你需要弄清楚你需要解决什么问题，然后找到相应的工具。与其拿几个工具去研究它们实现了哪些功能，即使它们的功能再好，如果对你没有作用也是毫无意义的。有了数据，你需要利用数据来选择产品、分析竞品，然后才能应用到日常运营中。
Merchantwords可以找到关键词对应的搜索量。下面我以iPhone手机壳为例。您可以看到各大网站的搜索量以及对应的产品类别。
关键字检查器
junglescout 检测产品排名、预计销售额、预计每月销售额、评论、排名和运输方式。这个工具是免费的，而且价格也不便宜。你可以去网上搜索一下，会有很多帖子说有版本。
asinspector的功能与junglesount类似。它还检查排名、预计销售额、预计月销售额等数据。由于我还没有尝试过，所以就不截图了。
病毒式传播
amzscout 有4 个免费工具
一是产品的预计月销量
第二个是FBA计算器，计算产品的成本和利润
三、亚马逊库存
四、亚马逊和eBay价格对比
百度说有版本
该产品在手机及配件类别中排名148，预计月销量为4209
你们发出来的申请工具都是国外的申请工具。现在国内有很多类似的数据研究工具，比如紫鸟、天秤星等，都可以实现类似的功能。如果你的英语不是很好，可以选择国产工具。之前比较过国产的工具，相对来说比较便宜。
这10个亚马逊工具可以快速获取畅销产品信息，你可以参考一下！
01：Jungle Scout适合产品需求趋于稳定的行业。缺点是不适合预测未来的产品需求。
02：Scope Seller是一款免费的亚马逊工具，可以查询特定产品的反向ASIN信息，以便卖家可以成功找到产品listing中使用的特定关键词。
03：亚马逊畅销书每天列出一百个热销产品，包括热销新品和高度收藏的产品。
04：Google Adwords Google Planner 提供Google搜索引擎的历史搜索数据。通过对数据进行深入研究，可以挖掘出客户关注的关键词，为产品选择提供有价值的参考。
05：Asinhunt利用亚马逊历史畅销数据，为卖家提供满足消费者大众需求的工具。
06：Trendosaur 提供数百万种已上市趋势产品的销售数据，是可以预测未来需求产品增长的工具。
07：ASIN Spector不仅可以让卖家查看自己产品的listing，还可以提供产品排名关键词列表以及每个关键词在搜索排名中的位置。
08：Google Trend 您可以在Google Trend上跟踪某个关键词的发展趋势，比较不同关键词的热度，优化您的产品和关键词。
09：Unicorn Smasher 是一款免费的产品研究工具，提供实时综合数据和准确的销售估算。卖家可以快速找到产品定价、排名评分、产品评论数据。
10：AMZ lnsight可以帮助卖家对有利可图的利基市场进行深入分析，并确定卖家的产品销售潜力。
视频介绍：做亚马逊电商时，这10个工具可以快速帮助你获取畅销产品信息
这个问题最近被多次提出，看来需要一个答案。由于我在实际工作中会接触到数据分析、挖掘、大数据、机器学习和深度学习，所以在这里分享一下我对这些概念的理解。
数据分析主要面向结论。通常，人们依靠自己的分析经验和对数据的敏感性（人类智能活动）来处理和分析收集到的数据，并根据明确的目标或维度（目标导向）进行分析，以获得有价值的信息。例如，可以采用比较分析、群体分析、交叉分析等方法，完成状态分析、原因分析、预测分析，提取有用信息并形成结论。
数据挖掘主要是面向决策的。通常是指从海量（巨大）数据（探索性）中挖掘未知的、有价值的信息或知识，从而更好地利用数据的潜在价值的过程。例如，利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法推导规则或模型，然后利用规则或模型获得相似度、预测值等数据来进行预测。对海量数据进行分类。聚类、关联和预测为决策提供依据。
需要说明的是，传统数据挖掘主要针对的是相对少量的高质量样本数据，而机器学习的发展和应用使得数据挖掘能够针对海量、不完整、有噪声、模糊的数据。
数据统计也是以结论为导向的，但它只是使模糊估计的结论变得精确和定量。例如。获取总和、平均值和比率的具体统计值。
广义上讲，广义的数据分析分为三个方向：上面介绍的数据分析、数据挖掘、数据统计。
机器学习是专门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的领域。它可以赋予机器学习完成通过编程无法完成的功能、获取新知识或技能、重组现有知识结构使其更加实用的能力。它是一门不断提高自身性能的学科，但机器学习并不能让机器产生意识和思维。它属于概率论和统计学的范畴，是实现人工智能的途径之一。
