思維模型是什么？在職場或者生活中，我們經常會遇到這樣的情況 在面對和解決一些問題的時候，有些人忙作一團，找不到解決問題的路徑。 而有些人卻可以通過清晰的分析框架一步步解決問題 這樣的思維差異，會帶來完全不同的結果，不論是從效率上還是效果上。
思維模型非常有用，這個可以說是一種共識，而思維模型到底是什么？
也在書上或者課堂上見到過很多思維模型 在很多領域都有很多著名的思維模型 BUT ! 模型思維又是什么？為什么面對這么多牛X的思維模型你總是記不住它們？ 總是想不起使用它們？ 為什么你自己不能總結提煉一個出來的？ 這個原因，我認為是：
思維模型 VS 模型思維YES！ 你可能就納悶了蒙圈了，思維模型和模型思維又有什么區(qū)別？
簡單來說，
我們每天都會遇到許多的問題，為了對這個世界建立更清晰的認知，你就需要建立這樣的模型思維習慣 習慣性地通過建立模型，可以幫助自己更好地整理信息，制定更好的策略。簡單來說，就是幫助我們透過現象看本質。 模型思維的深度思考在19年初，我曾在一次公開分享會上專門對模型思維這個概念進行闡述：
偉人他們會深層次的思考問題，最終看清本質問題，成功的發(fā)明家或者創(chuàng)業(yè)者的思維模式中都或多或少具備這種特質。 但是僅僅具備這種特質是不足達到成功的，他們都會一套行之有效的思考問題解決問題模式，我把這個模式成為模型思維 那么到底什么是模型思維？它又是怎么演變來的？ 點狀思維：零散的知識點，相互沒有關聯、散落在大腦的空間里，隨時會忘記 邏輯思維：通過對比、歸納、演繹方式對知識點進行的線性連接，可以解決簡單問題 結構思維：把多個邏輯知識線進行網狀整理，形成穩(wěn)定的結構思維，可以解決復雜問題 系統思維：把多個結構知識面進行維度整理，形成全面的系統思維，可以解決普遍問題 模型思維：以系統思維為框架，進行結構化填充，通過邏輯思維推理，形成多元模型組合，使得思維模式穩(wěn)定，可以解決根本問題 模型思維，與查理芒格的多元思維很像，但芒格并沒有明確告訴你很多模型到底如何綜合到一起使用的，但模型思維可以！ 模型思維的優(yōu)勢模型思維讓我們獲得“1 1>2”的智慧，模型無處不在，各門學科息息相關 保持清晰的思考方式，模型像一個框架，避免了邏輯混亂和不連貫，保持一個理智的角度 快速使用和理解數據，現今世界有太多的數據，運用模型能將大量數據構建成信息，再把信息變?yōu)橹R，進而可能最終成為智慧。 幫助決定、策略和設計，按模型將信息構建起來能幫助我們做出更好的決定，還可以被用來設計一些事物，如制度或政策 模型思維的多元化思維模型包含的知識學科很廣泛，針對不同的問題選擇不同的方式，多元化的方式，而不是用一個套路從一而終。缺乏針對性的解決方式是無用的。 越是感覺沒有的思維模型，它的解釋性就越強，越具有創(chuàng)造性和啟發(fā)性，而越是感覺有用的思維模型，它的工具性就越強，越具有實用性，而思維模型并沒有誰好誰壞之分，僅在應用范圍上不同而已
模型思維具有很強的跨學科泛用性，不論是數學，物理等學科，還是公司管理運營，甚至政府制定政策都可以用到。重要的是要將理論真正運用到實際當中去，不斷總結優(yōu)化，建立自己的思維體系 打造自己的模型思維習慣我們太習慣于對比和比較了 ，只有在日常工作生活中，利用不同跨學科的思維模型來進行刻意練習，方能逐步培養(yǎng)自己的模型思維習慣，理性的看待問題本質、搞清問題的邊界，解決問題也會逐漸變得高效起來 模型思維的練習素材想要訓練模型思維，就是拿現有的各種思維模型來訓練自己的思考做事方式，熟能生巧，不外如是。 下面我將日常收集整理的各類思維模型曬出來，希望能夠幫助大家一起訓練自己的模型思維習慣
