本科毕业论文（设计）
开 题 报 告
题目： 基于数据挖掘的中国新能源汽车销量分析
2024年10月
课题背景 在全球环境问题日益加剧的背景下，拥抱绿色发展已成为各国的共识。作为碳排放大国，中国面临着巨大的减排压力。为了应对这一挑战，中国政府积极推进“碳达峰”和“碳中和”的目标，这不仅要求在能源结构上进行重大变革，也对整个交通运输行业提出了更高的环保要求。在此背景下，新能源汽车产业应运而生，并迅速崛起为推动绿色可持续发展的重要力量。 新能源汽车不仅仅代表着一种新的交通方式，更是改善环境质量、优化能源结构的重要途径。随着技术的不断突破和政策的强力支持，中国的新能源汽车市场呈现出井喷式增长，逐渐成为全球新能源汽车的重要生产和消费市场。同时，这一行业也吸引了大量投资和技术研发，带动了相关产业链的整体升级和创新发展。 然而，尽管新能源汽车产业发展迅猛，但市场依然面临诸多挑战，如技术创新速度、充电基础设施建设、市场竞争激烈等等。同时，如何精准预测新能源汽车销量趋势，合理规划生产和市场策略，也是企业和政府面临的重要课题。有效的销量预测不仅能够帮助企业优化资源配置，提升市场竞争力，还能为政府的政策制定和基础设施布局提供科学依据。 选题目的 旨在应对快速变化的市场需求和技术创新挑战。随着全球对环境保护的关注增加，中国新能源汽车产业快速发展成为重要的经济增长点。然而，市场竞争加剧和政策变动带来的不确定性，使得准确预测销量成为企业和政府的关键需求。通过时间序列分析，可以揭示销量趋势、识别潜在问题，并为决策提供科学依据。这一研究不仅有助于优化资源配置和市场策略，还能推动新能源汽车产业的长期可持续发展。 选题意义 理论意义：本研究在理论层面的意义主要体现在多方面。首先，它为新能源汽车市场的研究提供了新的视角，深入揭示了销量变化的内在规律和影响因素。这不仅丰富了市场分析的理论基础，还为学术界提供了深入理解新能源汽车市场动态的新渠道。其次，本研究结合多种数据科学工具和算法，探索了时间序列分析与市场行为之间的复杂交互关系，为数据挖掘理论在实际应用中的探索提供了新的案例。同时，通过对比不同预测模型（如ARIMA和Prophet），研究可以对时间序列预测模型在复杂市场环境中的适用性和预测精度提供理论上的验证和补充。这种方法论上的探索和验证，将有助于拓展数据科学和经济学等学科的交叉研究领域。此外，研究通过对数据特征、趋势和季节性因素的分析，也为如何有效整合数据分析中的定量和定性评价工具提供了理论指导，推动了相关学科在研究方法和工具应用上的创新。 实践意义:在实际应用层面，该研究的意义尤为显著。首先，通过对新能源汽车销量的精准预测，企业能够更加合理地规划生产和销售策略，减少库存压力，优化资源分配，提高市场响应速度。其次，以政府部门为对象，研究成果可为政策制定提供科学依据，帮助更好地理解市场需求、预测产业发展趋势，从而有效地制定鼓励新能源汽车普及和使用的相关政策。此外，在充电基础设施的规划和布局方面，本研究可提供前瞻性的支持，促进配套设施与市场需求的协同发展。在消费者层面，提升了市场的透明度，帮助消费者理解市场动态和趋势，从而做出更明智的购买决策。与此同时，该研究还能够推动整个产业链的良性互动和协作，从原材料供应，到技术研发，再到市场销售，促进上下游企业更有效地衔接和发展，最终增强中国新能源汽车产业在国际市场的竞争力和影响力。通过这些多方面的实际应用，研究最终将推动整个行业的健康和可持续发展，为社会环境改善和经济增长贡献力量。 发展趋势 中国新能源汽车产业正处于快速发展的关键阶段，其未来趋势不仅受到政策支持和技术进步的驱动，也与全球环境保护和能源转型的趋势密切相关。首先，随着政府对“碳中和”和“碳达峰”目标的不断推进，新能源汽车在政策层面的支持力度将持续增强，包括补贴、税收优惠和基础设施建设等多方面的利好措施。这些政策将为行业提供稳健的发展环境，进一步刺激市场需求。 技术创新将成为驱动产业发展的核心动力。随着电池技术的突破，新能源汽车的续航能力和成本效益将显著提升。此外，自动驾驶技术和智能网联汽车的发展也将为新能源汽车注入新的活力，推动智能化和电动化的深度融合。这种技术革新将不仅改变人们的出行方式，也为新能源汽车的市场应用场景拓展提供更多可能。 与此同时，充电基础设施的不断完善将显著改善用户体验。政府和私人企业在充电站布局和技术创新方面的投入，将加速充电网络的普及，为新能源汽车的广泛使用提供有力保障。随着充电速度的提升和能耗管理系统的智能化，用户的使用便利性和能源利用效率将进一步提高。 