感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中， 我们以武汉市社区居民为调查对象，采用分层抽样和三阶段抽样相结合的概率抽 样调查方式，将武汉市的分为中心城区和远城区两层，其中三阶段抽样是从武汉 用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查 问卷各项检验均通过，问卷结构合理。正式调查数据进行信度、效度分析，并且 进行游程检验和独立性检验均通过，调查结果真实可信。 针对问卷调查的结果，我们运用描述性统计方法，分别对用户和非用户的基 本信息进行分析。借助 Logit 二元选择模型，分析得到性别、年龄、学历、兴趣 爱好、性格、运动频率是购买智能手环的显著影响因素。基于回归结果，利用 值。 通过文本挖掘以及问卷调查的结果，我们得到以下主要结论：第一，智能手 环已具备一定的市场认知率，从认知到实际购买的转化率较低，功能实用性是集 II 中关注点。第二，消费者对智能手环总体的满意度差强人意，天猫和京东两个电 商网站的消费者评价数据中 19.9%的消费者对购买的智能手环给予了高度满意 的评价，10.7%的用户做出了负面消极的评价；实地进行的问卷调查，我们进一 步发现，约

价体系的全面升 级。 2.3 与现有评价方法的对比 与现有的教学评价方法相比，DeepSeek 技术在数据分析的深 度、效率及个性化评价方面展现了显著优势。传统的教学评价方法 主要依赖于问卷调查、课堂观察和考试成绩等静态数据，这些方法 虽然能够提供一定程度的反馈，但往往存在数据收集不全面、分析 结果滞后以及个性化不足的问题。DeepSeek 通过引入人工智能和 大数据分析技术，能够实时采集并处理多维度的教学数据，包括学 高效的评价工具，推动教学质量的持续改进。 3. 需求分析 在引入 DeepSeek 进行教学评价方案设计之前，首先需要全面 分析学校现有的教学评价体系及其存在的问题。当前，学校的教学 评价主要依赖于传统的问卷调查和课堂观察，这种方式不仅耗时耗 力，而且数据收集和分析的深度有限，难以全面反映教学质量。此 外，评价结果往往滞后，无法及时为教学改进提供反馈。 为了提升教学评价的效率和效果，学校需要通过智能化工具实 在后续的方案设计中，需重点关注如何将这些需求转化为具体的功 能模块和实施步骤，确保系统能够顺利落地并发挥预期效果。 3.1 学校教学评价现状分析 当前学校教学评价体系主要依赖传统的问卷调查和教师互评， 这些方法存在一定的局限性。首先，问卷调查往往由于学生和教师 的参与度不高，导致数据的真实性和全面性难以保证。教师互评虽 然能够提供一些有价值的反馈，但受限于人际关系和主观判断，评 价结果可能不够客观。此外，现有的评价系统缺乏有效的数据分析

商机挖掘 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 用户关怀 意向筛选 销售转化 营 销 服 务 信用卡办理 账单查询 办理贷款 查询额度 通知 消费确认 智能营销催收 客户回访 问卷调查 会议邀约 金 融 业 细 分 市 场 场 景 覆 盖 保险 证券 消费金融

但数据获取难度大;制造业中不 同设备和系统生成的数据分散在各个环节,数据的收 集和整合存在很大挑战;许多老旧设备缺乏数据采集 功能,需要额外的投资进行改造 [5]。 工业互联网产业 联盟的问卷调查结果显示,大部分用户从外部获取数 据困难,少量用户能够顺利找到明确渠道。 其次,制造业设计研发环节存在数据质量不高、数 据整合困难等问题。 目前制造业 AI 公开数据集聚焦 钢板、纺织表面缺陷图像领域 获取到全面准确的数据进行应用。 此外,设计研发环节数据的多样性和不一致性也 会导致数据清洗和标准化的难度较大;数据噪音、缺失 值和数据格式的差异都会影响 AI 模型的训练效果。 工业互联网产业联盟的问卷调查结果表明,受访者表 示数据质量普遍不佳,存在数据质量差、延迟、稀疏或 不符描述等情况。 4. 2 生产制造环节场景复杂安全风险高 在制造业生产制造环节,存在场景复杂、安全风险 等诸多挑战。