0、邏輯思維邏輯思維是思維的一種基礎形式，人們在認識事物的過程中借助于概念、判斷、推理等思維形式能動地反映客觀現實的理性認識過程，又稱抽象思維。 只有經過邏輯思維，人們對事物的認識才能達到對具體對象本質規(guī)定的把握，進而認識客觀世界。它是人的認識的高級階段，即理性認識階段 定義邏輯思維是指正確、合理思考的能力。即對事物進行觀察、比較、分析、綜合、抽象、概括、判斷、推理的能力,采用科學的邏輯方法,準確而有條理地表達自己思維過程的能力 優(yōu)點邏輯思維是所有科學思維的基礎，主要可以分為歸納、演繹、比較，這三種邏輯，進而一步步衍生出各種思維方式 應用只要你可以思考，你就在用邏輯思維，所以不說的了 1、對比思維對比思維也成為對照思維，這是最基本的思路，也是最重要的思路，一種挖掘數據規(guī)律的思維，一次合格的分析一定要用到N次對比。對比思維重點在找不同點。 定義在現實中的應用非常廣，比如選款測款，監(jiān)控店鋪數據等，這些過程就是在做【對照】，分析人員拿到數據后，如果數據是獨立的，無法進行對比的話，就無法判斷，等于無法從數據中讀取有用的信息 優(yōu)點對比思維可以發(fā)現很多數據間的規(guī)律，它可以與任何技巧結合 來源對比思維來自人類天性邏輯，尤其是中國人對比思維明顯，無論什么事情都喜歡做個高低比較的 應用好的數據指標一定是比例或者比率，好的數據分析一定會用到對比。我們要從多方面進行對比，比如：競爭對手對比，時間同比環(huán)比，類別對比，轉化對比，特征和屬性對比，前后變化的對比等，很多時候只有通過這些對比才能看出問題。 典型的應用：就是多維度分析 通過對多種維度的劃分，運用立方體的形式進行展現，多維分析一種精細驅動的對比思維，只要數據齊全且豐富，均可以使用 比如： 用戶統計維度：性別、年齡； 用戶行為維度：注冊用戶、用戶偏好、用戶興趣、用戶流失； 消費維度：消費金額、消費頻率、消費水平； 商品維度：商品品類、商品品牌、商品屬性。 同比與環(huán)比，也是對比思維的典型代表，主要是時間維度上的對照比較 同比
環(huán)比
A/B測試 AB測試是指找出一部分用戶以后把他們平均的分成兩組，讓其中一組的用戶使用改版過后的A版本，再讓另外一組使用改版過后的B版本，通過這個測試得到的大量數據中分析出哪一個版本才是最受用戶喜愛的，是一種在軟件或者網站更新換代時經常用的一個方法，既能保證新版本可以被用戶接受又能保證一些小的問題在大面積推廣之前就被改善
2、類比思維類比法也叫“比較類推法”，是指由一類事物所具有的某種屬性，可以推測與其類似的事物也應具有這種屬性的推理方法，主要是尋找與研究對象的相同點。 定義類比思維是從兩個對象之間在某些方面的相似關系中受到啟發(fā),從而使問題得到解決的一種創(chuàng)造性思維。哲學家康德就曾說過“:每當理智缺乏可靠論證的思路時,類比這個方法往往能指引我們前進?！痹诙鞲袼箍磥?類比就是用一個研究領域的研究成果來解釋說明另一個研究領域的事物或事件的思維形式。 