本发明公开一种基于数据与AI驱动的产品价格预测方法，应用于数据处理领域，基于现有技术存在产品价格预测困难且预测结果不准确的问题，本发明首先对产品价格数据进行搜集与整合，建立产品价格数据集；然后通过对原始数据的探索性分析与处理，包括数据的缺失检测、清洗、分布重塑、共线性过滤等处理操作，保证了数据特征点与待预测值具有相似的趋势，有效提升了数据集的完整性和可使用性；通过使用基于决策树生成算法的特征筛选方法，在数据处理的基础上，进一步提升了特征点对待预测值的表征效果。