分析的方法和技术

‘壹’ 论述项目需求分析的技术与方法

1、筛掉明显不合理的需求

这个阶段的判断标准就是需求的合理性，用你的经验、专业知识，甚至是直觉，过滤掉大部分需求。比如，当前技术不可能实现的或意义不大的、投入产出比低的、明显不合理的需求。

因为从各种不同渠道会收集到大量的需求，为了提高效率，你不得不这么做。当用户量达到一定规模后，光每天收到的用户反馈就够你喝一壶的。甚至因此，你不得不做一个用户帮助和反馈系统，来帮助你过滤和初步加工需求。

有个简单的判断方法：这需求做了会怎样？不做又会怎样？

如果做不做没多大区别，甚至做了会起到负效果，那就不需要犹豫了，可以直接过滤掉这条需求。

2、挖掘用户的潜在需求和动机

这是用户需求进化为产品需求的关键一步。

用户需求：need，用户想要的。

产品需求：solution，解决方案。可以是推荐算法优化、界面布局调整、新功能点，甚至是新产品等等

以上是用户需求和产品需求的定义，用户需求是用户想要的东西，产品需求是满足用户需求的解决方案。用户毕竟不是专业人士，考虑问题的出发点是用户自身，这就需求产品经理去挖掘用户的潜在需求和动机。

最着名的例子就是：If I had to ask customers what they want,they will tell me:a faster horse.“如果我当年去问顾客他们想要什么,他们肯定会告诉我：一匹更快的马.’”

如果福特先生不去挖掘用户背后动机的话，可能就去研究马的配种问题了，而不会有福特汽车了。

那么如何挖掘用户潜在需求和动机？

用户需求的产生，带有很强的不确定性，受环境、情绪等各种因素影响。所以光看表面描述不行，得有代入感的去感受。可以通过以下几个要素进行场景分析：

用户需求=谁（用户特征）+在什么情况下+想满足什么？

比如你是Todo list产品经理，调研过程中，某用户反馈添加过程太麻烦了，没法批量添加。追问为什么需要批量添加后，对方回答，她是一名学生，想要把课程表导入到list中，方便查看。

