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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.11 No.1
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 227 - 233 (7page)
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Google Trends provides weekly information on keyword search frequency on the Google search engine. Search volume patterns for the search keyword can also be analyzed based on category and by the location of those making the search. Also, Google provides “Hot searches” and “Top charts” including top and rising searches that include the search keyword. All this information is kept up to date, and allows trend comparisons by providing past weekly figures. In this study, we present a predictive model for TV markets using the searched data in Google search engine (Google Trend data). Using a predictive model for the market and analysis of the Google Trend data, we obtained an efficient and meaningful result for the TV market, and also determined highly ranked countries and cities. This method can provide very useful information for TV manufacturers and others.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Google Trends
3. Predictive Model of TV Time Series Data using ARIMA Model
4. Experiment and Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Y. Carrière-Swallow and F. Labbé, “Nowcasting with Google Trends in an Emerging Market,” Journal of Forecasting, vol. 32, pp. 289-298, 2013.
L. W. a. E. Brynjolfsson, “The Future of Prediction: How Google Searches Fore-shadow Housing Prices and Sales,” presented at the NBER Conference Technological Progress & Produc-tivity Measurement, 2009.
J. Ginsberg, M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski, and L. Brilliant, “Detecting influenza epidemics using search engine query data,” Nature, vol. 457, pp. 1012-4, Feb 19 2009.
W. W. Moe and P. S. Fader, “Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Sites,” Management Science, vol. 50, pp. 326-335, 2004.
C. Hand and G. Judge, “Searching for the picture: forecasting UK cinema admissions using Google Trends data,” Applied Economics Letters, vol. 19, pp. 1051-1055, 2012/07/01 2011.
L. W. a. E. Brynjolfsson, “The Future of Prediction: How Google Searches Fore-shadow Housing Prices and Sales,” presented at the NBER Conference Technological Progress & Produc-tivity Measurement, 2009.
J. Ginsberg, M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski, and L. Brilliant, “Detecting influenza epidemics using search engine query data,” Nature, vol. 457, pp. 1012-4, Feb 19 2009.
W. W. Moe and P. S. Fader, “Dynamic Conversion Behavior at E-Commerce Sites,” Management Science, vol. 50, pp. 326-335, 2004.
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