汇总:数据收集的方法有哪些，数据收集的10个方法？

　　00 基本概念

　　数据集，也称为数据集、数据集合或数据集合，是由数据组成的集合。

　　数据集（或数据集）是数据的集合，通常以表格形式存在。每列代表一个特定的变量。每行对应于成员数据集的一个问题。它列出了每个变量的值，例如对象的高度和重量或随机数的值。每个值称为一个数据配置文件。该数据集的数据可能包括一个或多个与行数相对应的成员。

　　数据采集（Data Acquisition，简称DAQ）是指自动采集传感器等被测器件等模拟和数字被测单元的非电信号或电信号，并传送给上位机进行分析处理。数据采集系统是以计算机或其他专用测试平台为基础，结合测量软硬件产品的灵活的、用户自定义的测量系统。

　　在计算机广泛使用的今天，数据采集的重要性非常显着。它是连接计算机与外部物理世界的桥梁。获取各种类型信号的难易程度差异很大。在实际采集中，噪声也可能造成一些麻烦。在采集

数据的时候，有一些基本原则需要注意，需要解决的实际问题也比较多。

　　根据网络和个人学习，提供十种数据采集方式，顺序如下：

　　01 公共数据集

　　开放数据，开放数据，大数据新词。

　　2020年7月，大数据战略重点实验室全国科学技术术语审定研究基地收录审定的第一批108个大数据新词报送国家审定委科学技术术语报批并向社会公开试行。

　　定义：开放数据是一种理念和实践，它要求任何人都可以自由访问某些数据，而不受版权、专利或其他机制的限制。

　　网上有各种开发数据集。我们只需要找到对应的网站获取下载链接，就可以得到不同领域的数据集。一般来说，这些数据集是为了帮助学习者或者数据分析人员，也有一些是为了举办各种比赛，为了找到更好的数据分析方案和结果。

　　关于公开资料，我在这里整理了一份，

　　互联网上有哪些公开的数据源可以用来做数据分析？– PurStar – 博客园

　　当然还不够全面，所以我们可以通过百度、bing搜索等找到各种整理好的博客或者导航，找到我们想要的数据集，方便下一步的数据分析。

　　02 数据报采集

　　要了解数据报集合，首先要了解什么是数据报？数据报的定义如下：

　　从上面的定义不难看出数据报是计算机网络中的一个概念，所以我们可以使用一些抓包工具来获取数据报的相关数据，比如常见的Wireshark，简单介绍如下：

　　除了Wireshark，类似的工具还有fiddler、Charles、Firebug、httpwatch、SmartSniff、……等，对网络原理或者网络安全感兴趣的朋友可以试试这些工具！

　　03 网络爬虫

　　网络爬虫的定义如下：

　　通过网络爬虫，我们可以爬取存在于网络中的各种数据，并将爬取到的数据按照一定的格式存储在指定的数据存储文件系统或数据库中，以方便下一步的数据整理或数据采集

. 分析。

　　根据系统结构和实现技术，网络爬虫大致可以分为以下几种类型：

　　实际的网络爬虫系统通常是由多种爬虫技术组合实现的。

　　3.1 通用网络爬虫

　　通用网络爬虫也称为可扩展网络爬虫。其爬取对象从一些*敏*感*词*URL扩展到整个Web，主要为门户网站搜索引擎和大型Web服务商采集

数据。由于商业原因，他们的技术细节很少公布。这类网络爬虫的爬取范围和数量巨大，对爬取速度和存储空间要求高，对爬取页面的顺序要求相对较低。同时，由于需要刷新的页面太多，通常采用并行工作的方式，但耗时较长。刷新页面需要时间。虽然存在一定的缺陷，但一般的网络爬虫适用于搜索引擎搜索范围广泛的主题，具有很强的应用价值。

　　3.2 关注网络爬虫

　　Focused Crawler，也称为Topical Crawler，是指一种网络爬虫，它有选择地爬取与预先定义的主题相关的页面。与通用网络爬虫相比，专注爬虫只需要爬取与主题相关的页面，大大节省了硬件和网络资源。存页数也因为数量少更新快，也能满足特定领域的一些特定人群。信息需求。