这时候你就明白了，对方是一名大学生，在添加操作的环节遇到了麻烦，她是想要添加课程表。

这时候你就可以马上找到解决方法：可以利用OCR技术，只需扫描一下，直接将整张课程表导入进来。

再深入思考一下！添加课程表就是最终的目的吗？

显然不是，对方添加课程表后，一是为了方便查看，二是为了上课时间快到时提醒她上课。那么就可在导入后，行程一个可视化的日程表，提前提醒上课。

这就是需求挖掘过程。

3、需求归类整理

挖掘到用户的真实目的后，会发现，多个看似不同的需求背后，原来是出于同一个目的。这就可以将这几个需求归纳为同一个。

接着可以通过如下维度归类整理需求：

1）判断是否有价值：广度、频率、强度

如果使用人数很多、频率很高、需求也很强烈，那当然是好需求。如果这三者都不沾边，可以判断为无价值需求，可过滤掉。

‘贰’ 什么是分析技术什么是分析方法简述两者之间的关系

简单的去理解就是技术里包含很多的方法。
比如说线性回归是一种统计方法，包含在数据分析当中，数据分析是一种技术。

‘叁’ 基本分析的主要分析方法有哪几种

基本分析法主要包括宏观经济分析。主要探讨宏观经济运行状况和宏观经济政策对股票活动和股票市场的影响。宏观经济运行状况主要通过一系列经济指标来反映。 中观经济分析。主要探讨业和区域经济对股票价格的影响。
拓展资料：
基本分析(Fundamental Analysis )是以企业内在价值作为主要研究对象，通过对决定企业价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等进行详尽分析(一般经济学范式)，以大概测算上市公司的长期投资价值和安全边际，并与当前的股票价格进行比较，形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动轨迹不可能被准确预测，而只能在有足够安全边际的情况下"买入并长期持有"，在安全边际消失后卖出。
其中宏观经济分析主要探讨各经济指标和经济政策对证券价格的影响。
经济指标又分为三类:先行性指标，这些指标的变化将先于证券价格的变化;同步性指标(如个人收入、企业工资支出、CDP、社会商品销售 售额等)，这些指标的变化与证券价格的变化基本趋于同步，滞后性指标(如失业率、库存量、单位产出工资水平、服务行业的消费价格、银行未收回贷款规模、优惠利率水平、分期付款占个人收入的比重等)，这些指标的变化一般滞后于证券价格的变化。
除了经济指标之外，主要的经济政策有:货币政策、财政政策、信贷政策、债务政策、税收政策、利率 与汇率政策、产业政策、收入分配政策等等。
行业分析和区域分析是介于宏观经分析与公司分析之间的中观层次的分析，行业分析主要分析产业所属的不同市场类 型、所处的不同生命周期以及产业的业绩对于证券价格的影响;区域分析主要分析区域经济因素对证券价格的影响。公司分析是基本分析的重点，
公司分析主要包括以下三个方面的内容:
(1)公司财务报表分析。财务报表分析是根据一定的原则和方法，通过对公司财务报表数据进行进一步的分析、比较、组合、分解，求出新的数据，用这些新的 数据来说明企业的财务状况是否健全、企业的经营管理是否妥善、企业的业务前景是否光明。财务报表分析的主要目标有公司的获利能力、公司的财务状况、公司的 偿债能力、公司的资金来源状况和公司的资金使用状况。财务报表分析的主要方法有趋势分析法、比率分析法和垂直分析法。
(2)公司产品与市场分析。包括产品分析和市场分析两个方面。前着主要是分析公司的产品品种、品牌、知名度、产品质量、产品的销售量、产品的生命周期;后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
(3)公司资产重组与关联交易等重大事项分析。

‘肆’ 股票投资中比较有效的技术分析方法是什么

你好，股票投资的分析方法主要有如下三种：基本分析、技术分析、演化分析，其中基本分析主要应用于投资标的物的选择上，技术分析和演化分析则主要应用于具体投资操作的时间和空间判断上，作为提高投资分析有效性和可靠性的重要手段。

(1)基本分析：基本分析法是以传统经济学理论为基础，以企业价值作为主要研究对象，通过对决定企业内在价值和影响股票价格的 宏观经济 形势、行业发展前景、企业经营状况等进行详尽分析，以大概测算上市公司的长期投资价值和安全边际，并与当前的股票价格进行比较，形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动不可能被准确预测，而只能在有足够安全边际的情况下买入股票并长期持有。

(2)技术分析：技术分析法是以传统证券学理论为基础，以股票价格作为主要研究对象，以预测股价波动趋势为主要目的，从股价变化的历史图表入手，对股票市场波动规律进行分析的方法总和。技术分析认为市场行为包容消化一切，股价波动可以定量分析和预测，如道氏理论、波浪理论、江恩理论等。

(3)演化分析：演化分析法是以演化证券学理论为基础，将股市波动的生命运动特性作为主要研究对象，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和节律性等方面入手，对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究，为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。演化分析认为股价波动无法准确预测，因此它属于模糊分析范畴，并不试图为股价波动轨迹提供定量描述和预测，而是着重为投资人建立一种科学观察和理解股市波动逻辑的全新的分析框架。

‘伍’ 数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

‘陆’ 分析常用的方法有哪些

工作分析的方法
（一）访谈法
访谈法又称为面谈法，是一种应用最为广泛的职务分析方法。是指工作分析人员就某一职务或者职位面对面地询问任职者、主管、专家等人对工作的意见和看法。在一般情况下，应用访谈法时可以以标准化访谈格式记录，目的是便于控制访谈内容及对同一职务不同任职者的回答相互比较。
（二）问卷调查法
问卷调查法是工作分析中最常用的一种方法，具体来说，由有关人员事先设计出一套职务分析的问卷，再由随后工作的员工来填写问卷，也可由工作分析人员填写，最后再将问卷加以归纳分析，做好详细的记录，并据此写出工作职务描述。
（三）观察法
观察法是一种传统的职务分析方法，指的是工作分析人员直接到工作现场，针对特定对象（一个或多个任职者）的作业活动进行观察，收集、记录有关工作的内容、工作间的相互关系、人与工作的关系以及工作环境、条件等信息，并用文字或图标形式记录下来，然后进行分析与归纳总结的方法。
（四）工作日志法
工作日志法又称工作写实法，指任职者按时间顺序详细记录自己的工作内容与工作过程，然后经过归纳、分析，达到工作分析的目的的一种方法。
（五）资料分析法
为降低工作分析的成本，应当尽量利用原有资料，例如责任制人本等人事文件，以对每个项工作的任务、责任、权利、工作负荷、任职资格等有一个大致的了解，为进一步调查、分析奠定基础。
（六）能力要求法
指完成任何一项工作的技能都可由更基本的能力加以描述。
（七）关键事件法
关键事件法要求分析人员、管理人员、本岗位员工，将工作过程中的“关键事件”详细地加以记录，可在大量收集信息后，对岗位的特征要求进行分析研究的方法（关键事件是使工作成功或失败的行为特征或事件，如成功与失败、盈利或与亏损、高效与低产等）。

