品牌销量

摘要： 2021年全球十大汽车品牌销量榜单出炉近日,2021年全球十大汽车品牌销量榜单出炉,丰田汽车2021年的销量增长了10.1%至1050万辆,其中包括附属公司大发汽车和日野汽车的销量。丰田汽车连续第二年成为全球汽车销量冠军,并进一步领先于其最接近的竞争对手德国大众汽车。

摘要： 启新未来,砥砺前行。一汽-大众捷达品牌自2019年9月首款车型上市以来,笃实践行一汽-大众的创新营销理念,在逆境中成功突围,成为了中国汽车市场全新品牌销量增长最快的德系品牌、近十余年来经济型市场最优秀的新品牌之一。在被定义为“启新”之年的2021,一汽-大众于包括营销能力在内的各个方面再度发力,充分利用现有体系优势为捷达品牌赋能,持续提升捷达品牌的市场竞争力。以变应变,驭势而行,一汽-大众捷达品牌在营销领域正驶入全新境界!

摘要： 长安汽车表示,全新数字纯电品牌长安深蓝已于4月13日举行的长安全球伙伴大会上发布,预计到2025年,深蓝品牌销量60万辆,目前共规划5款产品。今年C385、C673 2款产品将上市亮相。在综合工况下,C385纯电动版续航里程可达700 km以上,综合工况电耗低至12.3 k Wh/100 km以下.

摘要： 用了一年时间,realme就成功打造出了一个“大IP”产品序列,甚至从“辅助”成长为“主力输出”。这种事,虽然不算前无古人,但也非常鲜见了。实际上,2021年伴随“真我GT”一起现世的“真我GT Neo”从一开始并没有在业内引起太多重视,我们当时谓之“放肆搏一搏”,也有出奇兵谋奇策的味道,反正不行就收手,realme在真我GT之下还有Q系列可以依仗。只是没想到,初代真我GT Neo,半年时间取得了单款百万台的销售业绩,这让realme的“网红操盘手”徐起继续保持了“徐百万”的名号(此前,徐起已经凭借当年真我Q2系列销量破百万台、4月单个品牌销量破百万台、618期间线上销量破百万台等成绩成功“出圈”)。

摘要： 新消费是近两年来很火爆的新赛道,但时间进入了2022年,新消费却显出了疲态。进入2022年,一向火热的多家品牌不但没有新开气象,反倒是开年不顺,市场遇冷。据相关的消费品数据统计显示,有接近四成的新品牌销量都呈现了下滑迹象,在新消费的代表品类方便速食、坚果零食等细分赛道,多个品牌销量大幅下降超过30%,有的品牌下滑幅度更是达到了50%。

摘要： 2020年1-12月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名;2020年12月乘用车产销量,据中国汽车工业协会统计2020年12月,基本型乘用车(轿车)产销104.17万辆和104.73万辆,产量环比下降0.79%,销量环比增长0.36%,同比增长5.23%和2.28%;多功能乘用车(MPV)产销12.50万辆和14.31万辆,产量环比下降5.50%,销量环比增长12.68%,同比下降10.46%和3.19%;运动型多用途乘用车(SUV)产销111.75万辆和113.80万辆,环比增长1.04%和4.39%,同比增长9.83%和14.15%;交叉型乘用车产销4.71万辆和4.68万辆,环比增长9.16%和18.57%,产量同比增长13.56%,销量同比下降1.85%。

摘要： 在中国新能源汽车行业,我们似乎听到了冰断裂的声音。2019年,中国汽车市场整体销量大幅度下滑,上半年轿车销量同比下降12.5%,上汽、广汽、一汽、吉利、长安等品牌销量下滑超过10%。

摘要： 2021年1月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名据中国汽车工业协会统计,2021年1月,基本型乘用车(轿车)产销89.64万辆和97.44万辆,产量环比下降13.94%,销量环比下降6.95%,同比增长38.20%和31.57%;多功能乘用车(MPV)产销8.27万辆和8.23万辆。

