科技型社团会员服务培训项目需求分析数据

通过统计梳理会员单位对于学会提供/不提供某个培训服务项目的满意度情况，并引入KANO分析模型，分析培训服务项目和会员满意度之间的非线性关系。该数据分析对社会组织在会员服务、项目决策方面有非常重要的意义，有助于精准挖掘会员的需求，提升社会组织服务，对相关科技型社会组织都具有推广价值。1、数据采集：设计问卷，采集会员对培训项目满意度情况。
2、数据处理：基于KANO分析模型对采集到数据进行分类、合并、累加，便于分析使用。设置满意度属性分类为必备属性M，期望属性O，兴奋属性A，无差异属性I，反向属性R。
依次求出每个项目调研总人数；选择每个项目的M、O、A、I属性人数。每个项目的M、O、A、I属性占比（选择项目的满意度属性人数/参与项目的满意度调研总人数）
3、计算项目提供后的满意系数 ：Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)
项目不提供后的不满意系数：Worse/DSI=（-1）*（O+M）/(A+O+M+I)
根据第2步计算项目Better、Worse值，比如新应用场景剖析的Better值为62%，Worse值为-78%。
4、计算四象限法则原点坐标，均值（Better）=各个项目Better值求和/项目数量。均值（Worse）=各个项目的Worse的绝对值求和/项目数量。
求得原点坐标是（52%，45%），横轴Worse值，纵轴Batter值。
根据应用场景所列优先级划分标准，项目新应用场景剖析为期望型需求。重复2-4步完成其他项目优先级划分