消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标,是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,是监测经济周期变化的重要依据,已经得到国内外研究广泛重视。目前消费者信心指数的主流调查方法依然是抽样调查法,存在样本覆盖面过小、客观性不足、数据公布不及时等缺陷。且现有消费者信心指数测评体系存在诸多差异,从而影响消费者信心指数的深入推广,因而新的调查方法的提出更具必要性。而互联网的普及为我们提供了海量的数据基础,如何将这些数据用于辅助我们的决策研究需要,是研究者关注的热点问题。本文从消费购买行为的角度出发对网络搜索数据和消费者信心指数之间的相关性进行了探讨。并结合国家统计局消费者信心指数的编制原理将消费者信心指数分为六大指标,使用百度指数作为数据挖掘工具来获取2014年1月至2015年12月百度搜索引擎中与各指标相关关键词的搜索数据,并利用主成分分析、回归、BP神经网络等统计方法,对搜索量数据及消费者信心指数做了实证分析,主要得出以下结论:(1)基于网络搜索关键词数据建立的消费者信心指数预测模型的拟合优度达到0.828,网络搜索关键词数据与消费者信心指数之间存在长期稳定的协整关系。相关搜索量的增加会引起CCI的上升。(2)使用网络搜索数据预测CCI可以比传统调查问卷的方式提前一个月左右,有很强的时效性,并能节省大量人力成本。