需求定义：先回答哪些问题？
围绕加拿大预测做方案评估时，第一步不是比较工具，而是把需求写清楚。内部简报应先回答：要解决的是走势观察、数据核对，还是分析结论的复盘？谁使用结果，多久用一次，结果要交付给谁？把这些答案写成一页纸，后续的加拿大预测走势比较才有共同口径。
- 使用场景：日常观察、专题分析还是事后复盘？
- 使用频率与时效要求：按天、按周还是按事件触发？
- 结果去向：只做内部参考，还是要进入正式决策记录？
- 数据口径：来源、更新节奏与缺失处理方式是否已明确？
必备与可选能力如何区分？
必备能力是缺了就无法交付的能力，可选能力是提升效率但可以后补的能力。对加拿大预测类方案，建议把预测数据的可追溯性、口径说明和异常标注列为必备；把可视化样式、导出格式、提醒方式列为可选，避免在评估初期被界面细节带偏。
- 必备：数据来源可说明、口径可复核、结果可回看。
- 必备：异常值有标注，缺失数据有处理规则。
- 可选：图表样式、导出模板、消息提醒。
- 可选：多人协作与权限细分，视团队规模再定。
评估方案时要问哪些问题？
评估问题要能逼出具体答案，而不是停留在“支持不支持”。建议对每个候选方案问同一组问题，并记录回答，方便横向比较。涉及加拿大预测分析时，重点问口径是否一致、结论能否复现、出错时如何定位。
- 数据从哪里来，更新频率如何确认？
- 同一份预测数据，两个人能否得到相同结论？
- 走势判断的依据能否写成可检查的步骤？
- 出现异常信号时，回退与复核流程是什么？
常见取舍有哪些？
取舍通常集中在三组矛盾：口径统一与灵活调整、分析深度与响应速度、人工判断与自动化程度。内部简报应明确哪一组优先，而不是要求全部最优。加拿大预测走势的评估尤其要说明：当口径调整时，历史结论是否需要重算。
- 口径统一优先：适合多人共用同一套结论。
- 灵活调整优先：适合场景变化快、需要临时口径。
- 响应速度优先：适合日常观察，但需保留复核记录。
- 分析深度优先：适合专题复盘，但交付周期更长。
推荐框架怎么落地？
推荐框架用评分表落地：先按必备能力做一票否决，再按评估问题的回答质量排序，最后记录取舍理由。这样形成的建议可被复核，也不依赖销售话术。加拿大预测类方案的结论应写成“在什么口径下、对什么场景适用”，而不是笼统的好坏判断。 预测数据
- 用需求定义页确认场景、频率与结果去向。
- 用必备清单筛掉不满足项，保留候选。
- 用同一组评估问题记录回答与证据。
- 写明取舍理由与适用边界，形成简报结论。