另外，市场竞争格局的变化也将深刻影响行业的未来发展。国际和国内企业的激烈竞争，促使企业不断优化产品设计和服务体验，从而提升品牌影响力和市场份额。跨界合作和产业链整合将成为趋势，企业将通过战略合作形成资源互补，推动行业的协同创新和集群化发展。 消费观念的转变也是一大趋势。随着环保意识的提升，越来越多消费者倾向于选择低碳、环保的出行方式。同时，年轻一代对智能化、个性化产品的追求，使得新能源汽车市场的消费需求更加多样化和个性化。这种需求的转变将促使企业更关注用户体验和品牌文化建设。 总体而言，中国新能源汽车的发展将继续呈现快速、智能化、可持续的趋势。面临技术创新、政策支持和市场需求的多重驱动，行业前景广阔。然而，企业仍需在技术突破、市场拓展和品牌建设等方面持续发力，以应对不断变化的市场环境和全球化竞争，最终实现长期的稳健增长。 国外研究现状 Shahabuddin, Syed[1]通过收集的数据，将GDP等因素作为自变量，采用了回归分析法，证明了国外新能源汽车销量与一些变量之间具有较强的相关性。 Chen[2]通过中国新能源汽车市场历年的销售数据样本，建立了自回归滑动平均模型（Auto-Regressive Moving Average Model，ARMA），并对中国汽车市场的需求量进行了预测。 Carlson[3]在文章中利用收集的美国汽车市场年度数据，分析了新能源汽车需求量的影响因素，研究得出结论，对新能源汽车需求量影响最大的是可支配收入，而汽车的油价和汽车价格对汽车需求结构的影响比较大。 Dwivedi[4]采用了移动平均法和指数平滑法分别对2008到2012 年的月销售额进行预测，并根据实证结果得到自适应神经模糊推理系统（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System，ANFIS）预测的结果比人工神经网络模型和线性回归模型更精准的结论。 Marco和Detlef 等人[5]利用新能源汽车年度、季度和月度销量的数据，使用时间序列分析构建汽车市场的销量预测模型。 国内研究现状 2017 年，杨冰融[16]在发表的文章《基于多元线性回归与BP神经网络的乘用车市场预测模型》中，针对当前的乘用车市场预测现状，运用Excel和Matlab软件处理数据以获得高精度、高可靠性的预测结果，建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。 陈欢[6]在他的研究中考虑到了季节波动性的影响，建立了灰色非线性周期型预测模型，扩宽了预测模型的适用性，使预测出的结果更加精确。 刘颖琦等人[7]在其研究中借鉴了丰田普锐斯混合动力汽车的国际销量的历史数据，基于Bass模型对2015-2020年中国新能源汽车市场的销量进行预测。 章旭[8]在文章中引入了互联网大数据中消费者的情感倾向因素，并结合时间序列分析模型建立了线性的单一汽车品牌月度销量模型，并且进一步提出了基于BP神经网络的时间序列分析汽车销量预测模型。 陈璐[9]运用Eview 软件，采用ARIMA季节模型对2018-2020年中国的新能源汽车市场进行预测研究，对新能源汽车市场未来发展发表了独特的看法并提出建议。 综上所述，国外和国内的研究均表明，数据挖掘和统计分析在新能源汽车销量预测和影响因素分析中具有重要的应用价值。通过对不同模型的使用及影响因素的探索，研究者们提供了丰富的理论基础和实践指导，这为后续的研究奠定了良好的基础。虽然现有的研究成果比较丰富，但依然局限于新能源汽车这个全新的概念。该领域仍有值得探索的地方，比如所有可能影响新能源汽车销量变化的因素和不同区域带来的差异化。所以数据挖掘在新能源汽车销量领域仍具有重要意义。 |
主要内容 本研究的主要内容围绕中国新能源汽车销量的分析与预测展开，旨在通过系统化的数据分析和时间序列模型的应用，揭示市场趋势并为相关决策提供科学依据。首先，研究将通过网络爬虫技术从权威数据源获取新能源汽车的历史销量数据，确保数据的广泛性和准确性。接着，利用Pandas对数据进行清洗和预处理，去除重复和缺失值，统一数据格式，以保证数据的完整性和一致性。 在数据分析阶段，研究将进行描述性统计分析，初步了解市场的整体趋势和特征，包括销量的季节性变化、不同车型的市场表现等。通过这些分析，研究将识别出影响销量的关键因素，为后续的预测模型提供基础数据支持。 在销量预测阶段，研究将应用ARIMA和Prophet等时间序列模型，对销量数据进行深入分析和预测。