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AI产品l理Q如何面Ҏ(gu)据挖掘？
相关截图Q?/strong>
 主要内容Q?/strong>
一、数据挖掘用?nbsp;AI ?/strong>品需?/strong>发现
需求的发现是品经理和企业产品创新取得成功的关键，数据信息在品的创新设计与制
造中发挥来重要的作用Q充分利用数据挖掘技术从产品市场需求发现、需求设计中?/span>
取相应的需求，从而控制和改善下一代品的设计与制造?/span>
目前QAI 赋能的智能Yg整体产品的研制周期长Q市场反应能力弱Q创新度不够{一p?/span>
列因素控制了产品刉企业的生存和发展，不论是万亿市值的Ҏ(gu)q是国内的华为小c一
q旗舰智能手机只有一ƾ。这个现象背后正是因?AI 赋能的Y一体品，在需求发?/span>
C品设计上有其Ҏ(gu)性?/span>
因此Q如何在最短的旉内开发出质量高、h(hun)D被用h受的 AI 产品Q已成ؓ产品l?/span>
理市场竞争的焦点。数据挖掘技术已l成为分析和发现需求，提供决策十分有效的工P
而需求发现速度快v来后可以l需求设计制造更多时_所以必有力地支持 AI 产品?/span>
创新设计和制造过E?/span>
数据挖掘QData MiningQ简U?DMQ就是从大量的、不完全的、随机的实际应用数据中，
提取隐含在其中的、h们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和需求的q程?/span>
Ҏ(gu)产品发现需求的不同Q数据挖掘的d主要分ؓ以下 6 c：
Q?Q关联分析需求，揭示隐藏在数据之间相互关pȝ一Ҏ(gu)掘潜在需求的数据挖掘d?/span>
例子Q?ldquo;布与啤?rdquo;的故事?/span>
在一家超市里Q有一个有的现象Q尿布和啤酒竟然摆在一起出售。但是，q种奇怪的?/span>
措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃?yu)玛市的?/span>
实案例，q一直ؓ商家所z|乐道?/span>
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库pȝQؓ了能够准了解顾客在光店的购买习惯Q沃
玛对其֮的购物需求进行了深层分析Q想了解֮l常一赯买的商品都有哪些。沃
玛数据仓库里集中了其各门店的详l的原始交易数据Q在q些原始交易数据的基上，
沃尔玛利用关联规则对q些数据q行分析和挖掘，得出了一个o人意外的发现Q?ldquo;跟尿?/span>
一赯购买最多的商品竟是啤酒Q?rdquo;
l过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在“布与啤?rdquo;背后的美国h的一U需求模
式：在美国，一些年ȝ父亲下班以后要经常到市M婴儿布Q而他们中?30%?0%
的h同时也会׃一些啤酒?/span>
产生q一现象的原因是Q美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买布Q而丈夫们
在买布后又随手带回了他们喜Ƣ的啤酒?/span>
按照常规思维模式Q尿布与啤酒风马牛不相及Q若不是借助兌规则q行挖掘和分析，?/span>
玛是不可能发现数据之间存在的这一有h(hun)值的需求?/span>
以前企业的信息管理系l由于缺乏数据挖掘功能，最多只能统计一些数据，从表面上g
合理Q但实际上根本不能反映出本质的情c例如：通过传统的信息管理系l，我们得出
某一U红酒在市的销售额排名倒数W一位，按照以往的做法，该红酒肯定会停止销售，
但是通过Ҏ(gu)有销售数据进行关联分析，我们会发现消贚w最高的客户中有 25%常常买这
U红酒，如果停止出售q种U酒Q必然会引vq些高端客户的不满?/span>
兌分析是发现交易数据库中不同商品之间的内在的联系Q利用关联规则找出顾客购?/span>
行ؓ模式Q如购买了某一商品对其它商品的影响。例如：它能发现数据库中?ldquo;90%的顾
客在一ơ购买活动中购买商品 X 的同时购买商?Y”之类的问题，发现q样的规则可以应
用于商品货架设计、库存安排以及根据购买模式对用户q行需求分析等?/span>
用于兌规则发现的主要对象是事务型数据库Q其中针对的应用则是商品销售数据。如?/span>
对这些历史数据进行分析，则可以对֮的购买行为提供极有h(hun)值的信息。例如：可以?/span>
助商家如何摆放货架上的商品，如何帮助商家规划市场{?/span>
MQ从事务数据中发现关联规则，对于改进商业zd的决{非帔R要?/span>
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
