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如何进行有效需求分析：
数据篇！
我们在需求分析系列的第一篇中就提到过，功能主线梳理的其中一个角度就是管理支持，而管理支持又包含了三方面：
事前风险避免，通过增加“管理流程”；
事中风险控制，通过“规则”和“审批”；
事后总结优化，通过“数据分析”。
事前与事中两个阶段，我们已经在“流程篇”中讨论过了，今天我们一起来探究一下事后阶段的数据分析，有着怎样的奥秘。
两周的时间过去了，业务场景讲述了哪些内容，小伙伴们还记得么？
先让我们一起来回顾一下吧。
第一步，场景细化：
将场景细化为事件流，先整理出用户预期的正常步骤，然后写出变化的情况；
第二步，问题/挑战识别：
针对每一步骤，站在用户的角度来思考他们会遇到什么问题，面对什么样的挑战；
第三步，思考应对方案：
针对这些问题，思考系统应该提供什么样的解决方案。
风起于青萍之末。
想要对数据进行研究，首先我们需要先厘清数据与信息之间的关系。
我们在“场景篇”中讨论了关于
在线旅游服务网站的
内容，并且在用户不知道准备哪些相应行李的场景下，在解决方案中提出了“天气预报”的功能，就让我们来继续这个课题的研究。
提到“天气预报”，我们首先想到的，应该是温度这个数据吧。
说出来你可能不信，温度这个数据本身是毫无意义的。
我们之所以看到第二天的温度是0℃时，会穿上厚厚的衣服，是由于我们日复一日对于所处环境的切身感受而形成的认知。
当我们脱离熟悉的环境，比如到从未去过的远方旅游时，这个温度数据的参考价值就会大打折扣。
城市的0℃，草原的0℃，山区的0℃，以及海边的0℃所代表的含义，我相信相去甚远吧。
所以，用户想获知的是温度数据吗？
其实并不是，用户想知道的是应该涂抹什么样的护肤品，需要穿什么样的衣服，以什么样的交通方式出行合适等等。墨迹天气，提供了用户想知道的天气预报~
（墨迹天气界面）
从以上的事例中，我们可以得到以下启示：
1. 数据反映事物的表象，信息反映事物的本质；
2. 数据经过加工处理之后就成为了信息，而信息需要经过数字化转变成数据之后才能存储和传输；
3. 数据是用于表示客观事物的未经过加工的原始材料，
信息的基本作用是消除人们对于事物了解的不确定性；
4. 数据更多代表的是实现方式，是我们所说的技术思维，而信息代表的则是用户价值，是需求分析过程中我们应该把握的产品思维。
数据与信息是有距离的，而这个距离就是“why”所带来的，多问问用户为什么要看到这些数据，甚至于这些数据有什么作用，我们就会“发现新大陆”，也就能够更深入地理解其中的需求。
我之前看到过一句对于当前时代的评价话语，感觉特别有意思：
“这个时代数据是爆炸了，但信息却很贫瘠”
。
我觉得这句话还真的挺有道理，不信的话，我们接着往下看。
考勤系统，大家就算没有设计过，也都使用过吧。
我们知道，考勤系统最主要的内容，就是各种数据了。
那什么样的考勤系统，才是最完美的考勤系统呢？
是收集了所有竞品的软件说明书之后，做到人无我有，人有我优么？
非也~这种设计思路，正是导致上面那句时代评语的原因所在~
我们来看一个事例，员工迟到统计报表，这是最常见的考勤系统的报表了吧。
我们有多少人，深入思考过企业为什么需要这张报表呢？
我们来试着深入分析一下：
