1. 研究目的与意义
当今社会，生活水平的提升使得每家每户的汽车保有量至少一辆起步，越来越多的人不仅仅将汽车视为代步工具，对汽车性能和配置的要求也越来越高。由于传统能源汽车的能耗加大，环境污染的严重，而各国也纷纷在讨论，出台关于禁售燃油车的相关政策。国际管理咨询公司贝恩在《电动车和自动驾驶汽车：未来已来》中预测到2040年电动车占全球新车的销量比例将高达50%以上。而今年国内发布了《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》，预计到2025年，国内新能源汽车销售占比达到20%
现在我国正处于从传统能源汽车向新能源汽车转变的过渡期，各汽车厂商要结合已有的新能源汽车的优点和传统能源汽车的优点，生产出更高质量的新能源汽车来应对即将到来的新能源汽车的时代。但是究竟什么是一辆好的新能源汽车，并没有特别完整的体系去评估，所以可以通过模糊综合评价，选取几个指标去评判一款新能源车的好坏。
随着互联网大数据时代的到来，越来越多的用户在购买商品时会浏览很多相关信息来支持自己的购买决策，而厂商或媒体也会通过互联网来达到宣传自己商品的目的。通过本文的分析，从汽车厂商角度来看，对于新车的研发和后期汽车的销售都有一些参考价值；而对于消费者来说，可以更加直观地挑选一些高品质的纯电动汽车。
2. 研究内容和预期目标
运用综合评价方法，通过对新能源汽车与传统能源汽车的指标比较和新能源汽车之间的指标比较，得出怎样配置的新能源汽车才能在未来的市场上更有竞争力。而指标除了可以选取已有的现成指标外，还可以通过爬取汽车网站的口碑数据、论坛文章数据等来确定指标。
1、论文题目（拟定）：新能源汽车的竞争优势——以纯电动汽车为例
3. 国内外研究现状
国内主要都是从新能源大类去分析、比较、预测，而关于纯电动汽车这一具体的新能源汽车种类研究比较少，而且对于竞争力的分析偏定性分析多一点。
较为主流的方法是利用 Python 爬取一些汽车网站新能源汽车分类下口碑数据和论坛文章数据，利用空间向量模型将非结构化数据转化为结构化数据。利用 LDA 模型得出汽车用户偏好是什么。利用情感极性图判断汽车网站原有关注重点的分类的积极与消极，得出积极营销因素和消极营销因素。而对于汽车厂商、媒体来说，利用词云图总体把握营销关键点在技术、市场等方面，通过 LDA 模型得出营销重点。
4. 计划与进度安排
通过对国内外相关文献的阅读，选取文章中已有的与本文匹配的指标。然后再通过Python爬取汽车之家等网站的新能源汽车分类下口碑数据和论坛文章数据，将爬取下的数据进行数据清洗，即数据预处理，例如数据拆分、数据清洗、分词、去停用词及加入自定义汽车词典。然后提取关键词，选取适合本文的指标。最后还可以咨询一些较有权威的汽车自媒体，听取他们对于指标选取的建议和意见。
选取完指标后利用极小广义方差法（协方差法）、主成分分析法等方法对指标进行进一步选择。
5. 参考文献
[1]谭涛,黄泽涛,林雁玲,毕桂灿.大数据驱动的我国新能源汽车需求分析[J].可再生能源,2020,(7),967-971.
[2]马钧,王宁,孔德洋.基于 AHP 及 Logit 回归的新能源汽车市场预测模型[J].同济大学学报(自然科学版),2009,37(8),1079-1084.
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