需求调yan计划模板

需求调研计划是在开展项目前，为了明确项目目标、了解目标用户需求和市场环境等而进行的调研工作的计划。下面是一个典型的需求调研计划模板：

1. 研究背景：简要介绍项目的背景和动机，解释为什么需要进行需求调研。

2. 研究目标：明确本次调研的目标，如了解用户对产品的需求、竞争对手的现状、市场潜力等。

3. 研究方法：描述采用的研究方法，如在线调查、面对面访谈、竞品分析等，以便正确收集数据。

4. 研究样本：指明调研的样本规模和选择方式，如通过问卷选择一定数量的目标用户进行调查。

5. 研究内容：详细列出需要了解的内容，包括用户需求、功能要求、产品体验等等。

6. 调研时间：给出调研的时间框架，包括开始和结束时间，以及各个阶段的计划安排。

7. 数据分析：说明对收集到的数据进行分析的方法和工具，以及需要注意的问题。

8. 结果展示：说明如何展示调研结果，如制作报告、幻灯片演示等，以便有效地传达给项目团队。

9. 预算和资源：列出所需的预算和调研所需的资源，如人力、设备、软件等。

10. 风险评估：评估可能遇到的风险和挑战，并提出相应的应对措施。

通过按照以上模板制定需求调研计划，可以确保对项目需求有全面了解，在产品开发过程中更加高效地满足用户需求，提高项目的成功率。

相关问题

yan-prtools-master

yan-prtools-master 是一个用于模式识别和模式分类的开源软件包。它基于PRTools库，提供了一系列的算法和工具，可用于数据预处理、特征提取、模型选择、模型训练和模型评价等任务。

PRTools是一个MATLAB工具箱，提供了一套用于模式识别和模式分类的函数和工具。yan-prtools-master扩展了PRTools的功能，并添加了一些新的功能。它包含了许多经典的模式识别算法，如k最近邻算法、支持向量机、决策树、随机森林等。此外，它还提供了一些常用的数据预处理方法，如标准化、归一化、降维等。

yan-prtools-master 还提供了一些用于特征提取和特征选择的方法。特征提取是将原始数据转换为更有信息量的表示，从而改善分类性能。特征选择是从原始特征集中选择出最重要的特征，从而降低复杂性和提升性能。

此外，yan-prtools-master支持模型选择和模型评价。模型选择是在训练集中选择出最优的模型参数，从而提高泛化性能。模型评价是通过计算不同评价指标（如准确率、召回率、F1值等）来评估模型的性能。

总之，yan-prtools-master 是一个功能强大的模式识别和模式分类工具，可以帮助使用者处理和分析各种类型的数据，并构建高性能的分类模型。它的开源性质使得用户可以自由地使用和修改代码，适应各种不同的应用场景。

yan-prtools-maste mrmr github

yan-prtools-master mrmr是两个不同的GitHub项目。

yan-prtools-master是一个在GitHub上托管的项目。根据命名，它可能是与"yan"有关的PRTools的一个分支或版本。PRTools是一个用于模式识别和机器学习的MATLAB工具箱。它提供了一些常用的分类、回归、聚类等算法，以及数据可视化和评估工具等。yan-prtools-master可能是PRTools的一个fork，由"yan"进行了一些修改和改进，或者是作为一个独立的项目进行了开发。

而mrmr是另一个在GitHub上托管的项目。mrmr是最小冗余最大相关性（Minimum Redundancy Maximum Relevance）的缩写，也是一种特征选择算法。该算法通过权衡特征子集之间的相关性和冗余度，选择最具有代表性和区分度的特征子集。mrmr项目可能是为了实现这种特征选择算法而创建的，里面可能包含了相关的代码、数据集和文档等内容。

综上所述，yan-prtools-master mrmr是指在GitHub上的两个不同项目。第一个项目可能与PRTools库相关，由"yan"进行了一些修改和改进；而第二个项目则与最小冗余最大相关性特征选择算法有关。