評(píng)價(jià)性模型的建立方法(數(shù)學(xué)建模中綜合評(píng)價(jià)的方法)

1.數(shù)學(xué)建模中綜合評(píng)價(jià)的方法有哪些

綜合評(píng)價(jià)有許多不同的方法：

1、綜合指數(shù)法：

綜合指數(shù)法是先綜合，后對比平均，其最大優(yōu)點(diǎn)在于不僅可以反映復(fù)雜經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體的變動(dòng)方向和程度，而且可以確切地、定量地說明現(xiàn)象變動(dòng)所產(chǎn)生的實(shí)際經(jīng)濟(jì)效果。但它要求原始資料齊全。平均指數(shù)法是先對比，后綜合平均，雖不能直接說明現(xiàn)象變動(dòng)的絕對效果，但較綜合指數(shù)法靈活，便于實(shí)際工作中的運(yùn)用。

2、TOPSIS法：

其基本原理，是通過檢測評(píng)價(jià)對象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好；否則不為最優(yōu)。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最差值。

3、層次分析法：

運(yùn)用層次分析法有很多優(yōu)點(diǎn)，其中最重要的一點(diǎn)就是簡單明了。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)、洞察力和直覺。也許層次分析法最大的優(yōu)點(diǎn)是提出了層次本身，它使得買方能夠認(rèn)真地考慮和衡量指標(biāo)的相對重要性。

另外還有RSR法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色系統(tǒng)法等，這些方法各具特色，各有利弊。

擴(kuò)展資料：

綜合評(píng)價(jià)的一般步驟

1、根據(jù)評(píng)價(jià)目的選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)，這些指標(biāo)具有很好的代表性、區(qū)別性強(qiáng)，而且往往可以測量，篩選評(píng)價(jià)指標(biāo)主要依據(jù)專業(yè)知識(shí)，即根據(jù)有關(guān)的專業(yè)理論和實(shí)踐，來分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)對結(jié)果的影響，挑選那些代表性、確定性好，有一定區(qū)別能力又互相獨(dú)立的指標(biāo)組成評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2、根據(jù)評(píng)價(jià)目的，確定諸評(píng)價(jià)指標(biāo)在對某事物評(píng)價(jià)中的相對重要性，或各指標(biāo)的權(quán)重；

3、合理確定各單個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)及其界限；

4、根據(jù)評(píng)價(jià)目的，數(shù)據(jù)特征，選擇適當(dāng)?shù)木C合評(píng)價(jià)方法，并根據(jù)已掌握的歷史資料，建立綜合評(píng)價(jià)模型；

5、確定多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的等級(jí)數(shù)量界限，在對同類事物綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用實(shí)踐中，對選用的評(píng)價(jià)模型進(jìn)行考察，并不斷修改補(bǔ)充，使之具有一定的科學(xué)性、實(shí)用性與先進(jìn)性，然后推廣應(yīng)用。

參考資料：搜狗百科—綜合指數(shù)法

參考資料：搜狗百科—TOPSIS法

參考資料：搜狗百科—層次分析

參考資料：搜狗百科—數(shù)學(xué)建模

2.模型建立的方法和步驟

一、模型建立的方法 GMS軟件有三種建立確定性模型的方法，包括概念模型法、網(wǎng)格法和Solids法。

本書中所選擇的方法為Solids法。不管是利用網(wǎng)格法或者概念模型法建模，對含水層結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理的概化是其中一個(gè)重要環(huán)節(jié)，所建模型的準(zhǔn)確性很大程度上取決于對實(shí)際水文地質(zhì)條件的正確判斷。

若輕視對具體水文地質(zhì)條件的研究，過多依賴模擬技術(shù)建立的模型，通常與實(shí)際問題相差甚遠(yuǎn)，也沒有使用價(jià)值（魏加華等，2003）。當(dāng)?shù)貙映霈F(xiàn)尖滅、垂向上具有多元結(jié)構(gòu)、水文地質(zhì)條件比較復(fù)雜時(shí)，前兩種方法不能準(zhǔn)確描述此類地層結(jié)構(gòu)，也不能驗(yàn)證基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)插值求得的含水層頂?shù)装甯叱淌欠衽c實(shí)際的鉆孔資料相符。

GMS中的實(shí)體模塊Solids利用鉆孔資料可以建立地層的三維結(jié)構(gòu)可視化模型，Solids模型定義了地層結(jié)構(gòu)的空間分布，可以切割生成三維顯示任意方向的地層剖面（王麗霞等，2011）。二、模型建立的步驟 利用Solids建模的步驟：（1）在鉆孔模塊（borehole）中定義鉆孔的坐標(biāo)位置及垂向上的層位（horizon）。