優(yōu)點由于類比思維具有從一個特殊領域的知識過渡到另一個特殊領域的知識的優(yōu)越性,所以類比思維在創(chuàng)造性思維中居于重要的地位,起著重要的作用,具有聯想、啟發(fā)、假設、解釋和模擬等多種功能,對于創(chuàng)意主體的靈感和直覺思維的產生都有不可忽視的作用 應用類比思維的典型應用： 由點到面的類比 由點到面的類比廣泛適用于許多一般消費品和耐用消費品的需求量預測。比如，通過典型調研或抽樣調研測算出某市彩電年銷售率為40%(即銷售數與百戶居民數之比，也就是每百戶居民中有4戶購買)，就可以以此銷售率來推算其他城市的銷售率了。 許多消費品的需求量可以采用由點到面或由部分到全部的類比推算預測法求得短期、近期預測值。 以國外同類產品市場發(fā)展趨勢來預測 這種推算方法是把所要預測的產品市場同國外同類產品市場的發(fā)展過程或變動趨向相比較，找出某些共同的或相類似的變化規(guī)律性，用來推測目標產品市場的未來變化趨向。比如，可以參照國外某些產品更新換代過程的時間及條件來分析預測我國同類產品更新換代時間。 以國內相近產品類推新產品 這種對比類推往往用于新產品開發(fā)預測，以相近產品的發(fā)展變化情況，來類比預測某種新產品的發(fā)展方向和變化趨勢?？梢耘e例加以說明:過去人們喜歡吃水果糖，日用化工廠生產了香型牙膏;在國外，前幾年男女老幼都喜歡吃各式巧克力糖，因此，牙膏也制成巧克力香型，取名叫”愛的可樂”，結果銷路很好，尤其是青年人喜歡使用 門店選址，類比相似的條件下，選擇相似的地理位置
3、比較思維比較思維是通過觀察、分析將客觀事物中的個別部分或某些特性，加以研究比較，以確定事物之間相同點和相異點的思維方法，這種方法需要同時對相同點和不同點進行研究。比如在學習“蒸發(fā)”和“沸騰”時，就可采用比較法，找出它們的相同點、不同點，從而對這兩個概念有較全面的認知，比較法是相同點和不同點的同時研究 定義比較思維是一種自然科學或社會科學的研究思維。是通過觀察，分析，找出研究對象的相同點和不同點。它是認識事物的一種基本方法。例:發(fā)電機和電動機的區(qū)別很多，比如它們的原理不同，它們的結構不同;用途不同;能量轉換不同 優(yōu)點能夠全面了解相同和不同的特性 應用比較思維的典型應用：崗位評價 配對比較法也稱相互比較法，就是將所有要進行評價的崗位列在一起，兩兩配對比較，其價值較高者可得1分，最后將各崗位所得分數相加，分數最高即等級最高，按分數高低將崗位進行排列，即可劃定崗位等級。通過計算平均序數，便可得出崗位相對價值的次序 因素比較法是一種量化的崗位評價方法，它實際上是對崗位排序法的一種改進。這種方法與崗位排序法的主要區(qū)別是:崗位排序法是從整體的角度對崗位進行比較和排序，而因素比較法則是選擇多種報酬因素，如工作責任、工作強度、任職要求、工作環(huán)境等方面，并按照各種因素分別進行排序
典型應用：競品分析 競品分析是從多維的角度對比需求表現的好壞，從中汲取營養(yǎng)使自身產品保持核心競爭力
4、分類思維日常工作中，客戶分群、產品歸類、市場分級……許多事情都需要有分類思維，人類在對比思維的延伸便是做分類了，從而對不同分類進行經驗總結 定義分類思維的關鍵在于，分類后的事物，需要在核心關鍵指標上能拉開距離，存在差異！也就是說，分類后的差異結果必須是顯著的 來源分類思維是對比思維后的一種具象化呈現，交叉對比的一種綜合表達 優(yōu)點萬物皆可分類，適用于幾乎任務場景 應用對于具體的數值指標，則可以通過對兩種或者更多維度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值，由價值直接轉變?yōu)椴呗?，從而進行一些落地的推動。典型代表：FRM模型，3個核心指標構建用戶分群體系：最近一次消費時間（Recency）、消費頻率（Frequency）、消費金額（Monetary）
