如何利用AI，3分钟从10万+条产品数据中，挖掘高需求低竞争的产品

Cursor（或者这类AI编程工具）越用越发现，Cursor不仅仅是一个AI 编程工具，更是一个文档管理、笔记管理、数据分析工具。

下面以我从10万+条产品数据中，挖掘高需求低竞争的产品为例。

在Cursor帮助下，10分钟搞定过去3小时工作，得到了一个初级版本的报告。

整个过程中，Cursor的作用的按照我的指令，分析数据和呈现数据。

流程是：

数据下载及清洗

首先，抓取某平台某个品类10万+条数据，从中寻找蓝海市场。数据抓取的脚本，也是AI写的，用了几分钟就写好了，最重要的操作技巧是：把要下载的数据字段投喂给AI，便于定位数据位置。

接下来，就是数据清洗。因为数据质量较高，下载的是csv数据，已经初步整理了。这一步直接放在下一步。

数据分析阶段，只需要设计好提示词，cursor就可以自动完成数据分析了。

这一步最重要的是，定义你需要的数据。我们是挖取有操作空间的产品，一般满足高销量、高利润、低竞争。即，产品销量很好，但是市场竞争对手太弱，你有优势比竞争对手做得好。

于是我用了下面的提示词：

写一个临时脚本，帮我筛选数据shuju_data.csv

要求：粉丝数量少于等于3000、日均销量大于等于1000或者总销售额大于30万（满足一个就可以）。注意单位统一，去除重复的数据（判断重复使用标题一致+价格一致）结果使用excel储存。

数据结构[复制表头]

运行后给出了符合条件的产品，拿到表格后，就可以一个个挖掘这些产品的产品、营销方式、客户转化方式。

下面是我用AI，直接分析产品标题得出的。当然，实际操作中，需要深挖，比如批量分析产品笔记、标题起法；分析用户在评论区的吐槽等。

作为15年创业者，深入分析这个数据，找机会

上面方法挖掘到的产品太少了，为了扩大样本量，我放宽了要求：

OK，继续发挥你创业经验、15年商业数据分析经验，重新分析数据shuju_data.csv

筛选出反常的数据，就像之前那样，不过之前的太少了，完全没有全部筛选出来。

反常数据才具备价值。不要受我的思路影响，而是要用你的身份客观思考

输出结果就好很多了。

最后让其整理为一个报告。

有了报告、以及10万+条数据里面筛选出来的2000+个产品。

接下来就可以选择产品测试了。

目前我们已经有几个产品再跑测试了。

整个过程不到10分钟，而且都是在Cursor里面完成的。

Cursor不仅仅是AI 编程工具，因其可以自动运用（自动运行代码），还可以文档管理、笔记管理、数据分析工具。

比如，你有1000个需要合并的excel，可以把其放在一个文件夹里面，用Cursor写一个脚本，分分钟合并。

比如，获取几千条用户评论后，用cursor写算法进行聚类分析、调用大模型API分析潜在需求。整个过程，不需要写任何代码。操作非常简单。

这，远远突破了AI编程工具，仅仅是用来编程的。