【摘 要】
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网络的普及为人们提供了更为快捷和直接的信息获取渠道，网络搜索数据记录了网民数以万计的搜索关注与需求，为研究社会经济行为提供了必要数据基础。检索行为都可能成为该消费者
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网络的普及为人们提供了更为快捷和直接的信息获取渠道，网络搜索数据记录了网民数以万计的搜索关注与需求，为研究社会经济行为提供了必要数据基础。检索行为都可能成为该消费者消费意愿的表达，每个搜索关键词背后都反应了消费者隐藏的关注焦点、消费欲望。汽车工业是国民经济的支柱产业，近期随着新能源汽车的商业化越来越成熟，未来新能源汽车的发展趋势基本确立，如何准确预测汽车销量具有多方面的重要意义。 本文在建立网络关键词搜索数据与汽车销量相关性理论框架的基础上，参考百度推荐、中国汽车工业协会汽车工业年度报告、汽车相关杂志、汽车网上论坛等选出关键词，对与汽车销售量相关的500余个搜索关键词进行筛选，在加入控制变量网民数量的情况下得到29个偏相关系数较高的关键词，对比了各个降维方法，探讨了因子分析方法对于本位的适用性，并通过因子分析方法建立回归模型，实证分析汽车销量与29个搜索关键词之间的关系，进行预测试验，得到了汽车销量月度数据的预测平均绝对误差百分数均不超过4％的预测效果。本文并不满足于对汽车销售量的预测，而增加了对汽车两个细分市场（乘用车、商用车）销售量的预测分析，发现了一定的规律，为未来新能源汽车销售量甚至是不同品牌和车型销售量的预测提供了参考和借鉴。
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