深入解析：题型3.1 (3.1.1-3.1.5)

我想了一下，这个全是管理excle的没必要一个单开一篇，我把全集中在一起，然后写一篇总结，需要的自己对应找，假设有应该我再重新出

3.1.1的说明

操作说明

这块具备两部分，第一是对excel文件的操作，第二从结果里找答案

先打开Excel，数据长这样，这里是需要统计机制和响应时间

可以用到Excel的数据透视，

先到Excel里，点击其中任一一项数据，从菜单里去选插入->素材透视表

选择“新工作表”

在右侧，选中“功能调用类型”，并拖拽到“值”里

在左侧能看到各项的调用次数，这里或者可以在到数据->排序这里排序一下

第一问

调整音量就是从中能看到，哪些功能最被使用，

最受欢迎和使用较少的，各写三个

最受欢迎是调整音量，查询新闻和查天气

播放音乐，控制家居和设置闹钟就是使用较少也写三个，

在分析响应时间时，到 Excel的透视视图里，也选中响应时间

到值这里，设置响应时间的 值字段设置

选中平均值

能看到均值，再列出较长，较短和适中的

响应时间较长的功能：控制家居

响应时间适中的功能： 排序，从倒数第二项算起， 提醒事项/调整音量/查询知识/设置闹钟/播放音乐/查天气

响应时间较短的作用：查询新闻

这里注意，word文档里会给出格式，拿到结论后，填写到空挡里。

第二问

问优化方向和方案，行提升围绕硬件（网络通讯硬件，内存和处理），用户界面优化，比如简化操作流程和本地缓存之前用户操作结果等3个方向来说，如下给出参考的5点。

（2）优化方向及解决方案（仅需回答3个优化方向和对应解决方案）
1. 优化方向：网络连接与设备交互优化

解决方案：强化网络连接稳定性，采用更高效的通信协议，减少控制家居效果的响应时间

2. 优化方向：提升信息检索效率

解决方案：优化查询知识的检索算法，加快数据处理速度，提升用户体验

3. 优化方向：增强本地处理能力

解决方案：增加本地缓存和预加载机制，尤其在播放音乐和查天气上，以减少对外部资源的依赖

4. 优化方向：改善闹钟与提醒功能

解决方案：设计更直观的闹钟和提醒事项设置流程，增加个性化选项，鼓励用户更频繁地使用这些功能

5. 优化方向：用户界面与语音识别优化

解决方案：提升语音识别准确率，简化用户界面设计，确保用户能够快速、准确地调用所需功能

考试的时候，这块可能也会给出模块，也是填写到空挡里，写3点即可。

参考答案

3.1.2的说明

操作说明

先看题目，也是有2个问题，也是先要处理Excel

也是打开Excel资料的数据透视，这里是问不同时段对灯光亮度和颜色的偏好，以及问智能场景的使用频率

打开该Excel文件的数据透视，选中“使用的场景”，拖到“值”里去。就是先去看智能场景的使用频率，也

看到如下结果，

得出结论：

频繁使用的场景： Relax mode

适中启用的场景： Reading Mode 、 Work Mode （只需回答2个）

较少运用的场景： Sleep mode

再把响应时间拖到“值”里，设置选取平均值，1.063这个值

这里还要写延迟的原因，允许写2点，第一是网络延迟，第二是系统本身处理时间长

这块在答题卡上的答案可能是如下的格式。

而对于不同的时间段，可以分成早晨（06:00 - 12:00），下午（12:00 - 18:00）和晚上（18:00 - 24:00），因为答题卡上就这样要求的，如果答题卡上不是这样要求，用同样的方法得到其它类似的结论。

