如何利用大数据进行用户需求分析

大数据方向]“用户利益取向分析”项目技术架构在干扰结束后进行讲解。

需求分析是对客户提出的“要求”或“要求”进行深入细致的研究分析，准确了解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求它将用户的非形式需求表达式转化为一个完整的需求，以确定系统必须做什么，并为系统设计、系统改进和系统维护提供依据。

需求分析是一个项目计划。

舞台是一个非常重要的环节，这个环节确定需要“实现”什么，并就下一步如何“实现”提供明确的方向。

进行需求分析需要满足以下条件：

（1）需求获取在准备阶段，我们首先需要确定需求获取的目标和范围，并根据您的目标选择相应的方法来获取需求。

（2）需求分类：一般来说，我们会根据不同的对象将需求分为业务需求、用户需求、功能需求等。

（3）需求筛选：有些需求是伪需求，有些需求没有实现价值，我们可以通过真实性、价值性、可行性三个维度对需求进行筛选，过滤掉虚假的、不可行的、无价值的、价值不大的、投入产出比的。

不良需求。

（4）需求细化：提炼剩余需求的目的是从获得的表面需求中提取客户的基本需求。 弄清楚“为什么”比“什么”更重要。

（5） 需求优先权排序：在挖掘出客户的真正目的之后，我们需要根据不同维度的需求对方法进行分类，如Kano模型分析、投入产出比ROI等，并对其进行梳理和优先排序，从而帮助产品有序安排开发顺序，避免盲目排序。

（6）输出要求文件：通过以上分析，我们需要对收集到的需求进行分析、总结和分类，并输出需求文档，为下一步工作铺平道路。

以上就是需求分析的一些认识和想法，在做好山地需求分析工作后，就可以针对可实现的需求跟进落地计划了。

在大数据时代，数据已成为重要的生产要素，渗透到各行各业。 数据对企业来说变得越来越重要，并正在成为其核心竞争力的一部分。 企业不仅关注数据本身，更关注数据的价值和数据对企业的影响。

大数据相关人才的匮乏将成为影响大数据市场发展的重要因素。 根据 Gartner** 的数据，到 2015 年，全球将创造 440 万个与大数据相关的新工作岗位，其中 25% 的组织将担任首席数据官。 大数据相关工作需要能够综合控制数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理的跨学科人才。

未来，大数据将出现100万左右的人才缺口，需要社会、高校、企业的共同努力来培育和挖掘。 简是盲目的，尊重的。