在R/M/F三個指標上，我們通過經驗將實際的用戶劃分為以下8個區(qū)（如上圖），我們需要做的就是促進不同的用戶向更有價值的區(qū)域轉移。也就是將每個付費用戶根據消費行為數據，匹配到不同的用戶價值群體中，然后根據不同付費用戶群體的價值采用不同的策略（如下表）
5、矩陣思維矩陣法也成為象限法，矩陣思維是分類思維的發(fā)展，它不再局限于用量化指標來進行分類啦 定義矩陣思維是指通過對問題進行矩陣般的分析與規(guī)整，形成全面、系統、嚴謹、專業(yè)并具有很強邏輯和關聯性的理性思想，從而有助于正確思考、研究、決策等高層次思維的形成的思想方法 矩陣象限法是一種策略驅動的思維，廣泛應用于戰(zhàn)略分析，產品分析，市場分析，客戶管理，用戶管理，商品管理等。 優(yōu)點直觀，清晰，對數據進行人工的劃分。劃分結果可以直接應用于策略 來源所謂矩陣象限在基礎數學里就有說明，X和Y兩個坐標系將一個平面劃分為四個部分，成為四象限
應用許多時候，我們沒有數據做為支持，只能通過經驗做主管的推斷時，是可以把某些重要因素組合成矩陣，大致定義出好壞的方向，然后進行分析。經典代表就是的管理分析方法上的“波士頓矩陣”模型、能力忠誠度矩陣、緊急重要性矩陣、SWOT矩陣等等
矩陣象限分形狀態(tài)，針對不同維度進行細節(jié)維度拆分，形成新的細分型矩陣，比如下面這個美團在定位市場戰(zhàn)略時使用的矩陣劃分法：
6、拆分思維拆分思維也可成為細分思維，細分拆解可以說無處不在，大到宇宙可以細分，小到原子核也可以細分。人生的大目標可以細分，某個小產品也能細分拆解到更小的單位。 定義拆分在數據分析中的重要性。很多問題，在經過拆分后，拆分后的結果，相對于拆分前會清晰許多，便于分析，找細節(jié) 優(yōu)點在數據分析的工作中，可拆分的緯度非常多，主要包括時間、地區(qū)、渠道、產品、員工、客戶等。 來源一般認為拆分分解邏輯是一種物理學思維，將物質拆解到最小單元去了解本質問題 應用典型應用：杜邦分析法、麥肯錫的 MECE 分析法、邏輯樹分析法 杜邦分析法又叫公式拆解法
MECE分析法又叫也叫（枚舉分析法），原則是相互獨立，完全窮盡
邏輯是分析法，一般說明邏輯樹的分叉時，都會提到“分解”和“匯總”的概念。也可稱為“下鉆”和“上卷”下鉆，就是在分析指標的變化時，按一定的維度不斷的分解；而上卷是反方向的匯總。下鉆和上卷并不是局限于一個維度的，往往是多維組合的節(jié)點，進行分叉。邏輯樹引申到算法領域就是決策樹。有個關鍵便是何時做出決策（判斷）。當進行分叉時，我們往往會選擇差別最大的一個維度進行拆分，若差別不夠大，則這個枝椏就不在細分。能夠產生顯著差別的節(jié)點會被保留，并繼續(xù)細分，直到分不出差別為止。經過這個過程，我們就能找出影響指標變化的因素
