隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)被廣泛用于消費(fèi)者的購買行為研究。傳統(tǒng)的汽車銷量預(yù)測(cè)方法大多基于歷史銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),難以反映消費(fèi)者行為變化,因此,采用覆蓋信息全面的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)對(duì)大眾汽車銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)能夠充分考慮市場(chǎng)信息。首先通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲在百度指數(shù)網(wǎng)站提取有關(guān)大眾汽車品牌的關(guān)鍵詞,并獲取每個(gè)關(guān)鍵詞的每日網(wǎng)絡(luò)搜索量,然后利用主成分分析法合成關(guān)鍵詞,提取關(guān)鍵詞主要特征,最后構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和歷史銷量數(shù)據(jù)相結(jié)合的汽車銷量預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明,該方法預(yù)測(cè)效果良好,預(yù)測(cè)精度達(dá)到96%。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與管理. 2020年10期

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和短期預(yù)測(cè)效果圖

（二）基于網(wǎng)絡(luò)搜索的汽車銷量預(yù)測(cè)模型人們?cè)谫徿嚽�，由于�?duì)汽車各方面性能的不了解，往往會(huì)上網(wǎng)搜索與汽車相關(guān)的信息，在對(duì)目標(biāo)有一定的了解之后，才會(huì)考慮購買。基于海量用戶的搜索行為而得的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大，能夠反映用戶的關(guān)注點(diǎn)，具有很好的代表性，已被廣泛應(yīng)用于用戶的行為研究，也是本文研究的基礎(chǔ)。

搜狐汽車網(wǎng)提供了各車型從2007年1月到2019年每月的汽車銷量。大眾汽車共有74個(gè)車型具有銷量數(shù)據(jù)，通過Python軟件獲得各車型每月的銷量，累加各車型銷量可獲得整個(gè)大眾品牌的銷量數(shù)據(jù)。（二）數(shù)據(jù)處理與關(guān)鍵詞合成

【參考文獻(xiàn)】：
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