大多附有主题词或关键词，而文科学报则刚刚起步，且程度不同。工作中，发现有不少学术论文关键词的标引不规范，也就是说不适“度”。
常用的统计分析方法？
分析数据有两种，
1列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
这个要看你分析什么数据。
分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。
分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—sql
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经 *** 等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于a部门，
1、新会员的统计口径是什么。之一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，之一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
sem知识点？
我们拓展关键词时，是按照核心词发散的。大量的关键词足以让人眼花缭乱，这就需要我们对关键词做一个分类。关键词的分类有很多种形式，每一种形式都可以指导策略和方向的规划。目的不同关键词分类方式也会不同。在具体挖掘关键词后，往往还会按照词性、描述主题类型，搜索细分目的、价值高低、ROI高低等诸多具体的方法对关键词进行分类分组。比如按搜索目的、关键词长短和关键词热度三种分类。今天我们说的是sem中比较普遍的关键词概念，按照这个目的一般来讲关键词可以被粗分为八个种类：
1、品牌词：公司公司名称、简称、推广产品的名称、品牌名称等，如公司名称，网站域名，公司 *** ，产品名称或型号等等。一般客户搜索品牌词时都带着较强的目的性，可以用来保证已有用户或已有品牌倾向的潜在客户，防止竞争对手抢客户。品牌词是做SEM关键词至关重要的一类词。
2、产品词：产品词就是你想要推广的核心东西，产品词可能是一件产品，也可能是一种服务。不包含品牌的，带限定的产品词，如“机械键盘”“运动手表”，这些关键词表明客户已有了比较明确的需求，是比较精准的潜在客户。对产品词的精准拓展及把控，能让广告的转化水平大幅提高。
3、行业词：行业词指业务或产品所在的行业的关键词，比如旅 *** 业，餐饮行业，这些都是行业类的关键词。
4、通用词：是指某一行业类别的词，常见的主要是名词类，通用词与行业词的区别简单来说，就是通用词可以是一个行业类别下，用户普遍会去搜的这类短名词。比如电脑配件行业内，你是卖键盘的，那么：键盘种类、键盘价格、键盘型号就是你的通用词。通用词字数少，不包含品牌，被网民大量使用，这些关键词表明网民有一定的欲望和兴趣，但还不明确，他们中间有一些人是可以争取的潜在客户。
5、人群相关词：与产品相关性小，但却是目标受众所表现出的主流兴趣点。客户未直接表达对产品/服务的需求，但搜索词表达了其他相关的兴趣点，与潜在客户群可能存在高度重合。如搜索“键盘”的网民非常有可能是“鼠标”的潜在客户，相关性强的竞争对手的品牌也可以考虑。另外地域词、人群词、时间词
这三种词类可以作为组合的维度。一般是根据不同行业来添加组合的。比如大部分行业适用地域词+产品词； 例如潜在用户是青少年，那么可以添加人群词的维度：3岁小孩玩具，6岁小孩书籍, 等等； 时间词同样可以运用在某些行业比如：4月旅游去哪里好、 6月美国飞机票价格等等。
6、竞品词
竞品词对于投放者、竞争对手、用户来说，作用是不同的:
1、竞品词对投放者来说:可以截取精准流量，抢夺竞争对手用户群体。
2、竞品词对竞争对手来说:被截留部分流量，流失部分客户。
3、竞品词对用户来说:获得相关产品服务信息，有更多的选择对比机会。
竞品词很多时候甚至比产品词的性价比更高，这块还是非常值得大家花时间和精力去优化的。但竞品词投放也有副作用，就是自身品牌词的价格可能会被抬高，甚至大幅抬高。
7、长尾词
长尾词是指网站上的非目标关键词但与目标关键词相关的也可以带来搜索流量的组合型关键词。
长尾关键词的特征是比较长，往往是2-3个词组成，甚至是短语，存在于内容页面，除了内容页的标题，还存在于内容中。搜索量非常少，并且不稳定。 长尾关键词带来的客户，转化为网站产品客户的概率比目标关键词高很多，因为长尾词的目的性更强。其实长尾词就是以上各种词类各种组合出来的，比较长的词组或短语，可以是比较长的疑问词，也可以是比较长的地域+通用+产品词。一千个用户可能会用一千种不用的词搜索同一目的的内容，因此长尾词在竞价中也是一个漫长需要去管理和优化的过程。
关键词的分类主要根据实际操作来定，可以从这几个角度考虑来建立推广单元，意义相近，或者结构相同等等。具体的关键词选择以后详述。
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