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  • Google Trends

    2006-08-13 14:54:00
    Trends(谷歌趋势)中的每一关键词的趋势记录图形显示分为搜索量和新闻引用量两部分,用户可直观的分别看到每一关键词在Google全球的搜索量和相关新闻的引用情况的变化走势,并有详细的城市、国家/地区、语言柱状图...
    Trends(谷歌趋势)中的每一关键词的趋势记录图形显示分为搜索量和新闻引用量两部分,用户可直观的分别看到每一关键词在Google全球的搜索量和相关新闻的引用情况的变化走势,并有详细的城市、国家/地区、语言柱状图显示。Google Trends(谷歌趋势)可以用逗号隔开同时比较最多5个关键词的统计数据。

      “Google Trends(谷歌趋势)中文版的推出是Google(谷歌)中国为中文用户提供的一个有益且有趣的小产品,它可以让全球的中文用户都可以在Google(谷歌)这一平台上分享全球中文最热门的关键词,让中文用户真正可以综合全球数据,把握世界脉搏”Google(谷歌)全球副总裁兼大中华区联合总裁李开复表示。

      通过Google Trends(谷歌趋势)中文版,中文用户能够了解到所有Google(谷歌)用户共同关心的热点,获得很多有益且有趣的发现,而且Google(谷歌)为关键词提供了相关性很高的新闻链接,为用户分析关键词的历史走势提供帮助。

      以目前最热门的三大选秀节目超级女声,梦想中国和我型我秀为例,2005年的超女热潮使其他竞争对手几乎不可与之抗衡,而2006年的超级女声在搜索量上的优势则微乎其微,梦想中国却凭借新闻关注度数次领先超女,获得了更多的“眼球”,而一向不温不火的“我型我秀”则在2006年实现超越,在搜索总量上小胜梦想中国,与之相对应的新闻搜索则可以为用户提供参考。

      不仅如此,凭借Google(谷歌)全球第一的搜索平台,全球所有使用中文的用户搜索结果都被涵盖,因此我们可以发现在美国的中文用户也对国内的选秀节目报有极大热情,而超级女声则是他们的最爱。

      在Google Trends(谷歌趋势)中文版上还有更多有趣的发现,谁是中国最“幸福”的人?谁又感到自己最“孤独”?而最富创业激情的人又集中在中国的哪些城市呢?最爱血拼购物,消费欲望最强烈的城市又是哪几个? 

      登陆Google Trends(谷歌趋势),把握世界的脉搏

      Google Trends(谷歌趋势)的恶搞大汇集

      7月的最后一天,是中国人的“情人节”七夕节。Google中国发布了其Google Trends(谷歌趋势)的中文版本。其实Google Trends(谷歌趋势)对中国的用户来说并不陌生,它是在今年的5月11日的Google全球的Google Press Day上正式发布的,一经发布就在国内的Google用户中引起了不小的反馈,很多用户都欣喜地在自己的博客中表达了喜爱之情。

      而在当时虽然Google Trends(谷歌趋势)支持中文的关键词搜索,但其界面却依然是英文,也没有相对应的新闻链接,而今天发布的中文版则是一个完整功能的版本。那就让我们赶快试用一下,看看中文版的Google Trends(谷歌趋势)能给我们带来多少新奇又好玩的体验啦。好了,超级我秀大PK开始啦

      “中国之最”大起底

      用Google Trends(谷歌趋势)做分析和调查是最恰当不过的,而基于全球中文搜索数据基础的Google Trends(谷歌趋势)更是全球中文用户的共同平台,从中我们可以看到很多或者有趣好玩,或者发人深思哦。

      最追求“幸福”的人:台湾人可以说是中国最追求幸福的人,根据从2004年至今的3年数据显示,台湾地区的用户搜索“幸福”的次数是最多的,而在大陆,3年来最感到幸福的当属杭州人,看来有着“人间天堂”美誉的杭州果然能够让人倍感幸福。