深度学习是机器学习的一个子领域。受大脑神经网络结构和功能启发的算法可以自动从大数据中学习特征来解决任何需要思考的问题。从统计学上来说，深度学习是预测数据，学习从数据生成模型，然后使用该模型来预测新数据。需要注意的是，训练数据必须遵循预测数据的数据特征分布。这也是实现人工智能的途径之一。
机器学习中的训练和预测过程可以对应人类的归纳和推理过程。
大数据是海量的数据。数据分析包括数据挖掘。数据分析是对数据的收集、处理和分析，将简单的数据转化为有组织的信息。分析问题比数据挖掘分析简单，主要采用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的和以前未知的模式，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习使用算法、统计数据和概率从数据中获取经验。深度学习是机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。
统计涉及处理大量数据，涉及复杂的计算和图表绘制。如今，越来越多的数据需要分析。我们不仅需要直观地得到分析结果，还要求分析方便、简洁、更加透彻。因此，我们需要使用一个平台，那就是分析软件。不过，分析软件有很多，各有各的优点。 SPSS有很多此类软件的功能。 SPSS界面友好、功能强大、易学、易用。它包含了几乎所有复杂的统计方法，具有完整的数据定义、运行管理和开放的数据接口，图表制作灵活美观。欢迎各大学和研究机构。
SPSS的特点体现在其简单性、编程方便、功能强大、数据接口模块组合性强、针对性强。它具有以下显着优势：数据管理、结果报告、统计建模、模块和兼容性。论文中的主要应用是其主成分分析和作图。
一、SPSS的起源和应用领域
SPSS是世界上第一个统计分析软件。它于1968 年由斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent 开发成功。 SPSS成立于1975年。SPSS是一家织造公司和集团，总部设在芝加哥而成立。 SPSS总部于1984年，推出统计分析软件SPSS/PC+。它是世界上第一个统计分析软件的PC版。它开启了SPSS计算机产品的发展方向，大大扩展了其范围，可以快速应用于自然科学。技术科学和社会科学所有领域。
2. 使用SPSS的能力要求
2.1 数据文件管理
学生了解并掌握SPSS数据文件包的创建，并巩固如何收集数据到计算机学习的基本操作，创建合适的SPSS数据文件，以及如何组织原始主数据文件，包括编辑、删除、排序数据等等等。
2.2 描述性统计
研究人群。引导学生运用适当的数据和正确的统计方法来整合、展示、描述和探索一些内在的数据规律，掌握统计思维，培养学生学习统计、统计推断方法的兴趣，并不断学习和应用各种统计方法来解决问题。实际问题的解决奠定了必要的基础。
2.3 统计推断
（1）熟悉点估计的概念和操作方法；
（2）熟悉区间估计的概念和操作；
（3）熟练掌握SPSS的T检验操作；
（4）学会运用T检验方法解决身边的实际问题。
2.4 方差分析
（1）帮助学生理解偏差与方差分析、主方基本概念、基本思想和分析原理的区别；
（2）掌握方差分析的流程；
（3）提高学生的实践能力，鼓励学生使用SPSS统计软件、单因素分析、双向方差分析等动作，激发学生熟悉研究与分析的突出潜力的兴趣，并具有较强的动手能力。具有独立的学习和研究能力。
2.5 相关分析和回归分析
本试点项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，包括：
计算Pearson相关系数并进行简单的Pearson分析。
(1)学习回归模型的散点图和样本方程图形。
(2)学会对计算结果进行统计分析和解释。
(3)测试前需了解回归分析的以下内容。
3.国内外研究现状
SPSS由斯坦福大学于1968年开发并使用，在全球拥有数千名用户，分布于通信、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科教等众多行业，成为a 全球使用最广泛的专业统计软件。软件的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理。丰富的统计分析方法，从统计分析到多元分析，对统计分析进行了简要讲解；例如，基本统计分析、频数分布表、相关分析、回归分析、聚类分析和因子分析。由于该软件具有强大的图形处理能力，不仅可以得到它所使用的数据分析软件的结果，还可以得到直观、清晰、美观的图表。您可以创建条形图、折线图、散点图和直方图。在原始图像数据上绘制各种统计和图形正态曲线，以实现各种描述符。
