业务分析技术实践篇

背景

有这么多分析的技术，那么这些技术该如何用呢，如果不够熟练，就会出现不知道如何下手的问题，最笨的方式就是倒推，从目标倒推，另外就是根据公司方法论，从交付物导推，比如对应的各类要求的文档开始。

而业务分析师的目标就是对需求的分解。

需求的处理

需求分类框架

需求被划分为四类，形成层次化结构：

• 业务需求：描述业务目标、问题与规则（如“减少订单处理时间至24小时内”），独立于技术实现；
• 功能需求：定义如何完成工作（如用户操作流程、系统交互逻辑）；
• 非功能需求：系统必须满足的质量属性（性能、安全性等），常被忽视但决定解决方案可用性；
• 技术需求：数据库设计、接口规范等技术实现细节。

从四类需求的目标着手。

核心需求组件模型

业务分析的四个原子要素及其关系：

关键分析技术详解

• 工作流图（流程图/BPMN）：可视化业务流程，识别冗余环节（如SIPOC图用于六西格玛过程改进）；
• 实体关系图（ERD）：厘清数据逻辑关系，避免系统开发中出现数据冗余或缺失；对于实体的把握，如果对于DDD有些理解，是非常容易从现实世界到抽象的模型的过渡。
• 分解图：将复杂业务分解为子过程（如将“订单管理”拆解为下单、支付、发货）；
• 用例图：描述系统功能边界，聚焦用户-系统交互场景；
• 原型法：通过界面原型快速验证需求，减少开发返工。

业务分析技术的实践焦点

通过对比，以下三类技术因实用性强、应用广泛受到更多关注：

对比分析：业务评价的标尺

非常需要注意的是，业务规则需量化（如“响应时间<2秒”），也就是用数据来说话，对比方法如下：

• 时间对比：环比（本周vs上周）、同比（本月vs去年本月）消除季节波动影响；
• 空间对比：跨区域/部门数据对比（如华东区销售额占比30% vs 华北25%）；
• 标准对比：实际值 vs KPI目标（达成率110%）。
  实践提示：对比需结合绝对值和相对值。 比如使用环比，同行业对比等，数字才更说明业务的真实价值。

流程分析技术：从工作流到用户

需要重视工作流图的内部流程，同时需要站在用户视角：

• 漏斗分析：量化转化率痛点（如电商流程：浏览→加购→支付，加购转化率仅10%需优化）； 总的来说，漏斗模型不仅仅是一个模型，更是一种可以普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。它可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中，称之为转化漏斗；也可以用于产品、服务销售，称之为销售漏斗。这个模型的提出和发展，无疑对广告营销、产品运营、生产管理等领域产生了深远影响。关于漏斗模型，本质是分解和量化。 更多漏斗模型内容，参照 https://zhuanlan.zhihu.com/p/406565868
• 全链路分析：整合前端用户行为与后端供应链（如订单延迟需同时检查支付接口和仓库调度）。

数据驱动分析：从聚类到归因

• 聚类分析：将用户/产品分类（如按消费频次划分用户群体），针对性制定策略；
• 帕累托分析：聚焦关键20%的问题源（如80%投诉来自物流延迟）。
• 埋点技术：通过SDK采集用户行为数据，验证功能需求有效性。
• 大数据对应的技术，同时使用AI构建聚类数据，找到归因。

技术应用策略与挑战

技术选择原则

• 匹配分析目标：

• • 优化流程 → 工作流图+漏斗分析；
  • 设计数据库 → ERD+数据字典；
  • 提升用户留存 → 同期群分析。

• 干系人适配：高管关注战略用分解图，开发人员需用例描述细节。

常见陷阱与对策

• 需求割裂：避免孤立分析组件（如定义数据时未关联业务规则），需用追踪矩阵关联需求；
• 过度依赖原型：界面原型可能掩盖底层逻辑缺陷，需辅以规则说明；
• 静态分析失效：业务规则需随市场变化迭代（如运费规则调整）。

核心理念：业务分析的本质是“通过模型降维复杂性，通过沟通对齐认知”。技术是工具，核心在于BA能否用结构化思维解构业务，并用恰当形式传递给干系人。

结语

技术不是单纯的罗列，更在于构建了需求分类→组件拆解→技术匹配的方法论框架。相较于网络上的碎片化技术解读，更需要强调技术的系统性和协同性——例如ERD定义的数据需在流程图中被使用，业务规则需贯穿所有模型。在落地实践中，BA应优先掌握工作流图、对比分析、漏斗模型三大高频技术，再逐步扩展至聚类、埋点等数据驱动技术，最终形成“模型库”以灵活应对各类业务场景。

更多技术细节可参考：

1. 《BABOK指南v3》——IIBA标准框架
2. 业务分析模型库（附模板）：《七步掌握业务分析》读书笔记六 - 紫翼雪蝶 - 博客园
3. 数据分析方法库：【干货】常用的6种数据分析方法_用户_对比_定基比