基于改进Apriori算法的客户需求数据分析方法

张 雷，董万富，阚欢迎，赵希坤

（合肥工业大学机械工程学院，安徽 合肥 230009）

1 引言

随着企业的竞争逐渐从“以产值为中心”过渡到“以客户需求为中心”[1]，产品的设计是否能够满足客户需求，决定着产品在市场竞争中的成功与否。企业赢得市场的关键在于对客户购买产品时会着重考虑的一些问题进行快速响应，对产品进行客户需求分析，将需求信息转化为产品功能设计点，从而有效地指导产品设计，使设计出的产品更能满足客户需求，提高客户满意度。从企业的角度，对客户需求数据进行分析，可节约产品的开发周期、成本和资源，推动产品结构和功能的改进，同时有利于发掘潜在客户，提高产品市场占有率；对产品消费者而言，可以使设计出的产品更能符合消费者的真实需求，满足用户的使用习惯和经验，有利于提高客户使用产品的舒适度和满意度。这就要求企业对客户需求信息进行分析，从而能够对不断变化的客户需求进行有效预测，将所得信息反馈到产品的设计制造端，对产品结构和功能进行改进，尽可能设计制造出满足客户需求的产品。

文献[2]提出一种改进的BASS模型，用于短生命周期产品需求预测中历史数据缺乏、需求影响因素考虑不充分导致的预测精度较低等问题；文献[3]通过构建大规模定制环境下客户需求信息的分类模型，采用框架法和非结构化对客户需求信息进行解释；文献[4]在建立客户需求与可配置产品模块实例之间的映射关系的基础上进行模块化产品优化配置设计；……