層位即不同地層的交線或巖性分界線。由于地層沉積通常是連續(xù)的，因此層位按照一定的次序排列。

然而實(shí)際地層一般比較復(fù)雜，鉆孔資料常出現(xiàn)地層缺失現(xiàn)象，遇到此種情況，將缺失的層位空出，使Solids得到的剖面和實(shí)際地層剖面相符合。（2）根據(jù)實(shí)際的鉆孔資料將相應(yīng)的層位用弧線連接，同時(shí)注意地層尖滅的標(biāo)示。

層位連接后生成不同多邊形，每個(gè)多邊形表示相應(yīng)的地層或巖性。（3）在地圖模塊Maps中定義不規(guī)則三角網(wǎng)格TIN，來表示地層單元插值的表面邊界。

（4）在實(shí)體模塊Solids選擇恰當(dāng)?shù)牟逯捣椒ǎ蒱orizons生成其相應(yīng)地層的Solids。如果有N個(gè)horizons則有N-1個(gè)Solids,Solids生成后即可以在模型上切割任意剖面來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娜S空間結(jié)構(gòu)。

（5）根據(jù)Solids數(shù)來確定所需網(wǎng)格的最小層數(shù)，生成三維網(wǎng)格并進(jìn)行MODFLOW的初始化。將Solids記錄的地層空間信息轉(zhuǎn)成MODFLOW中含水層的頂?shù)装鍢?biāo)高，至此地下水三維空間結(jié)構(gòu)模型建立完成。

三、建模過程中可能遇到的問題及解決方法 地下水三維可視化模型建立，首先要基本查明灌區(qū)的水文地質(zhì)條件。了解灌區(qū)的地貌、地質(zhì)條件、構(gòu)造發(fā)育、各地層厚度等信息，需要收集和整理地下水的相關(guān)資料，包括灌區(qū)水文地質(zhì)報(bào)告、構(gòu)造圖、地質(zhì)地貌圖、水文地質(zhì)剖面圖、電子版地理底圖、等高線圖、含水層頂?shù)装甯叱痰戎稻€圖以及鉆孔數(shù)據(jù)資料等。

再結(jié)合水文地質(zhì)條件對含水層資料進(jìn)行整理和概化。利用GMS建立地下水三維可視化模型時(shí)，尤其是在大區(qū)域建模中，可能出現(xiàn)3類問題（張永波等，2007；孫紅梅等，2008）。

1.由于鉆孔分布不均勻而導(dǎo)致的地層缺失 在大區(qū)域建模中，由于研究區(qū)范圍較大，各部分研究程度不同，一般會(huì)引起鉆孔分布的不均勻。通過不均勻分布的鉆孔資料建立水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)模型，可能致使部分地層產(chǎn)生缺失，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)模型失真。

另外，鉆孔分布均勻程度是一個(gè)相對概念，對于地形平緩、地層結(jié)構(gòu)相對簡單的地區(qū)，少量鉆孔基本可以比較清楚地反映地層結(jié)構(gòu)；對于地形起伏較大、地層結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、構(gòu)造比較發(fā)育的地區(qū)，需要較多的有效鉆孔，才可能準(zhǔn)確揭示地層分布及構(gòu)造發(fā)育狀況，然而實(shí)際工作中完全實(shí)現(xiàn)是不可能的。對于此種問題，根據(jù)研究區(qū)的地質(zhì)地貌圖、構(gòu)造分布圖及前人繪制的剖面圖，對已有的鉆孔數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析和整理，在具有控制點(diǎn)作用的位置可以適當(dāng)虛擬部分鉆孔數(shù)據(jù)或者各層面的高程數(shù)據(jù)，以準(zhǔn)確反映該區(qū)域地層結(jié)構(gòu)和構(gòu)造。

采用擴(kuò)充后的鉆孔數(shù)據(jù)資料建立水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)模型，可以彌補(bǔ)由于鉆孔資料缺乏而導(dǎo)致的部分地層的缺失。2.由于鉆孔不夠深而引起的下伏地層抬升 在鉆探工作中，往往有些鉆孔深度不夠，不能完整地揭露地層。

根據(jù)這樣的鉆孔數(shù)據(jù)建立水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)模型時(shí)，系統(tǒng)默認(rèn)將鉆孔底部的標(biāo)高作為上一層的底部界面。這樣就造成下伏地層的抬升。