弱，系统应自动推荐更多的代数练习材料和视频讲解，同时减少几 何部分的重复性练习。 其次，个性化学习路径还应考虑学生的学习风格。根据 Kolb 的学习风格理论，学生可以分为四类：发散型、同化型、集中型和 适应型。系统可以通过问卷调查或行为数据分析，识别学生的学习 风格，并据此调整学习材料的呈现方式。例如，发散型学生更适合 开放性问题讨论和案例分析，而集中型学生则更适应结构化的练习 和明确的步骤指导。 此外，个性化学习路径还应具备实时反馈机制。学生在学习过 方案定制以及如何与其他教育平台进行数据互通。此外，还将通过 案例分析和实操演练，帮助教师更好地将系统功能与日常教学活动 相结合，提升教学效果和效率。 为了确保培训的有效性，我们还将采用以下策略：  定期评估：通过问卷调查和实操测试，定期评估教师的掌握程 度和应用能力。  反馈机制：建立反馈机制，鼓励教师在培训过程中提出疑问和 建议，及时调整培训内容和方法。  持续支持：培训结束后，提供持续的技术支持和在线资源，帮 在项目实施过程中，将进行中期评估，重点监测以下几个方面 的进展：  技术实现：检查 Deepseek 平台的功能开发进度，确保各项 功能按计划完成，并符合教育场景的需求。  用户反馈：通过定期的问卷调查、访谈等方式，收集教师和学 生对新系统的使用体验和意见，确保系统易于使用且能满足教 学需求。  教学效果：通过对比项目实施前后的学生成绩、课堂参与度和 教师教学效率，评估系统对教学质量的提升效果。

机构的信息交流。  通过 OCR（光学字符识别）技术，将手写病历和其他纸质记 录数字化，以供 AI 模型使用。  定期更新临床指南与标准，确保数据源的时效性。  搭建患者反馈机制，比如通过问卷调查等工具，定期收集患者 对医疗服务的体验反馈。 在实际操作中，我们会建立一个全面的数据管理平台，采用以 下流程进行数据识别和采集： 通过上述流程，能有效确保各类数据源的识别与采集准备，为 接入 用户培训与反馈收集同样不可忽视。在系统上线初期，需组织 培训会议，提高医护人员对系统使用的熟悉程度，确保能够充分利 用 AI 生成的病历信息。同时，建立用户反馈机制，收集用户在使 用过程中遇到的问题及改进建议，通过问卷调查、在线反馈表单等 多种形式，持续优化系统。 反馈收集可分为以下几个方面：  用户体验：操作简便性、界面友好度等  功能完整性：用户希望增加的功能  疑难问题：在使用过程中常见的障碍及技术问题 后续支持缺失：若系统部署后缺乏持续的技术支持和用户反馈 机制，用户可能因遇到问题而失去对新系统的信任。 针对上述问题，可以采取以下几项措施来提升用户接受度，从 而降低风险：  开展用户调研：在项目开始阶段，通过问卷调查或访谈，掌握 用户对 AI 技术的认知程度和实际需求，为后续方案的制定提 供参考。  强有力的培训计划：设计系统使用的分层次培训课程，从基础 的操作培训到高级应用技巧，确保各类用户都能得到相应的支

食堂商超无卡支付 智慧安防 智慧公寓 智能报修、入住 / 调宿 / 退宿管理 卫生评分、晚点名 公共资源 公车预约、校车运营、场地管理 会议室智能管理、实验室管理 资讯服务 新闻公告、微信投票、问卷调查 失物招领、用户反馈、网上植物园 大数据服务 应用报告、决策支持 行为分析、 趋势发布、数据定制、 预警预测 “ 一个入口 多种服务” 智慧园区后勤服务管理云平台架构 平台化 统一入口、统一管理、部门

