本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業協會.中國汽車工業發展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業,2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,2016.［5］袁慶玉,彭賡,劉穎,等.基于網絡關鍵詞搜索數據的汽車銷量預測研究［J］.管理學家(學術版),2011(1):12-24.［6］孔令頂.基于互聯網搜索量的大眾途觀汽車銷量預測研究［J］.時代金融,2015(30):222,226.［7］王守中,崔東佳,彭賡.基于Web搜索數據的寶馬汽車銷量預測研究［J］.經濟師,2013(12):22-24，26.［8］FANTAZZINID,［J］ernationalJournalofProductionEconomics,2015,170:97-135.［9］李憶,文瑞,楊立成.網絡搜索指數與汽車銷量關系研究——基于文本挖掘的關鍵詞獲取［J］.現代情報,2016,36(8):131-136。無論電商、新媒體App渠道轉化分析器可以直觀分析不同渠道不同階段引流及獲客轉化率，優化運營及業務流程。網店數據挖掘費用

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    0引言近年來，我國汽車產銷呈現較快增長，產銷總量屢創歷史新高，據中國汽車工業協會統計數據，2016年中國汽車產銷均超2800萬輛，連續八年蟬聯全球***［1］。據車主之家網站提供的數據顯示，2009~2016年我國銷量排名**的品牌汽車占比高達，對于我國汽車消費者而言，品牌效應十分***。但是汽車生產廠商追求規模效應時存在一定的盲目性，導致產能過剩的問題日益凸顯。在嚴峻的形勢下，汽車生產企業應認真分析市場未來的需求量和可能存在的變化趨勢，合理規劃生產計劃，采用以銷定產的生產策略。因此如何準確地預測銷量，對于汽車生產企業研究市場行情及時調整生產經營策略有著極其重要的意義。隨著人工智能的出現以及基于網絡數據的預測研究的***開展，將網絡搜索數據應用于汽車銷量的預測已成為研究的熱點。傳統的汽車銷量預測研究采用的主要方法有灰色系統理論［2］、時間序列模型［3］以及人工神經網絡［4］等，但這些研究采用的數據時間粒度比較大，研究對象大都集中于我國汽車年度總銷量的預測，研究成果難以應用推廣。文獻［5］在建立網絡關鍵詞搜索數據與汽車銷量理論框架的基礎上，使用自動推薦技術選取關鍵詞并進行關鍵詞合成。數據挖掘是未來發展的趨勢之一，將在各個領域發揮越來越重要的作用。

1.準備數據：這是構建模型之前的之后一個數據準備步驟。這一步可以分為四個部分：變量的選擇、記錄的選擇、新變量的創建、變量的轉換。2.建立模型：模型構建是一個迭代過程。您需要仔細研究各種模型，以確定哪種模型對解決特定業務問題有用。部分數據用于構建模型，其余數據用于測試和驗證生成的模型。有時還有第三組數據，稱為驗證集，因為測試聚會受到模型特性的影響，需要一個單獨的數據集來檢驗模型的準確性。要訓練和測試數據挖掘模型，您需要將數據至少分成兩部分，一部分用于訓練模型，另一部分用于測試模型。3.評價模型：建立模型后，需要對得到的結果進行評價，解釋模型的價值。測試集的準確性只對用于構建模型的數據有影響。在實際應用中，有必要進一步了解錯誤的類型及其相關成本。經驗表明，高效的模型不一定是正確的模型。造成這種情況的直接原因是模型中內置了各種假設，因此直接在現實世界中測試模型非常重要。先小面積應用，得到一些測試數據，滿意后再大面積推廣。 豐富的行業經驗，更理解需求，支持個性化定制。自動數據挖掘預測

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