說到這個，這個概念可能很多人都有點摸不著頭腦是。其實，它就是一種幫助我們去衡量和評估一些技術相關項目，好比說一些新的數字化工具信息技術相關的革新啦這些能不能被有效採用、什麼速度會被採用的一種工具呢。
基本構成部分是啥
1.用戶特性模塊：這一塊是要來對目標用戶群體進行仔細剖析的。咱說通過分析他們各自的一些興趣愛好教育閱歷咋樣，平常喜歡用啥設備。了解到這些詳細的信息就能判斷出，這些用戶對於新技術到底有多大的接受可能性。要是用戶都是些對新事物挺感興趣的年輕人呢，他們對於新技術採用的可能會高許多。
2.技術特性模塊：這部分呢是重點關注新技術到底有啥優勢和獨特點。它的功能是實用？還是說功能新奇得不行。了解它相對於已經存在的老技術到底領先多少，用戶要是換用新技術會給他們帶來多大的便利，就能更好掌握技術推廣快慢的情況。比如說那種新出來一下子提升使用效率幾倍的APP ，那在同類型裡面就很有競爭力，易於被採用啦
關鍵使用步驟
1.收集數據方面：那說到這，就得費不少精力去收集有關數據源才行~從市場調研報告，或者是進行在線調查問卷吶。也可以收集下實際運營相關數據等等方面來獲得信息，這樣才說得清楚目標群體是怎樣，新技術情況咋樣。比如針對想了解一款新生產健康APP推廣情況，就能對一群特定人發問卷，看看他們基礎情況等信息。
2.進行運算分析：把收集到數據，就輸入到這計算器械裡（也就是咱啦），然後通過軟件所依據的特定運算法則。這麼運作一下子了後，就能依據已有的邏輯與算法來算，最終就可以給到一些相應指標數據，這些數據能讓使用者清楚新技術採用進度跟節奏嘞。
不同場景下表現是不同滴
比如企業場景：為啥要用，如果要考慮去接受新開發協作工具、信息化管理技術。 企業決策者就能通過這個來知曉到底能在多大規模、什麼進度全員普及新技術，咋樣可以鼓勵員工盡快接受這個技術工具哇，以這樣能來做合理的投入呀安排之類。假如要更新管理OA系統，企業就能用到這個瞧一瞧接受情況預測情況。
反觀個人使用場景：像某一個人想要嘗試用智能穿戴去監測身體健康滴時候，使用這個計算器就能瞧一瞧看智能設備這些會不會好用、什麼時候能夠完全熟悉運用。這樣就能省得去花沒必要時間跟冤枉錢啦。
常見問題咱一點點瞧瞧下面這裡有問答
問1：數據都得高精度收集麼絕對麼？
答：這嘛其實也不是得完全絕對完美。數據收集，就盡可能全面真實但咱也不是鑽牛角尖要到完美。一定誤差範圍不會太重大改變這個運算結果喲，只要保證誤差不是離譜到，像是人群特性信息直接一半偏差這種，小誤差還是允許滴哈
問2：分析的時候會受到變化的環境影響麼？變化的環境很大這個時候
答：必然會有一點點，畢竟我們生活各種因素不斷發生改變。市場動態，人們觀念改變啦說不定來個啥潮流就變化一大截。可是本身我們這個也是有著靈活特性部分。針對不太突然劇烈或者漸變趨勢能修正一些因子來實現一定範圍內精確，但遇到那種突然市場翻天覆地變化還是得綜合判斷得靈活判斷，不能完全依賴著
個人觀點就是咱要是琢磨新技術是否適用推廣的情況，使用這個確實是能助力不少方面，可以提前做各種判斷。好好使用肯定是蠻有意義~
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