摘要
由于传统产品市场需求预测方法,预测所需时间过长且准确度不高,研究基于数据挖掘的产品市场需求预测方法。根据外在因素分析产品市场需求特性,通过产品需求程度确定参考指标与影响权重;利用K—means聚类算法处理数据源信息,使用关联规则深度挖掘用户需求,实现利用数据挖掘技术预测用户需求与习惯倾向。测试结果表明:使用数据挖掘方法预测产品市场需求,预测所需要的平均时间为17.1s,且平均准确度可以达到94.54%,缩短预测时间的同时,也提高了预测的准确度。
出处
《数字技术与应用》
2023年第5期35-37,共3页
Digital Technology & Application
作者简介
陈士平(1980-),男,湖北十堰人,本科,研究方向:能源双碳技术及应用。