      最“快乐”的人:说完最追求幸福的人当属最“快乐”的人,那么谁又是中国最快乐的一群人呢?这一次来自温州的朋友独占鳌头,而且还把第二位,同时也是最追求“幸福”的人杭州远远的甩在后面。

      最不关注自己的人:这个人群恐怕就是正在看这篇文章的广大网民了,虽然根据调查,我国的网民结构是绝对的年轻人占主导,但这些网民似乎更关注比自己小的多的孩子们,因为搜索“六一儿童节”的远远超过了搜索“五四青年节”的人,不知道是不是大家都想回到童年时光而对“六一儿童节”恋恋不舍呢?

      最爱玩的城市:有钱又有闲的感觉的确不错,上海,北京,深圳三地的朋友可算是国内旅游市场当仁不让的三甲之选,想到每年黄金周的时候万人齐旅游,火车飞机齐出动的壮观场景,就可见Google Trends(谷歌趋势)的所言非虚。

      最爱血拼购物的城市:有爱玩的就一定会有爱购物的,北京,上海,天津,深圳四地的朋友们可算是拉动内需的强大力量了,他们是国内最爱“购物”的人了,虽然购物欲望强烈但却也懂得持家有道,所以这四个城市同时也入选了“最爱打折”城市的前五强。

      最具创业激情的地方:这个选项多少有些出乎意料,原来想象中的创业热土北京和上海止步于十强之外,而中国最具创业激情的五大城市则是南京,南昌和苏州,老牌创业城市深圳和广州也跻身五强,看来这里依然是无数创业者所钟爱的地方。十强中北方的济南,南方的成都,中部的长沙,看来中国处处都涌动着创业的激情和梦想。

      最众口不再难调的菜肴:众口不再难调这句话在川菜的面前就不再正确了,无论是曾经火爆一时的水煮鱼、香辣蟹还是经典的火锅小炒,川菜在国内可谓所向披靡,无往而不利,几乎受到了全中国普罗大众的共同欢迎,不仅把传统的粤菜,鲁菜,本帮菜,苏杭菜打得“落花流水”,就算是同是以酸辣为味的湘菜和黔菜也得甘拜下风。川菜,似乎成了无可争议的菜肴天下第一。

      最小资化的城市:什么是小资最喜欢的呢?泡吧,K歌还有咖啡,西餐厅,在这些项目上,被称为“东方巴黎”的上海果然不负众望,分别获得了“最喜欢酒吧”的城市,“最喜欢‘卡拉OK’”的城市,与此同时,它在“最关注留学”“咖啡”和“西餐厅”等项目的PK中都有上佳表现,同时这里也是最青睐国际名品的地方,上海也是全球搜索LV中排名最高的大陆城市,看来,小资早已经是海派风格的一部分了。

      老百姓最关注的头等大事:买房子,恐怕是现在很多中国老百姓的关注的头等大事,所以无论是“买房”、“二手房”都是搜索量居高不下,而且地域分布广泛,不分南北东西,就连买房后的头等大事,“装修”也成为了老百姓最关注的关键词。看来,“买房置地”这件老百姓几千年来的头等大事,今日依然。

      最温馨的PK结果:选择情人节和母亲节的PK多少有些担心,曾经以为似乎受到更多关注的情人节会大胜并不流行的母亲节,但结果却让人出乎意料,刚刚被人们所了解的母亲节在很多城市与情人节不相上下,而且地域遍布全国。由此想到了那句老话,母爱,是天底下最大的爱。所有人都应该感谢母亲,感谢母爱。

      也许对从事营销的人来说,Google Trends(谷歌趋势)可以把握市场趋势,预测消费走向,对社会学者来说他是观察社会动态,体察民间热点,而对我们所有的用户而言,Google Trends(谷歌趋势就是一款虽然很小,但很有趣,很好玩的产品,我今天稍稍总结了一些,我自己找到的恶搞版,如遇雷同,纯属应该,文责我负,抄袭欢迎。

