你需要弄清楚你需要解決什么問題，然后找到相應的工具。與其拿幾個工具去研究它們實現(xiàn)了哪些功能，即使它們的功能再好，如果對你沒有作用也是毫無意義的。有了數(shù)據(jù)，你需要利用數(shù)據(jù)來選擇產(chǎn)品、分析競品，然后才能應用到日常運營中。
Merchantwords可以找到關(guān)鍵詞對應的搜索量。下面我以iPhone手機殼為例。您可以看到各大網(wǎng)站的搜索量以及對應的產(chǎn)品類別。
關(guān)鍵字檢查器
junglescout 檢測產(chǎn)品排名、預計銷售額、預計每月銷售額、評論、排名和運輸方式。這個工具是免費的，而且價格也不便宜。你可以去網(wǎng)上搜索一下，會有很多帖子說有版本。
asinspector的功能與junglesount類似。它還檢查排名、預計銷售額、預計月銷售額等數(shù)據(jù)。由于我還沒有嘗試過，所以就不截圖了。
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amzscout 有4 個免費工具
一是產(chǎn)品的預計月銷量
第二個是FBA計算器，計算產(chǎn)品的成本和利潤
三、亞馬遜庫存
四、亞馬遜和eBay價格對比
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該產(chǎn)品在手機及配件類別中排名148，預計月銷量為4209
你們發(fā)出來的申請工具都是國外的申請工具?，F(xiàn)在國內(nèi)有很多類似的數(shù)據(jù)研究工具，比如紫鳥、天秤星等，都可以實現(xiàn)類似的功能。如果你的英語不是很好，可以選擇國產(chǎn)工具。之前比較過國產(chǎn)的工具，相對來說比較便宜。
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01：Jungle Scout適合產(chǎn)品需求趨于穩(wěn)定的行業(yè)。缺點是不適合預測未來的產(chǎn)品需求。
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10：AMZ lnsight可以幫助賣家對有利可圖的利基市場進行深入分析，并確定賣家的產(chǎn)品銷售潛力。
視頻介紹：做亞馬遜電商時，這10個工具可以快速幫助你獲取暢銷產(chǎn)品信息
這個問題最近被多次提出，看來需要一個答案。由于我在實際工作中會接觸到數(shù)據(jù)分析、挖掘、大數(shù)據(jù)、機器學習和深度學習，所以在這里分享一下我對這些概念的理解。
數(shù)據(jù)分析主要面向結(jié)論。通常，人們依靠自己的分析經(jīng)驗和對數(shù)據(jù)的敏感性（人類智能活動）來處理和分析收集到的數(shù)據(jù)，并根據(jù)明確的目標或維度（目標導向）進行分析，以獲得有價值的信息。例如，可以采用比較分析、群體分析、交叉分析等方法，完成狀態(tài)分析、原因分析、預測分析，提取有用信息并形成結(jié)論。
數(shù)據(jù)挖掘主要是面向決策的。通常是指從海量（巨大）數(shù)據(jù)（探索性）中挖掘未知的、有價值的信息或知識，從而更好地利用數(shù)據(jù)的潛在價值的過程。例如，利用規(guī)則、決策樹、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡等概率論、統(tǒng)計學、人工智能等方法推導規(guī)則或模型，然后利用規(guī)則或模型獲得相似度、預測值等數(shù)據(jù)來進行預測。對海量數(shù)據(jù)進行分類。聚類、關(guān)聯(lián)和預測為決策提供依據(jù)。
需要說明的是，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘主要針對的是相對少量的高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)，而機器學習的發(fā)展和應用使得數(shù)據(jù)挖掘能夠針對海量、不完整、有噪聲、模糊的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計也是以結(jié)論為導向的，但它只是使模糊估計的結(jié)論變得精確和定量。例如。獲取總和、平均值和比率的具體統(tǒng)計值。
廣義上講，廣義的數(shù)據(jù)分析分為三個方向：上面介紹的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)統(tǒng)計。
