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

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。

先，需明确场景的核心目标，通常包括提升政务效率、优化资源配 置、增强企业服务能力以及提高园区管理智能化水平。在此基础 上，进行需求调研，涉及园区内各级政府部门、企业、居民等多方 主体的实际需求。通过问卷调查、访谈和数据分析，收集各主体在 政务处理、数据共享、协同办公等方面的痛点与期望。 为实现精准需求分析，需从以下维度进行深入挖掘： 1. 功能需求：明确场景应具备的核心功能模块，例如政务服务 高效的用户反馈收集机制，结合线上和线下渠道，确保各类型用 户，包括政府工作人员、企业管理人员和普通市民，能够方便地提 出意见和建议。线上渠道可以通过官方网站、移动应用或社交媒体 平台实现，而线下渠道则可以通过定期举办的座谈会、问卷调查或 实地走访来完成。 其次，反馈处理流程需设计为闭环管理。接收到用户反馈后， 由专门的技术团队和业务专家进行初步分类和优先级评估。对于紧 急或重大反馈，应立即启动问题解决流程；对于一般性反馈，则可

学生体验：开展学生体验活动，收集学生对于系统的使用反馈，以便进一步 优化系统。 四）评估与反馈 教学效果评估：建立科学的教学评估体系，定期评估使用 MR 实训系统的教 学效果，以便及时调整教学策略。 用户反馈收集：通过问卷调查、座谈会等方式，持续收集教师和学生的使用 反馈，不断优化系统功能。 五）合作与联盟 技术合作：与 MR 技术提供商保持紧密合作，共同推动 MR 技术在职业教育 领域的应用与发展。 校企合