六步分析框架应用指南
演讲人：
日期:
CONTENTS
目录
01
问题定义阶段
02
数据收集规范
03
现状分析路径
04
方案制定原则
05
实施步骤分解
06
效果评估体系
01
问题定义阶段
核心背景调研方法
搜集相关资料
识别利益相关者
分析市场趋势
确定关键问题
通过文献、网络、专家访谈等方式搜集相关信息，确保对问题背景有全面了解。
研究市场趋势、政策变化、技术发展等，明确问题的现实背景。
梳理问题涉及的主要利益相关者，分析他们的诉求和影响力。
基于调研结果，明确问题的核心所在，为后续分析提供基础。
需求范围精准界定
需求分析
通过问卷调查、访谈等方式，深入了解目标用户的需求和痛点。
01
需求分类
将收集到的需求进行分类整理，区分主要需求和次要需求。
02
需求筛选
根据问题的核心，筛选出与问题紧密相关的需求，排除干扰项。
03
需求确认
与利益相关者沟通，确认需求的准确性和有效性。
04
核心目标拆解策略
将大目标拆解为若干个小目标，确保每个小目标都具有可操作性和可衡量性。
目标分解
根据小目标的紧急程度和重要性进行排序，明确实施的重点和先后顺序。
根据小目标的需求，合理配置人力、物力、财力等资源，确保目标的顺利实现。
在实施过程中，密切关注目标的完成情况，及时发现问题并进行调整。
优先级排序
资源配置
监控与调整
02
数据收集规范
传感器数据
从各类传感器中获取实时或历史数据，如温度传感器、压力传感器等。
公开数据集
从政府部门、研究机构或企业等获取公开的数据集，如交通流量数据、人口普查数据等。
社交媒体数据
从社交媒体平台获取用户生成的数据，如微博、评论、图片等。
第三方数据提供商
购买或合作获取专业的数据提供商的数据，如市场研究数据、行业报告等。
多维度数据来源筛选
结构化数据采集标准
6px
6px
6px
根据业务需求，设定需要采集的数据字段，如用户ID、时间戳、位置等。
设定采集字段
确保采集的数据包含所有必要的信息，不遗漏任何关键字段。
数据完整性要求
制定统一的数据格式，如CSV、JSON等，确保数据的一致性和可读性。
数据格式规范
01
03
02
对于重复的数据，需进行去重处理，避免数据冗余。
数据去重处理
04
去除无效数据、异常数据、重复数据等，提高数据质量。
数据清洗
数据有效性验证流程
通过逻辑检查、数据对比等方法，验证数据的准确性和一致性。
数据校验
对于大规模数据，可通过抽样分析来验证整体数据的有效性。
数据抽样分析
通过图表、散点图等方式，直观地检查数据的分布和趋势。
数据可视化检查
03
现状分析路径
关键问题深度诊断
通过分解问题，找出导致问题的主要原因和子问题，形成问题树。
问题树分析
从问题的定义、目标、时间、地点、人员、方法、成本等七个方面进行深入分析。
5W2H分析法
将问题或目标作为鱼头，将影响因素作为鱼骨，进行系统化思考和分析。
鱼骨图法
业务瓶颈识别模型
瓶颈分析法
通过分析业务流程，找出瓶颈环节，确定优化方向。
01
关键因素分析法
通过分析影响业务的关键因素，找出制约业务发展的瓶颈。
02
流程再造法
对业务流程进行重新设计和优化，以提高业务效率和质量。
03
KPI指标法
通过制定关键绩效指标，对各项任务进行量化排序，确定优先级。
矩阵分析法
将任务按照重要程度和紧急程度进行分类，确定处理的优先级。
量化评估法
通过数据收集和分析，对各项任务进行量化评估，确定优先级和重要性。
优先级排序量化工具
04
方案制定原则
解决策略设计框架
明确目标
创新思维
调研分析
可行性评估
清晰界定问题范围和目标，确保策略设计的针对性和有效性。
深入了解行业背景、市场环境和竞争态势，为策略制定提供充分依据。
鼓励团队成员提出新颖想法和解决方案，突破传统思维模式。
对提出的策略进行全面评估，确保其可操作性和实施效果。
资源匹配优化方案
根据策略需求，合理配置团队成员，确保技能和经验的匹配。
制定详细的财务预算，为策略实施提供充足的资金支持。
引入先进技术和工具，提高策略实施的效率和质量。
收集、整理和分析相关数据，为决策提供准确依据。
人力资源
财务资源
技术资源
信息资源
风险预判与控制机制
风险识别
提前识别可能存在的风险，包括市场、技术、财务等方面。
01
风险评估
对识别出的风险进行量化评估，确定其可能性和影响程度。
02
风险应对
制定相应的风险应对措施，如风险规避、风险降低、风险转移等。
03
风险监控
在策略实施过程中持续监控风险变化，及时调整应对策略。
04
05
实施步骤分解
职责明确原则
确保每个任务都有明确的责任人，任务描述具体，避免模糊和重叠。
可衡量性原则
每个任务应有明确的完成标准和量化指标，以便于评估进度和效果。
可行性原则
任务应具