對于這種情況，根據(jù)前人繪制的地層等厚度線及剖面圖，結(jié)合四周鉆孔數(shù)據(jù)對該鉆孔資料進(jìn)行修正，修正后的鉆孔資料可以比較準(zhǔn)確地反映地層結(jié)構(gòu)。采用修正后的數(shù)據(jù)資料建立水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)模型，可以有效地控制下伏地層的抬升。

3.由于鉆孔資料過細(xì)而引起的地層混雜 在野外紀(jì)錄的鉆孔資料中，局部有透鏡體形成的地層，透鏡體分布的連續(xù)性相對較差。采用過細(xì)的資料建模，計(jì)算機(jī)不能分辨透鏡體及連續(xù)地層，容易出現(xiàn)地層混雜，即將某個(gè)鉆孔的透鏡體地層和另一個(gè)或其他幾個(gè)鉆孔的連續(xù)地層分界面相連接，導(dǎo)致生成錯(cuò)誤的地層結(jié)構(gòu)。

對于這種情況，根據(jù)該區(qū)域剖面圖整理資料時(shí)，將透鏡體區(qū)分出來，忽略較小的透鏡體，針對較大的透鏡體則另外生成地層結(jié)構(gòu)。此外，在插值計(jì)算中，由于計(jì)算方法的不同，產(chǎn)生的結(jié)果也許會(huì)有很大差異，這需要在進(jìn)行插值計(jì)算時(shí)，根據(jù)不同的具體條件選擇適當(dāng)?shù)牟逯捣椒ā?/p>

3.常見的建立數(shù)學(xué)模型的方法有哪幾種

—般說來建立數(shù)學(xué)模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機(jī)理分析方法，一類是測試分析方法.機(jī)理分析是根據(jù)對現(xiàn)實(shí)對象特性的認(rèn)識(shí)、分析其因果關(guān)系，找出反映內(nèi)部機(jī)理的規(guī)律，建立的模型常有明確的物理或現(xiàn)實(shí)意義.

模型準(zhǔn)備 首先要了解問題的實(shí)際背景，明確建模的目的搜集建模必需的各種信息如現(xiàn)象、數(shù)據(jù)等，盡量弄清對象的特征，由此初步確定用哪一類模型，總之是做好建模的準(zhǔn)備工作.情況明才能方法對，這一步一定不能忽視，碰到問題要虛心向從事實(shí)際工作的同志請教，盡量掌握第一手資料.

模型假設(shè) 根據(jù)對象的特征和建模的目的，對問題進(jìn)行必要的、合理的簡化，用精確的語言做出假設(shè)，可以說是建模的關(guān)鍵一步.一般地說，一個(gè)實(shí)際問題不經(jīng)過簡化假設(shè)就很難翻譯成數(shù)學(xué)問題，即使可能，也很難求解.不同的簡化假設(shè)會(huì)得到不同的模型.假設(shè)作得不合理或過份簡單，會(huì)導(dǎo)致模型失敗或部分失敗，于是應(yīng)該修改和補(bǔ)充假設(shè)；假設(shè)作得過分詳細(xì)，試圖把復(fù)雜對象的各方面因素都考慮進(jìn)去，可能使你很難甚至無法繼續(xù)下一步的工作.通常，作假設(shè)的依據(jù)，一是出于對問題內(nèi)在規(guī)律的認(rèn)識(shí)，二是來自對數(shù)據(jù)或現(xiàn)象的分析，也可以是二者的綜合.作假設(shè)時(shí)既要運(yùn)用與問題相關(guān)的物理、化學(xué)、生物、經(jīng)濟(jì)等方面的知識(shí)，又要充分發(fā)揮想象力、洞察力和判斷力，善于辨別問題的主次，果斷地抓住主要因素，舍棄次要因素，盡量將問題線性化、均勻化.經(jīng)驗(yàn)在這里也常起重要作用.寫出假設(shè)時(shí)，語言要精確，就象做習(xí)題時(shí)寫出已知條件那樣.

