在数字化、智能化、网络化的时代背景下,面对竞争激烈、产品同质化严重的市场环境,一方面为解决传统产品设计过程中,数据获取途径困难、数据量少、数据价值时效性差等问题,实现高效、准确的将海量网络数据转化为有价值的信息,精准的把握用户需求和用户痛点进而优化设计,另一方面为科学的筛选、评估设计方案,建立以市场为导向的消费者感知与产品表达两者之间映射关系,帮助企业预测产品设计方案的用户满意度反馈评价,提出一种基于公共平台数据驱动产品预测神经网络模型的产品设计方法,将大数据驱动产品创新设计与神经网络新一代人工智能技术相结合,引入产品设计方法学中,旨在优化产品设计且构建用户满意度的神经网络非线性映射模型,提高产品投入市场成功率,规避设计风险。以吹风机为设计案例,从大数据驱动产品设计和设计方案神经网络预测模型构建两方面进行研究。大数据驱动产品设计,将大量数据转化为有价值的信息,提取产品设计要素,指导产品设计。案例设计过程以用户需求为出发点,利用数据爬虫技术获取京东电子商务平台吹风机用户评价数据,通过去重、分词等数据处理技术,TF-IDF关键词获取技术,获得产品有效词汇和产品情感分析表,挖掘数据潜在信息价值,分析数据后得到用户关注度高的吹风机设计要素和用户痛点,提取吹风机优化方向,指导吹风机新方案设计。神经网络预测模型通过已知吹风机产品数据,建立吹风机产品设计要素和用户满意度两者之间的映射关系,在MATLAB平台对样本数据进行模型训练和学习,完成BP神经网络模型构建,进一步预测新开发设计方案投入市场后的用户满意度分值,用来评估新方案,也可帮助企业在众多方案中选择最优设计方案。在研究过程中可以得到以下结论:（1）通过吹风机案例,验证了该研究方法和研究理论的可行性;（2）从用户和企业两个角度出发,提出的“大数据驱动”+“智能神经网络预测模型”产品设计方法,正向可指导设计过程,让设计方案更加科学,反向可通过预测用户满意度评价值,对设计方案进行评估,对企业而言,更具创新性和经济价值;（3）研究成果是对产品创新设计方法学的重要拓展和有效补充,完善了新产品开发设计流程,提出了一种新的思路和设计方法;（4）该模型适用于吹风机小家电行业的应用,同样该模型对其他产品的开发设计也具有指导和借鉴的作用;（5）未来研究前景比较广泛,可以扩大研究的广度和深度,做出更全面的研究。