smithery/miles990

research-analysis

研究分析:文獻回顧、競品分析、市場調研、數據分析方法論

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SKILL.md

研究分析 Research Analysis

系統化的研究方法與分析框架

適用場景

  • 市場調研與競品分析
  • 文獻回顧與研究綜述
  • 用戶研究與需求分析
  • 數據分析與洞察報告

研究流程框架

1. 定義問題 → 2. 資料收集 → 3. 分析整理 → 4. 洞察提煉 → 5. 建議行動
階段 關鍵活動
定義 研究目的、關鍵問題、成功標準
收集 一手資料(訪談、問卷)、二手資料(文獻、數據庫)
分析 定性(編碼、主題歸納)、定量(統計、視覺化)
提煉 關鍵發現、模式識別、因果推論
建議 策略建議、行動方案、風險評估

競品分析框架

分析維度

維度 分析要點
產品功能 核心功能、差異化特點、功能完整度
用戶體驗 介面設計、使用流程、學習曲線
商業模式 定價策略、收入來源、獲客方式
市場定位 目標客群、價值主張、品牌形象
技術架構 技術棧、擴展性、安全性

競品矩陣模板

| 維度 | 我們 | 競品A | 競品B | 競品C |
|------|------|-------|-------|-------|
| 核心功能 | ★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★★ |
| 定價 | $99 | $149 | $49 | $79 |
| 目標客群 | SMB | Enterprise | Startup | SMB |
| 差異化 | 簡單易用 | 功能完整 | 價格低 | 整合多 |

市場調研方法

定性研究

方法 適用場景 樣本量
深度訪談 探索動機、理解脈絡 8-15 人
焦點小組 收集多元觀點、激發討論 6-10 人/組
觀察法 了解實際行為、發現痛點 視情況
日誌研究 追蹤長期行為變化 10-20 人

定量研究

方法 適用場景 樣本量
問卷調查 驗證假設、量化趨勢 100+
A/B 測試 比較方案效果 視流量
數據分析 發現模式、預測趨勢 大數據

常見分析框架

框架 用途 適用場景
SWOT 優劣勢機會威脅 策略規劃
PEST 政經社技環境 宏觀分析
Porter's 5 Forces 產業競爭力 產業分析
Jobs-to-be-Done 用戶任務動機 產品創新
Affinity Diagram 歸納整理資訊 質性分析

假說驅動分析

假說公式

IF [做 X 行動] → THEN [產生 Y 結果] → BECAUSE [基於 Z 理由]

驗證流程

  1. 建立假說 - 基於觀察提出可驗證假說
  2. 設計驗證 - 決定數據需求與收集方式
  3. 收集證據 - 收集支持或反駁的數據
  4. 分析結果 - 判斷證據是否支持假說
  5. 修正確認 - 成立則進入建議,否則修正重驗

三角驗證法

使用多種來源驗證同一結論,提高可信度:

類型 說明 範例
數據三角 多種數據來源 訪談 + 問卷 + 行為數據
方法三角 多種研究方法 質性 + 量化
研究者三角 多人獨立分析 兩位分析師編碼

問卷設計要點

結構:開頭簡單問題 → 中間核心問題 → 結尾人口統計

原則:

  • 一題只問一件事
  • 避免引導性問題
  • 提供「不適用」選項
  • 5-10 分鐘最佳(約 15-25 題)

問題類型:單選、多選、量表、矩陣、開放式、排序

數據視覺化選擇

目的 推薦圖表
比較 長條圖、折線圖、堆疊長條圖
分布 直方圖、盒鬚圖、散點圖
組成 圓餅圖(< 6 類)、樹狀圖
趨勢 折線圖、面積圖

原則:標題說明訊息、Y軸從0開始、一致顏色編碼、標註來源

研究品質標準

質性研究

標準 達成方法
可信性 三角驗證、成員查核
可轉移性 厚描述、清楚脈絡
可靠性 詳細記錄、審計軌跡
可確認性 反思日誌、同儕檢核

量化研究

標準 評估方式
內部效度 控制變項、隨機分配
外部效度 樣本代表性
信度 Cronbach's alpha
構念效度 因素分析

研究倫理

必須:知情同意、保護隱私、如實呈現、標註來源、說明限制

避免:操縱數據、選擇性呈現、未授權使用個資、誇大普適性

工具推薦

用途 工具
文獻管理 Zotero, Mendeley
質性分析 NVivo, ATLAS.ti, Dovetail
問卷調查 Typeform, SurveyMonkey
數據視覺化 Tableau, Power BI
AI 輔助 Elicit, Consensus, Claude

延伸資源

詳細模板與指南請參考 extended/ 目錄:

  • templates.md - 研究計劃、文獻回顧、報告、訪談指南模板
  • examples.md - 假說分析、三角驗證、問卷設計範例
  • checklists.md - 研究倫理、品質評估、AI 使用清單

參考資源