随着市场经济的迅猛发展,及经济一体化带来的挑战,企业面临着残酷而又激烈的市场竞争。产品销量预测一直是企业管理者关注的焦点,有效的对产品销量进行预测能够指导企业制定营销策略,应对市场需求,从而提高企业绩效。如今,网络的不断发展为消费者提供了新的购买平台,消费者越来越关注网络上的评论信息。在产品销量预测的技术中,研究基于产品销量历史数据的产品销量预测方法的研究成果很多。但是,在已有的研究成果中,很少有考虑产品的在线评论对产品销量的影响并做出预测。鉴于此,需要进一步探究基于历史数据和在线评论的产品销量预测方法的研究框架,并研究相应的产品销量预测方法。一方面,可以填补已有研究的空缺,对于丰富和完善产品销量预测方法的相关研究具有重要的意义。另一方面,提高销量预测的准确度能提高企业对市场的认知,制定更好的生产计划,进而提高企业的绩效。综上所述,本文主要的研究内容如下:（1）提出了基于在线评论分析和Bass模型的单代产品销量预测方法。分析了在线评论各项指标对产品销量的影响,并以在线评论指标是否充足为前提,提出了基于在线评论情感指标分析的产品销量预测模型及基于在线评论多项指标的产品销量预测模型。（2）提出了基于在线评论分析和Norton模型的更新换代产品销量预测方法。分析了在线评论各项指标对更新换代产品销量的影响,并以在线评论指标是否充足为前提,提出了基于在线评论情感指标分析的更新换代产品销量预测模型及基于在线评论多项指标的更新换代产品销量预测模型。（3）给出了基于在线评论和历史数据的产品销量预测方法的应用研究。以北京现代汽车的产品销量预测为例,验证了本文提出的方法的实用性以及合理性。实验结果表明,在线评论能够影响产品的销量,并使用在线评论数据及历史销量数据能更加准确的对产品销量进行预测,有效的提高模型预测的准确性。