任务分析 :
包括行为和认知过程，以及要达到的目标。任务分析可以对人机系统中的任务或活动提供结构化的描述，从而有助于确认相关任务或活动间的配合是否顺畅，并为人机系统的设计、评价和改进提供建议。比如通过分析共享单车系统中一位共享单车用户通过手机应用来使用共享单车时要达到的总目标和子目标，需要哪些行为和认知过程才能达到目标，可以为共享单车系统的设计和改进提供支持。
任务分析是一种方法论，是一系列分析技术的总称。这些分析技术包括任务数据收集（活动采样，关键事件分析、观察，问卷、结构化访谈等）、任务描述（制图与网络化、任务分解、层次任务分析、链分析、操作顺序图解、时间轴分析等）、任务仿真（计算机建模与仿真、制作模拟器和实物模型、走查与一一讨论等）、任务行为评价（障碍与工作安全分析、事件树分析、故障模式与效应分析、故障树、隐患与可操作性分析、影响图、管理疏忽与危险树等）和任务需求评估（工效学检查表和界面评价）五类。其中，较常用的是用于描述任务的层次任务分析法（Hierarchical Task Analysis, HTA）。
层次任务分析法将总任务拆解为不同层级的子任务，直到能满足任务分析的需求为止，每个子任务或操作都包括一个目标、激活目标的输入条件、达到目标的行为以及表示目标是否达成的反馈。层次任务分析法出现于20世纪60年代，早期主要用于钢铁和石油化工厂里的过程控制培训，后来也被用于发电厂以及指令控制系统的界面设计和错误分析。典型的层次任务分析流程通常包括确定分析目标（如设计在微信中给手机充值的交互流程）、针对任务目标的定义与评价指标寻求不同利益相关者间的共识（战略与品牌、产品经理、设计师、软硬件开发者、市场推广等）、确定任务相关信息与获取任务相关数据的来源（产品经理、用户研究人员等）、获取任务数据并制定任务拆解图表、与利益相关者确认拆解的有效性、确定分析目标相关的关键操作（找到充值入口、手机号码信息获取、充值金额、付款、反馈等）、生成并尽量检验可能会影响学习与绩效表现的因素（网络速度、用户经验、不同付款方式的切换等）。
除了层次任务分析法外，还有专门用于分析决策、问题解决、记忆、注意、知识形成、思维过程等认知活动的认知任务分析法（Cognitive Task Analysis，CTA）。
任务分析通常被人因工程工作者、设计师、操作员、评估员、管理者用来描述和评价人机系统或组织中的人-机与人-人交互、人员作业绩效等。它可以帮助分析者收集和组织信息，继而用于做判断和决策。
任务分析除应用于人机系统的设计与评估外，还可应用于安全管理、提高生产效率、人机工作分配、用人要求分析、人员选拔与配备、工作流程组织、人机交互流程设计、技能与知识培训、绩效保障等相关领域。