销量排名

摘要： 此次发布的2021年农机畅销榜的上榜产品,是以截止到2021年12月31日的农机购置补贴销量为依据。

摘要： 此次发布的2021年农机畅销榜的上榜产品,是以截止到2021年12月31日的农机购置补贴销量为依据。

摘要： 中国汽车市场,正式迎来了新能源大发展的全新时代。2022年上半年,我国新能源汽车销量规模持续攀升,市场占有率达21.6%,提前完成了国家《"十四五"现代能源体系规划》中"2025年新能源汽车销量达到新车总销量的20%"的目标。提到“国民神车”,必然会想到哈弗H6,在过去十年创造了累积100个月+销量排名第一的奇迹,让哈弗SUV专家的标签深入人心。如今,时代大幕已缓缓拉开,在历史性的挑战与机遇面前,哈弗品牌华丽转身,全擎进击新能源赛道。

摘要： 2021年7月,6米以上客车市场急转直下,自4月以来的上涨形势戛然而止。与上月相比,市场整体销量近乎"腰斩";与去年同期相比,降幅也进一步扩大。在国内疫情再度出现反复的背景下,6米以上客车市场形势不容乐观。从具体销量数据上看,本月6米以上客车市场销量较上月大幅下滑,整体表现低迷。从Top10企业销量排名来看,名次变化依然很大。值得一提的是,除宇通客车稳坐榜首以外,苏州金龙已经连续3个月位居排行榜第三位。

摘要： 2020年12月28日,中石油湖南销售邵阳公司南门口加油站,历经10年重建复投,定位为邵阳市区第一大站,日销量可达21吨。2020年国庆节,永州公司中兴加油站重新开业,短短两月时间日销量便跃上12吨……三年前,湖南销售长期停业站点达到103座,占当时全部站点的近五分之一,近三分之一的站点停业时间在10年以上。“沉睡站”给公司造成了巨大浪费并成为沉重的负担。当时,湖南销售销量排名区外公司第12,资产总额却高居区外公司第3,资产创效能力低。在建工程近21亿元,占整个销售系统在建工程总量的四分之一,其中长期停滞的历史遗留项目巨额投资却是零回报。

摘要： 2021年9月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名2021年9月销量排名前10位的轿车生产企业据中国汽车工业协会统计分析,2021年9月,销量排名前17位的轿车生产企业依次为:上汽通用、上汽大众、东风日产、一汽大众、比亚迪、上海股份、上汽通用五菱、吉利、广汽丰田和华晨宝马。

摘要： 根据巴西专利后保护协会(AENDA)发布的G1机构的一项调查显示,草甘膦销量位居巴西商业化农用化学品之首。2,4-滴是巴西第二畅销的作物保护产品。据专家称,2,4-滴成为畅销品种的原因之一在于其有助于控制许多对草甘膦具有抗性的杂草。代森锰锌在巴西销量排名第三,该剂的流行是由于它被再次广泛用于防控大豆亚洲锈病。乙酰甲胺磷是巴西第四大畅销产品,因其在控制多种害虫方面的整体效果而广受欢迎。

摘要： 2020年1-8月乘用车(轿车)品牌销量前10位排名2020年8月销量排名前10位的轿车生产企业据中国汽车工业协会统计分析,2020年8月,销量排名前10位的轿车生产企业依次为:一汽大众、上汽大众、东风有限(本部)、上汽通用、广汽丰田、一汽丰田、吉利控股、华晨宝马、北京奔驰和广汽本田。分别销售12.52万辆、9.32万辆、7.54万辆、7.20万辆、4.59万辆、4.11万辆、3.85万辆、3.82万辆、3.37万辆和3.22万辆。8月,上述企业共销售59.55万辆,占轿车销售总量的72.49%。

摘要： 《品质汽车》数据分析中心从中国汽车工业协会获悉了2020年1-4月乘用车品牌销量前十位的企业排名。轿车、SUV以及MPV生产企业的销量排名如何?哪些品牌异军突起?2020年4月前十家轿车生产企业销量排名。据中国汽车工业协会统计分析,2020年4月,销量排名前十位的轿车生产企业依次为:一汽大众、上汽大众、上汽通用、东风有限(本部)、一汽丰田、广汽丰田、吉利控股、广汽本田、东风本田和北京奔驰。

摘要： 1-3月国内轿车、SUV哪些车型最畅销?轩逸、哈弗H6继续称霸?《品质汽车》数据分析中心从中国汽车工业协会获悉了2020年1-3月乘用车品牌销量前+位排名,以下将简要介绍其中轿车、SUV车型各细分市场销量排名前十位的车型。1-3月轿车销量前十位排名TOP1:东风日产轩逸家族。

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： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。

摘要： 本发明公开了一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，包括如下步骤：S1：过滤掉y为0的样本；S2：对原始数据进行分箱处理，生成新的更为稀疏的样本点，即新样本点；S3：对于新样本点中出现的非单调性情况，基于曲线的非线性、单调递减的特点，得到最终的单调递减新样本点；S4：基于单调三次样条插值方法，得到相邻两个新样本点之间的插值计算公式，对样本点内的映射关系进行插值计算，最终得到了目标曲线。本发明提供的一种面向电商排名销量映射关系的曲线拟合估计方法，本发明噪音点少，得到的曲线拟合优度大于传统的非线性拟合方法的占比为84.9％，可达到拟合优度目标。

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： 本发明提供一种提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，涉及网络营销领域。该提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，包括以下步骤：S1.网站运用站内用户上传的、提供的基础资料得出用户的得分，将得分以排名、星级的方式显示，其中基础资料包括但不限于：个人信息、企业信息、商品信息。通过通过严格的评分标准以及为买卖双方提供优化的分阶段付款的支付方式，使得该方法在对企业以及商品进行排名时更加的精准有序，便于买方对产品的快速了解以及锁定购买物品，同时分阶段付款的方法使得买卖双方更加的方便，此方法值得推广。

摘要： 在保持隐匿性的情况下高效地求出聚合排名。逆置换部(12)对表的交叉列表应用置换的逆置换，生成表示逆置换完毕的交叉列表的向量的份额，其中所述置换是将根据关键字属性将表进行了分组时的各组的最后的元素从开头按顺序排列那样移动的置换。部分总和部(13)由逆置换完毕的交叉列表计算前缀和。排名计算部(14)由前缀和的结果生成表示组内的升序排名的向量的份额。