做需求分析时常用的方法论
一、PEST分析法
PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
主要包括：政治环境、经济环境、社会环境、技术环境
1、政治环境：
政治环境包括一个国家的社会制度执政党的性质，政府的方针、政策、法令等。不同的国家有不同的社会性质，不同的社会制度对组织活动有不同的限制和要求。
构成政治环境的关键指标有：政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平、政府补贴水平、民众对政治的参与度等。
2、经济环境：
经济环境主要包括宏观和微观两个方面，宏观经济环境主要指一个国家的国民收入、国民生产总值及其变化情况，以及通过这些指标反映的国民经济发展水平和发展速度。
微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素直接决定着企业目前以及未来的市场大小。
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
简单实用的电商数据分析方法论 导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是： 对比 细分 转化 分类 只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。 一、对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。 以店铺的成交额分析为例： 纵向对比 我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。 所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑： 最近10周的周六成交额趋势 如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限） 横向对比 例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？ 当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。 也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。 再举一个更常见的例子： 假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？
中介效应和调节效应分析方法论文献 1. 温忠麟，张雷，侯杰泰，刘红云.(2004.中介效应检验程序及其应用. 心理学报，36(5，614-620. 2. 温忠麟，侯杰泰，张雷.(2005.调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报，37(2，268-274. 3. 温忠麟，张雷，侯杰泰.(2006.有中介的调节变量和有调节的中介变量. 心理学报，38(3，448-452. 4. 卢谢峰，韩立敏.(2007.中介变量、调节变量与协变量——概念、统计检验及其比较. 心理科学，30(4，934-936. 5. 柳士顺，凌文辁.(2009.多重中介模型及其应用. 心理科学，32(2，433-435. 6. 方杰，张敏强，邱皓政.(2010.基于阶层线性理论的多层级中介效应. 心理科学进展，18(8，1329-1338. 7. 刘红云，张月，骆方，李美娟，李小山.(2011.多水平随机中介效应估计及其比较. 心理学报，43(6，696-709. 8. 方杰，张敏强，李晓鹏.(2011.中介效应的三类区间估计方法. 心理科学进展，19(5，765-774. 9. 方杰，张敏强.(2012.中介效应的点估计和区间估计：乘积分布法、非参数 B ootstrap 和MCMC 法. 心理学报，44(10，1408-1420. 10. 方杰，张敏强.(2013.参数和非参数Bootstrap 方法的简单中介效应分析比较. 心理科学，36(3，722-727. 11. 叶宝娟，温忠麟.(2013.有中介的调节模型检验方法：甄别和整合. 心理学报，45(9，1050-1060.
12. 刘红云，骆方，张玉，张丹慧.(2013.因变量为等级变量的中介效应分析. 心理学报，45(12，1431-1442. 13. 方杰，温忠麟，张敏强，任皓.(2014.基于结构方程模型的多层中介效应分析. 心理科学进展，22(3，530-539. 14. 方杰，温忠麟，张敏强，孙配贞.(2014.基本结构方程模型的多重中介效应分析. 心理科学，37(3，735-741.