　　3.3 增量网络爬虫

　　增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是指增量更新下载的网页，只爬取新生成或变化的网页的爬虫。可以在一定程度上保证爬取的页面尽可能的新。页。与周期性爬取和刷新页面的网络爬虫相比，增量爬虫只在需要时爬取新生成或更新的页面，不会重新下载没有变化的页面，可以有效减少数据下载量并及时更新爬取的网页pages 减少了时间和空间的消耗，但是增加了爬取算法的复杂度和实现难度。增量网络爬虫架构[包括爬取模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬URL集、本地页面URL集。

　　3.4 深网爬虫

　　网页按其存在方式可分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，又称Invisible Web Pages或Hidden Web）。表面网页是指可以被传统搜索引擎收录的页面，主要由可以通过超链接到达的静态网页组成。深网是那些大部分内容无法通过静态链接获得的网页，隐藏在搜索表单后面，并且只有在用户提交一些关键词时才可用。例如，那些内容只有在用户注册后才能看到的网页就属于深网。2000年，光明星球指出，Deep Web的可访问信息容量是Surface Web的数百倍，是互联网上规模最大、发展最快的新信息资源。

　　3.5 学习资料推荐

　　其实我们只要打开一些网购平台，搜索爬虫，就会发现弹出来很多关于爬虫的书籍，基本上都是python的，毫不夸张的说，很多书籍的内容都会涉及到一个Python网络爬虫——Scrapy。

　　相应的书籍我这里就不介绍了。网购平台的销量和知名度已经告诉你，你应该学习那些资料。另外，这里为一些没有编程基础的朋友提供一些傻瓜式的爬虫。它们的功能非常强大。对于没有编程基础又想体验和使用爬虫的朋友来说非常方便。参考链接如下：

　　不会编程也能用的几款数据爬取工具！– PurStar – 博客园

　　04 日志采集

　　日志采集

也是一个比较常见的场景。采集

的数据可用于监控硬件设备或软件系统的运行状态。当出现问题时，这些数据可以为运维工程师提供一些告警和关键信息，有助于故障排除。

　　对于一些大中型企业，机房管理的设备较多，可以采用相关的日志采集方案，方便后续的数据分析和问题解决。关于日志采集

的概念我就不多介绍了。几种常见的日志采集

工具包括 Logstash、Filebeat、Flume、Fluentd、Logagent、rsyslog 和 syslog-ng。

　　这里仅提供三个模型进行比较：

　　4.1 水槽

　　Flume 是一种分布式、高可靠、高可用的服务，用于高效采集

、聚合和移动大量日志数据。它具有基于流数据流的简单灵活的架构。具有可调的可靠性机制、故障转移和恢复机制，容错能力强。它使用允许在线分析应用程序的简单可扩展数据模型。

　　Flume旨在将基于事件的海量数据批量导入Hadoop集群。系统中的核心角色是agent，Flume采集系统由各个agent连接而成。每个代理相当于一个数据传输器，内部收录

三个组件：

　　source：采集源，用于连接数据源获取数据

　　sink：传输数据的目的地，用于将数据传输到下一级代理或最终存储系统

　　channel：agent内部的数据传输通道，用于将数据从source传输到sink

　　4.2 日志存储

　　Logstash 是一个开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个源获取数据、转换数据并将数据发送到存储库。当数据从源传输到存储库时，Logstash 过滤器会解析单个事件，识别命名字段以构建结构，并将它们转换为通用格式，以便更轻松、更快速地进行分析并实现业务价值。

　　Logstash是基于管道的方式进行数据处理的，管道可以理解为对数据处理过程的抽象。在管道中，数据通过上游数据源汇聚到消息队列中，然后经过多个工作线程转换处理，最后输出到下游组件。一个 logstash 可以收录

