随着中国经济的高速发展,居民生活水平大幅度提高,汽车走进了千家万户,成为主要的代步工具。但经济高速发展的同时,导致城市环境污染加剧,引发了能源短缺。因此新能源汽车（new-energy vehicles,NEV）已被国家视为汽车行业未来发展的重要方向。文章通过挖掘分析新能源汽车市场信息,找出新能源汽车用户对汽车的关注点。通过分析用户对汽车使用评论,获得我国新能源汽车市场的地区性差异、用户特征、用户的使用关注点等信息。基于汽车销量数据,建立汽车销量预测时间序列模型。文章首先阐述了新能源汽车在国际国内的发展情况,对新能源汽车市场进行描述统计。通过分析得出,新能源汽车在北上广等一线城市使用占比最大。这些地区在经济、交通和政策方面颇有优势。从用户分析结果看出,汽车购买主要用于接送小孩、市内交通等短途行车。接着作新能源汽车聚类分析。文章将150种车型进行聚类,最终100种纯电动汽车和50种插电式混合动力汽车分别聚为四类。纯电动汽车根据配置、价格等因素聚为高端、中高端、一般及较低端四类。插电式混合动力汽车根据车型大小聚为四类。每类车型均有亮点与优势,用户可根据实际需求选购不同车型。文本分析采取朴素贝叶斯分类方法将用户评论分为满意和不满意两个方面,接着使用LDA主题分别分析具体原因。可以看出用户在汽车外观、电耗、续航里程、环保方面有很好的认可度,在内饰、细节配置、空间等方面颇有微词。最后对新能源汽车作2016年3月到2019年12月的销量进行时间序列分析。在分析中观察出汽车销量逐年上升并受季节影响。汽车销量在年末达到高峰,而年初最低。在判断时间序列的影响因素后,建立SARIMA（1,0,0）（0,1,0）₁₂模型。用该模型预测新能源汽车未来销量。从结果看出,除去政策因素等外部因素的影响外,真实值均在90%的预测区间内,预测效果较好。该预测模型可为生产商家提供参考。