      如果你喜欢,那就赶快到Google Trends(谷歌趋势)上去试试吧,有了什么新的发现,可一定要与大家分享啊。

    转载于:https://www.cnblogs.com/pojianhuadie/archive/2006/08/13/475598.html

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  • GoogleTrends-源码

    2021-03-28 23:29:43
    GoogleTrends解析器 安装 pip install pytrends 用法 from main import GoogleTrends trends = [ "uber eats" , "deliveroo" , "just eat" ] output = GoogleTrends . GetTrendsOrdered ( trends ) print ( output )...
  • Google Trends爬虫

    2021-02-23 16:22:39
    最近因科研原因,需要爬取google trends中有关Bitcoin的数据,于是开启了为期三天的艰难探索。过程虽然艰难,但结果是好的。下面将整个过程的收获记录如下。当然,这一切的前提是先连接上一台位于国外的远程服务器,...

    最近因科研原因,需要爬取google trends中有关Bitcoin的数据,于是开启了为期三天的艰难探索。过程虽然艰难,但结果是好的。下面将整个过程的收获记录如下。当然,这一切的前提是先连接上一台位于国外的远程服务器,所以假设看到这篇文章的小伙伴都已经连接上了远程服务器。

    Google Trends爬虫

    方案一:用本地计算机爬虫(fail)

    当电脑能够正常使用Google后,我首先想到的是像之前爬虫一样,在Pycharm中编辑代码,然后在本地计算机上运行。
    但随后就出现了问题。不论是用Pycharm还是Jupyter Notebook,无论如何也无法请求获取Google Trends的页面,总是报错。找了很多帖子,都没有得到解决(如果看到这篇文章的小伙伴能够指导一下,将非常感谢)

    在这里插入图片描述
    一段时间尝试后,准备另辟蹊径。既然本地计算机上外网的原理是,让能够上外网的远程服务器获取资源,然后再传给本地计算机,我也能远程操控远程服务器,那为什么不直接在远程服务器上爬虫呢,然后就有了方案二。

    方案二:用远程服务器爬虫(success)

    下载python

    CentOS系统是自带Python2的,但是由于现在普遍使用Python3,所以还得自主安装Python3。安装方法参考这篇博文。文章讲的很详细,这里就不再赘述。但是需要补充的一点是,最后在执行创建软链接命令之前,必须先进入根目录。使用“cd …”一直退一直退,直到根目录。然后再运行后面的命令。
    进入python3之后,可以用"exit()"命令退出。
    但安装好之后有个bug是,每次运行python代码会出现警告,提示缺少某个东西,但我一直安装不上,希望有大佬帮忙解答。

    Google Trends爬虫

    安装第三方包

    Python有个第三方包pytrends,用这个包可以很容易获取Google Trends某个关键词下面的数据。pytrends的详细用法可以去官网查看。
    首先安装pytrends。在根目录执行如下命令

    pip3 install pytrends
    

    编辑代码

    我需要获取2013-2021期间Google Trends中有关Bitcoin的趋势数据。首先在本地计算机上编写好了googleTrends.py文件如下:

    import pandas as pd
    from pytrends.request import TrendReq
    
    df = pd.DataFrame(columns = ['date','Bitcoin'])
    search_list=['Bitcoin']
    pytrends = TrendReq()
    
    for y in range(2013,2021):
        yn = str(y + 1)
        y=str(y)
        timeframe='{0}-01-01 {0}-06-30'.format(y) #以半年及以下为周期返回日数据,以上为周数据
        pytrends.build_payload(search_list, timeframe=timeframe)
        df = df.append((pytrends.interest_over_time()).drop(columns='isPartial'))
        timeframe = '{0}-06-30 {1}-01-01'.format(y,yn) 
        pytrends.build_payload(search_list, timeframe=timeframe)
        df = df.append((pytrends.interest_over_time()).drop(columns='isPartial'))
    
