——致我部门的一个数据妹纸
听闻你去深圳了…… 唉！md不煽情！
说些在工作你还没用上的以后可能会用上的需求分析吧。我边想边写，我们还是有默契的，就不逻辑的从浅显到深入了。
数据分析的目的，是为了更好的服务产品、客户、帮助企业建立更优的竞争力，除了之前常说的运营及产品数据分析之外，还有就是需求分析&挖掘
经常看你用python爬取，这是一种非常快的收集方法，但不深入！
在需求挖掘分析 中或许更主要的是整理数据，发现需求即如何找到一条合理的需求？
微观：比如搜索竞品的bbs论坛，查看精华帖，求助贴，和教程 若是点击挺高的，或许这会是个目标用户的需求？
宏观：你是生态其中的环节，可以去了解整个环节中需要服务的对象是谁？整个细分市场有多大，同行的套路是怎样的？你又该从哪方面切入？
切入点分析：就是细分，细分到每种角色，细分到每个行业，然后填充在你分析框架里，分析哪些人群或行业没被关注，行业或人群有可能需要哪些服务，这都是需要关注的点；同时你又要知道，为什么没被关注，可行性又有多高，是否需要进一步投入成本，进行分析；
细分到什么程度：细分到不能再细分
又或者根据目标用户进行需求挖掘，常见的比如用户访谈、观察分析、十字分析
用户访谈：用户访谈具体定位在定性分析中，意味着这些人是潜在用户或者已经是用户，这时候关注的他们哪里用着不爽，哪些因子会影响用户需求，造成用户需求发生变化；也要关注其中的非主流用户，我只得不是非主流！举个例：比如罗永浩前辈的锤子手机，具有“远程协助”的功能，这就是对银发市场（非主流）的关注。不过这只是个例子而已，不是只有年龄这一个维度；（样本量、甄别手段这些应该已经不用提醒你了吧）
观察分析：观察分析有一个AEIOU方法（活动activities、环境environments、互动interactions、物品obiects、用户users）这个工具主要是帮助建立一个分类信息观察的整理，这时主要关注的用户反常行为，本来该这样他却这样，究其原因察其关键。观察用户之间的差异：用户行为路径的差异？用户理解的差异？用户在不同时间段的差异？用户年龄的差异？用户关注点的差异？究其原因察其关键。观察用户创新的玩法或者新的关注点，究其原因察其关键。
维度对比分析：有可能会遇到新产品，新产品的产生那第一版就是做最小可行性产品，有种情况是基础需求不是单个体的，这时就要根据用户不同维度的共同点进行拾取，从而为最小化可行性产品提供依据
又有可能你会接手个已有的产品，你需要努力发现不同维度的用户需求，这时你又需要做不同维度的差异化分析
又有可能你去需要把握用户的需求趋势，根据不同维度，如时间找寻共同点，掌握在一定时间内不会变化的需求，又同时掌握一定时间内用户需求偏移的方向
如何正确的表达需求？
首先给出结论，让听众知道主题。
第二、用故事的形式演绎场景。
第三、根据数据资料、现象、分析工具、客观性阐述数据结论
第四、保持数据分析素质（很重要，受到到质疑太正常了），同时明白数据具有欺骗性，分析也有主观性，求同存异
如何验证这个需求的合理性呢？
常见的如原型测试，a/b测试、样本扩大测试、功能验证等等……