摘要： 2021年2月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名。据中国汽车工业协会统计,2021年2月,基本型乘用车(轿车)产销54.3万辆和52.68万辆,产量环比下降39.21%,销量环比下降45.90%,同比增长466.99%和453.29%;多功能乘用车(MPV)产销5万辆和4.59万辆,产量环比下降39.53%,销量环比下降44.25%,同比增长459.89%和218.40%;运动型多用途乘用车(SUV)产销55.13万辆和56.49万辆,环比下降38.8%和41.78%,同比增长488.27!和402.28!;交叉型乘用车产销1.65万辆和1.62万辆,环比下降32.27%和4.26%,产量同比一样,销量同比增长386.38%。

摘要： 2021年3月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名2021年3月乘用车产销量据中国汽车工业协会统计,2021年3月,基本型乘用车(轿车)产销8565万辆和8668万辆,产量环比增长5461%,销量环比增长6461%,同比增长7168%和7361%;多功能乘用车(MPV)产销168万辆和965万辆,产量环比增长11167%,销量环比增长1366%,同比增长203.1%和15.32%;运动型多用途乘用车(SUV)产销8863万辆和8761万辆,环比增长6665%和54.77%。

摘要： 2008年伴随着中国零售业的快速成长，所有一线POS品牌销量都大幅增长。本文介绍了中国零售业遇到的挑战，并提出了解决措施。

摘要： 本申请公开了一种销量预测模型的训练方法、销量预测方法及相关装置，其中，销量预测模型的训练方法包括：获取表征门店历史销售信息的多个样本数据；利用所述多个样本数据在多个维度上的特征差异构造新的样本数据；将所述样本数据与所述新的样本数据融合为训练样本，并利用所述训练样本对预先构建的神经网络进行训练，得到销量预测模型。解决了现有通过时间序列进行销量预测时适配性差、准确率较低的技术问题。

摘要： 本申请涉及一种商品品牌特征获取方法、销量预测方法、装置及电子设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取包括目标商品品牌在内的多个商品品牌各自对应的历史日均销量序列；将每个商品品牌各自对应的历史日均销量序列转换为句子字符串；基于所有的句子字符串组成矩阵阵列，矩阵阵列中的每一行对应一个句子字符串；基于词向量模型将矩阵阵列中的每一个句子字符串转换为对应的句向量，得到语义向量矩阵；对语义向量矩阵中的每个句向量进行聚类，得到聚类后的目标商品品牌所在的类对应的标签，标签为目标商品品牌对应的品牌特征。避免采用独热编码带来的高维稀疏特征矩阵，以降低销量预测模型训练时的所需的时间以及空间并提高其预测精度。

摘要： 本申请公开了一种销量预测模型的训练方法、销量预测方法及相关装置，其中，销量预测模型的训练方法包括：获取表征门店历史销售信息的多个样本数据；利用所述多个样本数据在多个维度上的特征差异构造新的样本数据；将所述样本数据与所述新的样本数据融合为训练样本，并利用所述训练样本对预先构建的神经网络进行训练，得到销量预测模型。解决了现有通过时间序列进行销量预测时适配性差、准确率较低的技术问题。

摘要： 本发明提出了一种不依赖自身历史销量数据的商品销量预测方法及系统，涉及商品销量预测技术领域。首先获取与待预测商品对应的同品类商品的商品参数特征数据和销量特征数据，并分别将两者输入预设的销量预测模型和因果推断模型中进行训练，得到不同商品参数组合与销量之间的回归模型，以预测销量，并得到各项商品参数与销量之间的因果模型，以实现不同商品参数组合对销量的因果效应定量分析，最后，将待预测商品对应的参数数据分别输入到回归模型和因果模型中进行预测，输出稳定的预测销量数据以及特定参数组合对销量的因果效应。实现对待预测商品的销量预测和观测不同商品参数组合对待预测商品上市后的销量影响，辅助优化商品设计以及生产制造。

