【摘 要】
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汽车行业是国家工业体系的代表,汽车市场的规模直接影响着国家的经济发展。准确地把握汽车销量的预测,对管理部门和汽车生产厂商都有着非常重要的意义,尤其在如今经济发展进入新常态、汽车市场陷入萎靡的形势下,精准预测汽车销量走势就更为重要。本文基于网络搜索数据对品牌汽车销量进行预测。首先介绍消费者决策理论,并以此为依据建立网络搜索与汽车销量的关系理论框架;基于销量数据建立时间序列预测模型作为参考,分析销量时
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汽车行业是国家工业体系的代表,汽车市场的规模直接影响着国家的经济发展。准确地把握汽车销量的预测,对管理部门和汽车生产厂商都有着非常重要的意义,尤其在如今经济发展进入新常态、汽车市场陷入萎靡的形势下,精准预测汽车销量走势就更为重要。本文基于网络搜索数据对品牌汽车销量进行预测。首先介绍消费者决策理论,并以此为依据建立网络搜索与汽车销量的关系理论框架;基于销量数据建立时间序列预测模型作为参考,分析销量时间序列预测模型存在的不足,进而依据机器学习理论建立预测模型;根据已建立的关系理论框架构建搜索关键词库,依据特征选择方法构建不同的特征集合;搭建机器学习预测模型,对不同的特征集合进行预测并对比预测效果。主要的研究内容有以下几点:（1）搭建网络搜索与汽车销量的关系模型框架。引入消费者购买决策理论,以消费者购买决策的角度探究网络搜索与汽车销量之间的关系,并建立关系理论框架。（2）获取汽车销量时间序列数据并建立时间序列模型。首先获取品牌汽车销量序列数据,拆分序列数据查看季节性;建立季节性自回归滑动平均差分模型并进行预测。根据模型预测结果探讨所建立的销量时间序列预测模型存在的不足,进一步引入网络搜索数据对汽车销量进行预测。（3）构建网络搜索关键词库及特征子集。以搭建的关系模型框架为理论基础,确定核心搜索关键词并进行拓展;通过网络爬虫技术获取并整理搜索关键词的对应指数数据。依据多种特征选择方法进行筛选,最终构造三组基于不同选取方法的特征子集。（4）建立汽车销量的机器学习预测模型。基于随机森林、梯度提升树两种机器学习算法,根据已建立的三种特征子集建立预测模型并进行预测。评价指标结果显示,所建立的机器学习模型的预测效果出色。其中基于递归特征消除法的梯度提升树预测模型的MAPE为3.39%,预测结果与实际销量差距最小。最后对大众品牌汽车销量的走势给出看法,并提出一些解决对策。
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