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大数据时代背景下的品牌汽车销量预测的实证研究--以网络搜索数据为例

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-10页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景第10-13页
    1.2 研究目的及意义第13-14页
        1.2.1 理论研究目的及意义第13页
        1.2.2 现实研究目的及意义第13-14页
    1.3 国内外研究综述第14-17页
        1.3.1 有关汽车预测的相关研究第14-15页
        1.3.2 基于网络搜索的社会、经济类相关性预测研究第15-17页
    1.4 研究目标、方法和技术路线第17-19页
        1.4.1 研究目标第17页
        1.4.2 研究方法第17-18页
        1.4.3 技术路线第18-19页
    1.5 研究思路及文章结构第19-22页
        1.5.1 研究思路第19页
        1.5.2 文章结构第19-22页
第二章 相关理论及方法简介第22-30页
    2.1 大数据简介第22页
    2.2 搜索引擎简介第22-23页
        2.2.1 搜索引擎定义及工作原理第22页
        2.2.2 搜索引擎类别第22-23页
    2.3 百度搜索引擎简介第23-24页
    2.4 百度指数简介第24-26页
        2.4.1 百度指数定义及其功能简介第24页
        2.4.2 百度指数使用方法简介第24-26页
    2.5 搜索指数合成简介第26-30页
        2.5.1 搜索指数合成过程第26-28页
        2.5.2 拟合度偏 F 改进检验第28-30页
第三章 消费者行为理论及模型理论框架构建第30-38页
    3.1 AIDMA 法则与 AISAS 模式简介第30-33页
        3.1.1 AIDMA 法则简介第30-31页
        3.1.2 AISAS 模式简介第31-33页
    3.2 消费者购物决策过程第33-34页
        3.2.1 一般购物决策模型第33页
        3.2.2 在线购物客户决策模型第33-34页
        3.2.3 在线购物者决策支持模型第34页
    3.3 汽车消费者的购物行为过程第34-38页
第四章 实证研究第38-46页
    4.1 数据来源第38页
    4.2 网络搜索数据选取第38-39页
    4.3 网络搜索指数合成第39-40页
    4.4 网络搜索指数与品牌汽车销量的协整分析第40-43页
    4.5 Granger 因果关系检验及预测和实证对比研究第43-46页
第五章 总结与展望第46-50页
    5.1 研究结论第46页
    5.2 主要创新点第46-47页
    5.3 存在的不足第47页
    5.4 未来研究方向的展望第47-50页
参考文献第50-54页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第54-55页
致谢第55-56页

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