    #2021
    for m in range(1,3):
        timeframe='2020-12-30 2021-02-22'
        pytrends.build_payload(search_list, timeframe=timeframe)
        df = df.append((pytrends.interest_over_time()).drop(columns='isPartial'))
    
    df.to_excel('googleTrends.xls')
    

    将代码文件导入远程服务器

    这里建议使用Xshell作为SSH客户端,因为在Xshell中可以用rz 和 sz命令,轻松和本地计算机实现文件互传。
    首先执行安装命令

    yum install -y lrzsz
    

    然后在命令行输入rz回车,会出现选择文件的窗口,选择之前编辑好的googleTrends.py文件后,这个文件就保存到远程服务器中了。
    然后执行如下命令

    python3 googleTrends.py
    

    就成功在远程服务器上运行代码了。运行之后,执行如下命令查看googleTrends.xls的位置。

    find / -name googleTrends.xls
    

    会发现该文件在 /root/googleTrends.xls下
    接着执行如下命令将文件复制到本地计算机。

    sz /root/googleTrends.xls
    

    一番操作之后,Google Trends的数据就保存到本地计算机啦!

    数据处理

    拿到数据之后并不能直接用。这里得先了解Google Trends数据的特点。
    Google Trends的热度值在0-100之间,是一个相对值,和时间段的选择相关。对于同一个日期,比如2021.2.14这天,爬取2021.1.1-2021.2.20时间段和2020.10.14-2020.2.20时间段,得到的2021.2.14这一天的热度值是不同的。
    所以,我在爬取数据的时候,在前后两个时间段之间设置了重复天数,比如2013.01.01-2013.06.01 和 2013.06.01-2014.01.01。
    这样,就可以以某一时间段为基准,通过比例换算,将所有数据纳入一个标准了。

    展开全文
  • Google trends throwing 429

    2020-12-08 19:08:31
    m sorry to report the Google Trends function isn't working. <p>It looks like Google have got fed up with PyTrends - it keeps returning an error 429 (too many requests) even with a small request ...
  • <div><p>Something weird is going on whenever you visit a page with Google Trends: https://www.coingecko.com/en/coins/bitcoin https://coin.fyi/</p><p>该提问来源于开源项目:MetaMask/metamask-...
  • 这是一款使用grid.js和css3 transition属性制作的仿google trends动态css3网格响应式布局。通过这款css3网格布局,用户可以选择屏幕上有多少个网格,并通过css3 transition制作出网格动画效果。
  • Google的新推出的Trends服务,是一个有趣的功能,可以根据一些关键词来分析这段时间的走向。并且给出了城市、地区、语言这些指标的分类排行。因为好奇,我用google trends分析了一把当前最流行的数据库产品。DB2,O....

    Google的新推出的Trends服务,是一个有趣的功能,可以根据一些关键词来分析这段时间的走向。并且给出了城市、地区、语言这些指标的分类排行。因为好奇,我用google trends分析了一把当前最流行的数据库产品。

    DB2,ORACLE,SQLSERVER,MYSQL

    14088-1.jpg

    14089-2.jpg

    14090-3.jpg

    14091-4.jpg

    看来Oracle依然是老大....通过Google的说明文件,我们也可以了解到各个并购事件对Trends的一些影响。从地区来看,印度的IT业确实蓬勃发展。


    来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/4096/viewspace-52603/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

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  • Python财务分析-Pandas复制Google Trends

    千次阅读 2020-04-09 14:52:31
    Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends. 翻译为:利用谷歌趋势量化金融市场的交易行为。 第一部分介绍了 Pandas 的基础知识以及如何使用它来分析财务数据。 在第二部分,我们将...