摘要： 本公开提供了一种物品销量预测模型训练方法，可应用于数字营销技术领域，该方法包括：从历史操作数据中获取预设时间段内预设物品字典中的多个预设物品的操作记录；基于操作记录训练初始语义模型，得到语义分析模型；对于每个预设物品，基于语义分析模型的目标权重矩阵和由多个预设物品的多个特征向量组成的物品特征矩阵，生成预设物品的聚合特征向量；以及以多个预设物品的聚合特征向量作为训练样本，预设物品在预设时间段内的销量作为训练标签来训练初始网络模型，得到销量预测模型。此外，本公开还提供了一种物品销量预测模型训练装置、物品销量预测方法、物品销量预测装置、电子设备和存储介质。

摘要： 本申请公开了一种销量预测方法、销量预测装置及电子设备，该方法包括：获取待预测产品的历史销量数据；对历史销量数据进行预处理，得到历史销量序列；若历史销量数据的时间长度大于或等于设定阈值，则将历史销量序列输入已训练的第一循环神经模型进行预测，得到待预测产品的销量预测结果；若历史销量数据的时间长度小于设定阈值，则根据已训练的第二循环神经模型对待预测产品进行预测，得到待预测产品的销量预测结果。本申请通过采用不同的循环神经模型对不同时间长度的历史销量数据进行预测，能够提高循环神经模型的泛化能力，并进一步提高销量预测方法的准确性。

摘要： 一种商品销量预测系统和商品销量预测方法在此揭露。商品销量预测方法包含：根据第一商品，从关联商品数据库中搜寻对应第一商品的第一关联商品，其中关联商品数据库储存多个商品及分别对应所述商品的多个关联商品；通过电子商务平台根据第一关联商品和对应第一关联商品的价格区间，搜寻对应第一关联商品的多个成交记录数据和多个评价数据；根据所述成交记录数据及所述评价数据，产生对应第一商品的预测客户数量；及根据预测客户数量产生对应第一商品的预测销售数量。借此，可有效地预测第一商品的销售数量，使得对应第一商品的预测销售数量的准确性更为精准。

摘要： 本发明涉及安检技术领域，本发明提供一种降低安检比对开销量的检票方法、系统及存储介质，在传统检票方法的基础进行改进，增设标准征信人像图片对随行的乘客进行筛选；在客流高峰期，筛选出位于白名单内的乘客不用去人脸比对系统做人脸比对而是让其直接通过，而不在白名单内的乘客，及时进行人像比对，检测出异常人员立刻通报；这样减少了在客流高峰期地铁安检系统与公安联动系统的互动次数，有效避免了客流高峰期安检比对开销量的高占比，保证地铁检票系统中的其他安检业务的正常影响运行；当客流量下降到某个阈值时，人像比对系统再将刚才直接放行的白名单乘客进行人脸比对，保证每个乘客人脸比对的全面性同时还缓解检票系统服务器压力。

摘要： 本发明公开了一种基于小波分析和ARIMA‑LSTM的汽车销量预测方法，包括如下步骤：对已知的汽车销售量的时序数据进行数据预处理；对所述时序数据进行多次小波分解；对分解得到的各分量的序列进行平稳性检验，不平稳则进行差分处理，直到数据序列变成平稳数据序列；对经过平稳处理后的各分量的序列分别进行ARIMA训练并预测；将ARIMA训练过的数据进行小波重构；计算拟合值与真实值的残差；使用残差来训练LSTM网络；利用LSTM网络预测的残差对ARIMA模型的预测结果进行修正，实现最终预测。本发明结合时间序列分析和深度学习网络建立了新型预测模型，能够利用中小规模的历史汽车销售数据集实现对销售数据的准确预测，从而为汽车厂商提供数据支持。

摘要： 本发明公开了一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法，包括：1采集消费者购买汽车的评论数据；2提出一种基于点互信息PMI的情感词典构造方法，得到评论数据中所有情感词的情感值；3基于所述情感词典，对评论文本数据的情感进行量化，从而进一步汇总得到汽车品牌的情感值；4构建品牌粒度的汽车月度销量预测模型；5定义汽车品牌销量预测模型的目标函数；6利用网格搜索方法对目标函数进行求解，得到最优参数值，从而利用所述预测模型预测下个月的销量。本发明能充分发掘销量时间序列季节性变化和网络大数据中消费者的口碑情感倾向因素的短期预测能力，从而将汽车销量预测细化到更加微观的品牌粒度，并提高预测精度。