本书基于大数据背景下消费者网络信息搜索行为的分析视角，综合运用消费者行为学、市场预测理论、统计学、及计量经济学等理论知识，采用理论分析和实证比较研究相结合的分析方法编写而成。全书共9章，系统研究基于消费者网络搜索进行产品销量预测的普适性方法，提出了现代市场预测研究领域的一种新兴理论和创新方法，并建立了基于竞争品牌网络搜索相关的消费者购买意向转移模型，在丰富网络搜索数据与消费行为内在关联机理研究的同时，有助于企业更加精准的进行自我品牌定位和品牌营销的效果评估，为企业经营决策提供及时有效的理论和数据支撑。全书具有指导性、实践性、前沿性和创新性的特点。
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目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究内容及意义 3
1.2.1 研究内容 3
1.2.2 研究意义 4
1.3 研究方法 5
1.4 研究创新点 5
第2章 理论背景 7
2.1 网络搜索指数概述 7
2.1.1 网络搜索指数 7
2.1.2 百度指数 9
2.1.3 360指数 11
2.2 市场预测与传统市场预测方法发展概述 12
2.2.1 市场预测发展概述 12
2.2.2 传统市场预测方法概述 13
2.3 引入网络搜索数据预测的文献综述 14
2.3.1 研究起源 14
2.3.2 网络搜索与经济行为相关性研究综述 14
2.3.3 经济市场预测方面的研究综述 15
2.4 本章小结 19
第3章 理论框架与网络搜索指数合成体系 20
3.1 基于消费者网络信息搜索的模型理论框架 20
3.1.1 消费者购买决策过程 20
3.1.2 AIDMA模式与AISAS模式 21
3.1.3 模型理论框架 23
3.2 网络搜索关键词库构建 25
3.2.1 关键词选择方法 25
3.2.2 关键词库构建步骤 27
3.2.3 关键词筛选 27
3.3 关键词搜索指数合成 29
3.3.1 网络搜索指数合成方法 29
3.3.2 关键词搜索指数合成过程 31
3.3.3 主成分分析法简介 32
3.4 本章小结 34
第4章 基于网络搜索指数的特定品牌特定车型预测模型 35
4.1 研究模型构建 35
4.1.1 相关研究模型回顾 35
4.1.2 基于网络搜索指数的市场预测模型构建 36
4.2 实例对象与数据来源 37
4.2.1 实例对象选择 37
4.2.2 研究数据来源 39
4.3 网络搜索指数合成 39
4.3.1 搜索关键词库 39
4.3.2 搜索指数合成 42
4.4 模型估计与预测分析 44
4.4.1 数据检验与参数选择 44
4.4.2 模型估计与结果 47
4.4.3 模型预测效果 50
4.5 本章小结 52
第5章 基于网络搜索指数的多品牌多车型预测模型 53
5.1 模型改进思路 53
5.1.1 现有模型的问题 53
5.1.2 改进思路 54
5.2 相关研究回顾 54
5.2.1 汽车销量预测的相关研究 54
5.2.2 基于网络搜索数据的经济类、社会类行为相关性研究 55
5.3 模型分析 56
5.3.1 数据来源 56
5.3.2 选取关键词 57
5.4 百度搜索指数与汽车销量的关系 59
5.4.1 单位根检验 59
5.4.2 格兰杰因果检验 60
5.5 模型与结果 60
5.5.1 模型设定 60
5.5.2 预测效力检验 61
5.6 本章小结 63
第6章 基于网络搜索指数的市场预测模型比较研究 64
6.1 基于网络搜索指数的销量预测模型效果比较 64
6.1.1 比较对象 64
6.1.2 研究数据 65
6.1.3 模型估计与结果分析 66
6.1.4 模型预测效果对比分析 68
6.2 基于360搜索指数的模型预测效果比较 68
6.2.1 研究数据 68
6.2.2 模型估计与预测结果 69
6.2.3 预测效果差异探析 71
6.3 本章小结 72
第7章 消费者购买意向转移理论框架与模型搭建 73
7.1 基于消费者网络信息搜索的模型理论框架 73
7.2 模型的建立 75
7.2.1 相关理论回顾 75
7.2.2 基于网络搜索指数的消费者购买意向转移模型构建 77
7.3 本章小结 80
第8章 消费者购买意向转移模型的实例应用研究 81
8.1 实例对象与数据来源 81
8.1.1 实例对象选择 81
8.1.2 研究数据来源 82
8.1.3 数据预处理 83
8.1.4 共性关键词合成 83
8.2 研究模型的建立 84
8.2.1 回归模型的建立 84
8.2.2 模型解释 86
8.3 模型估计与分析 86
8.3.1 数据检验 86
8.3.2 模型估计与结果 88
8.3.3 模型结果分析 90
8.4 本章小结 95
第9章 总结与展望 97
9.1 研究结论 97
9.2 研究局限与展望 100
参考文献 101
附录 360指数数据采集系统搭建 105
索引 135
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