为了实现国内企业的健康发展，同时能够满足新产品的开发，在企业内部建立数据分析中心势在必行。数据中心具有提供基本数据分析及特殊数据分析的功能，同时还可以进行定期的统计分析，为相应部门提供决策建议。获取更多资讯请搜索九道门商业数据分析学院
新产品研发的步骤主要分为7个：
1、 初始想法：潜在产品研发方向的删选
2、 产品概念：研发产品概念原型并测试可行性
3、 市场战略：产品是否符合企业的整体战略
4、 商业分析：通过数据分析更好地了解市场
5、 产品研发：投入研发与生产的安排计划
6、 市场测试：Beta板快速测试市场调整设计
7、 商业化：营销计划与执行快速启动市场
针对产品的初始想法，我们要考虑的因素非常多。
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分析顾客需求需要从Segmenting、Targeting、Positioning三个角度出发，根据企业的战略规划选择合适的顾客群，根据顾客价值的机会选择高效益的顾客群。数据分析师在采集数据的时候需要选择哪些数据呢？产品数据包括功能、质量可靠、价格、耐用、易于维修、流行，服务数据包括订单操作简易、送货及时、安装方便、提供培训、提供咨询、保养维修，人员数据包括能力、友好、可靠、可信、反应及时、善于沟通，渠道数据包括渠道范围、专业能力、绩效表现，形象企划数据包括图像、文本与音、视频媒体、气氛、活动。数据分析师在选择属性时需要遵循的原则——重要性、独特性、超级好、先发优势、可沟通、可负担、可盈利。
在研发产品概念的时候数据分析师需要确认新产品创意的可行性，这个是市场的真实需求吗？我们能让企业变得有竞争力吗？产品能带来盈利吗？通常作为定性分析进行，但是也可能用到定量分析。
数据分析师通常采用聚焦型试验学习和发散型实验学习。聚焦型实验学习包括因果关系假设、假设检验、实验设计三个步骤。为的是可以解决特殊问题，如果增加某一个功能，愿意购买我们产品的客户数量能提高多少？
在商业分析过程中，市场营销计划一般包括目标市场的规模、结构和行为，第一年的计划价格、分销和促销，长期的销售和利润目标以及长期的营销组合策略。
新产品生命周期的销售与利润
关于产品的试销与市场测试、产品实体开发和上市商业化我们在这里不做讨论，数据分析师日常还是以跟数据打交道为主。经过上面的介绍，如果有小伙伴还不太清晰的话，可以来九道门商业数据分析学院详细了解一下。
