c 基本(必备)型需求——Must-beQuality/ Basic Quality. 期望(意愿)型需求——One-dimensional Quality/ Performance Quality. 兴奋(魅力)型需求—Attractive Quality/ Excitement Quality. 无差异型需求——Indifferent Quality/Neutral Quality. 反向(逆向)型需求——Reverse Quality,亦可以将 'Quality' 翻译成“质量”或“品质”…

一.满意度的定义 消费者的满意度是取决于他们对企业所提供的产品和服务的事前期待,与实际(感知)效果之间的比较后,用户形成的开心或失望的感觉.就是说,如果购后在实际消费中的实际效果与事前期待相符合,则感到满意:超过事前期待,则很满意:未能达到事前期待,则不满意或很不满意. 二.模型简介 KANO模型是狩野纪昭等人发明的对用户需求分类和优先排序的工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系.该模型将产品服务的质量特性分为五类: 兴奋(魅力)型需求:用户意想不到…

引言 1979年10月东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)和其同事 Fumio Takahashi发表的论文 <Motivator and Hygiene Factor in Quality>,该论文第一次将满意与不满意引入质量管理领域.狩野教授于1982年完成了 <Attractive Quality and Must-be Quality>研究报告,并与1984年正式表表,由此标志着KANO模型即魅力质量理论的成熟. 双因素理论 KANO模型是收到 "…

在 PO在敏捷需求下要遵守哪6条重要原则?   中讲到探索和交付两大阶段的6个原则 其中在原则[做有价值的需求]中讲了两个方法:BSA分析和产品Backlog 其中BSA分析是我在产品规划阶段常使用的一种工具 BAS分析的一个重要价值是可以从业务角度来划分优先级 BSA背后的模型其实是一个叫做卡诺的模型,今天我们就来说说它. 前几天某保险公司爆出产品经理和开发人员因开发随着手机壳变换主题需求而开架的事,如果我们学习了Kano模型,稍作分析就能以理服人了.Kano模型可以预测用户的满意度,能帮你考…

本期开始进入设计方法论的学习,大湿自己也是边学边分享,算是巩固一遍吧: 另外这些理论基本都是交叉结合来应用于工作中,我们学习理论但不要拘泥于理论的框架中,掌握后要灵活运用一点- 这些理论一部分来自于我所在设计团队分享会的内容,是总监和同事们的经验总结: 另一部分来自大湿工作开始,在各大UED团队网站.大牛设计师博客.各类设计理论书籍中的知识. 有朋友可能有疑问:你写的东西,那个XXX也写过,你这个和XX的好像啊,抄的吗… 说实话从2011年UI行业爆发增长,到如今的稳定阶段,行业已经形成了一套近…

前言: 任何一个互联网产品,哪怕是一个简单的页面,也会涉及到很多的需求,产品经理也会经常遇到这样的情况:老板,业务提的各种新需求一下子都扎堆,哪个需求对用户来说最重要,用户对我们的新功能是否满意?开发产品资源有限,开发.设计.测试人手总是不够用,这么多需求没办法都做,先做哪些需求? 这些都不应该是PM拍脑袋想出来的,其实产品经理的基本要求就是在有限的资源上,通过优化产品设计,提炼出正确.有效的需求,尽量避免在后续的设计.开发中临时改需求,至少要做到框架级的需求不大改,那么如何不用大脑YY出来或者…

运维开发笔记整理-Django模型语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.模型基本概念 1>.什么是模型 模型是你的数据唯一的,权威的信息源.它包含你所存储数据的必要字段和行为.每个模型对应数据库中唯一的一张表.它包含你所存储数据的必要字段和行为.每个模型对应数据库中唯一的一张表. 2>.如何编写模型 模型:每个模型都用一个类表示,该类继承自“django.db.models.Model”.每个模型有多个类的属性变量,而每一个类的属性变量又都代表类数据库表中…

卡诺模型是一种研究影响顾客满意度因素的方法,在软件工程中可以用来辅助做需求分析和优化产品的质量. 作为一种方法,卡诺模型将某一种特性的存在程度作为横坐标,越大表示某个功能或特性做得越多,越小则表示做得越少.而纵坐标是用户满意度/认可程度,越高表示用户越喜欢,越低表示用户越讨厌此特性. 于是,卡诺模型为不同的特性分成五个类别: 魅力特性:如果产品没有此特性,用户并不关心:而产品拥有此特性时,用户会非常满意. 期望特性:如果产品的此特性做得越多,用户会越满意:而做得越少则越不满意. 必备特性:如果此…

今日份整理为模型层 1.ORM简介 MVC或者MVC框架中包括一个重要的部分,就是ORM,它实现了数据模型与数据库的解耦,即数据模型的设计不需要依赖于特定的数据库,通过简单的配置就可以轻松更换数据库,这极大的减轻了开发人员的工作量,不需要面对因数据库变更而导致的无效劳动ORM是"对象-关系-映射"的简称. 不过使用ORM也是有优缺点的 优点: 写python代码,实现对数据库的相关操作,提高开发效率 平滑切换数据库,在多表链接的时候是很明显的 缺点: python代码,转换SQL需要时…

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处…