多个管道。

　　Logstash 管道有两个必需的元素，输入和输出，以及一个可选的元素过滤器：

　　Input：数据输入组件，用于连接各种数据源，访问数据，支持*敏*感*词*，允许对数据进行编解码操作；所需组件；

　　output：数据输出组件，用于连接下游组件，发送处理后的数据，支持*敏*感*词*，允许对数据进行编解码操作；必需的组件；

　　filter：数据过滤组件，负责处理输入数据；可选组件；Logstash安装部署

　　管道：数据处理流程的逻辑抽象，类似于管道，数据从一端流入，处理后从另一端流出；一个管道包括输入、过滤和输出三部分，其中输入和输出部分是必选组件，过滤是可选组件；

　　instance：一个Logstash实例，可以收录

多个数据处理进程，即多个pipeline；

　　事件：管道中的数据是基于事件的，一个事件可以看作是数据流中的一条数据或者一条消息；

　　4.3 文件拍

　　Filebeat 是一个日志文件传输工具。在服务端安装客户端后，Filebeat会监控日志目录或指定的日志文件，跟踪并读取这些文件（track file changes，连续读取），并将信息转发到ElasticSearch或Logstarsh中存储。

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　　当您启动 Filebeat 程序时，它会启动一个或多个探测器（prospectors）来检测您指定的日志目录或文件。对于探针找到的每一个日志文件，Filebeat 都会启动收割进程（harvester），每一个收割进程都会读取一个日志文件的新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会聚合这些事件，最后 filebeat 会将汇总的数据发送到您指定的位置。

　　Filebeat 简介

　　Filebeat 由两个主要组件组成：prospectors 和 harvesters。这些组件协同工作以读取文件并将事件数据发送到指定的输出。

　　Harvesters：负责读取单个文件的内容。收割机逐行读取每个文件并将内容发送到输出。每个文件都会启动一个收割机。收割机负责打开和关闭文件，这意味着文件在收割机运行时保持打开状态。如果在采集过程中，即使文件被删除或重命名，Filebeat 也会继续读取文件。此时会一直占用该文件对应的磁盘空间，直到Harvester关闭。默认情况下，Filebeat 将保持文件打开，直到超过配置的 close_inactive 参数，然后 Filebeat 将关闭 Harvester。

　　Prospector：负责管理Harvsters，找到所有需要读取的数据源。如果输入类型配置为日志类型，Prospector会在配置路径中搜索所有匹配的文件，然后为每个文件创建一个Harvster。每个 Prospector 都在自己的 Go 例程中运行。

　　Filebeat 目前支持两种 Prospector 类型：日志和标准输入。可以在配置文件中定义多个 Prospector 类型。日志Prospector会检查每个文件是否需要启动Harvster，启动的Harvster是否还在运行，或者文件是否被忽略（配置ignore_order可以忽略文件）。如果是Filebeat运行过程中新创建的文件，只有关闭Harvster后文件大小发生变化，Prospector才会选择新文件。

　　4.4 比较：

　　水槽

　　日志存储

　　文件拍

　　记忆

　　大的

　　小的

　　中央处理器

　　大的

　　小的

　　背压敏感协议

　　不

　　是的

　　插入

　　需要一些API

　　许多

　　功能

　　从各种输入和输出到各种输出获取数据

　　从各种输入中获取数据，实时解析数据并将其转换为各种输出

　　传播

　　严重程度

　　比较重

　　轻量级二进制文件

　　过滤能力

　　自带分区和*敏*感*词*功能

　　强大的过滤能力

　　有过滤能力但弱

　　过程

　　一台服务器可以有多个进程，挂掉后需要手动拉起

　　一台服务器只允许一个logstash进程，挂掉后需要手动拉起

　　非常稳定

　　原则

　　当源接收到事件时，它会将其存储在一个或多个通道中。通道是一个被动存储，它保存事件直到它们被 Flume 消费。sink 从通道中移除事件并将其放入外部存储库（例如 HDFS）或将其转发到流中下一个 Flume 代理的源。代理中的源和*敏*感*词*与通道中分段的事件异步运行。