模型構(gòu)成 根據(jù)所作的假設(shè)分析對象的因果關(guān)系，利用對象的內(nèi)在規(guī)律和適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具，構(gòu)造各個(gè)量（常量和變量）之間的等式（或不等式）關(guān)系或其他數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu).這里除需要一些相關(guān)學(xué)科的專門知識(shí)外，還常常需要較廣闊的應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的知識(shí)，以開拓思路.當(dāng)然不能要求對數(shù)學(xué)學(xué)科門門精通，而是要知道這些學(xué)科能解決哪一類問題以及大體上怎樣解決.相似類比法，即根據(jù)不同對象的某些相似性，借用已知領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型，也是構(gòu)造模型的一種方法.建模時(shí)還應(yīng)遵循的一個(gè)原則是，盡量采用簡單的數(shù)學(xué)工具，因?yàn)槟憬⒌哪Ｐ涂偸窍Ｍ苡懈嗟娜肆私夂褪褂?，而不是只供少?shù)專家欣賞.

模型求解 可以采用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算等各種傳統(tǒng)的和近代的數(shù)學(xué)方法，特別是計(jì)算機(jī)技術(shù).

模型分析 對模型解答進(jìn)行數(shù)學(xué)上的分析，有時(shí)要根據(jù)問題的性質(zhì)分析變量間的依賴關(guān)系或穩(wěn)定狀況，有時(shí)是根據(jù)所得結(jié)果給出數(shù)學(xué)上的預(yù)報(bào)，有時(shí)則可能要給出數(shù)學(xué)上的最優(yōu)決策或控制，不論哪種情況還常常需要進(jìn)行誤差分析、模型對數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性或靈敏性分析等.

模型檢驗(yàn) 把數(shù)學(xué)上分析的結(jié)果翻譯回到實(shí)際問題，并用實(shí)際的現(xiàn)象、數(shù)據(jù)與之比較，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷暮侠硇院瓦m用性.這一步對于建模的成敗是非常重要的，要以嚴(yán)肅認(rèn)真的態(tài)度來對待.當(dāng)然，有些模型如核戰(zhàn)爭模型就不可能要求接受實(shí)際的檢驗(yàn)了.模型檢驗(yàn)的結(jié)果如果不符合或者部分不符合實(shí)際，問題通常出在模型假設(shè)上，應(yīng)該修改、補(bǔ)充假設(shè)，重新建模.有些模型要經(jīng)過幾次反復(fù)，不斷完善，直到檢驗(yàn)結(jié)果獲得某種程度上的滿意.

模型應(yīng)用 應(yīng)用的方式自然取決于問題的性質(zhì)和建模的目的，這方面的內(nèi)容不是本書討論的范圍。

應(yīng)當(dāng)指出，并不是所有建模過程都要經(jīng)過這些步驟，有時(shí)各步驟之間的界限也不那么分明.建模時(shí)不應(yīng)拘泥于形式上的按部就班，本書的建模實(shí)例就采取了靈活的表述方式

4.評(píng)價(jià)決策方法有哪些

對于不同的情況有不同的決策方法。

①確定性情況：每一個(gè)方案引起一個(gè)、而且只有一個(gè)結(jié)局。當(dāng)方案個(gè)數(shù)較少時(shí)可以用窮舉法，當(dāng)方案個(gè)數(shù)較多時(shí)可以用一般最優(yōu)化方法。

②隨機(jī)性情況：也稱風(fēng)險(xiǎn)性情況，即由一個(gè)方案可能引起幾個(gè)結(jié)局中的一個(gè)，但各種結(jié)局以一定的概率發(fā)生。通常在能用某種估算概率的方法時(shí)，就可使用隨機(jī)性決策，例如決策樹的方法。

③不確定性情況：一個(gè)方案可能引起幾個(gè)結(jié)局中的某一個(gè)結(jié)局，但各種結(jié)局的發(fā)生概率未知。這時(shí)可使用不確定型決策，例如拉普拉斯準(zhǔn)則、樂觀準(zhǔn)則、悲觀準(zhǔn)則、遺憾準(zhǔn)則等來取舍方案。

④多目標(biāo)情況：由一個(gè)方案同時(shí)引起多個(gè)結(jié)局，它們分別屬于不同屬性或所追求的不同目標(biāo)。這時(shí)一般采用多目標(biāo)決策方法。例如化多為少的方法、分層序列法、直接找所有非劣解的方法等。

⑤多人決策情況：在同一個(gè)方案內(nèi)有多個(gè)決策者，他們的利益不同，對方案結(jié)局的評(píng)價(jià)也不同。這時(shí)采用對策論、沖突分析、群決策等方法。

除上述各種方法外，還有對結(jié)局評(píng)價(jià)等有模糊性時(shí)采用的模糊決策方法和決策分析階段序貫進(jìn)行時(shí)所采用的序貫決策方法等。