機器學習是專門研究計算機如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學習行為的領(lǐng)域。它可以賦予機器學習完成通過編程無法完成的功能、獲取新知識或技能、重組現(xiàn)有知識結(jié)構(gòu)使其更加實用的能力。它是一門不斷提高自身性能的學科，但機器學習并不能讓機器產(chǎn)生意識和思維。它屬于概率論和統(tǒng)計學的范疇，是實現(xiàn)人工智能的途徑之一。
深度學習是機器學習的一個子領(lǐng)域。受大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的算法可以自動從大數(shù)據(jù)中學習特征來解決任何需要思考的問題。從統(tǒng)計學上來說，深度學習是預測數(shù)據(jù)，學習從數(shù)據(jù)生成模型，然后使用該模型來預測新數(shù)據(jù)。需要注意的是，訓練數(shù)據(jù)必須遵循預測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征分布。這也是實現(xiàn)人工智能的途徑之一。
機器學習中的訓練和預測過程可以對應人類的歸納和推理過程。
大數(shù)據(jù)是海量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)分析是對數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，將簡單的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有組織的信息。分析問題比數(shù)據(jù)挖掘分析簡單，主要采用統(tǒng)計分析方法。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的和以前未知的模式，主要通過人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)。機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一種手段。機器學習使用算法、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和概率從數(shù)據(jù)中獲取經(jīng)驗。深度學習是機器學習的一個領(lǐng)域，它使用的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡。
統(tǒng)計涉及處理大量數(shù)據(jù)，涉及復雜的計算和圖表繪制。如今，越來越多的數(shù)據(jù)需要分析。我們不僅需要直觀地得到分析結(jié)果，還要求分析方便、簡潔、更加透徹。因此，我們需要使用一個平臺，那就是分析軟件。不過，分析軟件有很多，各有各的優(yōu)點。 SPSS有很多此類軟件的功能。 SPSS界面友好、功能強大、易學、易用。它包含了幾乎所有復雜的統(tǒng)計方法，具有完整的數(shù)據(jù)定義、運行管理和開放的數(shù)據(jù)接口，圖表制作靈活美觀。歡迎各大學和研究機構(gòu)。
SPSS的特點體現(xiàn)在其簡單性、編程方便、功能強大、數(shù)據(jù)接口模塊組合性強、針對性強。它具有以下顯著優(yōu)勢：數(shù)據(jù)管理、結(jié)果報告、統(tǒng)計建模、模塊和兼容性。論文中的主要應用是其主成分分析和作圖。
一、SPSS的起源和應用領(lǐng)域
SPSS是世界上第一個統(tǒng)計分析軟件。它于1968 年由斯坦福大學的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent 開發(fā)成功。 SPSS成立于1975年。SPSS是一家織造公司和集團，總部設在芝加哥而成立。 SPSS總部于1984年，推出統(tǒng)計分析軟件SPSS/PC+。它是世界上第一個統(tǒng)計分析軟件的PC版。它開啟了SPSS計算機產(chǎn)品的發(fā)展方向，大大擴展了其范圍，可以快速應用于自然科學。技術(shù)科學和社會科學所有領(lǐng)域。
2. 使用SPSS的能力要求
2.1 數(shù)據(jù)文件管理
