{{ taskTitle }}
Step 01
{{ trainingSteps[0] }}
请对实训数据表中的各项指标，按照市场规模、市场潜力、竞争强度、运营难度 4 个类别进行分类。
| 序号 | 指标 | 分类 |
|---|---|---|
| {{ index + 1 }} | {{ item.name }} | {{ stepOneCheckResults[item.id].message }} |
Step 02
{{ trainingSteps[1] }}
第 1 步分类结果已自动带入。请填写四类一级指标权重和各维度内二级指标权重，系统将自动计算对应总权重。
请先完成并保存第 1 步的指标分类，再填写本步骤。
| 一级指标 | 权重占比（%） | 二级指标 | 维度内权重（%） | 对应总权重 |
|---|---|---|---|---|
| {{ group.name }} | %建议 {{ group.suggestion }} | {{ item.name }} | %建议 {{ item.suggestion }} | {{ formatWeight(correspondingWeight(item)) }}% |
Step 03
{{ trainingSteps[2] }}
通过 Min-Max 归一法计算各二级指标得分，采用加权评分法计算产品品类综合得分。
请先完成并保存第 2 步的指标权重设定，再填写本步骤。
| 序号 | 产品品类 | 综合得分 |
|---|---|---|
| {{ index + 1 }} | {{ product.name }} | 分 |
推荐工具及方法如下，自行选择：
1. Excel/WPS 表格，自行操作计算，可参考《实训操作说明》完成。
2. 下载自动化模板，填写案例数据及第 2 步权重，完成指标计算。
3. 导出实训数据表，上传到通用 AI 大模型，参考提示词完成计算。
先按 Min-Max 归一法和加权评分法计算品类综合得分；如案例资料提供三段式时间权重，则分别按第 1–20 天、第 21–40 天、第 41–60 天的权重计算最终得分。
Step 04
{{ trainingSteps[3] }}
计算完各产品综合得分后，请按照智能健身镜、智能卫浴镜和智能美妆镜，计算各品类产品的平均得分、最高分、最低分，并进行可视化处理。
请先完成并保存第 3 步的产品综合得分，再上传可视化结果图。
支持 PNG、JPG、WEBP 格式，文件不超过 5MB。
推荐工具及方法如下，自行选择：
1. 使用 Excel/WPS 表格计算三类产品的平均得分、最高分和最低分，并生成图表。
2. 下载自动化模板，填写关键数据，完成指标计算和可视化。
3. 导出实训数据表，上传到通用 AI 大模型，参考提示词完成计算与图表生成。
请根据数据表及各指标权重设定表，使用 Min-Max 归一法与加权评分法计算产品综合得分，并汇总平均分、最高分和最低分。
Step 05
{{ trainingSteps[4] }}
结合本实训提供的智能健身镜、智能卫浴镜和智能美妆镜三类产品评论数据，分析用户的痛点及未被满足的需求。
请先完成并保存第 4 步的数据可视化结果，再填写本步骤。
| 品类 | 好评率（%） | 用户痛点 | 未被满足的需求 |
|---|---|---|---|
| {{ product.name }} | % |
可参考以下方法：
1. 自行根据评价数据计算好评率，阅读评论后分析用户痛点及未被满足的需求。
2. 导出评论数据表，上传到通用 AI 大模型，通过文本分析完成计算与提炼。
提示词：请计算 Excel 表中产品评论数据的好评率，提炼用户痛点和未被满足的需求。
Step 06
{{ trainingSteps[5] }}
结合前面的数据分析，请说明应该进行开发什么产品，具体原因是什么。
请先完成并保存第 5 步的用户需求洞察，再填写本步骤。
第 {{ currentStep }} 步内容待配置
已保存的步骤可从上方步骤栏返回查看。