这里的操作步骤如下。

先选择时间戳这列，选择信息->分列。

选“Tab键”就是在这里，选“空格”，原来

选择向上的箭头，设置目标列，即分列后放哪里

如下界面里，设置目标列

完成后，给新建的一列加上列名，后面材料透视时要用

新建一个数据透视，在其中，选择“小时”，去掉分钟和其它时间，同时设置光线亮度值和色温值的平均值。

能看到如下的数据，请注意，时间已经归并成小时了。

但这里问的是各时间段，点击“行标签”，按题目要求选择

注意，6到12时间段，别选12，缘于12这项，是包含12:xx，超过12点了。

6到12这个时间段，结果如下

同样，选12到18点，同样别选18，但要选12，结果如下。

18到24的结果如下，要选18，别选0点，其实是18到23

分析报告

响应时间分析

平均响应时间： 1.0635

延迟瓶颈：

1. 延迟时间最长的场景为Relax Mode; 平均响应时间为1.15s; 瓶颈在于光线亮度值低和色温值高，或者光线亮度值高和色温值低的情况；

2. 延迟反应时间适中场景为Sleep Mode 和Work Mode；平均响应时间分别为 1.085和 1.056

3. 延迟反应最快的场景为 ReadingMode，平均响应时间为0.999，其中 低光线亮度值（<40），低色温值（<3000）是延迟的瓶颈

（只需回答2个）

优化方向及解决方案（仅需回答3个优化方向和对应解决方案）

1. 优化方向，减少响应延迟，实时性与稳定性增强，提升用户体验。

重点在客户最经常使用的模式下，采用更优化的色温亮度匹配，减少响应时间

2. 优化方向： 提升个性化体验，动态自适应照明

用户行为建模，利用机器学习分析用户历史数据（开关灯时间、亮度调整频率），结合环境传感器（光照强度、人体红外感应）预测用户行为模式 并设计场景智能切换。

3. 优化方向： 增强节能效率，环境感知与动态优化

传统节能模式依赖简单定时或单一传感器，易造成过度照明或能源浪费。可能增加补充自适应亮度调节，实时计算最优亮度值。

4.优化方向： 提高系统可靠性与兼容性，全链路优化

3.1.3的说明

操作说明

注意这里有两个tab，先切换到“功能查看记录”这个tab。创建数据视图，把功能调用类型拖入到“值”这部分。

能看到调用类型

再拖入“传输延迟时间”，求取均值，看到如下结果。

形成如下的结论，影响因素可以照参考答案写。

先对时间这列进行分列处理。就是再分析一下步数，到另一个tab里，还

分列以后，再加上标题。

再创建一个数据透视，拖入时间，对步数求均值

但这里有个要求，要去掉为零的步数，于是在材料透视里，去掉0值

这个是分析的结果

具体操作是，点击“行标签”，选中6，7，8，得到均值

再选17到20

再选其它的时间段，注意要去掉0到5，因为步数是0

数据同步性能：

平均延迟时间：0.698

影响因素：

1.步数的平均延迟时间是0.30；睡眠时长平均延迟时间是0.3;而心率的平均延迟时间是1.5

通过内容判断，不同指标的延迟时间差别很大，心率的数据延迟影响最大。

2.一般来讲，智能手环的资料同步性能与延迟时间也受硬件性能、软件策略、环境干扰、用户行为等多维度因素影响

优化方向及解决方案（仅需回答3个优化方向和对应解决方案）

建议的回答方向，数据多维化，长时间续航性，数据精准性，给出个性化健康建议
1. 提升健康数据监测的精准性， 解决方案：多模态传感器融合，例如 引入ECG（心电图）芯片与PPG协同工作，通过电信号与光信号的交叉验证，将心率监测误差从±5%降至±1%。利用动态环境校准算法，动态调整内容采样频率。例如，跑步时自动切换至高频采样模式（100Hz），静止时降至10Hz以节省功耗。

2.提升健康数据监测的多维化，集成生物阻抗传感器（BIA），实时监测体脂率、水分含量，结合运动数据提供更全面的代谢分析。

3. 延长续航与优化能源管理

自适应功耗管理策略，动态调节传感器激活状态，低功耗硬件设计

4. 增强个性化健康干预与场景化服务. 现有手环功能局限于数据记录，缺乏主动健康干预能力，且服务同质化严重。解决方案：AI驱动的个性化健康计划，基于用户历史数据（运动量、睡眠、压力）生成定制建议：动态调整每日步数目标（如雨天自动降低10%）。紧急健康预警：持续心率异常时，通过手机向紧急联系人发送定位与健康资料。

