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AI赋能下的5W1H升级:从人工分析到智能洞察

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在数字经济时代,产品经理的核心使命是精准洞察用户需求,驱动产品创新与迭代。长期以来,5W1H分析法(What, Why, Who, When, Where, How)作为一种经典的结构化分析框架,为产品决策提供了基础逻辑支撑。然而,传统的5W1H分析高度依赖人工经验,分析师通过小样本访谈、问卷调查和市场报告进行归纳演绎,这一过程不仅分析周期长、成本高昂,更因样本有限而难以避免“幸存者偏差”,导致洞察的深度与广度受限。我们常常陷入“盲人摸象”的困境,基于局部信息做出的决策,其风险不言而喻。
总做描述性统计,深入的数据分析到底怎么做?

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在数据分析领域,许多初学者常常陷入描述性统计的困境,难以深入挖掘数据背后的真实价值。本文通过清晰的层次划分,从0级深度到4级深度逐步剖析,帮助大家理解如何从简单的单维度对比,逐步过渡到多维度分析、假设验证、测试验证,最终结合长期数据评估问题的根源。