Geschichten erzählen mit Google Trends mit Pytrends in Python

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Geschichten erzählen mit Google Trends mit Pytrends in Python

Google-Trends seit 2006 ist für die Öffentlichkeit zugänglich, um nach der relativen Popularität bestimmter Schlüsselwörter zu suchen, die bis ins Jahr 2004 zurückreichen können Google Daten können wir Geschichten über die relative Popularität im Laufe der Zeit und zwischen verschiedenen Ländern oder Regionen erzählen.



In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie die relative Popularität mehrerer Keywords verfolgen können (ich spreche von Dutzenden oder sogar Hunderten von Keywords auf einmal).



Ich benutze Python zu verbinden Google Trends-API mit Pytrends , iterieren die Datensammlung über die Liste der Schlüsselwörter und integrieren sie mit einem Schlüsselwort als Referenz. Wir müssen dies tun, weil _Google Trends _nur maximal 5 Keyword-Vergleiche gleichzeitig zulässt.

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Suchen wir nun nach Schlüsselwörtern zum Thema Essen. Es wird interessant sein, weil unterschiedliche Arten von Lebensmitteln unterschiedliche Saisonalität und Popularität zwischen den Regionen aufweisen können, und es kann eine gute Recherche für das Restaurantgeschäft sein. Außerdem habe ich Hunger. Also lass uns gleich eintauchen!


Vorbereitung

Zunächst müssen wir die Liste der Keywords vorbereiten und ein Referenz-Keyword auswählen, um die Integration der Vergleiche zu ermöglichen. Beachten Sie, dass Google-Trends Geben Sie die Daten der relativen Popularität und nicht das tatsächliche Suchvolumen an. Von der _Google Trends _Seite:

Zahlen repräsentieren das Suchinteresse relativ zum höchsten Punkt im Diagramm für die angegebene Region und Zeit. Ein Wert von 100 ist die höchste Popularität des Begriffs. Ein Wert von 50 bedeutet, dass der Begriff halb so beliebt ist. Eine Punktzahl von 0 bedeutet, dass für diesen Begriff nicht genügend Daten vorhanden waren.

Darüber hinaus ist es aus meiner Erfahrung eine gute Sache, ein nicht allzu beliebtes Referenz-Keyword zu wählen, da wir dadurch deutlichere Vergleiche erhalten. Das Referenz-Keyword sollte jedoch auch beliebt genug sein, um keine 0 relative Popularität zu erhalten.

Lassen Sie uns also die Liste der Keywords erstellen, die direkt in . erstellt werden können Python oder in beliebigen Tabellenkalkulationen. Für dieses Tutorial habe ich eine Liste mit 100 Lebensmitteln verschiedener beliebter Küchen auf der ganzen Welt erstellt.

Herstellen einer Verbindung mit der Google-API und Erfassen von Daten

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Springen wir hinein Python jetzt. Das erste, was Sie tun müssen, ist, Bibliotheken zu importieren und eine Verbindung zu herzustellen Google-API :

# pip install pytrends import pandas as pd from pytrends.request import TrendReq pytrends = TrendReq(hl=’en-US’, tz=360)

Lesen Sie als Nächstes die Liste und erstellen Sie eine Iteration, um die _Google Trends _Daten aller Keywords in der Liste zu erhalten. Dazu habe ich eine Funktion erstellt, um _Google Trends _Daten über die Zeit (zeitliche Daten) zu sammeln:

Ich habe auch eine Funktion erstellt, um _Google Trends _Daten nach Region oder Land (Raumdaten) zu sammeln:

Mehrere wichtige Parameter (Details Hier ):

  • kw_liste ist eine Liste mit zu suchenden Schlüsselwörtern,
  • geo kann auf einen bestimmten Ländercode eingestellt werden, z. B. 'US' oder '' für weltweit,
  • Katze kann auf eine bestimmte Kategorie eingestellt werden, z.B. Alle Kategorie: 0, Essen & Trinken: 71,
  • Zeitrahmen kann auf die letzten 5 Jahre eingestellt werden |_+_|, 2004 bis heute |_+_| , etc.

Jede Funktion führt zu 25 Dateien (100 Schlüsselwörter geteilt durch 4), wobei jede Datei einen Vergleich von 4 Schlüsselwörtern + dem Referenzschlüsselwort enthält. Als nächstes werden wir diese Dateien integrieren und die relative Popularität entsprechend normalisieren.

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zudatascience.com

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So verfolgen Sie die relative Popularität mehrerer Keywords und entdecken ihre Geschichten mit Pytrends, einer Python-Bibliothek von Google Trends. + Datenvisualisierung mit Tableau.