學生了解并掌握SPSS數(shù)據(jù)文件包的創(chuàng)建，并鞏固如何收集數(shù)據(jù)到計算機學習的基本操作，創(chuàng)建合適的SPSS數(shù)據(jù)文件，以及如何組織原始主數(shù)據(jù)文件，包括編輯、刪除、排序數(shù)據(jù)等等等。
2.2 描述性統(tǒng)計
研究人群。引導學生運用適當?shù)臄?shù)據(jù)和正確的統(tǒng)計方法來整合、展示、描述和探索一些內(nèi)在的數(shù)據(jù)規(guī)律，掌握統(tǒng)計思維，培養(yǎng)學生學習統(tǒng)計、統(tǒng)計推斷方法的興趣，并不斷學習和應用各種統(tǒng)計方法來解決問題。實際問題的解決奠定了必要的基礎。
2.3 統(tǒng)計推斷
（1）熟悉點估計的概念和操作方法；
（2）熟悉區(qū)間估計的概念和操作；
（3）熟練掌握SPSS的T檢驗操作；
（4）學會運用T檢驗方法解決身邊的實際問題。
2.4 方差分析
（1）幫助學生理解偏差與方差分析、主方基本概念、基本思想和分析原理的區(qū)別；
（2）掌握方差分析的流程；
（3）提高學生的實踐能力，鼓勵學生使用SPSS統(tǒng)計軟件、單因素分析、雙向方差分析等動作，激發(fā)學生熟悉研究與分析的突出潛力的興趣，并具有較強的動手能力。具有獨立的學習和研究能力。
2.5 相關(guān)分析和回歸分析
本試點項目的目的是學習并使用SPSS軟件進行相關(guān)分析和回歸分析，包括：
計算Pearson相關(guān)系數(shù)并進行簡單的Pearson分析。
(1)學習回歸模型的散點圖和樣本方程圖形。
(2)學會對計算結(jié)果進行統(tǒng)計分析和解釋。
(3)測試前需了解回歸分析的以下內(nèi)容。
3.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
SPSS由斯坦福大學于1968年開發(fā)并使用，在全球擁有數(shù)千名用戶，分布于通信、醫(yī)療、銀行、證券、保險、制造、商業(yè)、市場研究、科教等眾多行業(yè)，成為a 全球使用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件。軟件的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、圖表分析、輸出管理。豐富的統(tǒng)計分析方法，從統(tǒng)計分析到多元分析，對統(tǒng)計分析進行了簡要講解；例如，基本統(tǒng)計分析、頻數(shù)分布表、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析和因子分析。由于該軟件具有強大的圖形處理能力，不僅可以得到它所使用的數(shù)據(jù)分析軟件的結(jié)果，還可以得到直觀、清晰、美觀的圖表。您可以創(chuàng)建條形圖、折線圖、散點圖和直方圖。在原始圖像數(shù)據(jù)上繪制各種統(tǒng)計和圖形正態(tài)曲線，以實現(xiàn)各種描述符。
多元統(tǒng)計分析（如回歸分析、聚類分析、主成分分析）方法已大量應用于環(huán)境監(jiān)測、環(huán)境管理、環(huán)境規(guī)劃與評價、環(huán)境污染控制工程、環(huán)境生態(tài)學、環(huán)境經(jīng)濟學等環(huán)境藝術(shù)領(lǐng)域。
4 SPSS主成分分析方法應用現(xiàn)狀
4.1 SPSS在選礦中的應用
選礦企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營，有大量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和檢測數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和計算機的廣泛使用，以及一些最好的統(tǒng)計軟件的出現(xiàn)，選礦工作人員已經(jīng)使用計算機進行企業(yè)統(tǒng)計、監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析、挖掘和優(yōu)化，以更有效地管理業(yè)務；或者從數(shù)學上澄清這個有爭議的問題已經(jīng)成為現(xiàn)實。