7、相關思維相關思維也成為降維思維或增維思維，又叫指數化思維，現在的很多企業(yè)管理層，面對的問題一是沒有數據，有用的數據太曬；二是數據太多，卻太少有有用的數據。此時可能無法直觀的分析，為了能夠有效直接的分析和決策，當數據維度太多時必須進行降維處理，降低復雜難度，而當數據維度太少時則必須尋找更多的數據特征作為分析的角度。 定義相關思維就是能夠幫助我們找到最重要的數據，排除掉過多雜亂數據的干擾，增加更多直接有效的數據維度 優(yōu)點當數據維度太多的時候，我們不可能每個維度都拿來分析，有一些有關聯的指標，是可以從中篩選出代表的維度即可 當數據維度太少的時候，我們可以通過分析與目標相關性較強的的指標列表來增加數據維度 來源相關性一般來自數學里的相關性計算，主要表示兩個事物之間的相關關系的強弱
應用散點圖是相關分析的典型應用，也是最直接有效的可視化方法
回歸分析也是典型應用，主要是呈現不同因素自變量對結果因變量造成的影響，是確定兩組或兩組以上變量間關系的統計方法?；貧w分析按照變量的數量分為一元回歸和多元回歸。兩個變量使用一元回歸，兩個以上變量使用多元回歸。
8、假設思維“大膽假設，小心求證”，這句話是來自中國近代的思想家，胡適。而這就是假設思維的核心內涵 定義簡單來說，假設思維就是在當我們沒有足夠的證據和事實依據來證明某件事時，我們就先用一個暫時還不是特別成熟的假設推理著看，后續(xù)我們再想辦法進行驗證。在數據分析中，假設思維的專業(yè)術語叫假設檢驗，一般包括四個步驟，即：提出假設、抽取樣本、檢驗假設、作出判斷，在這里我們就不展開了 優(yōu)點采用推理邏輯的前提條件，減少解決問題的時間，以結果為導向，可以明確數據分析的目標和價值 來源假設思維是數學中經常用到的一種推測性的思維方法。這種思維方法在解答應用題的實踐中具有較大的實用性，因為有些應用題用直接推理和逆轉推理都不能尋找出解答途徑時，就可以將題目中兩個或兩個以上的未知條件假設成相等的數量，或者將一個未知條件假設成已知條件，從而使題目中隱蔽，復雜的數量關系趨于明朗化，簡單化。這是假設思維方法的一個突出特點 應用比如，有一天，小明去買水果，跟買水果的阿姨之間有一段對話。 小明：“阿姨，你這桔子甜不甜？” 阿姨：“甜啊，不信你試試。” 小明：“好，那我試一個?！?/p> 小明剝開一個桔子，嘗了一口：“嗯，不錯，確實挺甜的，給我稱兩斤?！?/p> 這個故事只是一個簡單的類比，不必深究細節(jié)。從中可以看出假設檢驗的基本思維過程，首先，小明提出假設：桔子是甜的；其次，隨機抽取一個樣本；然后，檢驗是否真甜；最后，作出判斷，確認桔子是真的甜，所以就購買了。 再比如你所在公司或者部門最近業(yè)績不理想，公司的老板或經理希望你能夠找到辦法解決這個問題，提升業(yè)績。我們用假設思維來解決這個問題： 第一步，定義這個問題，目前公司業(yè)績下滑 第二步，形成初步假設，你覺得導致業(yè)績下滑的原因，可能是下面三個原因： A、產品質量原因，導致用戶購買意愿低 B、競爭對手最近新推出一款殺手級產品 C、銷售渠道出現問題 第三步，經過你大量的研究發(fā)現，在過去一個季度中，第一和第二兩個方面都沒有出現嚴重的問題。而第三個方面，你們一個非常重要的渠道合作伙伴在銷售你們的產品時推動不夠，導致銷售下滑。那這時候你就找到了事情的根源，就知道如何采取相應措辭去改進提升了 其中假設檢驗也是典型應用