　　Logstash使用管道采集

和输出日志，分为输入input -> processing filter（非必须） -> output输出，每个阶段都有不同的备选方案

　　启动进程后，会启动一个或多个探测器（prospectors）来探测指定的日志目录或文件。对于探针找到的每一个日志文件，filebeat都会启动采集进程（harvester），每一个采集进程都会读取一个日志文件的新内容，并将这些新的日志数据发送给处理程序（spooler），处理程序会采集

这些事件，最后filebeat会将采集

到的数据发送到你指定的位置。

　　书写语言

　　爪哇

　　朱比

　　去语言

　　簇

　　分散式

　　单节点

　　输出到多个*敏*感*词*

　　支持

　　6.0之前支持

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　　二次开发或扩展开发

　　一般来说

　　灾难

　　简单的

　　4.5 总结

　　Flume更注重数据的传输，对数据的预处理不如Logstash。Flume在传输方面比Logstash更可靠，因为数据会持久化在通道中。只有当数据存储在*敏*感*词*中时，数据才会从通道中删除。这个过程由事物来控制，以保证数据的可靠性。Logstash 是 ELK 组件之一。一般与其他ELK组件一起使用，更侧重于数据预处理。Logstash的插件比Flume多，所以在扩展功能上比Flume更全面。但是Logstash内部没有持久化队列，所以在异常情况下可能会出现数据丢失的情况。Filebeat 是一个轻量级的日志采集

工具。因为 Filebeat 是 Elastic Stack 的一部分，它可以与 ELK 组件无缝协作。Filebeat 比 Logstash 占用内存少很多。性能比较稳定，很少停机。

　　参考链接：

　　流式数据采集与计算（三）：Flume、Logstash、Filebeat研究报告_叶叶来-CSDN博客_filebeat与flume

　　05 社会调查

　　我们先来看看什么是社会调查？社会调查是社会“调查”、“研究”的简称。社会调查是指人们为了达到一定的目的，通过对社会现象的调查、了解、分析和研究，有意识地了解社会的真实情况的一种有意识的认识活动。它收录

以下四层含义：（1）社会调查是一种自觉的意识活动。(2)社会调查的对象是社会现象。（三）社会调查必须采用一定的方法。(4)社会调查具有一定的目的性。社会调查的上述定义适用于所有社会调查，包括科学社会调查。

　　可能这个定义不太好理解，但是比如说我们做的问卷其实就是一种社会调查的方法。由于我们讨论的是数据采集

，因此我们将只关注数据社会调查的常用方法。一般有九种。详细内容如下：

　　参考链接如下：

　　调查研究中常用的九种方法

　　5.1. 野外观察法

　　侦查人员通过实地观察，获得直接、生动的感性认识和真实可靠的第一手资料。但由于该方法观察的往往是事物的表面现象或外在联系，具有一定的偶然性，受调查者主观因素的影响较大，故不能大样本观察，必须采用结合其他调查方法。通常适用于无法、不希望或不希望进行口头交流的情况调查。

　　5.2. 访谈调查法

　　这种方法是比野*敏*感*词*环境影响大，难以进行大数据分析。规模采访。

　　5.3. 会议调查法

　　这种方法是访谈调查法的扩展和延伸，由于其简单易用，在调查研究工作中更为常用。通过邀请几位调查受访者参加研讨会来采集

数据、分析和研究社会问题。最突出的优点是工作效率高，可以快速了解更详细可靠的社会信息，节省人力和时间。但由于这种方法不能完全排除被调查者社会心理因素的影响，调查结论往往难以充分反映真实的客观情况。且受时间条件限制，难以进行深入细致的交谈，

　　5.4. 问卷调查法

　　即间接笔试。这种方法的最大优点是可以突破时间和空间的限制，在大范围内同时对大量调查对象进行调查。、受访者应具备一定的写作理解能力和表达能力。如某地区农村党员教育培训情况调查、中小学教师科研状况调查等。由于问卷调查法只能获取书面社会信息，无法形象地了解和特定的社会条件，这种方法不能代替实地调查，特别是对于那些新事物、新情况、新问题。方法一起。

