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经过多年的互联网和移动互联网快速发展，科技网络产品迎来了一个新的转折点。一方面，流量成本高昂，几乎无法带来正向的投资回报，另一方面，产品和企业在激烈的同质化竞争中难以脱颖而出。

未来的发展趋势将会集中在两个方向，为产品经理和企业的产品创新提供机会： - 利用PC和移动互联网积累的大数据进行数据孤岛的打破，并开发数据挖掘和分析类产品。 - 结合业务供应链场景，利用大数据基础上的AI算法，创造出用户体验提升十倍的产品和服务。

本文将从AI产品需求发现、需求设计和制造阶段的数据挖掘应用入手，逐步深入到具体案例的解析，最终提炼出关于AI产品和大数据的观点。

一、数据挖掘用于AI产品需求发现

需求发现是产品经理和企业产品创新成功的关键。利用数据挖掘技术，可以从产品市场需求中提取有价值的需求信息，从而更好地控制和改进下一代产品的设计和制造。

目前，AI赋能的智能软硬件产品的研发周期较长，市场反应速度慢，创新程度也不够，导致产品制造企业面临挑战。因此，如何在短时间内开发出高质量且价格合理的AI产品，已成为市场竞争的重点。数据挖掘技术成为分析和发现需求的重要工具，能够有效支持AI产品的创新设计和制造过程。

数据挖掘的任务

数据挖掘主要包括以下六类任务：

1. 关联分析需求：揭示隐藏在数据之间的相互关系。例如，沃尔玛通过数据分析发现“尿布与啤酒”的销售关联，揭示了美国年轻父亲的购物模式。

2. 序列发现需求：确定数据之间与时间相关的序列模式，预测未来行为。例如，通过会员购物记录分析，可以发现购物序列中的模式，进而进行交叉销售。

3. 聚类分析需求：将数据自动分群，同一群组内的样本相似，不同群组间的样本差异明显。例如，通过对网络学习者的行为分析，可以将学习者分为不同群体，为个性化服务提供依据。

4. 分类：找出一个类别的概念描述，通常用规则或决策树模式表示。例如，区分男性和女性的聚类过程。

5. 偏差检测：从数据分析中发现异常情况，进而发现有用的需求。例如，识别机车手不戴安全帽的行为。

6. 预测：利用历史数据找出变化规律，建立模型预测未来需求。例如，电力行业通过数据分析预测未来电力需求。

二、数据挖掘用于AI产品设计制造

在产品设计和制造过程中，数据挖掘可以推动设计创新，提高产品质量，加快制造速度。

数据挖掘在AI产品设计与制造中的主要过程包括：

1. 模式发现：分析数据中的重要模式，例如顾客特征等。
2. 趋势预测：预测未来趋势，帮助企业做出市场决策。
3. 数据降维：选择关键数据进行分析，消除不相关数据。
4. 可视化产品制造：通过图表等手段清晰传达信息。
5. 产品设计：基于数据挖掘进行创新设计。

AI产品设计与制造过程可以分为多个阶段，包括需求分析、概念设计、详细设计、工艺设计、样品试制、生产制造、销售与售后服务等。每个阶段之间存在反馈和迭代过程，但不同设计类型之间有所不同。

三、大数据挖掘方法案例解析

以下是几个数据挖掘的实际案例：

1. 京东数据挖掘系统设计：通过数据挖掘技术，直接将商品信息和用户评价展示给消费者，节省消费者的时间。
2. 恶意软件智能检测：通过数据挖掘技术检测恶意软件行为，提高检测准确性。
3. 信用卡违约预测：通过数据挖掘技术预测信用卡违约，提高风险管理水平。
4. AI医疗诊断：利用数据挖掘技术辅助乳腺癌诊断，提高诊断准确性。
5. 教育大数据挖掘：通过数据分析实现精准帮扶，体现数据的价值。

四、大数据挖掘的数据获取方法

大数据时代，数据获取方法多种多样。对于缺乏大数据的企业，可以通过以下几种方法获取数据：

1. 产品外部大数据分析：分析外界大数据，了解客户需求。
2. 企业内部数据挖掘分析：分析企业内部数据，获取客户和产品信息。
3. 企业定制平台获取：通过定制平台收集客户个性化需求信息。

五、AI产品大数据观

AI产品经理需要具备数据挖掘需求思维，并在设计制造过程中有效应用大数据。数据挖掘是数据分析的重要手段，能够发现新的需求。AI产品的基础是大数据，未来的产品将更多地依赖大数据的支持。

连诗路，公众号：LineLian。人人都是产品经理专栏作家，《产品进化论：AI+时代产品经理的思维方法》一书作者，前阿里产品专家，希望与创业者多多交流。