大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，給政府統(tǒng)計(jì)工作中居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）的編制帶來前所未有的歷史機(jī)遇和重要挑戰(zhàn)，因此研究大數(shù)據(jù)背景下CPI的編制及應(yīng)用已成為當(dāng)務(wù)之急。在借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，本文首先介紹了介紹基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以CPI分類中的中類家用器具為例，構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的家用器具價(jià)格指數(shù)，并將基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的家用器具價(jià)格指數(shù)與傳統(tǒng)家用器具CPI指數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，同時(shí)介紹了其他基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的價(jià)格指數(shù)編制方法，并利用某電商企業(yè)平臺(tái)蘋果手機(jī)數(shù)據(jù)對(duì)各價(jià)格指數(shù)進(jìn)行計(jì)算并進(jìn)行對(duì)比分析。接著分析線上線下價(jià)格指數(shù)變動(dòng)特征以及利用交叉譜分析方法研究?jī)烧咧�間的領(lǐng)先滯后關(guān)系。然后構(gòu)建了融合線上價(jià)格指數(shù)（iCPI）和線下價(jià)格指數(shù)（傳統(tǒng)CPI）的合成CPI，并根據(jù)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)計(jì)量預(yù)測(cè)方法（ARIMA和GARCH）與機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法（LSTM和XGBoost）的預(yù)測(cè)性能選擇最優(yōu)模型對(duì)合成CPI進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的引入有助于提高CPI預(yù)測(cè)的時(shí)效性，最后根據(jù)CPI影響因素理論分析以及文獻(xiàn)研究并結(jié)合搜索引擎相關(guān)詞熱度推薦功能選取CPI網(wǎng)絡(luò)搜索初選關(guān)鍵詞，由各關(guān)鍵詞與CPI的時(shí)差相關(guān)系數(shù)確定最終關(guān)鍵詞，利用動(dòng)態(tài)因子模型估計(jì)出最終關(guān)鍵詞共同動(dòng)態(tài)因子，結(jié)合網(wǎng)格搜索法并根據(jù)均方誤差（mse）最小原則確定最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，并利用SOCNN最優(yōu)模型對(duì)CPI進(jìn)行預(yù)測(cè)。