SMARTS 动态问卷

SMARTS决策管理平台的动态问卷模块允许应用程序根据用户上下文进行动态交互,适用于信贷、保险、医疗等场景。通过智能配置,业务分析师可以创建灵活的问卷流程,降低用户退出率,提高决策效率。问卷的定义和部署都可通过SMARTS UI图形化操作,支持API集成,实现个性化交互。

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SMARTS 动态问卷

SMARTS决策管理平台包含一个强大的功能模块----动态问卷。使用动态问卷,应用程序能与用户在自定义的上下文环境中进行动态交互,针对性收集相关信息。

动态问卷适用场景

  • 在信贷或保险申请场景动态收集申请信息

  • 在需要时通过询问收集额外信息

  • 在体检或医疗诊断时根据病理特征给医生提供关联提示

  • 确定福利资格或会员资格

  • 配置定制化的产品服务和针对性的定价

  • 个性化营销

简化问卷流程的好处包括降低在线申请的拒绝率、加速决策过程、以最小成本提高企业级决策质量 等三方面。

智能的用户交互

使用SMARTS动态问卷,业务分析师可以快速、便捷地通过UI界面以图形化流程的方式配置问题和决策逻辑,实现复杂交互的自动化。SMARTS调查问卷使您的应用程序能够通过动态提问的方式针对性地从用户那里获得反馈。关于要提问的问题以及问题的顺序是由规则控制的,提供了极大的灵活性来驱动基于先前答案和业务策略的动态交互。通过这种方式,能实现与用户的动态交互,从而降低退出率(drop out rate)。

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便捷优雅地的问卷定义

问卷页面的内容由决策流程中特定的节点(页面步骤)决定。SMARTS的UI界面支持业务分析师以图形化的编辑模式定义问题、问题展现形式以及问题验证项。SMARTS会根据用户的配置自动化地生成对应的数据结构来支持问卷的展开。

问卷部署

将提供的问卷呈现器组件集成到应用程序中即可部署问卷。该组件支持在SMARTS UI中定义大量的属性,包括客户端表示方式和验证规则。或者,也提供API支持用户自行编写呈现器。

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### 使用 SmartPLS 进行中介效应分析 #### 准备工作 为了使用 SmartPLS 软件进行中介效应分析,需先准备好数据集并构建理论模型。确保所使用的问卷或量表经过信效度检验,能够准确反映研究变量之间的关系[^1]。 #### 构建结构方程模型 打开 SmartPLS 后,在软件界面内绘制测量模型与结构模型图。对于涉及中介作用的研究假设来说,至少存在三个主要概念节点:自变量 X、因变量 Y 和中介变量 M。按照预先设定好的路径连接这些节点,形成X→M以及M→Y两条有向边[^2]。 #### 设置参数估计方法 选择偏最小二乘法(PLS-SEM)作为参数估算方式,并指定迭代次数和其他必要选项来提高计算精度。此外还需勾选Bootstrap重抽样功能用于后续显著性水平测试[^3]。 #### 执行数据分析过程 点击运行按钮启动算法处理流程。待运算完成后查看输出结果窗口中的标准化系数表格部分,重点关注间接影响项(即通过中间桥梁传递的效果强度)。如果该数值不等于零,则说明可能存在有意义的中介机制;反之则否[^4]。 #### 结果解释与报告撰写 当确认了潜在的中介现象之后,应当进一步考察直接联系是否依然保持统计学意义。这有助于判断完全/部分遮蔽情形下的具体模式特征。最后整理所得结论成文稿形式提交给学术期刊审阅或是应用于实际管理决策之中[^5]。 ```python # Python 并不是执行 SmartPLS 的工具, 此处仅示意如何调用外部程序 (伪代码) import subprocess def run_smartpls(model_file_path): command = f"smartpls {model_file_path}" result = subprocess.run(command.split(), capture_output=True) return result.stdout.decode() output = run_smartpls('path_to_your_model.tmod') print(output) ```
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