智能康复机器人用户常见按摩模式选择偏好综合分析数据

在智能康复机器人（泛指具备基础康复辅助功能的类按摩设备）服务优化实践中，通过iRest云APP用户端采集设备使用时间、型号、用户ID及按摩模式等数据，经清洗去重等预处理后，基于用户数量、模式使用次数等指标，计算模式使用率、平均使用次数及综合评分，形成用户按摩模式选择偏好分析数据。该数据有助于为设备服务方优化模式推荐策略提供参考依据，促进个性化功能配置的适应性调整，为提升用户体验、增强设备使用粘性提供数据支撑；同时，有利于推动康复辅助设备用户行为分析经验的行业共享，助力同行探索更适配的服务优化路径。1.数据采集和预处理：
（1）通过iRest云APP用户端采集智能康复机器人的用户使用情况数据，包括采集时间、总用户数量n、常用按摩模式的使用用户数量Ni（其中i代表不同的按摩模式）、使用总次数Ci；（2）对采集的数据进行清洗，去除重复、错误或无关的信息。
2.建立智能康复机器人用户按摩模式选择偏好的计算模型：
（1）使用率计算：常用按摩模式的使用率Ri=100%×Ni/n；
（2）计算常用按摩模式的平均使用次数Ai，计算规则为：若Ni＞0，则Ai=Ci/Ni，若Ni＝0（即无用户使用该模式），Ai=0；
（3）综合评分计算：引入综合评分Si衡量模式受欢迎程度，综合考虑使用率Ri和平均使用次数Ai，公式为：Si=0.6×Ri+0.4×Ai，若Ni=0，则默认综合评分Si=0。
（4）群体偏好分析：根据综合评分Si对常用按摩模式排序，Si最高的为最受欢迎模式；若Si相同，则并列判定为最受欢迎。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了智能康复机器人用户对五种常见按摩模式（轻松按摩、舒缓减压、气囊揉按、中医推拿、泰式拉筋）的选择偏好数据，包含25,710名用户的使用行为，通过计算使用率、平均使用次数和综合评分进行分析，结果显示中医推拿模式最受欢迎。数据每日更新，用于优化设备服务推荐策略和提升用户体验。