销量预测是企业制定生产经营计划的起点,是供应链中采购、制造和物流配送等活动的基础,对企业的生产经营活动起到至关重要的作用。近些年,供应链全球化、产品种类激增、产品生命周期缩短以及市场竞争日益激烈使得预测活动变得更加复杂。同时,伴随着信息技术和电子商务的迅猛发展,关于商品的海量数据迅速产生,利用互联网大数据准确地进行产品销量预测是企业界和学术界普遍关注的新问题。传统的销量预测方法通常采用产品的历史销量数据及产品本身的属性,不能够很好地预测短期的、非平稳的销量,鉴于此.本文利用在线评论、宏观经济指标和搜索引擎数据,提出了两个数据驱动的产品销量预测方法。这两个方法有助于为产品销量预测理论的研究提供新的思路,有助于辅助企业制定合适的生产经营计划和做出正确的运营决策,有助于提高企业的利润和市场竞争力。综上所述,本文对基于在线评论、宏观经济指标和搜索引擎数据的产品销量预测方法进行了研究,主要完成了以下三个方面的内容:（1）提出了利用在线评论和宏观数据的产品销量预测方法。首先,开发了一种宏观经济指标筛选算法来选择能够反映销量中长期趋势的指标,并保证指标间不存在多重共线性。然后,结合在线评论的相关数据,利用前景理论和基于字典的情感分析算法,计算出能够体现负面评论比正面评论对消费者购买决策影响更大的情绪指数。最后,根据选定的宏观经济指标和计算出的情绪指数,建立产品销量预测的对数自回归模型,并利用Adam优化器对模型参数进行估计以实现预测。（2）提出了基于在线评论和搜索引擎数据的产品销量预测方法。首先,扩展了（1）中提出的情感分析方法,对产品各个属性的在线评论分别用不同的情感词词典进行情感分数计算,并结合前景理论和在线评论有关信息合成各时期的情绪指数。随后,利用时差相关分析法对不同滞后顺序的、与产品相关的搜索词的百度指数进行筛选。最后,利用主成分分析（PCA）对处理好的数据进行降维,并采用改进的果蝇优化算法（DSFOA）对BP神经网络（BPNN）进行改进,构造出PCA-DSFOA-BPNN模型。经过拟合训练,估计出最优的参数,进而实现产品销量预测。（3）分别以奥迪A6L等3种品牌汽车未来3个季度的销量预测和大众朗逸等14种品牌汽车未来10个月销量预测为例,给出了上述两种数据驱动的产品销量预测方法的应用研究,验证了所提出的两种预测方法的有效性、准确性与鲁棒性。实验结果均表明,本文提出的两种产品销量预测方法均优于现有方法,能有效提高预测精度,具有良好的鲁棒性。希望本文提供的在线评论等数据驱动的产品销量预测方法能够为现实中企业的销量预测提供一定的参考和帮助。