安全体系 管理体系 应用展示（部 分） 师生管理中国教育后勤协会 合同资料管理 后勤服务大厅 客户资料管理 节能监督 物业监管 餐饮管理 维修服务 综合评价 公寓管理 资讯管理 问卷调查 后勤供应链动态追溯中心 可以对校园内所有供应链进行打通，帮助学 校建立动态追溯体系，从采购、合同、供应、 使用、二次加工、一直到成品消费的过程全

以一套完善的支持群体协作、流程控制、 信息查询及管理功能的应用软件，为学 校内部管理和外部交流提供基本信息的 传递、处理渠道。 招生系统 招生系统为学生、家长和老师提供招生 报名、问卷调查、招生公告、在线测试、 考生信息管理等服务，帮助学生和家长 及时了解学校的招生信息和学生的考核 的情况 即时通讯系统(RTX) 学校师生可以轻松地通过服务器所配置 的组织架构查找需要进行通讯的人员， 据。 127 4.9 招生系统 4.9.1 系统概述 招生系统为了适应信息社会发展的现状，采取网络手段，使得学校的自主招 生更规范化和透明化。招生系统为学生、家长和老师提供招生报名、问卷调查、 招生公告、在线测试、考生信息管理等服务，减轻了学校招生大量烦琐工作量， 帮助学生和家长及时了解学校的招生信息和学生的考核的情况，实现了学校招生 报名工作的网络化。 4.9.2 系统功能 名的人数，并能 将每天的报名名单导出。老师在后台也可对名单进行更改。 ■报表导出：学校可以根据学校需求筛选符合条件的学生，对学生信息以报表 的形式导出，用于招生工作。 ■问卷调查：学校通过设置合理的问卷调查，了解学生报考意愿，用于客观挑 选生源。 4 . 9 . 3 系统特点 (1)实用性 招生系统从为学校招收更多优质生源的实际需求出发，切实发挥网络直 观、 方便和快捷的特点，为学生和学校提供服务。

国企数字化转型全面提质增效（上） | 数字化转型问卷的调查结果及主要发现 二、数字化转型问卷的调查结 果及主要发现 2.1 145家来自不同行业、不同所有制的企业参与了在线问卷调查 为了了解中国企业数字化转型的现状、趋势和挑战，2020年4月至5月我们完成了一次在线问卷调查。受访企 业达145家，其中国企111家，占比77%（其中央企占总比例51%），民营企业占13%，外资企业占6%，以及 4%的事业单位。行业分布来看，本次受访企业分布在金融服务业（32 数字化转型问卷的调查结果及主要发现 2.3 从组织架构上看，业务部门逐渐深度参与和主导数字化转型，IT部门单独主导已不多见；在成熟度自评 上，超七成受访者认为自身数字化转型处于全球平均水平或低于平均水平。 本次问卷调查中，仅有19%的受访企业数字化转型由IT部门主导，而由业务部门和IT部门联合主导的情况占到 了27%，业务部门单独主导占21%（图表7）。这表明数字化转型不再仅仅局限于技术实施和运作，而是走到 了 现高质量、高效益的增长。而数字化转型正是国企全面提升管理能力和创新能力的重要抓手。 国企数字化转型全面提质增效报告（上）从国有企业要做数字化智能化升级的排头兵的历史使命出发，通过 145家企业参与的问卷调查和数据分析，了解了中国企业数字化转型的现状和挑战。同时建议从合规、战略、 业务管理、运营管理、组织与人才和技术与数据安全六个层面来考虑数字化转型，并在上册和本册中提供了 三十个涵盖六大方面、各个行业的数字化转型案例，供读者选取参考。