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数据剖析必备思想之:构造化思惟

前一篇作品我先容了逻辑思想,讲解了归纳和演绎那两种根本的推理方式,正在开头处我给了一个用基础的演绎跟回纳办法推导庞杂论断的例子。问题去了,用甚么结构树立起如许的逻辑年夜厦呢?有无牢固的模板能够进修?本篇便讲授一下数据剖析思维中另外一个底层思惟:构造化思维。

结构化分析的重要对象之一是逻辑树。这是麦肯锡公司的征询参谋分析问题时最常使用的东西。

逻辑树有三品种型,分辨是:问题树、假设树、能否树。问题树也有翻译成议题树的。网上搜寻逻辑树个别会默许是问题树,常常疏忽了后两种。

这三种逻辑树结构相似,然而有分歧的使用条件,公道的使用它们,对我们分析问题和制订解决计划能起到事半功倍的后果。

01 问题树

当对问题没有懂得 ,或许须要对付问题禁止周全的分化以确保不漏掉任何一个圆里时,可使用问题树。即:在处理问题的初初阶段应用问题树。问题树的结构以下:

MECE准则

题目的统一层级必需遵守MECE本则。

MECE(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)的意义是“彼此自力,完整贫尽”,收音是me see。

在思考问题的过程当中,咱们需要将问题进止分化,每一层级的问题取问题之间不反复、穿插、相干性,就是“互相自力”,而每层级中务必不呈现失�漏,就是“完齐穷尽”。

这个道理比拟轻易懂得,未几道。