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包含 9 种优先级框架的参考指南，提供公式、使用时机说明及模板——RICE、ICE、Kano 模型、MoSCoW、机会评分等。适用于选择优先级方法、比较 RICE 与 ICE 等框架，或学习不同优先级方法的工作原理。
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SOC 職業分類に基づく
| name | prioritization-frameworks |
| description | 包含 9 种优先级框架的参考指南，提供公式、使用时机说明及模板——RICE、ICE、Kano 模型、MoSCoW、机会评分等。适用于选择优先级方法、比较 RICE 与 ICE 等框架，或学习不同优先级方法的工作原理。 |
帮助你选择并应用适合当前场景的优先级框架。
永远不要让客户来设计解决方案。优先处理问题（机会），而非功能。
推荐用于客户问题优先级排序的框架。
对每个需求向客户调研重要性和满意度（归一化至 0-1 范围）。
三个相关公式：
高重要性 + 低满意度 = 最高机会评分 = 最佳机会。在重要性 vs 满意度图表上绘制——左上象限是黄金区域。优先处理客户问题，而非解决方案。
适用于计划和想法的优先级排序，不仅考虑价值，还考虑风险和经济因素。
评分 = I × C × E。分数越高，优先级越高。
将 ICE 的影响力拆分为两个独立因素，适合需要更细粒度分析的较大团队。
评分 = （R × I × C）/ E
| 框架 | 最适用场景 | 核心洞察 |
|---|---|---|
| 艾森豪威尔矩阵 | 个人任务 | 紧急 vs 重要——适用于 PM 个人任务管理 |
| 影响力 vs 工作量 | 任务/计划 | 简单 2×2——快速分类，不适合战略决策 |
| 风险 vs 回报 | 计划 | 类似影响力 vs 工作量，但考虑了不确定性 |
| 机会评分 | 客户问题 | 推荐。 重要性 × （1 - 满意度）。归一化至 0-1。 |
| Kano 模型 | 理解用户期望 | 必备型、期望型、兴奋型、无差异型、反向型。用于理解，而非优先排序。 |
| 加权决策矩阵 | 多因素决策 | 对标准赋权，对每个选项打分。适合获得干系人认同。 |
| ICE | 想法/计划 | 影响力 × 置信度 × 简易度。推荐用于快速优先排序。 |
| RICE | 规模化的想法 | （覆盖范围 × 影响力 × 置信度）/ 工作量。在 ICE 基础上增加覆盖范围。 |
| MoSCoW | 需求 | 必须有/应该有/可以有/不会有。注意：源自项目管理领域。 |
分析 A/B 测试结果，涵盖统计显著性检验、样本量验证、置信区间计算及上线/延长/停止的决策建议。适用于评估实验结果、判断测试是否达到显著性、解读分流测试数据，或决定是否上线某个实验组。
对用户参与度数据执行同期群分析——留存曲线、功能采用趋势及分层洞察。适用于按同期群分析用户留存、研究功能随时间的采用情况、调查流失规律，或识别参与度趋势。
将自然语言描述转化为 SQL 查询语句。支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL 及其他方言。可从上传的结构图或文档中读取数据库结构。适用于编写 SQL、构建数据报表、探查数据库，或将业务问题转化为查询语句。
集思广益制定团队级 OKR（目标与关键成果），对齐公司目标——定性目标与可量化关键成果。适用于制定季度 OKR、将团队目标与公司战略对齐、起草目标，或学习如何编写有效的 OKR。
使用涵盖问题、目标、市场细分、价值主张、解决方案和发布规划的 8 节综合模板创建产品需求文档（PRD）。适用于编写 PRD、记录产品需求、准备功能规格，或评审现有 PRD。
生成用于测试的逼真虚拟数据集，支持自定义列、约束条件及输出格式（CSV、JSON、SQL、Python 脚本）。适用于创建测试数据、构建模拟数据集，或为开发和演示生成示例数据。