多元统计分析（如回归分析、聚类分析、主成分分析）方法已大量应用于环境监测、环境管理、环境规划与评价、环境污染控制工程、环境生态学、环境经济学等环境艺术领域。
4 SPSS主成分分析方法应用现状
4.1 SPSS在选矿中的应用
选矿企业的生产经营，有大量的统计数据和检测数据。随着互联网的普及和计算机的广泛使用，以及一些最好的统计软件的出现，选矿工作人员已经使用计算机进行企业统计、监控和数据分析、挖掘和优化，以更有效地管理业务；或者从数学上澄清这个有争议的问题已经成为现实。
采用BP神经网络组合建模主成分分析方法。 BP是将高度非线性模型的输出节点映射到与输入数据不相关的输出节点的模型，可以极大地提高建模质量。使用SPSS 统计软件包进行矿物质味道测试的统计。实践证明SPSS统计软件可以提高理论和应用统计分析能力，解决实际问题。该软件包对于选矿研究工作值得推广。
4.2 主成分分析方法介绍
SPSS统计分析软件包括各种统计分析。例如：总量基础统计及单因素分析、多维频数分布分析、相关分析、均值比较检验、方差、回归分析、聚类与判别、因子分析、非参数检验等。
这是主成分分析因子分析的最简单形式。因子分析是一种多元统计分析，将少量的多个测量变量转化为多个不相关的综合指标。线性综合指标往往不能直接观察，但能反映事物的本质，因此因子分析在医学、心理学、经济学、社会生产能力等学科中得到了广泛的应用。
科学研究往往需要更多的变量来反映在各个领域观察到的许多事物，并收集大量数据进行分析以发现规律。大量、多样的样本无疑为科学研究提供了丰富的信息，更重要的是，还可以在一定程度上改善数据收集、工作量，改善混合驱动带来的分析问题。由于变量之间存在一定的相关性，因此可以使用相互之间综合性较差的指标。每个变量类型中存在的信息彼此不相关，即每个索引所代表的信息不重叠。在这种称为因子分析的分析方法中，代表各类信息的综合指标称为因子或主成分。根据因子分析的目的，综合指标应小于原始变量，但信息损失应较小。
4.3 数学分析
原始变量：X1、X2、X3、X4.Xm
主要成分：1、2、3、4.n
则各因素与原变量的关系可表示为：
1=b111+b122+b133.+b1nn+e1
2=b211+b222+b233.+b2nn+e2
3=b311+b322+b333.+b3nn+e3
.
m=bm11+bm22+bm33.+bmnn+en
写成矩阵形式：X=BZ+E。其值X为原始变量向量，B为公因子加载系数矩阵，Z为公因子向量，E为残差向量。公因子Z1、Z2、Z3、Zn彼此不相关，称为正交模型。因子分析就是找出公因子载荷系数残差。
如果残差E的影响很小，可以忽略，则数学模型变为X=BZ。如果Z中的部分彼此不相关，则形成一种特殊形式的因子分析，称为主成分分析。主成分分析的数学模型可写为：
1=a111+a122+a133……+a1mm
2=a21X1+a22X2+a23X3.+a2mXm
3=a31X1+a32X2+a33X3.+a3mXm
.
n=an1X1+an2X2+an3X3.+anmXm
写成矩阵形式：Z=AX。 Z是主成分向量，A是主成分变换矩阵，X是原始变量向量。主成分分析的目的是求出系数矩阵A。只有成分1、2、3…在总方差中所占的比例依次递减。
理论上，m=n，即有多少个原始变量就有多少个主成分。然而，事实上，前几个分量集中了大部分方差。因此，所取的主成分数量远小于原始变量的数量，但信息却丢失了。很小。
5 结论
对于多个相关变量一起进行数据分析，我们可以进行主成分分析，找出主要因素，进行简化，更有效地进行分析。利用SPSS主成分分析来分析得到的数据不仅直观而且美观。
如果你根本不懂统计分析，那说明你的数学基础很差。这时候就可以使用万无一失的分析软件了。 SPSS已经是万无一失的了，但还有一种东西甚至是万无一失的，那就是SPSS分析软件SPSSAU的网络版。这款软件最大的特点就是“智能自动文本分析”，即所有分析结果都有自动文本分析，无需了解原理即可直接使用。每种分析方法下都有自动文本分析，有分析建议等，还提供了非常方便的帮助手册。
比如现在我们要进行回归分析，如下图：
将X和Y分别拖入右侧框内，如下图所示，研究网购满意度对网购忠诚度的影响
点击开始分析，您将得到结果，包括自动文本分析、标准化表格结果、分析建议等。
所有其他分析方法（如方差、T检验、相关分析、因子分析、卡方、信度和效度、非参数检验、正态性检验、聚类分析等）均相同。拖动点，一次性完成分析。均配有全智能文本分析和标准化表格，并有分析手册可供参考。
