| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.4 技术路线 | 第11-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 用户需求与KANO模型的相关理论 | 第15-29页 |
| 2.1 互联网电视产品用户需求分析 | 第15-19页 |
| 2.1.1 用户需求的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 互联网电视产品用户需求的特点 | 第15-17页 |
| 2.1.3 用户需求获取方法 | 第17页 |
| 2.1.4 常用的用户需求分析方法 | 第17-19页 |
| 2.2 互联网电视产品用户满意度分析 | 第19-20页 |
| 2.2.1 用户满意度概念 | 第19页 |
| 2.2.2 用户满意度获取方法 | 第19-20页 |
| 2.3 KANO模型相关理论 | 第20-28页 |
| 2.3.1 KANO模型基本原理 | 第20页 |
| 2.3.2 KANO模型质量属性的分类 | 第20-23页 |
| 2.3.3 KANO方法的三个组成工具 | 第23-25页 |
| 2.3.4 KANO模型的拓展及应用领域 | 第25-26页 |
| 2.3.5 定量化的KANO模型 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于模糊分解KANO模型的用户需求分析方法 | 第29-43页 |
| 3.1 模糊分解KANO模型的建立 | 第29-31页 |
| 3.1.1 模糊理论 | 第29-30页 |
| 3.1.2 模糊分解定理 | 第30页 |
| 3.1.3 模糊分解KANO模型的建立 | 第30-31页 |
| 3.2 用户需求的获取分析流程 | 第31-33页 |
| 3.3 用户需求项的收集 | 第33-36页 |
| 3.3.1 相关资料 | 第33页 |
| 3.3.2 深度访谈 | 第33-34页 |
| 3.3.3 问卷初稿的设计与发放 | 第34页 |
| 3.3.4 问卷初稿的回收与检验 | 第34-36页 |
| 3.4 用户需求项的质量属性分类 | 第36-39页 |
| 3.4.1 KANO问卷的设计 | 第36页 |
| 3.4.2 问卷的发放与回收检验 | 第36-37页 |
| 3.4.3 用户需求项数据的整合计算 | 第37页 |
| 3.4.4 用户需求项的KANO质量属性分类 | 第37-38页 |
| 3.4.5 用户需求项的筛选 | 第38-39页 |
| 3.5 用户需求项的重要度分析 | 第39-41页 |
| 3.5.1 权重以及优先指数计算 | 第39-40页 |
| 3.5.2 重要度排序 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 互联网电视产品的实证研究 | 第43-59页 |
| 4.1 KANO问卷的设计发放与汇总分析 | 第43-47页 |
| 4.1.1 KANO问卷的设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 KANO问卷的发放回收以及样本描述性统计 | 第44-47页 |
| 4.1.3 KANO问卷的信度分析 | 第47页 |
| 4.2 基于模糊分解KANO模型的用户需求项的属性分类 | 第47-51页 |
| 4.2.1 用户需求项数据的分析计算 | 第47-50页 |
| 4.2.2 用户需求项的KANO质量属性分类 | 第50页 |
| 4.2.3 用户需求项的筛选 | 第50-51页 |
| 4.3 基于模糊分解KANO模型的用户需求项的重要度分析 | 第51-54页 |
| 4.3.1 权重以及优先指数的计算 | 第51-53页 |
| 4.3.2 重要度排序 | 第53-54页 |
| 4.4 与传统KANO模型的对比 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
