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信息系统可行性分析是通过对项目的主要内容和配套条件等需求，为项目决策提供依据的一种综合性的系统分析方法。可行性分析应具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。
信息系统可行性分析包括：
1、投资必要性
主要根据市场调查及预测的结果，以及有关的产业政策等因素，论证项目投资建设的必要性；
2、技术的可行性
主要从事项目实施的技术角度，合理设计技术方案，并进行比选和评价；
3、财务的可行性
主要从项目及投资者的角度，设计合理财务方案，从企业理财的角度进行资本预算，评价项目的财务盈利能力，进行投资决策，并从融资主体(企业)的角度评价股东投资收益、现金流量计划及债务清偿能力；
4、组织的可行性
制定合理的项目实施进度计划、设计合理组织机构、选择经验丰富的管理人员、建立良好的协作关系、制定合适的培训计划等，保证项目顺利执行；
5、经济的可行性
从资源配置的角度衡量项目的价值，评价项目在实现区域经济发展目标、有效配置经济资源、增加供应、创造就业、改善环境、提高人民生活等方面的效益。
6、社会可行性
分析项目对社会的影响，包括政治体制、方针政策、经济结构、法律道德、宗教民族、妇女儿童及社会稳定性等；
7、风险因素控制的可行性
对项目的市场风险、技术风险、财务风险、组织风险、法律风险、经济及社会风险等因素进行评价，制定规避风险的对策，为项目全过程的风险管理提供依据。?
扩展资料：
可行性研究的依据：
一个拟建项目的可行性研究，必须在国家有关的规划、政策、法规的指导下完成，同时，还必须要有相应的各种技术资料。进行可行性研究工作的主要依据主要包括：
1、国家经济和社会发展的长期规划，部门与地区规划，经济建设的指导方针、任务、产业政策、投资政策和技术经济政策以及国家和地方法规等；
2、经过批准的项目建议书和在项目建议书批准后签订的意向性协议等；
3、由国家批准的资源报告，国土开发整治规划、区域规划和工业基地规划。对于交通运输项目建设要有有关的江河流域规划与路网规划等；
4、包含各种市场信息的市场调研报告。
百度百科-信息系统
百度百科-可行性分析
信息架构的梳理方法有哪些
1、分解主题分析
所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。
2、钻取分析
所谓钻取分析，是指改变维的层次，变换分析的粒度。按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。
3、常规比较分析
所谓常规比较分析，是指一般比较常见的对比分析方法，例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。
4、大型管理模型分析
所谓大型管理模型分析，是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。
5、财务和因子分析
所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析，以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失，达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。
6、专题大数据分析
所谓专题大数据分析，是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有：市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。
一、头脑风暴
用思维导图的方式，记录需求方对于产品的需求和思路。没有固定的格式遵循，不必考虑对错。记录后再经过两三次的重新梳理，力求让自己充分理解产品定位和核心需求，以及未来的发展方向。重新梳理的思维导图，将进行深度分解，应用到之后的9个步骤中。
二、用户和行为
对用户进行分类，并且罗列用户的主要行为，适当描述行为的流程。
用户的分类方法设定两个层级，第一级为用户分组，我们称之为“阵营”。例如：产品运营方阵营，做的是对内容、业务的管理维护；消费者阵营，做的是查询、下单、社交、分享；供应商阵营，做的是订单管理、商品维护、售后服务等。多个阵营最终组成产品的生态体系。
每个阵营有不同的权限需求，衍生出对应的角色。例如：管理员、客服、普通会员、VIP会员、供应商、配送员等。
详细列出每个角色在使用产品时的操作行为，例如：购买商品、充值/提现、创建新商品、分享照片、领取任务、邀请注册。其中一定有某些行为，与团队经历和市场常见的需求不同，需要指出其中的特殊流程。
通过对特殊流程的描述，将有助于指导业务逻辑和数据库的设计。
三、系统行为
除了人为操作的行为之外，有一些行为属于系统自动执行。例如：自动统计订单、自动结算账单、自动发送信息等。这类行为往往需要服务器端运行定时策略，执行后会产生或改变数据。相比由用户操作的被动执行程序，也被称为主动执行的程序。
四、子系统和客户端
分析了用户分类和各种行为之后，便可以规划系统划分为几个子系统和依托几个客户端。
例如：运营方使用的运营管理系统，是一个PCWeb端子系统；消费者购物用的子系统包含4个客户端，PCWeb端、iOS端、Android端、微信H5端；本文撰写工具有道笔记，有Windows客户端、Mac客户端。
罗列所有子系统和客户端，并对每个客户端做阶段性开发的排序，产品生命周期往往是先抓住种子用户，针对这个人群退出合适客户端。
五、界面分布
每个子系统和客户端拥有多少个界面，每个界面如何命名（中文和英文）。
首先需要划分子系统和客户端，再划分内容模块，最后罗列每个界面的名称。例如：运营管理系统/PCWeb端/商品管理/商品列表。
我将界面区分了三种类别：page / tab / dialog，区分它们的显示状态和层级关系。
界面的命名规范，每个团队有自己的习惯，我的习惯是“内容+形式”，例如：goodsList / articleDetail / orderForm / cartGoodsList，仅供参考。
在信息架构分析表中，我加入少量项目管理的元素。界面分布表中，我加入UIMock、静态样式和接口集成的开发进度，描述界面设计和前端开发是否完成。
六、数据关系
该步骤分析数据和数据之间的关联，将指导设计数据库结构。有特殊需求的地方，可以注明字段类型、长度、枚举等细节。
一个订单表，关系着多个表：商品明细表、用户表、商品表、收货地址表、地区表、优惠券表，我们需要描述它们之间的关联字段是什么。尤其是复杂业务或团队缺乏经验的领域，前期更要规划好表之间的关联关系，尽量考虑未来可能的变化和发展。
七、数据模型
这份数据模型所描述的是核心内容展示给用户看的信息，用表格型结构的方式呈现，不必描述所有数据表。
当核心的数据关系梳理清楚，我们需要提供一份数据模型，分别给需求方、交互设计和开发人员进行沟通。需求方需要明确回复，展示给用户看的数据是否足够；交互设计需要根据模型设计原型图上展现的信息；开发人员需要围绕数据模型考虑扩展、冗余、条件判断等需求，设计更详细的数据库结构。
八、关键元素
系统中可能需要设计一些与众不同的效果和功能，被称为关键元素，必要时绘制出的wireframe。关键元素往往是产品的卖点，前期沟通的时候一定会深入讨论；也往往是一个对设计和开发略有挑战的需求，也必须前期思考实现方式。
关键元素举例：
用个十百千万的格式输入金额（像会计帐本上的填写方式），与常规的输入方式不同；
搜索结果排序规则，需要给每个内容设计一个“权重”字段，至于权重值如何产生，后续再设计具体算法；
九、术语表
系统中一定有一些专业术语，需要将术语的中文、英文和说明描述清晰。
十、接口定义
这个部分很重要，对于指导开发、评估工作量、进度跟踪，有很大帮助。前面的界面分布，是针对设计和前端开发人员的。这个部分则是针对后端开发人员。
首先自己罗列一些主要的接口，再与后端开发人员沟通，定义出每一个内容和行为所要调用的后端接口。
请点击输入描述
经过这十个步骤的设计和分析，最终的信息架构分析表，将是整个产品的骨架。这也是高级产品经理的必修武功。分析信息架构的过程，也是一个贯穿需求、体验、设计、开发、数据和管理的过程。
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我是智唐科技的签约作者“山青”
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