需求分析方法论 原则上，需求分析阶段IT中心应尊重需求方的项目管理和项目分析能力；在具体的任务开展上，以不干扰需求方的自主权为主，除非在项目过程中发现需求方的项目管理以及项目分析能力存在很大的差距和不足。 为了保证项目的成功，IT中心必须加强项目管理和项目分析工作，在具体的操作上可以坚持吸收、同化、贯彻的方法和手段。 其中，需求分析是一个项目的开端，也是项目建设的基石。在以往的信息化建设失败的案例中，80％是由于需求分析的不明确而造成的。因此一个项目成功的关键因素之一，就是对需求分析的把握程度。而项目的整体风险往往表现在需求分析不明确、业务流程不合理，用户不习惯或不愿意去用应用管理软件。作为IT中心，必须提醒需求方重视需求分析的重要性，采用必要的手段和方法来进行需求调研，同时IT 中心也应深入具体的需求调研中去。只有这样才能切切实实地把握用户的需求和方向，才能在将来的功能界定、实施上有发言权。 一、如何进行需求分析 需求分析不象侦探推理那样需从蛛丝马迹着手，而是应该先了解宏观的问题，再了解细节的问题。 一个应用软件系统（记为S）的涉及面可能很广，可以按不同的问题域（记为D）分类，每个问题域对应于一个软件子系统。 S={D1，D2，D3，…Dn} 问题域Di由若干个问题（记为P）组成，每个问题对应于子系统中的一个软构件。 Di={P1，P2，P3，…Pm} 问题Pj有若干个行为（或功能，记为F），每个行为对应于软构件中的实现接口。 Pj={F1，F2，F3，…Fk} 需求说明书应该对于那些只想了解宏观需求的领导，和需要了解细节的技术人员都合适。在写需求说明书时应该注意两个问题： 1、最好为每个需求注释“为什么”，这样可让双方（IT中心、需求方）了解需求的本质，以便选用最合适的技术来实现此需求。 2、需求说明不可有二义性，更不能前后相矛盾。如果有二义性或前后相矛盾，则要重新分析此需求。 二、重点监控需求分析 由于项目的特殊性和行业覆盖的广阔性，以及需求分析的高风险性，软件需求分析的重要性是不言而喻的，同时需求分析又的的确确难做。其原因基本是由于以下情况造成的。 1、用户说不清楚需求 有些用户对需求只有朦胧的感觉，当然说不清楚具体的需求。例如总部各部门及各地的很多店铺在进行应用系统以及网络建设时，需求方的办公人员大多缺乏IT系统建设方面的专家和知识。此时，用户就会要求IT中心系统分析人员替他们设想需求。项目的需求存在一定的主观性，为项目未来建设埋下了潜在的风险。 2、需求自身经常变动 根据以往的历史经验，随着用户对信息化建设的认识和自己业务水平的提高，他们会在不同的阶段和时期对项目的需求提出新的要求和需求变更。事实上，历史上没有一个软件的需求改动少于三次的！所以必须接受“需求会变动”这个事实，在进行需求分析时要懂得防患于未然，尽可能地分析清楚哪些是稳定的需求，哪些是易变的需求，以便在系统选型及实施时，将软件的核心建筑在稳定的需求上，同时留出变更空间。IT中心在需求分析的功能界定上担任一个中间、公平、公正的角色，所以也必须积极参与到需求分析的准备中来，以便协助需求方来界定“做什么”、“不做什么”的系统功能界限。 3、IT中心分析人员或用户理解有误 系统分析人员不可能都是全才，更不可能是行业方面的专家。用户表达的需求，不同的分析人员可能
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。一、数据运营 通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。 分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。 二、数据分析流程
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。 那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。 拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。 以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。 细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。 举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
