基于电子口碑和用户关注度的汽车销量预测研究

发布时间：2024-03-10 12:26

　　针对如何利用消费者购买行为数据进行产品销量的有效预测问题,以高卷入度产品——汽车为例,挖掘用户生成的评论以及搜索行为留下的数据,构建基于不同数据来源的预测模型,采用线性以及非线性机器学习算法对不同的预测模型求解均方误差MSE。研究结果表明,增加用户关注度的数据能够增强基准数据的预测效果,而添加具体口碑数据后,可以有效地增强搜索数据的预测效果。

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【部分图文】：

图1研究设计

除了考虑重要的经济变量，如消费者信心指数和汽油价格，本文还将考虑汽车之家上的汽车口碑以及百度提供的搜索指数数据，对数据进行处理后，使用机器学习算法对汽车销量进行预测。研究设计如图1所示。1.2基准模型构建

图2百度搜索指数示例

本文选取10个常见汽车车型（包括5个合资品牌汽车和5个自主品牌汽车）为研究对象，在2013年1月到2018年12月累计销量排名前10的合资品牌车系中选取以下评论数量较多的5个车型：东风日产轩逸、大众速腾、别克英朗、丰田卡罗拉、大众宝来。在2016年7月到2018年12月累计销量排....

本文编号：3924790