‘柒’ 什么方法和技术可以通过分析每一个可能选项

相关分析的主要方法有比较分析法、比率分析法、因素分析法。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。
按任务分类定性分析:鉴定物质化学组成(化合物、元素、离子、基团)定量分析:测定各组分相对含量或纯度结构分析。

‘捌’ 常见的技术分析方法有哪些

常见的技术分析方法可以分为

形态分析类，--------包括双底双顶头肩顶头肩低，三角形反转，棱形反转，调整形态旗形，三角形，矩形调整，楔形调整，

画线类，--------包括趋势线 水平阻力支撑 通道线，

指标类，其中又包括趋势指标（主要是均线，MACD 等）震荡类指标（KDJ ,RSI 等），统计类指标

波浪理论类技术分析，

日本蜡烛图分析，

道氏理论，

江恩理论

黄金分割线理论。

另外还有一些民间牛人自创的一些技术分析理论包括缠论，趋势交易法等。
自有感觉以道氏理论，蜡烛图技术，形态分析，画线分析，黄金分割 波浪理论最为基础。这几种理论相互补充相互印证，其他的理论只是只是这几种理论的衍生和优化。

以上只是个人见解，仅供参考。

‘玖’ 人们熟知的股票技术分析的方法，到底有哪些呢

人们熟知的股票技术分析的方法有：K线理论，指标分析，支撑和压力分析，波浪理论都是技术分析方式。

随着中国经济不断发展，我们收入不断提高，很多人手中有了闲钱开始投资股市，股市分析方法非常多，但是技术分析是很多人都喜欢的方式，因为技术分析简单，清晰，明了能够很快判断出买卖，但是技术分析也会有很多问题，技术分析会延迟，基本上都是有了成交量之后，技术图形才会发生改变，这些改变当下不能够马上发现，特别是日线，周线，月线这些长周期变化都比较慢，技术分析会导致延迟，这是技术分析最大的问题。

三、对于技术分析你有什么看法。

大家要牢记，股市没有一种办法能够一直赚钱，技术分析只是提高大家的成功率而已，如果把所有操作都建立在指标上面那么基本上都会亏损，技术指标只是一种参考，为我们操作提供依据，一定不要以为技术指标是万能公式，这样会导致你认知出现问题，技术指标只是参考而已。

‘拾’ 企业大数据分析技术和方法是什么

1、细分剖析
细分剖析是数据剖析的根底，单一维度下的目标数据信息价值很低。细分办法能够分为两类，一类是逐步剖析，比方：来北京市的访客可分为向阳，海淀等区;另一类是维度穿插，如：来自付费SEM的新访客。
细分用于处理一切问题。比方漏斗转化，实际上便是把转化进程依照过程进行细分，流量途径的剖析和评价也需要很多的用到细分办法。
2、比照剖析
比照剖析主要是指将两个彼此联系的目标数据进行比较，从数量上展示和阐明研讨目标的规划巨细，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的目标比照，能够发现，找出事务在不同阶段的问题。常见的比照办法包括：时间比照，空间比照，标准比照。
3、漏斗剖析
转化漏斗剖析是事务剖析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种意图的实现，最典型的便是完成买卖。但也能够是其他任何意图的实现，比方一次运用app的时间超越10分钟。