流程优化方法：流程优化需求分析 既然流程优化是流程管理的生存之本，那流程优化的需求来源哪里？正如我们序言中提到的，很多朋友都有类似的困惑，其实我们在刚开始做流程管理的时候，同样面临这个问题。一是不知道流程优化需求来源哪里，二是怕“失业”，因为一直没有探讨出来比较好的可持续产生流程优化需求的方法，生怕那一天不再有流程优化需求产生。不过经过几年的探索，我们最终发现流程优化需求就像那个经典的例子：如果把你对世界的认知当做一个圆的话，你知道的越多，你未知的也就越多。流程优化也是如此，你越是优化你越是发现，还有更多、更高层级的问题等待优化，根本就没有“失业”之说。 在系统整理和总结流程优化需求分析方法论的时候，我们发现整个流程优化需求字产生到分析完成其实就是一个漏斗“过滤”的过程，为了便于大家理解和在本企业推广，我们称之为“流程优化需求漏斗分析”。 流程优化需求的来源 我们发现，根据流程优化需求驱动因素的不同，流程优化需求大致可分为三种：问题导向、绩效导向、变革导向。 ●问题导向：比如流程优化建议、流程事故、内外部客户投诉及意见反馈、 流程审计报告等； ●绩效导向：流程目标及绩效测量报告、标杆企业对比分析报告等； ●变革导向：企业战略、经营思路及策略、重要改革举措、流程规划报告等。 流程优化需求漏斗分析 1.流程优化需求的收集 1）流程优化需求申报 作为流程管理的专业人员，主要优势就是对流程的整体把握，但却对业务本身了解不足和而且往往会有延迟性，但往往最重要、最急迫的流程优化需求机会来源于业务一线。我们发现，至少在流程管理还没做到一定高度时，由流程管理人员主动发现重要且准确的流程优化需求的机会很是渺茫。鉴于此，我建议在做流程优化需求分析之前，在企业内部做一次全面且深入的流程优化需求申报是非常有必要的。这一措施至少可以带来两个好处：一是充分发挥流程所有者的作用，找出最急迫和
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
大数据分析方法论介绍
一. WHY：为什么要做数据分析 在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。 首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。 要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1 建立量化体系 建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法 讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。 具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
业务分析要点： 一、搜集资料 业务分析的突出特点就是用数据说话，摆情况要有数字根据，要用数据作定量分析，提建议措施最好要有数据佐证。有无丰富而准确的资料作基础，这是撰写业务分析的关键。 二、了解需求 要清楚材料报告的对象的需求和重点关注的内容，了解读者对信息的需求，充分领会领导所需要的信息是什么。记得有一次与业务部门领导沟通，他深有感触地谈到：你们给的业务分析，内容很多，应该说是花了不少心思的。遗憾的是不需要的信息太多，而想真正获得的信息却太少。每月辛辛苦苦做出来的业务分析原本是要为业务服务的，可事实上呢？问题出在哪？做好业务分析的前提是分析人员要尽可能地多与领导沟通，捕获他们“真正想要了解的信息”。 三、确立观点 对收集的大量资料，经过分析研究，再通过判断推理，提炼当期业务经营变化的特点，并对观点和材料进行反复的思考。 四、确定分析框架和思路 做业务分析之前一定要有一个清晰的分析框架和分析思路。业务分析的框架具体如下：报告目录—重要提示—报告摘要—具体分析—存在问题—工作建议。 “报告目录”告诉阅读者本报告所分析的内容及所在页码； “重要提示”主要是针对本期报告新增的内容或须加以重大关注的问题事先做出说明，旨在引起领导高度重视； “报告摘要”是对本期报告内容的高度浓缩，一定要言简意赅，点到为止。 无论是“重要提示”，还是“报告摘要”，都应在其后标明具体分析所在页码，以便领导及时查阅相应分析内容。以上三部分非常必要，其目的是，让领导们在最短的时间内获得对报告的整体性认识以及本期报告中将告知的重大事项。 “具体分析”部分，是报告分析的核心内容。“具体分析”部分的写作如何，关键性地决定了本报告的分析质量和档次。要想使这一部分写得很精彩，首要的是要有一个好的分析思路。例如：某集团公司下设四个二级公司，且都为制造公司。报告的分析思路是：总体指标分析—集团总部情况分析—各二级公司情况分析；在每一部分里，按本月分析—本年累计分析展开；再往下按盈利能力分析—销售情况分析—成本控制情况分析展开。如此层层分解，环环相扣，各部分间及每部分内部都存在着紧密的勾稽关系。 “存在问题“一方面是对上期报告中问题执行情况的跟踪汇报，同时对本期报告“具体分析”部分中揭示出的重点问题进行集中阐述，旨在将零散的分析集中化，再一次给领导留下深刻印象。 “工作建议”部分，是针对问题综述中反映的问题，提出应对办法和解决对策。
用户需求分析的方法和启示 来源：tomsinsight，专注于中国互联网的深度数据分析洞察 互联网的红利烧红了一个新的职业：产品经理。一夜间，人人都是产品经理。边装低姿态，变暗示自己产品领域倍专业，居功至伟。很多成名大佬喜欢说：“其实，我是一名产品经理”，不论之前是写博客的还是说相声的。名头可以随便起，但是作为一个产品经理的核心功力：用户需求分析，就没有那么容易忽悠了。 让我们从一个故事说起： 从前有一个国王，国王有个极其娇惯、任性、无比作的公主，这个国王又无比的宠爱这个公主：不管这个公主有什么愿望，国王一定满足。终于有一天，公主说：“父王，我要月亮!”，于是国王叫来一个臣仆，说把月亮给我女儿给摘来，不然我就杀了你，臣仆欲哭无泪，最终被国王杀害，接着叫来另一个臣仆，也无奈之愤愤而终。在公主的哭闹下，臣仆一个个死去，终于轮到了一个聪明的，他接到任务后，来到公主前谦卑的问：“亲爱的公主啊，请告诉愚昧的臣仆，月亮是什么啊?”公主不耐烦的说：“月亮是什么你都不知道!月亮就是用金子做的，如手指盖般大小，弯弯的，晚上就会挂在我窗前的树枝上啊，白天不知道被谁偷走了。”此臣仆暗喜，照此炮制，逃过一劫。 这个故事从我们TOMsInsight团队的老板口中听到，讲完此故事后，老板叹了口气，说：“需求啊，需求，也许上帝都不知道人类的需求是什么。”当然老板就是老板，多少都会有一些深沉(zhuang B)属性，但是此故事却让我们分析师团队很受启发。
互联网发展至今，当用户至上一次次的被提起;当以产品、用户为中心，打造极致成为口号;当大学落榜生都由于自己装过几百个app而就自以为是合格的产品经理;当大量互联网从业人员都由于自以为发现了用户需求上的空白几乎而觉得要不是自己有房贷那创业了肯定是一个互联网巨头;再加上不懂技术只能围绕产品概念说事的互联网科技媒体助拳，一时间好像只有产品经理在改变世界。 当这些浮躁的情绪在整个行业里绵延的时候，我们又能不能沉下心来，真正的去深入用户需求分析呢。今天TOMsInsight的主题是：那些用户需求分析背后隐藏的门槛。 用户需求分析技能门派之分 用户需求分析的方法技能大概可以分成两个门派，或者说两个不同的风格： 一种是注重意识形态分析，喜欢的是：用户心理、人性利用、用户体验、交互体验、群体效应、用户调研、深度用户理解、用户行为模拟、再加上一些炒作的概念、等等。出于后文描述方便，我们可以把这一类叫做：软派。 另一种是注重数据建模和分析，喜欢的是：数据、用数据说话、数据建模、结构化数据构建、用户数据细分、用数据profiling用户、大数据分析、数据模拟运营、小流量测试、等等。同样出于后文描述方便，我们可以把这一类叫做：硬派。 为什么用户需求分析会变成这两种门派呢：
