安保人员反恐技能培训需求分析数据

本数据集的应用场景广泛，包括但不限于：（1）培训课程优化：公司可利用本数据集来科学地优化反恐技能方向的培训课程设计，基于KANO模型的分析数据使得公司能够更精准地把握学员的需求优先级，从而合理分配培训资源，优先安排对学员满意度影响最大的课程需求。（2）行业借鉴：对于行业内及跨行业的其他反恐技能培训机构而言，可根据本数据集来了解学员对反恐技能培训的课程需求和发展趋势，从而在自身的培训产品的课程设计和实施中找到突破点。（3）助力市场分析：安防设备厂商可根据学员对培训课程的需求和反馈，了解安保人员在反恐技能方面的实际需求，从而有针对性地研发和提供更加符合市场需求的安防设备和产品。1.数据收集、预处理和占比计算：（1）数据收集：基于KANO模型设计问卷，采集每个反恐技能培训项目的学员反馈数据。（2）数据预处理：基于收集的历史数据，选取特定课程作为分析对象，按该课程提供和不提供两种情形，对学员反馈数据进行拆分，拆分后的字段包括分析日期、课程名称、课程提供时的总调研人数X1、课程提供时的必备属性人数M1/期望属性人数O1/魅力属性人数A1/无差异属性人数I1/反向属性人数R1、课程不提供时的总调研人数X2、课程不提供时的必备属性人数M2/期望属性人数O2/魅力属性人数A2/无差异属性人数I2/反向属性人数R2。（3）计算每种属性人数的占比。
2.计算满意系数：课程提供时的满意系数B=（A1占比+O1占比）/（A1占比+O1占比+M1占比+I1占比）*100%；课程不提供时的满意系数W=（-1）*（O2占比+M2占比）/(A2占比+O2占比+M2占比+I2占比)*100%。
3.需求分析：基于B-W系数分析四分位图和B、|W|的值，判断学员对课程的需求属性，若落在第一象限为期望属性、第二象限为魅力属性、第三象限为无差异属性、第四象限为必备属性。