9、歸納思維歸納思維是數據分析的本質思維模式，可以是幾乎所有的數據分析都是這個思維模式開始的，也就是都是從個體經驗開始 定義所謂歸納，就是從個別到一般，即根據一類事物的局部所具有的某種性質，推出這類事物的全部都具有這種性質。歸納也叫做歸納推理，是從特殊到一般的過程，屬于合情推理。 它是在認識事物過程中所使用的思維方法。有時叫做歸納邏輯是指人們以一系列經驗事物或知識素材為依據，尋找出其服從的基本規(guī)律或共同規(guī)律，并假設同類事物中的其他事物也服從這些規(guī)律，從而將這些規(guī)律作為預測同類事物的其他事物的基本原理的一種認知方法 優(yōu)點在現實生活和工作中，歸納法是簡單快速的邏輯方法，讓人感覺邏輯清晰、條理分明，而數據分析的過程，往往是先接觸到個別事物，而后進行歸納總結，推及一般，再進行演繹推理，從一般推及個別，如此循環(huán)往復，不斷積累經驗 來源歸納法源自邏輯學，屬于人類基本邏輯方式，非常重要 應用典型應用：專家經驗法 德爾菲法也叫專家經驗法，專家打分法，一種定性描述定量化方法，它首先根據評價對象的具體要求選定若干個評價項目，再根據評價項目制訂出評價標準，聘請若干代表性專家憑借自己的經驗按此評價標準給出各項目的評價分值，然后對其進行結集
歸納法典型應用：歸納統計學 歸納統計是在隨機抽樣的基礎上，根據部分資料(數據)推斷總體的方法，也即利用樣本資料對抽出樣本的總作出推論的方法。它也是數理統計方法的基本支柱之一，歸納統計是借助抽樣調查，從局部推斷總體，以對不肯定的事物做出決策的一種統計。有總體參數估計與假設檢驗兩種 例如，某城市有一萬戶居民(總體)，我們抽出200戶(樣本)來研究他們的生活水平，根據這200戶的情況來推斷整個城市居民的生活水平。 歸納法另一個典型應用：就是所謂的機器學習和算法模型 機器學習的本質就是一種尋找經驗參數的歸納統計過程，而“經驗參數”是一種歸納法思維，正是由N個已知的數據或現象，推論出一個規(guī)律。 機器學習直接依賴于樣本來尋找規(guī)律，類屬歸納，但不像通常歸納法得出可供分析理解的結論，而是將訓練的結果表示為機器所用的參數，越過可供人理解的中間環(huán)節(jié)，直接付諸于應用。在無數參數錯綜復雜相互影響的亂麻中，以直覺般犀利作出綜合判斷
但是歸納法是有局限性的，比如下面的例子
黑天鵝的例子： 生物學家在亞洲、歐洲、美洲發(fā)現的天鵝都是白的， 于是得出結論：天鵝就是白色的。 結果在澳大利亞發(fā)現了黑天鵝，啪啪打臉 歸納法的結論往往是不能肯定的，除非已經把所有的個別事物全部觀察了。 但現實中，我們往往很難做到把所有的個別事物全部觀察，所以歸納法的結論通常是不能肯定的。 如果遇到了肯定的歸納結論，一定要看看一般的范圍有多大，有沒有全部考察。你可以肯定的說，你住的小區(qū)有電梯，但你不能推廣到說所有的小區(qū)都有電梯。 結論不能肯定并不代表就沒有用，我們當然可以用歸納法的結論來考察、推測這一大類的事物是否都具有同一個特征，只是說要提醒自己，這里有出錯的可能性 10、演繹思維定義演繹法是從一般到特殊的推理，演繹思維的方向是由一般到個別，也就是說，演繹的前提是一般性的抽象知識，而結論是個別性的具體知識。 它是指人們以一定的反映客觀規(guī)律的理論認識為依據，從服從該認識的已知部分推知事物的未知部分思維方法。是由一般到個別的認識方法。 優(yōu)點演繹法是認識“隱性”知識的方法。演繹推理的邏輯形式對于理性的重要意義在于，它對人的思維保持嚴密性、一貫性有著不可替代的矯正作用 演繹法是邏輯證明的重要工具。由于演繹是一種必然性的思維運動過程，在思維運動合乎邏輯的條件下，結論取決于前提。