01Core pain point and demand
美国农业部（USDA）每日发布的约290种食品价格数据分散在数十份独立的文本报告和PDF中，按市场拆分，缺乏历史记录，无法直观查看价格随时间的变化趋势，导致公开数据难以访问和理解。
02Product solution
构建一个AI驱动的数据聚合与分析平台，自动抓取、解析USDA每日发布的文本报告和PDF，将非结构化数据转化为结构化数据库，并提供交互式仪表盘展示价格趋势、市场对比和预警功能。利用NLP技术提取关键信息，机器学习模型预测短期价格波动。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，提供免费基础版（有限数据访问）和付费高级版（完整历史数据、实时预警、API访问、定制报告）。同时可向企业客户提供数据授权和定制分析服务。
04Action steps
- 1开发数据抓取模块，自动从USDA网站下载每日报告和PDF。
- 2构建NLP解析管道，提取食品品类、价格、市场等结构化数据。
- 3设计数据库存储历史价格数据，支持时间序列查询。
- 4开发交互式仪表盘，展示价格趋势、市场对比和预警。
- 5集成机器学习模型，提供短期价格预测。
- 6推出MVP，邀请目标用户测试并收集反馈。
- 7迭代优化并启动营销，通过农业论坛、研究机构推广。
05Risk notice
数据源格式变化可能导致解析失败；USDA可能限制抓取；市场竞争激烈，需快速建立用户基础；数据准确性要求高，错误可能影响用户决策。