不同決策分析的區(qū)別

風(fēng)險(xiǎn)型情況下的決策分析。這類決策問題與確定型決策只在第一點(diǎn)特征上有所區(qū)別：

風(fēng)險(xiǎn)型情況下，未來可能狀態(tài)不只一種，究竟出現(xiàn)哪種狀態(tài)，不能事先肯定，只知道各種狀態(tài)出現(xiàn)的可能性大?。ㄈ绺怕?、頻率、比例或權(quán)等）。常用的風(fēng)險(xiǎn)型決策分析技術(shù)有期望值法和決策樹法。

期望值法是根據(jù)各可行方案在各自然狀態(tài)下收益值的概率平均值的大小，決定各方案的取舍。

決策樹法有利于決策人員使決策問題形象比，可把各種可以更換的方案、可能出現(xiàn)的狀態(tài)、可能性大小及產(chǎn)生的后果等，簡單地繪制在一張圖上，以便計(jì)算、研究與分析，同時(shí)還可以隨時(shí)補(bǔ)充和不確定型情況下的決策分析。

如果不只有一個(gè)狀態(tài)，各狀態(tài)出現(xiàn)的可能性的大小又不確知，便稱為不確定型決策。常用的決策分析方法有：

a.樂觀準(zhǔn)則。比較樂觀的決策者愿意爭取一切機(jī)會(huì)獲得最好結(jié)果。決策步驟是從每個(gè)方案中選一個(gè)最大收益值，再從這些最大收益值中選一個(gè)最大值，該最大值對應(yīng)的方案便是入選方案。

b.悲觀準(zhǔn)則。比較悲觀的決策者總是小心謹(jǐn)慎，從最壞結(jié)果著想。決策步驟是先從各方案中選一個(gè)最小收益值，再從這些最小收益值中選出一個(gè)最大收益值，其對應(yīng)方案便是最優(yōu)方案。這是在各種最不利的情況下又從中找出一個(gè)最有利的方案，

c.等可能性準(zhǔn)則。決策者對于狀態(tài)信息毫無所知，所以對它們一視同仁，即認(rèn)為它們出現(xiàn)的可能性大小相等。于是這樣就可按風(fēng)險(xiǎn)型情況下的方法進(jìn)行決策。

5.對于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)該建立什么模型合適

綜合評(píng)價(jià)的步驟：

1.確定綜合評(píng)價(jià)的目的

2.確定評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.確定各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

4. 求單個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值

5. 求綜合評(píng)價(jià)值

常用綜合評(píng)價(jià)模型：

1、計(jì)分法

2、綜合指數(shù)法

3、Topsis法

4、秩和比（RSR）法

5、層次分析（AHP）法

6、模糊評(píng)價(jià)方法

7、多元統(tǒng)計(jì)分析方法

8、灰色系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法

6.建立數(shù)學(xué)模型的方法和步驟

第一、模型準(zhǔn)備 首先要了解問題的實(shí)際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特征。

第二、模型假設(shè) 根據(jù)對象的特征和建模目的，對問題進(jìn)行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設(shè)，是建模至關(guān)重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發(fā)揮想象力、洞察力和判斷力，善于辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應(yīng)盡量使問題線性化、均勻化。

第三、模型構(gòu)成 根據(jù)所作的假設(shè)分析對象的因果關(guān)系，利用對象的內(nèi)在規(guī)律和適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具，構(gòu)造各個(gè)量間的等式關(guān)系或其它數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。這時(shí)，我們便會(huì)進(jìn)入一個(gè)廣闊的應(yīng)用數(shù)學(xué)天地，這里在高數(shù)、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊(duì)論、線性規(guī)劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。

不過我們應(yīng)當(dāng)牢記，建立數(shù)學(xué)模型是為了讓更多的人明了并能加以應(yīng)用，因此工具愈簡單愈有價(jià)值。 第四、模型求解 可以采用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運(yùn)算、數(shù)值運(yùn)算等各種傳統(tǒng)的和近代的數(shù)學(xué)方法，特別是計(jì)算機(jī)技術(shù)。

一道實(shí)際問題的解決往往需要紛繁的計(jì)算，許多時(shí)候還得將系統(tǒng)運(yùn)行情況用計(jì)算機(jī)模擬出來，因此編程和熟悉數(shù)學(xué)軟件包能力便舉足輕重。 第五、模型分析 對模型解答進(jìn)行數(shù)學(xué)上的分析。