所以、只要選取確實可靠的命題為前提，就可證明或反駁某命題。 演繹法是作出科學預見的手段。所謂科學預見也就是運用演繹法把一般理論運用于具體場合所作出的正確推論。 演繹法是進行科學研究的重要思維方法。具體說，它是形成概念、檢驗和發(fā)展科學理論的重要思維方法 來源歸納法源自邏輯學，屬于人類基本邏輯方式，非常重要 應用演繹的典型應用是「三段論」： 三段論，是指由兩個簡單判斷作前提，和一個簡單判斷作結論組成的推理。三段論中包含三個部分：一是大前提；二是小前提；三是結論。運用三段論，其前提一般應是真實的，符合客觀實際的，否則就推不出正確的結論。 一個最著名的演繹法應用：蘇格拉底會死。
這里需要特別強調的是，演繹法要正確，一般（也就是前提）必須是成立的、符合事實的，如果一般（前提）不成立，那結論就有可能是錯的。 另外，如果前提是正確的，那么對應的結論應該是肯定的，不肯定的結論也是錯的。例如在上例中，我們說“蘇格拉底會死”，這是確定的結論，而不會說他可能會死 演繹法的重點應用： 在于發(fā)現問題原因和解決辦法，典型的應用是根因法和第一性原理法 根因法又叫追本溯源法，是從問題出發(fā)，一步步分析問題背后的原因，直到找出最終原因（有1個或者N個）
第一性原理法，是從原理出發(fā)，一步步往前推演，直到找出適合該問題的解決方法（有1個或者N個）
11、逆向思維逆向思維也叫求異思維，這是一種逆向思維，打破慣常的思維方式，從事物關系間的方向，逆向確定關鍵主題 定義逆向思維，也稱求異思維，它是對司空見慣的似乎已成定論的事物或觀點反過來思考的一種思維方式。敢于”反其道而思之”，讓思維向對立面的方向發(fā)展，從問題的相反面深入地進行探索，樹立新思想，創(chuàng)立新形象 優(yōu)點如同在草叢中細細尋找蘑菇，在眾人眼睛注意不到的地方，用心發(fā)現有獨到價值的內容。這種眼力來自對事物的準確把握，來自正確的價值取向 應用逆向思維的典型應用：漏斗分析法 漏斗模型的思維方式是逆向的，即先確定要分析的關鍵環(huán)節(jié)，然后抽取相應的數據，計算其轉化率。 單一的漏斗模型對于分析來說沒有任何意義，我們不能單從一個漏斗模型中評價網站某個關鍵流程中各步驟的轉化率的好壞，所以必須通過趨勢、比較和細分的方法對流程中各步驟的轉化率進行分析： 趨勢：從時間軸的變化情況進行分析，適用于對某一流程或其中某個步驟進行改進或優(yōu)化的效果監(jiān)控；
12、結構思維實際上就是系統思維的更具體的表現，通過結構化、可視化的方式，讓系統認知更加方便個人與他人理解。常見的思維結構，可以從：時間維度；空間維度；過程維度（時空）；屬性維度；因果維度；數理推演維度（形式邏輯）等方式進行 定義結構化思維(Structured Thinking)是指一個人在面對工作任務或者難題時能從多個側面進行思考，深刻分析導致問題出現的原因，系統制定行動方案，并采取恰當的手段使工作得以高效率開展，取得高績效。當你這樣做事的時候，你就擁有了結構化思維，這將對你的職場晉升起到巨大的幫助作用。思維決定發(fā)展，思維層面不同導致結果不同 優(yōu)點面對問題，通過某種結構，拆解成一個個能解決的問題 應用結構思維的典型應用： 業(yè)務流程：完成一項任務，通常需要一系列操作，比如做菜，得先想好吃啥，然后買菜、洗菜、切菜、炒菜
