销量冠军

摘要： 2022年1月6日,东风日产正式公布了2021年的销量成绩。伴随着12月获得终端销量114093辆,东风日产2021年度的销量也定格在了简34889辆,其中日产品牌的全年销量为1047073辆,连续7年销量突破百万关口。轩逸组合依然是东风日产最大的销量来源,2021年1T2月累计销量超过51万辆,其中12月的销量达到了50492辆,保住了中国汽车市场年度销量冠军的头衔。随着全新一代奇骏上市后表现疲软,逍客成为了日产SUV家族在2021年度的销量担当。根据官方数据显示,逍客在去年累计销量达到了161152辆,同比增长。

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： 宝马2021年成为全球豪华车品牌销量冠军据路透社1月12日消息,包含宝马、MINI和劳斯莱斯在内,宝马集团2021年全球累计交付量同比增长8.4%至252.15万辆,超越奔驰成为全球豪华车品牌销量冠军。其中,纯电动车型交付量翻倍,达到10.38万辆,同时,宝马M部门全年累计交付量同比增长13.4%至16.35万辆,突破高性能车交付量历史纪录。不仅如此,2021年也是宝马摩托车销量最好的一年,累计交付19.43万辆,同比增长14.8%。

摘要： 居安思危,自我创变。人们只看到一汽-大众蝉联销冠,却鲜知冠军背后付出的努力。常言道“台上一分钟,台下十年功”,这便是冠军的真实写照。刚刚过去的这一年,一汽-大众付出了多少努力,又洒下了多少汗水?蝉联销冠,一汽-大众全年总销量185.8万辆根据中国汽车工业协会发布的最新数据显示,一汽-大众2021年汽车销量为185.8万辆(含少量进口车),比排在第二位的上汽通用高出近50万辆,以绝对优势继续蝉联中国乘用车市场销量冠军。

摘要： 在“兵”家必争的B级车市场,各品牌车型的竞争态势一向引人关注。众所周知,在B级车市场中,豪华品牌车型的增长要明显高于合资品牌车型。作为奥迪旗下创下销量冠军的传奇车型,奥迪A4L一直被冠以B级豪华轿车市场的“标杆”之作。

摘要： 哈弗H6,这款曾经在国内SU V市场中创下98个月销量冠军的纪录的长城爆款车型,前不久宣布向新能源赛道全面转型。释放这样的消息,也让业界对当下的长城汽车众说纷纭。有人说,高油价是压倒哈弗H6的最后一根稻草,不过,在各个传统车企向电动化倾斜以及新势力造车的崛起,长城的反映似乎“慢”了许多。

摘要： 一辆优秀的国民家轿应该带来怎样的驾乘体验?想必,吉利帝豪家族有充分的发言权。数据显示,自2009年首辆车型问世以来,帝豪家族连续10年蝉联中国品牌A级家轿销量冠军,累计销量突破340万辆。如今,历经4代改进,帝豪涌现出了几款衍生版本,如最近上新的帝豪L雷神Hi·P车型,同样拥有硬核资本。

摘要： 最近,“比亚迪”又火了!以7月销售“16.25万辆,同比增长184.7%”的成绩,位居厂商零售销量榜的榜首!而此前,比亚迪上半年的销售量也十分喜人--64.1万辆!特斯拉上半年的全球交付量为56.4万辆,比亚迪首次超越特斯拉,成为全球新能源汽车销量冠军。销量一路涨涨涨,对汽车的关键零部件--车灯需求也水涨船高。这不,今年以来比亚迪分别与海天塑机、震雄集团、泰瑞机器、伊之密等企业采购注塑机装备,用于生产多组分车灯。

摘要： 由新能源汽车国家大数据联盟联合多家权威机构发布的《中国小型纯电动乘用车出行大数据报告》显示:2020年,在国内小型纯电动乘用车市场中,上汽通用五菱旗下品牌车型的市场占有率高达51%,产品的月均上线率高达93%。

摘要： 丰田大众争霸全球中国市场成关键因素从2016年到2019年的4年时间中,大众汽车一直稳居全球销量汽车销量冠军的位置。其中,一个重要的原因,就是在中国车市的竞争中,大众汽车相比丰田,占据着更大的优势。但是,2020年的销量数据显示,丰田终于扳回了一局,重新夺回了失去多年的全球销量冠军宝座。

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： 本申请公开一种销量预测方法及装置，本申请通过获取待测商品的商品属性、运营属性和实时访客量，将所述待测商品的商品属性和运营属性输入销量预测模型，得到所述销量预测模型输出的所述待测商品的销量转化率，其中，所述销量预测模型，以训练商品的商品属性和运营属性作为训练样本，以所述训练商品的销量转化率作为训练标签训练得到，将所述实时访客量与所述销量转化率相乘得到预测销量。本申请方案通过将待测商品的商品属性、运营属性输入至销量预测模型，得到销量转化率，相比于现有技术，将销量转化率作为商品的属性特征，去除了现有技术预测过程中需加入历史访客量的不稳定性因素，提高了销量预测的准确性。

摘要： 本申请涉及一种用于物品销量预测的特征构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取当前时间段的影响物品销量预测的影响因子的多个第一特征数据，以及基于各第一特征数据的时序特性对多个第一特征数据进行差分处理，得到第一差分特征数据；获取与当前时间段相关的历史时间段的影响因子的第二特征数据，以及基于各第二特征数据的时序特性对多个第二特征数据进行差分处理，得到第二差分特征数据；根据第一特征数据、第一差分特征数据、第二特征数据和第二差分特征数据构建物品销量预测的时序特征集。采用本方法能够使得构建出的特征具备时序性，从而使得构建出的特征能够很好地应用在物品销量预测领域。