地铁列车车内导视系统评价与优化策略研究
2026-01-09 18:24:46 0 举报AI智能生成
车内导视系统优化
作者其他创作
大纲/内容
第一阶段：理论基础与模型构建
构建KANO-AHP-IPA整合评价模型
KANO模型理论基础
AHP层次分析法原理
IPA重要性-绩效分析法
三模型整合逻辑框架
第二阶段：数据收集与处理
实证调研设计
调研目标与范围界定
调研方法选择标准
样本量确定依据
调研时间与地点安排
问卷调查实施
问卷设计原则与结构
抽样方法与样本分布
数据收集过程控制
问卷回收与筛选标准
深度访谈开展
特殊群体识别标准
访谈提纲设计要点
访谈技巧与记录方法
访谈数据整理流程
实地观测与数据采集
观测点位选择标准
动态数据采集设备
观测时间与频次安排
原始数据存储管理
案例对比分析
东京地铁导视系统特点
北京地铁导视系统特征
香港地铁导视系统优势
三地系统对比维度
第三阶段：分析优化与方案设计
数据处理与信效度检验
数据清洗与预处理
信度分析方法与标准
效度检验指标体系
数据质量评估报告
基于KANO模型的需求分类
基本型需求识别
期望型需求分析
兴奋型需求挖掘
需求分类结果验证
基于AHP的需求权重分析
层次结构模型构建
判断矩阵建立方法
权重计算过程
一致性检验标准
基于IPA的优化优先级定位
重要性维度评分
绩效表现评估
四象限分析定位
优化重点确定
设计优化方案
信息架构重组方案
方向指引系统改进
无障碍设计优化
整体系统整合方案
第四阶段：验证评价与结论
用户测试与满意度反馈
多维度工程验证
形成最终优化策略与设计指南
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