百度指数爬虫（百度指数爬虫cookie）

本文目录一览：

• 1、如何获取大数据信息
• 2、百度指数数据如何下载
• 3、常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求！赶紧收藏
• 4、网络爬虫能爬到某网站用户的搜索记录吗？比如：在百度网页一天 刘德华 名字被搜索的次数
• 5、如何在一周内做一款拼音输入法

如何获取大数据信息

一、公开数据库

常用数据公开网站：

UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中。

国家数据：数据来源中华人民共和国国家统计局，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，全面又权威。

亚马逊：来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物、经济等多个领域的数据集。

figshare：研究成果共享平台，在这里可以找到来自世界的大牛们的研究成果分享，获取其中的研究数据。

github：一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，适合做研究和数据分析的人员。

二、利用爬虫可以获得有价值数据

这里给出了一些网站平台，我们可以使用爬虫爬取网站上的数据，某些网站上也给出获取数据的API接口，但需要付费。

1.财经数据，2.网贷数据；3.公司年报；4.创投数据；5.社交平台；6.就业招聘；7.餐饮食品；8.交通旅游；9.电商平台；10.影音数据；11.房屋信息；12.购车租车；13.新媒体数据；14.分类信息。

三、数据交易平台

由于现在数据的需求很大，也催生了很多做数据交易的平台，当然，出去付费购买的数据，在这些平台，也有很多免费的数据可以获取。

优易数据：由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。

数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，包含语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面的数据。



四、网络指数

百度指数：指数查询平台，可以根据指数的变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析、舆情预测有很好的指导作用。除了关注趋势之外，还有需求分析、人群画像等精准分析的工具，对于市场调研来说具有很好的参考意义。同样的另外两个搜索引擎搜狗、360也有类似的产品，都可以作为参考。

阿里指数：国内权威的商品交易分析工具，可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据，基于淘宝、天猫和1688平台的交易数据基本能够看出国内商品交易的概况，对于趋势分析、行业观察意义不小。

友盟指数：友盟在移动互联网应用数据统计和分析具有较为全面的统计和分析，对于研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。除了友盟指数，友盟的互联网报告同样是了解互联网趋势的优秀读物。

五、网络采集器

网络采集器是通过软件的形式实现简单快捷地采集网络上分散的内容，具有很好的内容收集作用，而且不需要技术成本，被很多用户作为初级的采集工具。

造数：新一代智能云爬虫。爬虫工具中最快的，比其他同类产品快9倍。拥有千万IP，可以轻松发起无数请求，数据保存在云端，安全方便、简单快捷。

火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息。

八爪鱼：简单实用的采集器，功能齐全，操作简单，不用写规则。特有的云采集，关机也可以在云服务器上运行采集任务。

百度指数数据如何下载

问题一：如何将百度指数数据导出到Excel表格 复制粘提，或者截图，在excel里面在弄一下，这样就做出来了！

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

常用的15个数据源网站，可以满足你95%的日常取数需求！赶紧收藏

前面介绍过实用的效率小工具，真的帮了我很多忙，这次给小伙伴们再种草一些数据源网站。

现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。

“拿来的”数据可以在各大官方平台或者社区去找，一般各行各业都会有自己的数据库。我常用的数据网站有以下这些：

百度指数： 百度搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。

百度指数规则，是以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和。

微信指数： 微信生态的大数据，反映关键词热度，和百度指数类似。但微信指数数据来源微信各种内容渠道，包括搜一搜、视频号、公众号等，适合做微信生态人群画像、内容推广、舆情监控的研究。

Google Trends： 和百度指数类似的产品，基于google生态汇总的大数据。比百度数据来源更丰富也更广泛，包含了google、youtube等，毕竟是全球应用。缺点是对国内搜索分析的指导意义不大，还是百度指数更具指导意义。

微博指数： 微博内容提及量、阅读量、互动量加权得出的综合指数，优点比较有时效性，而且数据基数大，可以实时反映热度变化情况，适合实时捕捉当前 社会 热点事件、热点话题等，快速响应舆论走向等。

