1. Цель и задачи анализа:
• Зачем нужен анализ? Что вы хотите получить в итоге?
• Какие конкретные вопросы нужно решить с помощью анализа?
• Какие показатели будут измеряться?
• Какие действия будут предприниматься на основе результатов анализа?
2. Данные:
• Источник данных: Где хранятся данные? (база данных, файл, API)
• Формат данных: Какой формат имеют данные? (CSV, JSON, XML, etc.)
• Структура данных: Как организованы данные? (таблица, граф, временной ряд)
• Качество данных: Есть ли пропуски, некорректные значения, дубликаты?
• Объем данных: Сколько данных нужно анализировать?
• Доступность данных: Можно ли получить доступ ко всем необходимым данным?
3. Методы анализа:
• Какие методы анализа будут использоваться? (статистический анализ, машинное обучение, визуализация данных)
• Какие алгоритмы планируется использовать? (регрессия, классификация, кластеризация)
• Какие метрики будут использоваться для оценки результата анализа? (точность, полнота, F1-мера)
4. Результаты анализа:
• В каком виде будут представлены результаты анализа? (таблицы, графики, отчеты)
• Кто будет использовать результаты анализа? (менеджеры, маркетологи, инженеры)
• Какая информация должна быть в отчете? (краткое описание задачи, использованные методы, полученные результаты, выводы и рекомендации)
5. Технические требования:
• Какое программное обеспечение будет использоваться? (Python, R, SQL, Tableau, etc.)
• Какие ресурсы будут необходимы? (вычислительная мощность, память, хранилище)
• Какие ограничения на время и ресурсы существуют?
6. Дополнительно:
• Описание специфики вашего бизнеса и отрасли.
• Информацию о том, что уже было сделано в области анализа данных в вашем бизнесе.
• Примеры успешных кейсов анализа данных в вашей отрасли.
Пример структуры технического задания:
1. Описание задачи
* Цель анализа
* Задачи анализа
* Показатели, которые будут измеряться
2. Описание данных
* Источник данных
* Формат данных
* Структура данных
* Качество данных
* Объем данных
* Доступность данных
3. Методы анализа
* Методы анализа
* Алгоритмы
* Метрики оценки результата
4. Результаты анализа
* Формат представления результатов
* Пользователи результатов
* Содержимое отчета
5. Технические требования
* Программное обеспечение
* Ресурсы
* Ограничения
Рекомендации:
• Чётко формулируйте задачи и цели анализа.
• Указывайте максимально подробную информацию о данных.
• Детально описывайте методы анализа.
• Описывайте ожидаемые результаты и их формат.
• Указывайте технические требования.
• Проверяйте техническое задание на логические противоречия.
• Обсуждайте техническое задание с аналитиками данных.
Важно помнить, что техническое задание – это живой документ, который может меняться в процессе разработки проекта.
#dataanalysis #techspec #analytics #datascience #businessintelligence #datamagic