【摘要】在日趋激烈的电信业竞争态势下，持续而快速地发掘和响应商机成为新的课题。作为响应机制中的关键环节，需求工程应用敏捷过程方法，以关注商业价值、快速响应、持续迭代的特征来应对变化和难测的未来，是尝试提高组织敏捷能力的核心。在这其中，作为沟通桥梁的需求分析同样可以应用敏捷的过程方法参与到生命周期的演进。敏捷需求分析将在需求时机与过程、文档要求、变更、参与者角色等方面展现其不同传统的特性。本文将结合电信业背景及企业实际情况，对敏捷需求分析作出初步的探索。 1、敏捷需求分析：电信行业背景与敏捷过程的需要 从中国电信行业ITSP战略推出至今，数年中我们已经看到了明显的变化，作为其信息化体系落地的C TG-MBOSS，也已初具规模和成效。大规模实施的下一个阶段，将是在商业价值引领下的重构竞争模式、市场细分，以及作为支撑的需求深入研究。在项目实施过程中，各种挑战和困难纷至沓来，项目管理者不管是做时间、成本、质量的三角平衡，还是人与技术的双向选择，始终无法绕开的一个问题跟源是：如何快速响应环境的变化，使客户在优化的体验过程中满足其商业目标，从而实现企业本身的价值？ 用失控的过程膨胀来形容近10年的许多软件公司的情形是很合适的。虽然有很多团队在工作中没有使用过程的方法，但是采用庞大、重型的过程方法的趋势却在快速增长，在大公司中尤为如此。但现实的发展确与此不相同步，竞争态势造成了更多的不确定性和快速调整的机会。从近年ERP上线的平均速度来看，项目的交付时间都比较长，这让用户产生了顾虑。但实际上软件上线仅仅是一个软件生命周期早期的阶段，软件的价值是在使用中体现出来的，其投资回报也只能在后期的运营得到完成。未来的变化如同纳西姆？塔勒布的黑天鹅一般不可预测且重要，已知和过去琐碎的重复并不足以预测未来的重大影响。以预测性度量为控制基础的过程模型，只能以经验涵盖一般性事件，所以与此同时，随机应变，保持快速集成和持续改进以应对商业环境的不确定性，延长软件的生命周期提高它的最大价值，从而为获取更多投资回报提供保障，也成为软件工程发展的必然。 敏捷过程（Agile Process）的主要优势是能够适应系统需求的不确定性，将客户作为需求团队中密不可分的成员，而在实现过程中尽量在最短时间内实现对用户来说业务价值最大的需求；同时，敏捷开发（A gile Development）是一种面临迅速变化的需求快速开发软件的能力，它帮助处理了未来不确定性的问题；但是对于过去，应该没有不确定的事。而敏捷需求分析，是面对迅速变化的商业状况，提高其响应和组织成可理解和接受的需求说明并对敏捷开发作出能力保证的方法论。 2、敏捷与过程改进和度量模型 从软件工程发展起，过程改进在全球日益得到重视，ISO 9000/SW-CMM/CMMI各级的评估也在业界得以推展，这种氛围下，以RUP等为代表的过程模型也得到了广泛的应用。但与此同时，敏捷的论调却异军突起，方兴未艾。软件过程的多样性，源于过程环境和层次的不同；而过程选择的多样性和CMMI目标的通用性决定了过程改进途径的多样化。 运用一系列重方法，将在应对商机方面造成挑战；尤其是在企业的管理考核和过程模板仍更多的是一种瀑布式体系下，软件的实现过程将在不同模型下摇摆却显得不那么灵活。一个合适的生命周期模型选择是重要的，由于惯性的教育，瀑布在我们的工作环境中随处可见。但如果不去分析CMMI等的实质，将无助于改进这一点而提高响应。 强调结构化方法与重型的管理策略，往往在内心中拒绝变更，把变更作为被管理甚至被“管制”的对象；而为了尽可能避免变更，常常要求开发之前的需求获取、分析与定义要完整无误且精确。这是一种理论上的理想状态，尽管我们可以采取诸如CMMI的一些理念及过程改进模板对其管理，但实际上往往会出现与用户商业价值要求的脱节；而为达成此目标，使得前期的需求开发工作变得小心翼翼，最终有可能在压力与时间约束下难免简单化而草草了事，在后期又不能得到及时的修正，从而形成一个隐患。