"橫看成嶺側(cè)成峰，遠(yuǎn)近高低各不"。能否對模型結(jié)果作出細(xì)致精當(dāng)?shù)姆治?，決定了你的模型能否達(dá)到更高的檔次。

還要記住，不論那種情況都需進(jìn)行誤差分析，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析。

7.如何建立用戶評(píng)價(jià)模型,量化用戶體驗(yàn)

如何推進(jìn)開展用戶體驗(yàn)工作滿足用戶的需求 用戶體驗(yàn)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)； 要如何推進(jìn)開展用戶體驗(yàn)工作 呢，下面我將介紹下用戶體驗(yàn)需要做的幾個(gè)方面，通過這些步驟我們將能提升我 們設(shè)計(jì)的產(chǎn)品，滿足用戶的需求。

用戶調(diào)研 設(shè)計(jì)用戶體驗(yàn)調(diào)研問卷，包括用戶基本網(wǎng)絡(luò)行為、產(chǎn)品使用情況、用戶態(tài)度、可 用性評(píng)估、用戶群背景等信息。 可以通過在線問卷等多種方式大范圍開展調(diào)研 用戶調(diào)研報(bào)告包括分析整理后的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，形成單項(xiàng)評(píng)估結(jié)論，包括用戶群 分析（用戶行為、態(tài)度、背景資料、使用情況）、用戶需求、用戶滿意度等。

用戶調(diào)研的目的是幫助 交互設(shè)計(jì)師調(diào)查了解用戶及其相關(guān)使用的場景，以便對 其有深刻的認(rèn)識(shí)（主要包括用戶使用時(shí)候的心理模式和行為模式），從而為后繼 設(shè)計(jì)提供良好的基礎(chǔ) 用戶訪談 1，通過小范圍訪談，收集用戶的意見和在使用過程中可能存在的實(shí)際狀況或問 題，最后將分析結(jié)論匯總為用戶訪談報(bào)告。 2，好的設(shè)計(jì)人員一定是要是一個(gè)好的用戶測試和訪談人員， 做訪談時(shí)要以設(shè)計(jì) 的思路去考慮用戶所說的，用設(shè)計(jì)的發(fā)現(xiàn)眼光去發(fā)現(xiàn)用戶所說的背后隱含的意 義， 并且要有強(qiáng)的邏輯思維去整理，并做出迅速的反應(yīng)，即穩(wěn)，準(zhǔn)，狠。

3，用戶訪談的目的主要是輔助設(shè)計(jì)人員了解用戶的使用習(xí)慣和使用背景。 運(yùn)營分析 1，針對收集到的網(wǎng)站運(yùn)營和用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，總結(jié)網(wǎng) 站整體運(yùn)營情況、用戶群和行為模型，以及相應(yīng)的用戶體驗(yàn)指標(biāo)，形成運(yùn)營數(shù)據(jù) 單項(xiàng)評(píng)估結(jié)論。

2，分析對象以產(chǎn)品研發(fā)和維護(hù)、內(nèi)容管理、公司客戶銷售和服務(wù)、用戶管理服 務(wù)為主， 發(fā)現(xiàn)與用戶體驗(yàn)相關(guān)的運(yùn)營問題， 比如組織、流程和工具、員工和能力、KPI、IT 工具維度分析運(yùn)營中的問題等，并分析原因和給出改進(jìn)建議 用戶測試 1，用戶測試是觀察典型用戶使用產(chǎn)品的過程，最后在提交的用戶測試報(bào)告中總 結(jié)測試過程中發(fā)現(xiàn)的問題，并給出改進(jìn)建議。其過程包括： 2，制定用戶測試的范圍、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)施流程、人員安排和時(shí)間計(jì)劃等 實(shí)施用戶測試，收集相關(guān)數(shù)據(jù) 3，分析整理用戶測試結(jié)果，形成評(píng)估結(jié)論，主要包括現(xiàn)有網(wǎng)站的可用性問題及 用戶反饋。

用戶測試的目的是測試產(chǎn)品而不是用戶本身， 以預(yù)測真實(shí)真實(shí)環(huán)境下用戶可能會(huì) 遇到的嚴(yán)重的產(chǎn)品問題。 用戶體驗(yàn)工作還有許多可以做，在這里只介紹這么幾個(gè)方法。

所有這些最終還是 需要認(rèn)真切實(shí)的執(zhí)行。 在工作中不斷的實(shí)踐提升水平， 以用戶來驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。