循環(huán)/閉環(huán)：循環(huán)／閉環(huán)的概念可以引申到很多場景中，比如業(yè)務流程的閉環(huán)、用戶生命周期閉環(huán)、產品功能使用閉環(huán)、市場推廣策略閉環(huán)等等 常用的閉環(huán)迭代框架是PDCA，通過計劃(P)、實施(D)、檢查(C)、總結(A)4個步驟，循環(huán)迭代，螺旋上升
業(yè)務流程的閉環(huán)是管理者比較容易定義出來的，列出公司所有業(yè)務環(huán)節(jié)，梳理出業(yè)務流程，然后定義各個環(huán)節(jié)之間相互影響的指標，跟蹤這些指標的變化，能從全局上把握公司的運行狀況，如脈脈的業(yè)務流程（如下圖）。有了循環(huán)思維的好處是，你能比較快的建立有邏輯關系的指標體系
時間序列：很多問題，我們是找不到橫向對比的方法和對象的，那么，和歷史上的狀況比就將變得非常重要。其實很多時候用時間維度的對比來分析問題，便于排除掉一些外在的干擾，尤其適合創(chuàng)新型的分析對象，比如一個新行業(yè)的公司，或者一款全新的產品 時間序列的有三個關鍵點： 一是距今越近的時間點，越要重視（圖中的深淺度，越近期發(fā)生的事，越有可能再次發(fā)生）； 二是要做同比（圖中的連線指示，指標往往存在某些周期性，需要在周期中的同一階段進行對比，才有意義）； 三是異常值出現時，需要重視（比如出現了歷史最低值或歷史最高值，建議在時間序列作圖時，添加平均值線和平均值加減一倍或兩倍標準差線，便于觀察異常值）
產品生命周期理論（PLC模型）：由美國經濟學家Raymond Vernon提出的，即一種新產品從開始進入市場到被市場淘汰的整個過程。用戶、產品、人、事都存在生命周期
客戶旅程地圖：用于分析和完善客戶體驗
12、系統思維系統思維本質上是一種生態(tài)觀、全局觀和整體觀，當我們找工作的時候，大家眼中的其實是“崗位”，但崗位是居于組織之上的，組織則是孕育在行業(yè)之中，行業(yè)則是脫胎于大的社會環(huán)境和體制。所以，要分析崗位的前途，必須考慮這個崗位在組織中的作用與位置，必須考慮組織在行業(yè)之中的地位，甚至是行業(yè)在整個社會體制機制中的位置 定義要素及要素之間的聯系實現一定的功能和目的就稱之為系統。 從系統的視角來引導自己思考稱之為系統思考、系統思維。 要素之間的聯系及其組成的環(huán)狀回路，稱之為系統的結構 優(yōu)點這是一種全面認知思維的邏輯思維方式。把認知對象，從整體與部分、局部進行綜合認知，并就個體、整體的作用、關聯提出看法與認識。是一種“既可以見森林、又可以見樹木”的思維方式 應用一般系統思維用于思考事件整體情況，比如工作匯報、文章寫作、分析總結等 典型應用：點線面體
典型應用：金字塔思維
13、批判思維定義批判性思維，就是對思維看法不盲從，個人會對思維對象從多角度去思辨，即認可說的符合自己思維習慣的觀點，也表達不同于他人的個人觀點 優(yōu)點批判性思維不是思維的偏執(zhí) 批判性思維，可以通過結構思維、系統思維來闡述個人的觀點和意見 對某觀點、認識，闡述的越系統、越結構化，其批判的合理性就越受到他人認同。因此，結構化、系統化思維是批評思維的常見的表現形式 應用批判思維的典型應用：會議討論、頭腦風暴
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來自： BT > 《雜談／砍價／套路》