常用数据分析方法论 ――摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： 理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系为后续数据分析的开展指引方向 确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 营销方面管理方面 4P PEST 用户使用行为5W2H STP理论时间管理 SWOT生命周期 逻辑树 金字塔 SMART原贝 U PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
?国衆出台那些相关政策？有何彩响?脚还是促谨? ?相关法律育哪些?有何影响? ?GDP及増悅壬迓出口总磁增氏聿谓劉介络拒题失业率、居民可支配收入 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买 行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）■ 经济 ?中国网民与中国公民在认可规愎性^比例、年龄结构、人口分布、生活方 式、购买习億教育伏况嫌扶宗教信仰状况等方面（网民与国民是否有区 别？ 锻术的发明、技术传抵更新、商品礎度、技术发离窗& ■国家重点支持顶目.国羸投入的研发费甩专利个数 5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 r How1nu已1 k何价 What How 如何做 F-* k 5W2H 分 1 i k J r厂 i JVh o 何 k Ik——-J Wheni 何时
需求管理方法论
目录 1 需求管理的理解 (1) 2 需求管理内容 (2) 2.1 需求采集 (3) 2.1.1 需求的特性 (3) 2.1.2 需求的来源 (4) 2.1.3 各个阶段的需求采集 (5) 2.1.4 用户研究的方法 (5) 2.1.5 避免需求雷区 (6) 2.1.6 深挖用户需求 (7) 2.1.7 基于产品周期研究方法 (8) 2.1.8 竞品分析 (8) 2.2 需求分析 (9) 2.2.1 5W原则 (9) 2.2.2 避免伪需求 (9) 2.2.3 需求分析过程 (10) 2.3 需求设计 (13) 2.3.1 需求设计 (13) 2.3.2 需求评审 (14) 2.4 需求实现 (15)
2.5 需求验证 (15) 3 需求的沟通与变更 (16) 3.1 沟通的重要性 (16) 3.2 与领导、客户沟通 (16) 3.3 与UI沟通 (17) 3.4 与研发沟通 (18) 3.5 关于需求变更 (19)
1需求管理的理解 一个方针：做对的事情远比把事情做对更重要。 三个方向：业务需求、用户需求、产品需求 最终目标：挖掘需求本质，作出选择 在做需求管理之前需要对产品概念要有一定的理解与铺垫： 形成产品概念明确产品定位， 关注核心用户，聚焦典型场景，抓住刚性需求，点出竞争优势，做到一句话的解决方案。以人为本将设计思维贯穿在整个需求管理。
2需求管理内容 需求管理要贯穿产品设计的始终，在管理过程中需要从初期考虑需求管理的完整周期，即初期确定需求，对需求进行采集与记录、中期评估需求，对需求进行分析与规划并给需求进行优先级排序、以及后期对需求的实现、追踪与验证。 需求管理的每个阶段都应该有相应的任务和产出物。在第一阶段需求采集阶段我们需要尽可能的全面获取用户的需求，并且要有需求列表的产出；在第二阶段需求分析阶段我们要形成需求分析池，并且要对需求列表中的需求进行详细定义，在这一步就要求产出的文件要求需求列表和需求定义；第三个阶段就是需求的设计，我们在对产品原型进行设计的时候就要做好产品需求文档以及产品迭代计划的管理，这就要求我们要学会对产品进行版本的规范管理。同时在这一步的产出物应该有需求文档、产品原型以及迭代计划。在第四个阶段需求实现阶段，我们要不断的跟开发、项目经理、甚至客户进行沟通并跟踪需求的实现的情况，随时关注产品实现本身的情况以及随时可能出现的问题，并对问题进行跟踪处理，那么在这一步所要产出的就是实际产品本身；在第五个阶段需求验证阶段，我们需要对已经实现的产品进行已实现的需求验证，需求的验证是需要通过需求用例以及以及需求报告进行实事求是的验证，只有需求用例和需求报告都通过评审，产品整体运行正常，达到用户对需求的满意度那么该产品可以算是通过需求验证。那么在这个阶段我们产出就是需求用例和需求报告。 综上所述在整个需求管理过程中有需求采集、需求分析、需求设计、需求实现以及需求的验证这五个阶段，下面就这五个阶段做详细的理解分析。
