本研究探讨了大数据驱动的产品设计在数据挖掘模型方面的创新方法。目前,大数据驱动已成为产品设计时代新趋势,然而数据驱动的产品设计主要侧重于物理数据的分析,忽略了人与人之间的情感交互、视觉美学、人文关怀等非功能方面。研究从交叉学科的角度入手,以基础理论分析与大数据创新的文献计量分析为研究方法,分析历史设计范式改变的因素,通过分析商业案例得到现有产品设计数据挖掘模式的不足。提出了基于米歇尔图像学（Michel Iconology）数据挖掘模式的设计研究新范式。该范式将数据驱动的设计美学分为“形式美”和“内容美”,并建立了以文本挖掘等数字挖掘方式为基础的语义构思模型（Semantic Concept Model）和以图像记忆性预测为基础的视觉概念模型（Visual Concept Model）,以实现数据挖掘模型在设计学中的可能性的探讨。最后以南昌方志敏纪念馆为案例,结合实地调查、数据调研、数据挖掘技术和设计师共创,得出了一系列具有代表性和创造性的设计作品,并验证了该范式在产品设计领域中具有可行性、优越性和意义,为数据驱动设计提供了一个全新且具有实践价值与理论意义的范式。本文以多维度的“视觉”+“语义”模型构建为主题,共分为7个章节,以发现问题、分析问题、解决问题三个步骤进行展开论述:首先,通过交代选题背景,梳理大数据挖掘创新设计的基本理论概念与发展沿革,阐述本研究的目的与意义。探索在数据挖掘语境下,产品创新设计存在的问题及障碍。其次,采用文献分析法梳理基础理论,阐述不同历史时代设计范式的变更,并努力从中找到规律。再利用数据创新设计的商业案例进行归纳分析找到目前数据驱动的设计的不足。再运用基础理论建立多维度的“视觉”+“语义”双模型,主张用量化的方式解决设计中出现的主观因素。运用简.达克的“primary generator（第一冲动）”模型,去构建数字时代的新的设计范式。即“数据驱动-冲动-猜想-分析”模型。将设计中的“类型筛选”过程交给数据挖掘完成,既保留了设计师的创造力也让设计师不再被自身认知结构和潜在外部条件所约束。最后,通过对南昌方志敏纪念馆实地调查与数据调研后,结合数据挖掘的设计分析模型与设计师共创得出设计作品,以验证基于米歇尔图像学数据挖掘模式的设计研究新范式的可行性。