(计算机毕设选题推荐)基于大数据的新能源汽车销量分析与预测研究

摘要

本文基于大数据技术，对新能源汽车的销量进行了深入分析与预测研究。通过收集并处理海量新能源汽车销量数据，结合数据挖掘与机器学习算法，本文首先分析了我国新能源汽车市场的现状、地区性差异、用户特征以及用户关注点。随后，建立了基于时间序列分析、线性回归等方法的销量预测模型，对未来几年新能源汽车的销量趋势进行了预测。研究结果表明，新能源汽车市场呈现出快速增长的态势，且不同地区、不同用户群体对新能源汽车的需求具有显著差异。本文的研究成果不仅为新能源汽车市场参与者提供了决策支持，也为相关政策制定者提供了参考依据。

关键字：大数据，新能源汽车，销量分析，销量预测，数据挖掘，机器学习

Abstract

This paper conducts an in-depth analysis and prediction study on the sales of new energy vehicles (NEVs) based on big data technology. By collecting and processing massive sales data of NEVs, combined with data mining and machine learning algorithms, this paper first analyzes the current situation, regional differences, user characteristics, and user concerns of the NEV market in China. Subsequently, a sales prediction model based on time series analysis, linear regression, and other methods is established to forecast the sales trends of NEVs in the coming years. The research results show that the NEV market is experiencing rapid growth, and there are significant differences in the demand for NEVs among different regions and user groups. The research findings of this paper not only provide decision support for market participants in the NEV industry, but also serve as a reference for relevant policy makers.

Keywords: big data, new energy vehicles (NEVs), sales analysis, sales prediction, data mining, machine learning

目录

一、引言

• 研究背景与意义
• 研究内容与方法
• 论文结构安排

二、文献综述

• 新能源汽车销量研究现状
• 大数据技术在销量分析中的应用
• 销量预测模型与方法

三、数据来源与处理

• 数据来源与描述
• 数据清洗与预处理
• 数据存储与管理

四、新能源汽车市场现状分析

• 市场规模与增长趋势
• 地区性差异分析
• 用户特征与需求分析

五、新能源汽车销量预测模型构建

• 预测模型选择依据
• 时间序列分析模型
• 线性回归预测模型
• 模型验证与优化

六、实证分析与结果讨论

• 预测结果展示
• 结果分析与讨论
• 预测误差与不确定性分析

七、结论与展望

• 研究总结
• 研究贡献与不足
• 未来研究方向

八、参考文献

参考文献

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9. 陈永桂,张文宏. 新能源汽车政策对销量的影响研究[J]. 政策研究, 2021, (4): 34-40.
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