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schema: "1.0" name: research-analysis version: "1.0.0" description: 研究分析：文獻回顧、競品分析、市場調研、數據分析方法論 domain: professional triggers: keywords: primary: [研究, research, 分析, analysis, 調研, 文獻回顧, literature review, 競品分析, competitor analysis, 市場調查] secondary: [報告, report, 調查, survey, 洞察, insight, 問卷, questionnaire, 訪談, interview, 數據分析, data analysis] context_boost: [方法論, methodology, 質性, quantitative, 量化, qualitative, 框架, framework] context_penalty: [code, 程式, api, frontend, backend] priority: high dependencies: software-skills: [documentation] author: claude-domain-skills

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

Copy1. 定義問題 → 2. 資料收集 → 3. 分析整理 → 4. 洞察提煉 → 5. 建議行動

競品分析框架

分析維度

競品矩陣模板

Copy| 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

定量研究

常見分析框架

假說驅動分析

假說公式

CopyIF [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：

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

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

量化研究

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

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

• Research Methods Knowledge Base
• Nielsen Norman Group - UX Research
• IDEO Design Kit