论文技术路线图

2016-12-13 23:27:06   0  举报

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本论文的技术路线图主要分为以下几个阶段：首先，进行文献综述和问题定义，明确研究目标和研究范围。然后，进行数据收集和预处理，包括获取相关数据集、清洗数据、标注数据等。接下来，进行特征工程，从原始数据中提取有意义的特征，并进行特征选择和降维。在此基础上，建立机器学习模型，包括选择合适的算法、调整模型参数、训练模型等。随后，对模型进行评估和优化，通过交叉验证、调参等方法提高模型的性能和泛化能力。最后，将模型应用于实际问题，并进行结果分析和可视化展示。整个技术路线图旨在通过系统性的研究方法和科学的数据处理方法，解决研究问题并取得可靠的研究成果。

作者其他创作

大纲/内容

定义、测量模型中的主要变量，引用和改编成熟的量表与测量条目，确保测量的信度和效度。

联系相关企业进行实地访谈、问卷调研，抽样样本尽可能覆盖更多类型的高科技企业，采取分期多次调研等手段避免同源方差等问题的出现。

对问卷收集到的数据进行录入和清洗，利用SPSS对最终的样本数据进行分析，检验模型和假设是否成立以及显著程度。

数据收集

回顾顾客参与产品开发的概念、阶段、维度、影响、调节的研究现状，并对相关文献进行综述。

概念模型假设

变量测量

数据分析

结论与讨论

以产品开发不同阶段的顾客参与行为为自变量，以产品供应商新产品开发的运营绩效和交易冲突行为为中介变量，以控制机制为调节变量，以新产品开发的财务绩效为因变量，建立概念模型并提出相关假设。