针对新能源汽车行业，在大数据和人工智能背景下的统计研究是一个前沿且具有实际意义的研究方向。为了确保研究主题不偏离“大数据与人工智能”的主题框架，同时选取合适的指标进行研究，以下是一些建议：

1.体现大数据与人工智能主题

数据驱动的分析：明确指出研究将依赖于大规模数据集，这些数据可能来自新能源汽车的使用数据、用户行为数据、市场销售数据等。强调研究中将运用数据挖掘和机器学习算法来处理和分析这些数据。

智能预测和优化：提出使用人工智能技术，如机器学习和深度学习模型，对新能源汽车相关指标进行预测或优化决策，例如需求预测、续航里程优化、充电网络布局优化等。

用户行为和偏好分析：研究新能源汽车用户的行为模式和偏好，使用自然语言处理（NLP）分析用户评论和反馈，以提取关于新能源汽车的消费者情感和偏好。

2.详细规划研究方向

基于大数据的市场需求预测：

利用历史销售数据、经济指标、油价数据等，构建时间序列分析模型预测新能源汽车的市场需求。

运用机器学习模型分析消费者的搜索行为、社交媒体趋势等非结构化数据，预测市场热点和消费者兴趣的变化。

用户行为和偏好深度分析：

收集用户评论和论坛讨论，使用自然语言处理（NLP）技术提取情感倾向、偏好关键词，以分析用户对新能源汽车品牌、技术、续航里程等方面的看法。

通过用户调研和在线行为数据，分析用户选择新能源汽车的动因，识别购车过程中的关键决策因素。

续航里程优化与能耗分析：

收集车辆运行数据