需求分析课程中的例题，学习、生活中遇到的各种单据，说说他们的管理思想

需求分析课程中的例题涉及到的单据有很多种，例如需求文档、用户调研报告、竞品分析报告等等。这些单据的管理思想主要包括以下几个方面：

1. 需求文档：管理思想为“详细、全面、清晰、易读”，通过详细描述需求、全面考虑各种情况、清晰易懂的语言和格式，确保需求的准确性和易于理解。

2. 用户调研报告：管理思想为“深入、客观、全面、灵活”，通过深入了解用户需求、客观评价产品特点、全面考虑用户群体和场景、灵活调整研究方法，提高产品的适用性和用户满意度。

3. 竞品分析报告：管理思想为“客观、全面、深入、创新”，通过客观评价竞品特点、全面分析市场情况、深入研究用户需求、创新产品设计，提高产品的竞争力和市场占有率。

总之，这些单据的管理思想都体现了详细、全面、客观、灵活等价值观，这些价值观在需求分析和产品设计中都是非常重要的。

相关问题

需求工程中需求获取的一道例题，题是这样的，回忆一下你最近填写的某张单据，。说说其中的管理思想

最近填写的单据是一份报销申请单。在报销申请单的填写过程中，其中的管理思想主要包括以下几个方面：

1. 详细：报销申请单必须详细记录每一笔报销的费用和内容，包括金额、时间、地点、用途等，以确保报销的准确性和合法性。

2. 规范：报销申请单必须按照规定的格式和程序填写，包括填写人、审核人、批准人等，以保证报销的规范性和合法性。

3. 真实：报销申请单中填写的信息必须真实可靠，不能虚报或夸大，以避免财务损失和信誉风险。

4. 保密：报销申请单中涉及到的敏感信息必须得到保护，以避免信息泄露或被利用。

总之，报销申请单的管理思想主要体现在详细、规范、真实和保密等方面，这些思想是报销管理的基本要求和保障，也是企业进行财务管理的基本要求。

python中文文本分析例题

Python中文文本分析可以有很多例题，比如对一篇中文文章进行词频统计、情感分析、关键词提取等。

首先是词频统计，可以通过分词将文章拆分为词语，然后使用Python中的Counter类来统计每个词语出现的次数。可以使用jieba库进行分词，然后遍历分词结果，使用Counter类进行统计并输出结果。

其次是情感分析，可以使用Python中的情感分析库，如TextBlob或SnowNLP库。通过对文章中每个句子进行情感分析，可以判断其是正面情感还是负面情感。可以将文章按句子拆分，然后使用情感分析库的相关函数进行分析，并输出结果。

另外，关键词提取也是一种常见的文本分析任务。可以使用Python中的关键词提取库，如jieba库中的extract_tags函数。将文章进行分词，然后使用相关函数提取出文本中的关键词，并输出结果。

最后，还可以对中文文本进行主题模型分析。通过使用Python中的主题模型库，如gensim库来对一篇中文文章进行主题提取。可以将文章进行分词，然后使用gensim库中的LdaModel类进行训练，进而提取出文章的主题信息。

总之，Python中可以使用各种库来对中文文本进行分析，无论是词频统计、情感分析还是关键词提取等。以上只是一些常见例题，实际应用中还有更多不同的中文文本分析任务可以进行。