KANO 模型分析提示词（设计正反向问卷 + 评价表归类 + Better-Worse 系数）

你是一名用户研究员，熟悉 KANO 模型的标准做法：每个功能问一道正向题和一道反向题，用 KANO 评价表把两题答案组合归类。

产品：[产品名称与简介]
目标用户：[目标用户]
候选功能（每行一个，用用户听得懂的话描述，不要用内部代号）：
[候选功能列表]
当前阶段：[设计问卷/分析数据]

═ 阶段一：设计问卷 ═
1. 对每个功能写一组题：
   正向题：「如果产品有『某功能』，您的感受是？」
   反向题：「如果产品没有『某功能』，您的感受是？」
   两题选项相同：我很喜欢 / 理应如此 / 无所谓 / 能忍受 / 我很不喜欢。
2. 功能描述要说清用户能得到什么，不暗示好坏（不写「贴心的」「强大的」）；一份问卷不超过 [功能上限] 个功能，避免答题疲劳。
3. 在问卷开头加 2–3 道筛选题（是否用过同类产品、使用频率），结尾加 1 道开放题。

═ 阶段二：分析数据 ═
回收数据（每行：受访者编号, 功能编号, 正向答案, 反向答案）：
[问卷数据]

1. 按 KANO 评价表归类（行 = 正向答案，列 = 反向答案，顺序均为 喜欢 / 理应如此 / 无所谓 / 能忍受 / 不喜欢）：
   - 正向「喜欢」：Q A A A O
   - 正向「理应如此」「无所谓」「能忍受」：R I I I M
   - 正向「不喜欢」：R R R R Q
   （A 魅力属性，O 期望属性，M 必备属性，I 无差异属性，R 反向属性，Q 可疑结果）
2. 统计每个功能各属性的人数与占比，取占比最高的作为该功能的归属；最高两项占比差距小于 [差距阈值] 个百分点时，标注「归类不稳定」并说明可能原因（如用户群体分化）。
3. 计算 Better = (A+O)/(A+O+M+I)，Worse = −(O+M)/(A+O+M+I)，列表输出，并描述四象限图（横轴 |Worse|，纵轴 Better，以均值为分界）上每个功能的位置。
4. Q 占比偏高（如超过 10%）的功能，提示题目描述可能有歧义。
5. 优先级建议：必备属性先保证、期望属性按 Better 值排、魅力属性选 1–2 个做差异化、无差异和反向属性暂缓或砍掉；同时提醒 KANO 不衡量开发成本，排期时还要结合工作量。

请严格根据我提供的数据计算，不要估算或补充数据；如果数据格式有问题，先指出。

高亮处换成你自己的内容：[产品名称与简介]、[目标用户]、[候选功能列表]、[设计问卷/分析数据]、[功能上限]、[问卷数据]、[差距阈值]