    复制利用谷歌趋势量化金融市场的交易行为

    这是发表于《自然》的一篇论文:
    Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends.
    翻译为:利用谷歌趋势量化金融市场的交易行为。

    第一部分介绍了 Pandas 的基础知识以及如何使用它来分析财务数据。

    在第二部分,我们将重申这些概念,通过应用它们来重现最近发表的一篇关于使用谷歌趋势搜索量搜索特定术语的论文(例如 ‘debt’(债务))来预测市场走势。有几个单元格是空的,供您填写。

    此外,我们将看到如何使用 Pandas 测试实际的交易策略并计算其性能。

    先导入所有需要的包

    import datetime  # 日期时间库
    import numpy as np  # 数组数学库
    import pandas as pd  # numpy的数据分析工具,建议0.19版本以上
    import pandas_datareader as pdr  # 原pandas.io,一般用作财经工具,建议0.8.1以上
    import matplotlib.pyplot as plt  # 绘图库,最常用的可视化工具之一
    import tushare as ts  # 财经数据接口包
    import matplotlib as mpl  # 绘图库,最常用的可视化工具之一
    

    再调整一下

    mpl.rc('figure', figsize=(8, 7))
    

    Tobias Preis 非常好心地向我提供了这份出版物中使用的数据。有许多谷歌趋势搜索词,但在这里我们将只使用 ‘debt’ 。

    data = pd.read_csv('data/GoogleTrendsData.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
    data.head()
    
                    djia      debt
    Date                          
    2004-01-14  10485.18  0.210000
    2004-01-22  10528.66  0.210000
    2004-01-28  10702.51  0.210000
    2004-02-04  10499.18  0.213333
    2004-02-11  10579.03  0.200000
    

    接下来构图:

    data.plot(subplots=True)
    ----------result----------
    array([<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001E772A065F8>,
           <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001E774D32320>],
          dtype=object)
    
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yQb4EJEB-1586415134516)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200403153733407.png)]

    作者通过形成移动平均线并测试当前值是否与过去3周的移动平均线相交,来检测搜索量在任何给定的周内是否相对增加或减少。

    我们先来计算移动平均线。

    data['debt_mavg'] = pd.rolling_mean(data.debt, 3)
    data.head()
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg
    Date                                     
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN
    2004-01-28  10702.51  0.210000   0.210000
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.211111
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.207778
    

    因为我们想看看当前值高于均线的前述几个星期,所以我们必须将移动平均时间序列向前移动一下。

    data['debt_mavg'] = data.debt_mavg.shift(1)
    data.head(10)
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg
    Date                                     
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN
    2004-01-28  10702.51  0.210000        NaN
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.210000
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.211111
    2004-02-19  10714.88  0.203333   0.207778
    2004-02-25  10609.62  0.200000   0.205555
    2004-03-03  10678.14  0.200000   0.201111
    2004-03-10  10529.48  0.196667   0.201111
    2004-03-17  10102.89  0.196667   0.198889
    

    生成命令信号

    摘要:
    “我们使用谷歌趋势来确定n(t - 1)对特定的搜索项进行了多少次搜索,比如第t - 1周的债务,谷歌将周定义为在周日结束,与在此期间谷歌上执行的搜索总数相关。”
    并且
    “我们实现这个策略通过出售道琼斯工业指数的收盘价p (t)的第一个交易日周t,如果Δn (t−1,Δt) > 0,和购买道琼斯工业指数的价格p (t(1)第一个交易日结束时的下周。[…]。如果Δn (t−1,Δt) < 0,那么我们购买道琼斯工业指数的收盘价p (t)的第一个交易日周t和出售道琼斯工业指数的价格p (t 1)在未来一周的第一个交易日。”

    data['order'] = 0
    data['order'][data.debt > data.debt_mavg] = -1 # Short if search volume goes up relative to mavg.
    data['order'][data.debt < data.debt_mavg] = 1 # Long if search volume goes down relative to mavg.
    data.head(10)
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg  order
    Date                                            
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN      0
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN      0
    2004-01-28  10702.51  0.210000        NaN      0
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.210000     -1
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.211111      1
    2004-02-19  10714.88  0.203333   0.207778      1
    2004-02-25  10609.62  0.200000   0.205555      1
    2004-03-03  10678.14  0.200000   0.201111      1
    2004-03-10  10529.48  0.196667   0.201111      1
    2004-03-17  10102.89  0.196667   0.198889      1
    