这种数据包含了网站、APP、自媒体账号等监测数据，大多是商业付费类

Alexa： 用于查询全球网站排名和流量的平台，可以看到PV、UV、排名、区域分布等信息。

新榜： 新媒体专属的数据平台，用于查看抖音、快手、公众号、小红书等平台KOL账号的数据。数据包括了粉丝、浏览、互动、声量等，一般用于广告投放监测、自媒体数据运营等。

猫眼数据： 影视相关数据。汇总了电影票房、网播热度、电视收视等数据，适合做票房预测、节目热度监测。

艾瑞指数： APP、Web、手机等排行榜数据，包括各大移动设备装机指数、APP热度指数、PC Web热度指数、网络广告指数等等，适合做广告营销投放等。

新浪 财经 数据中心：新浪 财经 大数据，汇总了股票、基金、期货、黄金、货币等各种 财经 数据，种类很齐全，应该有数据接口。

Wind：国内比较早的金融数据服务商，数据种类最齐全，而且有各种金融分析工具，也支持Python、R等量化分析。但Wind很贵，个人很难承担的起。

Tushare： 免费的金融数据库，支持Python接口，数据也非常齐全，包含了股票、基金、期权、债券、外汇、公司报表等各种 财经 数据。只要你会用Python，就可以调用里面的各种数据，非常便捷。

这种一般包含政府开放数据、统计数据，以及各种民生数据。

国家统计局： 最权威的国内宏观数据网站，包括人口、经济、农业等等。

上海公共数据开放平台： 上海市各行各业的免费数据，对公众开放下载，非常适合做城市规划分析。

其他城市官方数据：

这一类数据适合做机器学习、统计分析、算法研究等，是学术界、工业界用于数据驱动业务典型数据。

kaggle： 全球最大的数据科学比赛平台，也是google旗下的产品。kaggle拥有丰富的数据集和各种解决方案，适合对数据感兴趣的小伙伴去研究学习。

天池： 阿里云里面的数据比赛平台，也拥有很多比赛数据，质量相对较高。

网络爬虫能爬到某网站用户的搜索记录吗？比如：在百度网页一天 刘德华 名字被搜索的次数

能实现的，不过您举的例子，百度网页上某个关键词的搜索次数，百度指数和百度推广后台中的关键词规划师就能查询到，该关键词大概的日均搜索量有多少次。

如何在一周内做一款拼音输入法

本文讲解了如何在一周时间内，从零开始，一步步做一个拼音输入法。

思路是这样的，首先，需要一个词库，这个词库包含单字的和词组的，其次，需要进行一场串字母的切割算法(bdu切分为b、du)，最后需要一个检索和排序算法，来应对类似首字母检索(sz对应深圳)和部分字母检索(shenz对应深圳)等各种情况。下面介绍我是怎么从零开始做一款拼音输入法的。

单字的词库，由于有汉字词典，所以比较简单，这里用的是网上一个开源的词库文件：

数目为3万多，但是里面包含了许多基本不会用到的偏僻字：

具体的排除偏僻字的方法后面会介绍。

词组的词库，由于做输入法的出发点，是为了搜索地图里面的POI点服务的，所以优先考虑地理词，一开始想到的是用 搜狗细胞词库 上面的所有城市的精选地理信息：

解析方法参考： Java-解析搜狗输入法分类词库scel文件

但是这样的方式，后来在使用中，发现其虽然包含了非常多的地理信息，但是对于输入法来说，并不好用，原因在于，用户其实是更习惯于用常用字来检索的，例如：用户输入“baidu”，是想要打出“百度”这样的常用字，而不是像“柏渡”这样类似的地理词。