　　5.5. 专家调查法

　　这是一种预测方法，即以专家为索取信息的对象，依靠他们的知识和经验，通过调查研究对问题作出判断和评价。最大的优点是简单直观，特别适用于缺乏信息资料和历史数据，受社会、政治和人为因素影响较大的信息分析和预测题材。广泛用于对某个方案进行评价，或评价多个备选方案的相对排名，选出最佳方案；估计实现某一目标的条件、途径、手段及其相对重要性等。

　　5.6. 抽样调查法

　　是指以一定的方式从被调查人群中抽取部分样本进行调查，并用所获得的结果来说明总体情况。其最大的优点是节省了人力、物力和财力，可以在较短的时间内获得相对准确的调查结果，时效性强。组织全面调查范围广、时间长、难度大，多采用抽样调查的方法进行检查核实。如在全省开展党风廉政建设社会调查、流动党员现状社会调查等。局限性在于当样本数量不足时，会影响调查结果的准确性。

　　5.7. 典型调查方法

　　是指在一定范围内选取具有代表性的特定对象进行调查研究，以了解同类事物的发展变化规律和本质的一种方法。当调查样本过大时可以采用这种方法。但在对象的选择上一定要注意，一定要准确地选择比较熟悉全局的有代表性的对象。例如，地级市对区县市农村党员情况进行调查，应选择经济发展较快、农村党员致富能力强的县市作为典型调查对象。 .

　　5.8. 统计调查法

　　通过分析固定统计报表的形式来反映下列情况的一种调查方法。由于统计报表的内容比较固定，适合分析某事物的发展轨迹和未来趋势。例如，通过党员统计年报，可以分析某地全年党员发展、转移、流动情况，与上年同期相比增减情况。年，并预测下一个趋势。使用统计调查方法时，要特别注意统一统计口径，以统计部门的数字为准，报表分析要结合实际调查，报表不能简单分析。例如，某项数据大幅增加或减少的原因很难在报表中反映出来，只有通过实际调查才能形成一个完整的概念。

　　5.9. 文献调查法

　　通过采集

和提取文件来获取有关调查对象信息的方法。适用于研究调查对象在一段时间内的发展变化。研究的角度往往是探索一种趋势或阐明一种演变过程。这种方法可以突破时间和空间的限制，进行大范围的调查，而且调查数据易于采集

和分析。同时，它还具有数据可靠、人力物力少、效果大等优点。但它往往是一种先进的侦查手段，一般只能作为侦查的先导，不能作为侦查结论的现实依据。

　　06 业务数据集

　　相信在很多公司都会有相应的日常运营和业务部门，各种相关的数据都会记录在某些文件或系统中，比如常见的Excel文件，各种办公系统的数据库系统等，一般公司DBA人员可能会向数据分析师开放一定的查询权限，供数据分析师提取对应的业务数据集，提取时也可能涉及一些数据脱敏问题。

　　什么是数据脱敏？

　　说白了，数据脱敏的意义在于保护客户的重要隐私信息，但在保护的同时，不能让数据分析变得毫无意义。

　　相对于这个领域来说，学好数据库的相关语言SQL就很重要了。只有足够好地掌握SQL，才能在提取和分析数据时快速、准确地完成相应的任务！

　　07 埋点采集

　　埋点分析是应用系统分析常用的数据采集方法。数据嵌入点分为初级、中级和高级三种方式。数据埋点是为私有化部署采集

数据的好方法。

　　数据嵌入点分为初级、中级、高级三种方式，即：初级：在产品和服务转化的关键点植入统计代码，根据其独立的ID（如点击）保证数据采集不重复购买按钮的费率）；中间：插入多段代码跟踪用户在平台各个界面的一系列行为，事件相互独立（如打开商品详情页-选择商品型号-加入购物车-下单订单 - 完成购买）；进阶：配合公司工程及ETL，对用户行为进行全量采集分析，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析和优化的依据。毫无疑问，数据埋点是为私有化部署采集

