内容简介

数据驱动设计主要指的是以用户数据和行为分析为核心，通过量化的方法来改进和优化设计决策的过程。随着数字化进程的加快，企业在产品开发和用户互动过程中积累了大量的数据，这些数据蕴含了用户的需求和偏好。通过对这些数据的深入挖掘，设计团队能够识别用户的痛点和趋势，从而更精准地满足市场需求。数据驱动设计不仅提高了设计的客观性和科学性，也为产品开发提供了新的思路和方向，是现代设计实践中一种被广泛采用的有效策略。本书将围绕数据驱动的产品设计，介绍设计知识数据的获取、建模和挖掘等技术，同时，结合机器学习和优化算法，分析数据驱动设计过程中的设计需求分析、知识重构、期望性能感知、智能推荐、性能反演、个性化配置、型谱优化及多源异构数据集成等关键技术，为工程设计领域的从业人员了解数据驱动设计的相关技术提供参考。