敏捷数据分析方法论革命来袭 想必大家都听说过敏捷开发，敏捷开发是以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。随着敏捷概念的深入人心，数据分析方法论也发生了革新，敏捷数据分析逐渐进入主流视野。本文将简要介绍到底何为敏捷数据分析。 传统VS敏捷 我们先来看一下传统的数据分析流程： 解读业务战略目标–>确定目标分解的量化KPI–>确定KPI的计算公式和所需字段–>确定所需字段来自于哪些数据库的哪些表–>数据建模–>预先汇总成二次表和Cube–>结果展示。由于需要建模和打CUBE，这一流程通常需数月才能完成。 现在，取代传统数据分析流程的，是快速迭代式分析。敏捷数据分析不必在开始时花很长的时间构思大而全的分析指标体系，而是低成本快速迭代，几分钟就做好一个当前想要分析的结果，通过敏捷数据分析工具实现动态切换视角，灵活展示数据，日积月累，指标自然越来越丰富，计算公式也越来越符合业务逻辑，这时再体系化。下面的演示视频将帮助大家了解如何通过敏捷数据分析工具在几分钟时间内实现自己的分析需求。 为什么传统数据分析无法实现快速迭代分析的高效?因为在过去这么多年以来，我们对于大数据海量数据的计算能力达不到比较理想的要求，所以我们才需要IT人员用通过建模等方式提前把数据计算汇总好，随着现在大数据的技术相对来讲都日趋成熟和完善，分布式计算，内存计算、列存储等比较成熟的技术架构，采用这种新的办法去处理数据的性能，已经比以前提升了几十倍甚至更高。 符合迭代思维 快速迭代式的敏捷数据分析有什么好处?首先，这种分析方法十分符合互联网思维中的迭代思维。企业的分析指标不可能一开始想得非常全面，本身就是迭代逐步形成的。以电商行业为例，电子商务的数据可分为两类：前端行为数据和后端商业数据。前端行为数据指访问量、浏览量、点击流及站内搜索等反应用户行为的数据;而后端数据更侧重商业数据，比如交易量、投资回报率，以及全生命周期管理等。 在最初期，电商行业最关注的是那些核心指标：UV、转化率、客单价、毛利率、推广ROI、
一、填写题（抄题，写答案） 1.数据分析“六步曲”按顺序依次是：明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、 数据分析、数据展现、报告撰写。 2.定量数据一般可分为计量的、计数的、二种类型。定性数据一般可分为有序的、名义的、二 种类型。 3.数据收集方法总的可分为一手数据、二手数据、两大类。前一类方法常用的具体方法有调查法、 观察法、实验法；后一类方法常用的具体方法有机构查询、书刊查询、网络查询。 4.SPSS中有三种主要的工作窗口，它们是：数据编辑窗口、结果浏览窗口、程序编辑窗口； 在进行数据表编辑时，有二种主要视图，它们是：数据视图、变量视图。 5.SPSS中对变量属性进行定义时，对变量的命名在Name 栏中设置，定义变量值标签在Values 栏中 设置。 6.根据数据的计量性质，可以将数据分为定量的数据和定性的数据；根据数据获得的直接性，可以 将数据分为一手数据和二手数据。 7.统计检验的一种思路是：设定原假设H0，构造相应的统计判断量，当根据实验数据或样本数据计算出 的统计判断量落在拒绝区域，则拒绝原假设；反之，则落在接受区域，接受原假设。在SPSS软件的统计操作中，通过计算样本数据的实际显著性概率Sig.，并将其与给定的显著性概率水平α比较，当Sig. < α时（填“>” 或“<” ），则拒绝原假设。 8.方差分析主要用来判断样本数据之间的差异是由不可控的随机因素造成的还是由研究中施加的对 结果形成影响的可控因素造成的。 9.因子分析法是多元统计分析中处理降维的一种，其最主要的工作是降维，即将具有错综复杂关 系的变量或者样品综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系。 10.下图所示因子分析结果中，数值6.845的含义是第一主成分特征根，数值84.421的含义是前三个 主成分的累计贡献率；在Extraction Sums块中，有三行数据，其含义是根据提取因子条件----特征值大于1，共选出了三个公共因子。 11.下图所示椭圆圈中信息的含义11变量，200样例。