基于此，后面的词组词库是用的搜狗以前版本的核心词库，解析方法参考：

Java-解析搜狗输入法核心词库sgim_core.bin文件 。

有点麻烦的是，搜狗的词库只有汉字，并没有对应的拼音，所以这里用pinyin4j来做转换，转换方法参考： Java-汉字转拼音 。

数目为42万多，但是里面同样也包含了很多的偏僻词组，排除方法后面会介绍。

由于是输入法，排序规则显然是越常用的排越前面，但是由于用到的词库并没有词频，所以必须想办法通过机器去自动生成词频，以便进行常用性排序。

对于这一点，在经过思考以后，决定采用百度搜索引擎来进行数据搜集。在百度搜索引擎搜索每个词组时，可以看到有多少个相关的结果，我们有理由相信，越多的相关结果，意味着被检索的次数也多，也就越常用。

下面是对于"kebi"对应的“科比”和“可鄙”在百度搜索引擎的结果数对比：

可以看到，"科比"的搜索相关结果更多，显然也更常用。

基于这一策略，通过对词库中的单字和词组进行百度指数(结果数/万)的爬虫搜集，这里涉及到跟百度反爬虫部门的斗智斗勇，包括不定时切IP等，不过最终还是成功把45万词条的数据爬取下来了，部分结果如下：

完成以后，根据百度指数，设置一个阈值(这里是100)，小于100的就判断为生僻字和词组，将其从词库中删除，最终只保留了33万条词条。

由于我们的输入法的使用场景主要在于地图的搜索POI点，所以，我们如果能判断一个词组是否是地理词，将其排在更前面，则体验上会更好。基于我们在排序中的思路，考虑从百度检索结果中看能不能进一步挖掘价值。

下面是搜索两个地理词，“深圳”和"南山"在百度搜索引擎的结果：

可以看出，地理词在检索结果中，很可能会出现“地图”和“旅游攻略”字眼，我们可以以此为依据，来判断一个词为地理词。依旧通过爬虫，新一轮的斗智斗勇后，成功地识别出来了地理词。

下面是识别出来的首字母为”ns“的地理词列表：

从结果来看，显然这策略也并不是完美的，会出现一些词的误判，例如“那啥”，但是从最终效果来看，还是非常好的。

对于用户已经选择过的词，我们应该在用户再次输入的时候出现在最前面。因此，我们在词库中加入一个“click”字段，用于记录该词的被选择次数，次数越多的，更高优先级展示给用户。

通过上述步骤解决了，词库的建立，词组的常用性排序，地理词的识别以及记录用户选择次数后，我们就搭建起了一个完整可用的词库。

在此基础上，我们需要在用户输入一串字母的时候，对其进行切割，例如，baidu切割成bai和du，szhen切割成s和zhen。对于这一点，这里用到的是一个基于拼音语法规则的正则表达式：

这个正则表达式可以正确地分割出长串的字母为单个的拼音，例如分割：

但是，在测试中，发现其分割有缺陷，例如，对于分割"hn"，直接分割成了“hn”，而正确的分割是"h n"，所以，针对这种情况，做了容错处理，后面会介绍。

切割完成后，我们需要将其从词库中检索出来对应的词语。

以“szhen”举例，切割完成后，是"s"和“zhen”，首先，我们可以确认其首字母为"sz"，其次，我们可以确定，全拼音的匹配正则表达式为：

其中，“%”表示零个或多个字母。

利用Sqlite的LIKE来进行全拼音正则匹配，并对地理词和用户选择词进行优先排序，最后根据百度指数进行排序，查询语句为：

这里，由于交互上的需求，用户选择过的词排在最前面，后面固定出现三个地理词，再后面的词，根据百度指数进行排序。对于上文提到的“hn”分割错误导致的异常，这里需要将其当成是纯首字母检索处理。

为了查看最终的交互效果，我们随机取几个字符串，来看看匹配结果与搜狗输入法进行对比：

可以看到，在常用词上，两者出现的词基本重合，而本文的输入法，在地理词上，体验要更好。

最后放上加上界面开发的成果图：

关于百度指数爬虫和百度指数爬虫cookie的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注云尚网络www.ysfad.net。