数据的好方法。精准的数据采集满足企业去其糟粕和取其精华的需求，实现产品和服务的快速优化和迭代。埋藏数据采集

的方法广泛存在于网站和移动应用程序中。网站埋点一般存在于网站的按钮或访问记录中。系统前端会有相应的代码记录用户的操作行为，并将这些数据传递给后台，最终可能以日志或者数据库表数据的形式记录下来。事实上，它可以理解最终会成为业务数据集的一部分，以便数据分析师可以利用这些用户数据建立用户画像，做分层模型进行精准营销等等！大同小异，网站的框架技术不同但原理相似，扩展到App应用也是一样的。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。扩展到App应用也是一样。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。扩展到App应用也是一样。开发工程师需要将记录用户操作的代码植入到手机或平板应用的程序中，以满足相应的数据采集需求，最后返回后台后，与网站埋点基本相同。

　　08 传感器采集

　　传感器（英文名称：transducer/sensor）是一种检测装置，它能感知被测量的信息，并将感知到的信息按照一定的规则转换成电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息要求。传输、处理、存储、显示、记录和控制要求。

　　传感器的特点包括：小型化、数字化、智能化、*敏*感*词*化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的第一个环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉、嗅觉等感官，让物体慢慢活了过来。通常按其基本感知功能可分为热传感器、光传感器、气体传感器、力传感器、磁传感器、湿度传感器、声音传感器、辐射传感器、颜色传感器和味觉传感器等十大类。.

　　通过配备各种传感器的软硬件结合，我们可以很容易地获取现实物理世界中的各种相关数据。例如，我们使用*敏*感*词*、录音设备、体温检测、气候检测等设备。一般这类设备都会内置很多不同款式的传感器。其实对于数据分析师来说，没有必要对传感器的原理了解太多。更重要的是要了解数据从哪里来，以及传感器本身采集的数据的一些特性，比如误差、灵敏度、使用环境等，这些都会影响数据采集效果。所以我不会在这里详细介绍。

　　09 数据交易平台

　　大家常说的数据交易平台，正式名称为大数据交易所，定义如下：

　　全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所于2015年4月15日正式挂牌，并与深圳市腾讯计算机系统*敏*感*词*、广东省数字广东研究院完成合作。买家是京东云平台和中金数据系统*敏*感*词*的第一笔数据交易。首批数据交易的完成，标志着国内首家大数据交易所正式运营。同时，在交流平台的基础上，大数据领域的相关专家、学者、企业共同成立了大数据交易商（贵阳）联盟。企业。

　　当然，现在已经有很多大数据交易所了。关于数据交易平台的更多信息，您可以参考此链接：

　　国内有哪些好的“数据交易”平台，比如淘宝之类的平台？- 知乎

　　10 *敏*感*词*采集

　　最后，让我们谈谈个人数据。其实网上都在讲这种数据管理。其实更多的是用在企业或者相关组织中。但是让我们仔细想想。如果对自己要求严格的话，其实也可以在个人管理方面采集

数据，然后分析个人数据，最终引导自己的人生方向。

　　例如，对于我们个人的财务状况，我们可以使用Excel进行基本的财务分析，然后根据自己的财务状况进行财务规划。

　　再比如，我们可以数自己的时间。这就是著名的时间统计方法。有兴趣的朋友可以了解一下。《奇异人生》一书讲的是柳比雪夫的时间统计方法。.

　　再比如，我们可以统计自己每天做的任务，从而得到每个时间点的工作效率，从而总结出自己的生物钟规律。关于生物钟的内容，强烈推荐《神奇的人体生物钟》和《时间管理》。对于这类书籍，可以通过数据统计分析的结果来判断内容是否正确。

　　...

　　生活的方方面面太多了，我们都可以通过采集

采集

来记录自己。当我们想要在某一方面做出决策时，数据分析就成为了一个强有力的切入点。比如我们要买房子，我们可以通过分析房价数据来选择合适的房子，同样的例子还包括基金，我们可以分别研究基金和基金经理数据的一些特征，从而筛选合适的投资基金...