ARIMA模型适用于无明显季节性的数据分析，而Prophet模型则能够处理具有复杂季节性因素的数据。通过对比两种模型的预测效果，研究将选择最优模型进行最终的销量预测，并通过模型优化和参数调整，提高预测的精度和可靠性。 最后，研究将使用Echarts等可视化工具，将分析和预测结果以交互式图表的形式展示，帮助更直观地解读数据趋势和模型预测结果。这些结果不仅为企业的生产规划和市场策略提供可靠依据，也为政府的政策制定和产业规划提供科学支持。通过这些系统化的分析和预测，研究将为新能源汽车产业的发展提供有力的数据支持和科学依据，助力行业的可持续增长。 预期目标 精确销量预测： 通过ARIMA和Prophet等时间序列模型实现高精度的销量预测，为企业的生产规划和市场营销策略提供可靠依据。 提供决策支持： 为政府和相关企业提供基于数据的科学决策支持，助力政策制定、产业规划和资源配置的优化。 提升用户体验： 通过详细的市场分析和预测，提高用户对新能源汽车的认知和接受度，从而促进消费行为的转变。 促进行业发展： 通过研究成果的应用，推动新能源汽车行业在技术创新、市场拓展和品牌建设方面的持续发展，实现产业的可持续增长。 丰富学术研究： 扩展新能源汽车领域的研究理论，为学术界提供新的研究方法和数据支持，促进学科的交叉与融合。 |
拟采用的研究方法 文献综述法： 系统性地收集和分析与新能源汽车销量预测相关的国内外文献，识别现有研究的趋势、方法和研究空白。 总结现有的理论和实践成果，以构建研究的理论框架和基础。 数据采集与清洗： 采用网络爬虫技术从权威数据库和行业报告中获取大量优质数据。 使用Pandas等工具进行数据预处理，确保数据的完整性和一致性，以支持后续分析。 描述性统计分析： 对收集的数据进行基本的统计分析，揭示新能源汽车市场的整体趋势和特征。 利用可视化技术辅助理解数据分布和变化模式。 时间序列分析： 应用ARIMA和Prophet等时间序列模型预测新能源汽车的未来销量，分析不同因素对销量的影响。 通过模型优化和参数调整，提高预测的精度和可靠性。 比较分析： 比较不同时间序列模型的预测效果，评估各模型的适用性； 通过交叉验证和误差分析等方法检验预测结果的准确性。 案例分析法： 针对具体新能源汽车品牌或车型进行深入案例分析，以验证研究方法和模型的实际应用价值。 准备工作情况 1.数据来源确认：新能源汽车销量的数据方面拟采用车主之家（https://xl.16888.com/ev-202001-202312-1.html）的汽车销量数据。 2.软件与工具准备：确定使用的数据分析工具（Python、SPSS、Excel等）和数据挖掘框架（Scikit-learn），已完成相应的安装与配置。 3.文献搜集：一一检索相关文献，获取与新能源汽车销量分析相关的学术期刊、论文、研究报告等，用以构建文献综述的内容。 4. 主要措施 数据采集与清洗： 采用网络爬虫技术从权威的汽车销售数据平台获取全面的数据。 利用Pandas进行数据清洗，确保数据的准确性和一致性。 文献综述： 系统性回顾相关文献，明确已有研究的成果、方法和不足，以指导研究设计和方法选择。 模型选择与应用： 应用ARIMA和Prophet等时间序列模型进行销量预测，结合数据特点选择最优模型。 定期对模型进行性能测试和优化，以提升预测精度。 数据分析与可视化： 使用Pandas进行深入的数据分析，结合Echarts进行可视化展示，直观地呈现分析和预测结果。 结果验证与调整： 采用交叉验证等方法评估预测模型的准确性，根据结果动态调整模型参数。 比较不同模型的预测效果，选择最优方案并进行验证。 应用与反馈： 将研究结果应用于实际企业策略和政策制定，收集各方反馈进行进一步调整和优化。 |
四、主要参考文献
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五、论文（设计）研究工作进展安排 工作计划 2024年10月29日前确定选题，编写开题报告并制作ppt参加开题答辩 2024年11月30日前完成论文的相关基础工作，并完成实验的初步报告 2025年1月4日前罗列相关程序的结构框架，并进行相应的程序测试、完善以及攥写论文初稿，上传系统 2025年3月7日——2025年3月25日进行查重检验并对论文进行修改 2025年4月18日前测试系统并完善论文准备毕业论文答辩 |
六、指导老师意见 指导老师（签名） 年 月 日 |
七、学院论文（设计）工作领导小组意见 学院（盖章） 年 月 日 |
