添加百度指数（百度指数使用说明书）

出品|三言财经作者|江城

“幼儿园——，小学——，初中——，大学——，应届毕业生——，工作——，退休”是最常见的人生过程。大多数人都是沿着这条直线一路走来的，但今年不一样。突然爆发迫使许多人停下来。

高考可能是大多数人心目中人生的转折点。这么多年来，高考既是挑战，也是机遇。但今年6月8日高考日并没有如期到来，各地区都将高考推迟到了7月。

这也使得高考的关注度下降。百度指数显示，今年6月初高考搜索指数较往年大幅下降。我相信这个时候的高三学生是在抓住这最后一个月的机会，在努力学习。高考结束后，学生可以放下现在的压力，享受放松。

如果说高考是第一个环节，那么选择大学就是第一个环节的结果。往年6-7月是学生关注大学的高峰期，但今年的搜索指数相对稳定，说明现在不是学生关注大学的高峰期。

第二个环节，——大学，急了四年。在此期间，你可能会选择加入学生会，参与社团等丰富的生活，或者成为大学里的“宿舍蹲”，在幸福和失败中度过四年，但最后的论文可能会成为“拦路虎”。

数据显示，今年毕业论文的搜索索引和往年一样，如何写论文的搜索索引从今年2月开始逐渐增加。好像怎么写论文，怎么写论文是每个毕业生都会关注的问题。

那么，这里可能会有一个问题，论文应该怎么写？

百度指数成哈佛论文论据？

需要更加科学严谨的引用百度数据

想知道怎么写论文，首先要了解论文的定义：常用于指在各个学术领域进行研究，描述学术研究成果的文章，简称论文。它不仅是学术研究讨论问题的手段，也是学术交流描述学术研究成果的工具。

换句话说，论文具有学术性、科学性、创造性和理论性，是学术研究的结果。结果都是密切相关的证据，可以直接作为论据。

当你在这里看到一篇论文时，你可能不知道怎么写，但是你会知道怎么写，并且理解论文不应该是毫无理论的猜测，它建立在科学和理论之上。

最近，美国哈佛医学院的一个团队发布了一项关于新冠肺炎的最新调查，称通过分析武汉六家医院的100多张停车场图片和百度在中国的搜索引擎数据，发现早在2019年秋季甚至8月份武汉就出现了一些异常现象。

哈佛医学院论文中给出的证据“2019年秋季，武汉人在百度搜索咳嗽腹泻的人数增加”，图中给出的时间范围为2018年5月(含之前)至2020年5月。用来推断武汉去年秋天甚至8月份“异常”的核心证据是一组搜索数据。

若按照哈佛医学院的论文对于这个曲线图的使用理论，将把时间线拉长一些，把2017年也算入进去，就会自然推翻这个荒诞的理论。

2017年和2018年同期的检索量增加的数较2019年还要高。,按照他们的逻辑，恐怕这就说明武汉在2017年和2018年会“不正常”吧？

对此，百度表示，哈佛医学院近日发表论文，从武汉医院附近的交通流量以及百度上关于“咳嗽”、“腹泻”的搜索数据，得出关于该病毒的结论，牵强且不严谨。

同时百度指数显示，2019年12月左右“拉稀”的搜索量略有下降。

事实上，武汉地区“咳嗽”的整体搜索量峰值跟每年的流感季是吻合的，而“腹泻”的搜索量与往年相比并没有明显变化。

这种证据确实站不住脚，但是百度指数其实被他们“玩坏了”。

哈佛大学的运作让人想起不同类型的百度呼吁相关研究需要更加科学严谨的引用百度数据。

在第一种类型中，客户在拿到货物后，会仔细阅读说明手册，了解货物的用途。

第二种，拿到货后，客户不用看说明书就能明白商品的使用原理，不聪明的人拿不到，玩半天也只能看说明书。

第三类客户看不懂说明书，但商家解释后，

还有第四种顾客，明明清楚使用说明书的用法，但是却装作不懂，在进行一番操作之后把商品弄坏了，却反过头来找商家碰瓷，说商品就是本来就是坏的。

这么看来，不知道哈佛大学是如何看待百度指数的使用说明书的，又是第几种顾客呢？

那么如何正确、全面使用百度指数？

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。

那么，哈佛大学引用百度指数数据不正确的地方是哪里？

并非百度指数数据不正确，而是哈佛大学不应该将咳嗽、腹痛等数据和新冠肺炎联系在一起，这是毫无根据的，有强行关联的嫌疑。且向前推算数据，2017年和2018年同期的检索量增加的数较2019年还要高。

这个被哈佛大学当作核心理论的数据，只要在百度指数上修改扩展下日期就被轻松推翻。

所以通过百度指数去求证、证实一件事情，不能光引用某个时间点的数据，还需要在一定时间的跨度、去比较比对这件事是孤立事件？还是重复发生的。

那如何才能更加全面展现百度指数数据呢？

首先可以通过“一词+多时间点”查询指数：用户可以自定义时间查询不同时间段的关键词信息。输入关键词即可查看对应的指数数据。

其次，可以“多词+多时间点”查询：在单个或多个时间点的跨度上，输入多个关键词，可以查询它们在不同时期相同时间点的数据表现及对比。

曲线图上会用不同颜色的曲线加以区分。如检索“论文、论文查重、论文怎么写、大学、答辩”。即可对比不同关键词在不同时段的搜索热度，得出相关时段大学生学业上关注的重点。

目前，百度指数最多支持5个关键词的比较检索。

第三，还可以实现不同关键词数据相加，如搜索“大学+论文+论文查重”，可以将若干同义词的数据相加，更加精准的寻找到需求数据。

目前，百度指数最多支持3个关键词的累加检索。

百度指数除了趋势研究外，还有需求图谱和人群画像功能。

需求图谱可查看搜索热度，相关词热度榜单一目了然。

人群画像可查看省份、人群属性、兴趣分布，各省份搜索指数排名清晰明了，还可以查看不同年龄、性别对关键词搜索占比。

自今年以来，伴随疫情发生，宅家上网的人越来越多，热词、关键词从口罩到头盔，被称作“劈头盖脸”的一年，数据搜索量一方面体现了人们对于各种商品的需求量，另一方面也代表着当下热点。

除了人们的需求外，还有对生活质量以及生活便利的关注，不同时间段的热点搜索高峰都有所体现。如丰巢快递柜修改收费政策后，搜索指数一路飙升。

回到哈佛的论文上，它犯了重视数据、却没有正确重视数据的错。如果它能够正确使用百度指数，就会得出完全相反的结论了，好好学百度指数的正确使用，它会修改报告结果吗？