    计算回报

    data['ret_djia'] = data.djia.pct_change()
    data.head()
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg  order  ret_djia
    Date                                                      
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN      0       NaN
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN      0  0.004147
    2004-01-28  10702.51  0.210000        NaN      0  0.016512
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.210000     -1 -0.018998
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.211111      1  0.007605
    

    第 t 周的收益与第 t-1 周有关。然而,我们在第 t 周买入,然后在 t+1 周卖出,因此 我们必须通过提高回报率来进行调整。

    data['ret_djia'] = data['ret_djia'].shift(-1)
    data.head()
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg  order  ret_djia
    Date                                                      
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN      0  0.004147
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN      0  0.016512
    2004-01-28  10702.51  0.210000        NaN      0 -0.018998
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.210000     -1  0.007605
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.211111      1  0.012841
    

    作者使用的算法是在每周一做出做多或做空道琼斯的决定。过了这个星期,我们退出所有的仓位( 如果我们渴望,就卖;如果我们做空,就买 ),然后做出一个新的交易决定。

    ret 列包含每周回报。因此,如果我们在第 t 周买,在第 t+1 周卖,我们就得到了第 t+1 周的回报。相反,如果我们在第 t 周做空,在第 t+1 周买回,我们得到的是 t+1周的负回报。

    # 计算我们的策略回报
    data['ret_google'] = data.order * data.ret_djia
    data.head(10)
    ----------result----------
                    djia      debt  debt_mavg  order  ret_djia  ret_google
    Date                                                                  
    2004-01-14  10485.18  0.210000        NaN      0  0.004147    0.000000
    2004-01-22  10528.66  0.210000        NaN      0  0.016512    0.000000
    2004-01-28  10702.51  0.210000        NaN      0 -0.018998   -0.000000
    2004-02-04  10499.18  0.213333   0.210000     -1  0.007605   -0.007605
    2004-02-11  10579.03  0.200000   0.211111      1  0.012841    0.012841
    2004-02-19  10714.88  0.203333   0.207778      1 -0.009824   -0.009824
    2004-02-25  10609.62  0.200000   0.205555      1  0.006458    0.006458
    2004-03-03  10678.14  0.200000   0.201111      1 -0.013922   -0.013922
    2004-03-10  10529.48  0.196667   0.201111      1 -0.040514   -0.040514
    2004-03-17  10102.89  0.196667   0.198889      1 -0.003775   -0.003775
    

    现在我们只需要计算复利。当我们把赚来的钱进行再投资时,回报实际上不是把它们加起来计算的,而是用它们的累计乘积计算的:

    it=(it1+it1rt)=(1+rt)it1,i0=1i_t = (i_{t-1} + i_{t-1} \cdot r_t) = (1 + r_t) \cdot i_{t-1}, \quad i_0 = 1

    plt.figure(figsize=(10, 3))
    (1 + data.ret_google).cumprod().plot()
    plt.ylabel('Portfolio value')
    ----------result----------
    Text(0, 0.5, 'Portfolio value')
    
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SqfGC5Z5-1586415134517)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200403175525081.png)]

    限制

    我们已经看到, Pandas 可以非常灵活而强大地处理时间序列财务数据。

    使用一些基本的金融数学,我们甚至可以实现一个简单的回测。

    然而,如果我们真的想在现实世界中运行这个我们在这里忽略了的策略,就会涉及到很多复杂性:

    • 容易产生误差
    • 没有考虑交易成本
    • 我们自己的订单对价格的影响。
    • 预测偏差: 我们可以获得整个历史,这使得我们很容易使用我们无法获得的信息。

    因此,为了真正正确地反测试一个策略,我们需要模拟所有这些东西。

    展开全文
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    2020-11-30 10:48:56
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空空如也

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