　　例子太多，这里就不赘述了。当我们开始以各种方式采集

自己的数据时，其实就是开始了一种新的生活模式，量化生活。相信这样的生活会给你带来不一样的精彩，

　　好了，书川这篇文章的内容就分享到这里了！

　　核心方法:SEO：亚马逊关键词研究工具！这个插件你用上了吗？

　　Amazon 搜索引擎是世界上最大的产品查找引擎，为商业目的提供关键词“基本见解”。

　　但亚马逊并未透露广告数量或按点击付费的广告信息。因此，卖家只能自己发现消费者搜索关键词。下面我们将介绍几个关键词工具来帮助卖家优化他们在亚马逊上的排名。

　　Amazon autosuggest 会在搜索者输入时显示单词和短语。AutoSuggest 类似于 Google Suggest。用户在搜索框中键入的内容越多，给出的建议就越少。因此，所有这些建议都是潜在的关键字。

　　亚马逊没有说明这些关键词是如何订购的。我们只能假设更受欢迎的关键词排在第一位。

　　亚马逊会针对用户之前的搜索做出个性化的建议，所以建议先退出账户再查看亚马逊给出的“自动建议”关键词。

　　Amazon autosuggest 会在用户键入时显示单词和短语。用户在搜索框中键入的信息越多，给出的建议就越少，例如这个“洗衣机洗涤剂”示例。

　　亚马逊搜索建议扩展

　　这个免费的 Chrome 扩展程序值得卖家下载。

　　只需在搜索栏中输入关键词，它会很快拉出大量亚马逊推荐搜索关键词，您可以将其下载为Excel文件。

　　“Before”关键词，即在查询前添加词生成的建议。“附加”建议，在输入较长的句子时也会显示建议关键词。

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　　搜索建议扩展

　　以下是亚马逊对“甲板清洁剂”的推荐。

　　亚马逊对“deckcleaner”的自动建议

　　这就是 Amazon Search Suggestion 扩展：您可以将建议下载到 Excel 文件中。

　　来自搜索建议扩展的“deckcleaner”建议

　　这个工具最好的地方是研究基于类别的关键词来探索购买过程。例如，您可以键入“washing”并选择“Baby”类别作为关键字建议，例如“washingBabyhairshield”和“awashingmachinetoy”

　　Keywordtool.io 将亚马逊的自动提示关键词与 Google Ads 的数据进行比较。最初的关键词“洗涤”显示在这里

　　该工具有助于产生更多的产品创意。在类别中输入关键词，该工具将提供实际的、相关的亚马逊搜索词。您还可以过滤常用修饰符以对关键词进行分组。Keywordtool.io 是每月 69 美元。

　　MerchantWords 是唯一专为亚马逊卖家提供的关键词工具。因此，该工具可以提供：

　　Amazon 的搜索量，MerchantWords 使用自己的算法计算量。下面列出了与这些搜索相匹配的主要产品类别。季节性关键词（如果存在）。过去几个月的搜索趋势，关键词。

　　MerchantWords 的起价为每月 79 美元。

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　　MerchantWords 是唯一专用于亚马逊卖家的主要关键词工具，提供关键词搜索量、主要类别和趋势。例如“高尔夫球”关键词

　　与谷歌搜索一样，亚马逊搜索提供了很多关于消费者如何查询你的核心主题的线索。作为卖家，您需要密切关注亚马逊上的产品列表、相关搜索和“部门”。

　　当产品是新产品时，查看产品列表以深入了解关键词和修饰符。例如，搜索“甲板清洁剂”会出现诸如“防滑”、“多用途”、“户外清洁剂”、“去污剂”和“保护剂”等修饰语。

　　查看产品列表以深入了解关键词和修饰符。例如，关键字“deckcleaner”会产生诸如“防滑”和“多用途”之类的修饰语

　　相关搜索。在原创

搜索结果下方，亚马逊会生成一个“相关搜索”列表，这些搜索可能来自类似购买过程中的实际搜索。在产品名称和类别中收录

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