大数据咨询方法论白皮书Big Data Consultancy White Book
Catalogue 目录 大数据咨询的时代背景1 大数据咨询的定义和需求来源5大数据咨询的核心特征和挑战7大数据咨询的核心方法论9 大数据咨询工具：360o数据管家17 奇点云大数据咨询探索与实践19
大数据咨询的 时代背景 智能经济成为经济发展的新引擎 数字经济尚方兴未艾，智能经济却已经大步而来。 2019年政府工作报告，正式提出了「智能+」战略：「深化 大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台，拓展 “智能+”，为制造业转型升级赋能。」2019年5月，在全 球智慧物流峰会上，阿里巴巴CEO张勇也喊出了「数 智化」的口号：「未来的物流一定是从数字化到数智化，数智 世界将是我们共同面临的时代。」 人工智能（A I）将成为经济发展新引擎，已经成为全行业的 共识。普华永道报告认为，到2030年时，A I对全球经济的 贡献将高达15.7万亿美元，这超过了目前中国和印度的经 济总量之和；埃森哲分析报告称，2035年，A I将帮助人类 经济年增长率翻番；麦肯锡发布《人工智能对全球经济的影响》 报告，认为未来10年A I为全球G D P将贡献1.2%增 数据中台成为数字化转型的基础设施 数据中台演进的四个阶段 1
2 大数据咨询方法论白皮书 随着越来越多的企业上云，如何更好地利用云计算、大数 据和人工智能的力量就成为了他们探索的主题。要如何通 过技术来赋能企业数字化转型？如何让技术投入产生业务价值？是否需要调整组织？企业提出了越来越多的问题。 「数据中台」，狭义上，就是解决这一系列问题的基础设 施。 2018年以来，随着阿里巴巴双中台架构的普及，越来 越多的 企业把中台视为面向未来的企业进化必经之路，开 始寻求数据中台服务公司的帮助。2019年，甚至可以称为 数据中台 元年。 数据问题成为数字化转型的关键问题 随着企业把越来越多的业务和流程搬上云，以及使用了新 的 数字技术进行研发、生产、制造和销售领域的革新，数据问题 开始大量暴露出来。 统计口径不一致导致的数据质量问题；采集技术问题导致采集的数据一半是空值；缺乏实时计算能力，不能提供实 时数 据，导致管理的滞后性；数据分析和调研严重滞后于业务进 展，不能实时决策…… 数据问题已经成为企业数字化转型的关键问题，数据资产 将成为企业核心的战略资产。只有数据问题被解决，企业 才能真正实现数字化转型。 2019年9月，联合国发布了最新的《数字经济报告》，报告认为，数字经济扩张的驱动因素是数字数据和数字平台， 「在收集使用和分析大量数字数据的能力推动下，数字经 济继续以极快的速度发展」。 从全人类的角度来看，2015年是数据增长的里程碑。2015 年一年产生的数据量，是人类过去历史上产生的数据量 的 总和。从2015年之后，人类的数据量进入指数级增长， 每年增长40%-50%。 随着数据量的增长，一个全新的「数据价值链」开始浮 现。从数据采集、数据存储到数据治理再到数据应用，数 据生产进入了全新的「数据工业时代」，海量非结构化的 数据被结构化，从日志数据到视图声数据，人类开始以全 新的数据视角审视这个世界。 并且，越来越多的数据产品、越来越多的数据生态开始在 这个过程中被创造出来，商业数据、社会数据、政府数据 前所未有地交融在一起，为人类创造新的价值。 Information Created Worldwide = 180 160 140 120 100 80 Expected to Continue Accelerating % Structured/Tagged 2015年之后，人类社会的数据 量每年增长40%-50%。 2020: 过去历史上产生的数据量的总和。 2015: 12 ZB, 9% 2010: 2005: 2015年一年产生的数据量，是人类 Z e t a b t y t e s (Z B )