采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡組合建模主成分分析方法。 BP是將高度非線性模型的輸出節(jié)點映射到與輸入數(shù)據(jù)不相關(guān)的輸出節(jié)點的模型，可以極大地提高建模質(zhì)量。使用SPSS 統(tǒng)計軟件包進行礦物質(zhì)味道測試的統(tǒng)計。實踐證明SPSS統(tǒng)計軟件可以提高理論和應用統(tǒng)計分析能力，解決實際問題。該軟件包對于選礦研究工作值得推廣。
4.2 主成分分析方法介紹
SPSS統(tǒng)計分析軟件包括各種統(tǒng)計分析。例如：總量基礎統(tǒng)計及單因素分析、多維頻數(shù)分布分析、相關(guān)分析、均值比較檢驗、方差、回歸分析、聚類與判別、因子分析、非參數(shù)檢驗等。
這是主成分分析因子分析的最簡單形式。因子分析是一種多元統(tǒng)計分析，將少量的多個測量變量轉(zhuǎn)化為多個不相關(guān)的綜合指標。線性綜合指標往往不能直接觀察，但能反映事物的本質(zhì)，因此因子分析在醫(yī)學、心理學、經(jīng)濟學、社會生產(chǎn)能力等學科中得到了廣泛的應用。
科學研究往往需要更多的變量來反映在各個領(lǐng)域觀察到的許多事物，并收集大量數(shù)據(jù)進行分析以發(fā)現(xiàn)規(guī)律。大量、多樣的樣本無疑為科學研究提供了豐富的信息，更重要的是，還可以在一定程度上改善數(shù)據(jù)收集、工作量，改善混合驅(qū)動帶來的分析問題。由于變量之間存在一定的相關(guān)性，因此可以使用相互之間綜合性較差的指標。每個變量類型中存在的信息彼此不相關(guān)，即每個索引所代表的信息不重疊。在這種稱為因子分析的分析方法中，代表各類信息的綜合指標稱為因子或主成分。根據(jù)因子分析的目的，綜合指標應小于原始變量，但信息損失應較小。
4.3 數(shù)學分析
原始變量：X1、X2、X3、X4.Xm
主要成分：1、2、3、4.n
則各因素與原變量的關(guān)系可表示為：
1=b111+b122+b133.+b1nn+e1
2=b211+b222+b233.+b2nn+e2
3=b311+b322+b333.+b3nn+e3
.
m=bm11+bm22+bm33.+bmnn+en
寫成矩陣形式：X=BZ+E。其值X為原始變量向量，B為公因子加載系數(shù)矩陣，Z為公因子向量，E為殘差向量。公因子Z1、Z2、Z3、Zn彼此不相關(guān)，稱為正交模型。因子分析就是找出公因子載荷系數(shù)殘差。
如果殘差E的影響很小，可以忽略，則數(shù)學模型變?yōu)閄=BZ。如果Z中的部分彼此不相關(guān)，則形成一種特殊形式的因子分析，稱為主成分分析。主成分分析的數(shù)學模型可寫為：
1=a111+a122+a133……+a1mm
2=a21X1+a22X2+a23X3.+a2mXm
3=a31X1+a32X2+a33X3.+a3mXm
.
n=an1X1+an2X2+an3X3.+anmXm
寫成矩陣形式：Z=AX。 Z是主成分向量，A是主成分變換矩陣，X是原始變量向量。主成分分析的目的是求出系數(shù)矩陣A。只有成分1、2、3…在總方差中所占的比例依次遞減。
理論上，m=n，即有多少個原始變量就有多少個主成分。然而，事實上，前幾個分量集中了大部分方差。因此，所取的主成分數(shù)量遠小于原始變量的數(shù)量，但信息卻丟失了。很小。
5 結(jié)論
對于多個相關(guān)變量一起進行數(shù)據(jù)分析，我們可以進行主成分分析，找出主要因素，進行簡化，更有效地進行分析。利用SPSS主成分分析來分析得到的數(shù)據(jù)不僅直觀而且美觀。
如果你根本不懂統(tǒng)計分析，那說明你的數(shù)學基礎很差。這時候就可以使用萬無一失的分析軟件了。 SPSS已經(jīng)是萬無一失的了，但還有一種東西甚至是萬無一失的，那就是SPSS分析軟件SPSSAU的網(wǎng)絡版。這款軟件最大的特點就是“智能自動文本分析”，即所有分析結(jié)果都有自動文本分析，無需了解原理即可直接使用。每種分析方法下都有自動文本分析，有分析建議等，還提供了非常方便的幫助手冊。
比如現(xiàn)在我們要進行回歸分析，如下圖：
將X和Y分別拖入右側(cè)框內(nèi)，如下圖所示，研究網(wǎng)購滿意度對網(wǎng)購忠誠度的影響
點擊開始分析，您將得到結(jié)果，包括自動文本分析、標準化表格結(jié)果、分析建議等。
所有其他分析方法（如方差、T檢驗、相關(guān)分析、因子分析、卡方、信度和效度、非參數(shù)檢驗、正態(tài)性檢驗、聚類分析等）均相同。拖動點，一次性完成分析。均配有全智能文本分析和標準化表格，并有分析手冊可供參考。
