如何做案例分析

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案例分析：如何做用户运营？

（学习版）

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序言

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如何做需求分析

这段时间我做了两个大项目，其中一个项目算是商业模式上和使用规范上的调整，另一个项目是之

前功能的重做，为什么重做我下面会说到。关于需求分析，我认为把需求抽象成产品功能花费的时

间占到了软件开发周期的40%，产品设计到评审完的时间大概是20%，也就是说实际开发之前产品

团队介入的工作占据项目的60%，在需求分析阶段我有一些个人观点。

1:抓核心点，不是所有用户诉求都是需求

我们每做一个项目迭代或者新项目一定有目的，而需求分析阶段，需求采集渠道中的需求往往是零

散的、无重点的、逻辑性不强的，所以我们需要从这些离散的需求点中要抓住核心，梳理实际使用

场景去分析问题，所有的核心点一定是以最终目的为导向的，不是所有用户诉求都是需求。

以我的项目为例，由于历史原因，自配送人员关系没有进入OA系统，所以配送员工资结算数据只

能做进配送系统，相当于是一个简单考勤记录，其实最早之前系统是有这个功能的，但是由于之前

没有仔细整理需求，导致这个功能白做了，所以这次我接手几乎从做，我以为这个事情比较简单就

让一个产品助理先去整理需求，当把原型图出出来时发现并不能解决结算工资的功能，只是一个简

单的排班。所以，当时我就跟那小兄弟说，你这东西只是完成了排班，然而排班的目的为了结算工资这还不能

满足需求。所以我跟他强调，我们做这个需求的目的是为了考勤，诸如请假、值班、加班工时、轮

休日加班等数据要能提供出来，他的第一版原型其实没有充分了解到我们为什么要做这个排班功能

，所以在了解需求过程中没有抓住核心点，导致需求不明确。

2:制定规则、改善复杂流程

我的上一家企业做的是互联网电商，其实在我看来电商和O2O有很大的区别点就是电商在当下盛行

的情况下已经变的很有规则了，首页、产品列表页、详情页、下单页等等，每个页面展示的信息也

大相径庭，而O2O不一样，一方面是O2O差不多13年才兴起，到目前为止（15年）还没有一个标

杆行业，另一方面是O2O与日常生活联系的太紧密，落地下来就是很复杂的业务流，这些是to C产

如何做课例分析

克拉玛依第一小学张兴丽

课例聚焦的是有学科内容的课堂教学，而非一般性的教育问题（如处理学生作弊的教育案例）。所以课例与案例的最大不同在于以学科教学的内容为“载体”从上面这个集合图可以看出，教育案例不过是案例中的一类，案例的范围最大、在各个领域都有；而课例又包含于教育案例当中，只有那些以学科教学内容为载体、具有一个研究主题的教育案例才专称为课例。对课例定义的窄化，有利于我们在研究中聚焦于课堂教学研究，而非一般的教育问题（如班主任处理学生作弊、校长项目化管理学校的案例等）。课例与思辨或经验论文有何区别

一、（1）、课例由哪些要素构成

一个课例应该由以下四方面要素构成。

1、背景与主题

背景与主题是课例的第一要素。因为课堂教学是复杂的，通常的听课评课往往对一节课从各个角度提出各种改进意见。课例研究并不追求通过一节课试图解决很多个问题，而是追求通过一个课例认识一个小的研究问题——这就是研究的主题，“小”才有可能“深”。研究的主题最好从课例的题目就能看出、或者开门见山地交代，这样别人可以直接地知道这个课例探讨什么方面的问题，而不要读了洋洋洒洒几千字还不知课例想解决什么问题。

主题从哪里来、为何选择这个主题研究？这就需要交代该课例产生的背景。例如，背景中可以交代主题是来自教学中常见的问题、来自教学中常见的困扰难点、来自课改中的核心理念的践行等。背景的交代可以使读者感受到整个课例的价值和意义所在，帮助读者理解课例中改进课堂教学的背景和条件等。

2、情境与描述

课例的载体是学科课堂教学，因此课堂情境的描述是必不可少的，但这不等同于把大篇的课堂实录直接摆进课例报告里。课例的描述不能杜撰，它来源于真实的课堂教学及其改进教学的研究过程，但其情节可以经适当的调整与改编，因为只有这样才能紧紧环绕主题并凸现讨论的焦点问题。各个课堂情境的选择要环绕课例研究的主题，有时为了凸显与研究主题密切相关的问题，甚至对片段中的语言也可做适当剪裁（如用省略号略去一些无关的话语、删去一些口头禅等）。除了使用第一手的直接的实录描述，也可以用作者讲述的方法对实录片段进行第二手的描写，包括作者本人当时的想法、感觉等都可以写入课例。围绕主题的情境描述要追求准确、精简、引人入胜。

1. 如何做残差分析？

残差是指实际观察值与回归估计值的差，即niyyeiii,,2,1^ ，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰 。

可以通过Matlab作残差图来分析残差，比如：

程序如下：

x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]';

X=[ones(16,1) x];

Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]';

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

rcoplot(r,rint)

残差图：

246810121416-5-4-3-2-101234Residual Case Order PlotResidualsCase Number

从残差图可以看出数据的残差离零点的远近，当残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型能较好的符合原始数据，否则可视为异常点。

2. 剔除异常数据的原则与方法；

原则：异常数据是指与其它数据产生的条件有明显不同的数据，因此异常数据的残差会特别的大。一旦发现异常数据应及时剔除，用剩余数据重新建立回归方程，以提高回归方程的质量 。发现异常数据主要从技术上找原因，当技术上无法找到原因时，就得借助于数理统计方法。对残差在置信带以外的数据都要进行检查，以区别是否是异常数据，如果是异常数据就要剔除掉。

方法㈠：⑴对于线性数列，求出所有相邻两数之差，得到一个新的数列，然后统计新数列的众数（就是出现最多的那个）得到线性数列的公差；⑵然后假设

第一个数是非异常数字；⑶假设数据不断加公差，看看绝大大多数是不是在原线性数列中，分情况：①若是，则第一个数以及第一个数加公差与原数列相同的元素均为非异常数据，其他则为异常数据；②若不是，则第一个数为异常数列，再假设第2个非异常数据，返回到第⑶步。一直找到满足条件的数为止。