3.1.4的说明

操作说明

以下的结论，需要操作很多excel的步骤才能得到，性价比很低，因此建议死记硬背，不过这块背起来不难。

以下再到数据透视里，找出各数据的次数，这里是选用count，

结论如下：

再去建类似的数据透视，能得出如下的结论，记住，在选择时要去掉空，比如血糖，去掉空值

架构响应与准确性

响应时间较长的功能：血脂，平均响应时间0.66；

响应时间适中的功能：血压，平均响应时间0.619

响应时间较短的机制：血糖，平均响应时间0.599

优化方案，建议如下

优化方向及解决方案（仅需回答3个优化方向和对应解决方案）

1. 缩短系统响应时间， 云端数据处理延迟导致预警滞后。

采用边缘计算，在本地设备预处理关键数据（如异常心率检测），响应时间从秒级降至毫秒级。

优化数据传输协议（如MQTT-SN），降低云端交互频率，仅上传关键摘要信息。

2. 精准化健康指标选择， 指标冗余导致用户信息过载。

基于用户画像（年龄、病史）动态推荐核心指标（如糖尿病患者优先显示血糖趋势）。

提供“一键聚焦”模式，隐藏非关键材料，突出异常值（如血压超标提示）。

3. 提升多传感器数据融合精度，单一传感器误差影响整体监测可靠性。

引入多模态校准算法（如ECG+PPG交叉验证心率），误差率降低至±1%。

环境干扰自适应补偿（如运动场景下自动过滤震动噪声）。

4. 增强用户交互友好性，问题：处理艰难，老年用户使用门槛高。

设计语音+触觉反馈双通道交互，重点预警经过震动+语音播报同步触发。

简化App界面，承受“健康卡片”自定义布局，关键数据一目了然。

5. 强化隐私与数据安全，健康数据泄露风险高。

端到端加密传输+本地化存储敏感数据（如基因信息）。

支持差分隐私技能，云端分析时脱敏处理，防止用户身份反推。

3.1.5的说明

操作说明

对时间戳这列进行分列，新增的一列加上标题，比如是小时，再进行数据透视，再对各值求均值，按题目要求选择时间。

形成结论

在数据透视里，选响应时间，求均值，得到如下的结论。

对能源消耗求均值，得到如下的结论。

参考答案：

分析报告

系统响应时间

平均响应时间： 3.02

影响因素：（列举3个即可）

1. 传感器性能和数据采集频率

2. 数据传输协议和网络状况

3. 中央处理器的处理能力

4. 执行器的响应速度·

5. 控制算法和软件效率

6. 云端或本地处理的延迟

7. 多设备协同工作的同步障碍

8. 传感器校准和维护状态

9. 电源管理稳定性

能源消耗分析

平均能源消耗：1.02

节能潜力：（列举3个即可）

1. 传感器优化：动态调整采样率，采用低功耗传感器。

2. 通信优化：采用低功耗协议（如BLE），减少数据传输量。

3. 电源管理：高效电源芯片，能量收集技术。

4. 数据处理：边缘计算，本地预处理素材。

5. 算法优化：数据压缩，机器学习模型轻量化。

6. 平台架构：模块化设计，按需激活不同模块。 、

优化方向及解决方案（仅需回答3个优化方向和对应解决方案）

1. 响应速度优化，减少指令执行延迟。

方案：本地边缘计算处理核心指令（如温控逻辑），降低云端依赖，响应时间压缩至毫秒级。

2. 多设备协同效率，解决跨品牌设备联动卡顿。

方案：支持Matter协议统一标准，实现多品牌设备无缝互联，减少协议转换耗时。

3. 场景化自适应调节，动态匹配用户习惯与环境变化。

方案：AI学习用户行为（如作息规律），自动生成场景模式（如“睡眠模式”自动调暗灯光+降噪）。

4. 能源效率提升，降低系统整体能耗。

方案：动态调整设备运行参数（如无人时空调待机），结合天气信息预判能耗需求。

5. 交互友好性增强，简化复杂操作。

方案：支撑语音、手势、App多模态控制，关键状态（如空气质量）通过色光/震动直观反馈。