知识储备有限,如何做好问题分析

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分析切忌依靠自身的知识储备,拍脑袋决定问题的答案。分析是一个层层递进和扩张的思维过程,一步步从表象趋向真想,也从自己已知的领域推演出自己本不知的内容。

以前考试的时候,很害怕开放性的分析题。什么分析人物心理、分析事件的历史意义、现象产生的利弊影响……

总感觉“分析”这个词,说着轻巧,做起来却无法可依,无从下手。于是呼硬着头皮,想啥写啥,也不管写出来的东西算不算是分析,反正考卷上睁眼说瞎话是我的拿手好戏。

带着枷锁跳舞向来是我国教育的常态,许多问题的解答都有既定的约束和答案,照着老师教的套路解答,就能得到恒定的结果。

而抛开限制,怎么去解答一个开放的、没有恒定答案的问题,好像老师们从来都没教过,他们更多时候的只是把自己想到的解答分享给我们。

工作以后才发现,现实中的许多问题都没有恒定答案,分析数据、剖析用户心理、寻找业务问题、思考产品优化点……

对大多数人来说,特别是职场新人,分析往往变成了一个拍脑袋的过程,大家拼的就是知识储备,谁知识储备多,思考结果就更胜一筹。

“分析”光靠知识储备肯定不行,也不现实,问题不会等我们攒够知识才出现,老板不会等你学够了才问你要结果。

好在,分析其实也有一定的特点和章法。

如字面意思理解,“分析”就是“分”和“析”,分开和解释。

01

换个说法,分析是从维度和深度对问题进行探索的过程。

即从不同维度将问题分解细化,然后再对每一个分点深入剖析和再分解,以此反复,层层深入。

这个过程可以想象成由顶点开始构造的金字塔,由最初的一点,越往下深入,每一层的面积就越来越大,涵盖的内容就越细且越广。以此做到全面而不重复。

一个方法解决所有分析难题

开个脑洞,用这个技巧分析一下,“老妈去菜市场买菜”这个场景。

首先,从两个维度分解问题:品类维度和时间维度。

接着,对分问题进行解释和再分解:

(1)品类维度,买什么菜?

这个问题可以再分解:

  • 人物维度:买什么菜取决于买菜给谁吃。今天在外地工作的儿子难得回家,那买点儿子爱吃的家乡特产;今天家里来了客人,那买点海鲜,做一顿丰盛的;今天就老两口在家,血糖都有点高,买点蔬菜吃清淡点。
  • 时节维度:这个季节什么食品最当季?端午前后的竹笋很嫩;渔港解禁海鲜一定鲜美;中秋的水果特别的甜。

(2)时间维度,什么时间去买菜?

这个维度又可分解成地点维度、品类维度。

  • 地点维度:去超市买?超市开门晚,十点后再去;去菜市场买,菜市场的摊档营业早,早去能买到最新鲜的,晚去好东西就没了,所以7点去吧。
  • 品类维度:想吃海鲜?渔民都是凌晨捕完鱼就运到市场,早点去买最新鲜;想吃烧鸡?那家档口早上才开始烧鸡,中午去买刚刚好;想吃牛肉,屠宰场下午才杀牛,下午4、5点再去吧。

简简单单“老妈去买菜”的场景,通过每层两三个维度,深入分解三层之后,可以分析出一个完善的购物规划,甚至可以从中某个细致的维度发现老妈买菜过程可以优化的体验点。

理论上,分解和深入是可以无限追溯下去的,分析时可依据需要和篇幅条件,决定分解的维数和深入的层级。

02

一个由维度和深度构成的问题分析过程,才是立体而全面。

分析,从维度分解开始。

维度,指“对象问题的变量”,即参与到问题中的对象,或对问题产生影响的因素。

通过分析“如何解决下班高峰期回家困难”这一问题,我们来了解一下如何分解问题:

(1)找变量

在这个问题中,涉及的变量包括了:交通工具、人、时间、路

(2)变量再分解

我们从“高峰期下班回家困难”这一问题中,已经找到了数个变量,但这些变量还不够细致,并步全面,因此对变量再分解以覆盖到更细节的部分。

如交通工具的变量有种类、大小、班次、站点和路线……

影响人的变量有回家时间、心理预期等待时间、上班地址、居住地址……

老子說:道生一,一生二,二生三,三生萬物,维度分解也是大抵如此。

03

如果说维度决定了分析工作的全面性,那深度则决定分析结果的有效性。

我们常说的思考没有深度,问题在于使用了“解决问题”的思维来思考,而非“寻找问题”。

现象的出现往往背后都隐藏着复杂的原因,流于表面的问题分析和解决方法,不过是头痛医头,脚痛医脚。

程序员朋友说他最近脱发有点严重,“解决问题”思维的人会建议他,买瓶有生发功效的洗发水,不然干脆植发吧;而“发现问题”思维的人会问,是什么原因造成的脱发?是不是最近熬夜太多了?饮食太重口了?是不是得从日常的生活习惯去调整?

“发现问题”思维的人处理问题往往洞悉现象背后的复杂的因果关系,看待问题也能一针见血,收获奇效。

发现问题,深度分析有两种技巧:

  1. 先抽象,后类推:抽离具体的现象本身,从现象总结出规律,牛顿提出的牛顿定律,数学家发明的计算公式,都是一种抽象的方法;而类推,则在不同的事物中找出关联,从而得到解决方法的过程,也是抽象的再具象化。
  2. 建立思考的“轴”:建立思考轴能找出思考的盲点,同时能从多个视角来验证问题。

思考轴有三种:

  1. 定量思考:用数字的方式表示特定维度上的变化过程,如时间,大小,价格……常见的定量思考轴有股市的涨跌变化图等;
  2. 定性思考:轴的两端是同维度上对立的两个面,swot分析法时间管理中常用的“重要度+紧急度”的时间四象限就是一个这样的对立轴;
  3. 基于经验的框架思考轴:框架思考轴来源于经验的总结归纳,它虽不如传统意义上的轴严密,但由于规范了视角,也起到了广泛的应用。常见的有star法则,马斯洛需求理论,都可以视为框架轴的一种。

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04

除了思考过程的技巧,分析最终还是要回归到分析的目的中来。

分析不只是为了总结现象,更重要的是为了找到问题,并提出解决方案。

前文中已经说明了如何使用分析层层深入挖掘问题,而解决问题又该从何下手呢?

1. 不忘初心,从目标和原因出发

尽量抛开现有方法和途径的约束,从目标和原因思考,当初这样做是为了什么,有没有其它方法可以达到同样的目的。

2. 置换变量

前面在讲维度分解的时候,我们已经知道了问题都是由许多变量构成的。大多数人解决问题的常规方法都是在变量的数值上做优化,也可以直接换一个变量。

企业做产品也是一样的道理,与其市场里和巨头对手正面抗衡,不如寻找差异化战略,丛另一条路径登顶。

3. 寻找奇点

这里的奇点,指的是与常识相违背的、奇怪的现象。有一个小诀窍,就是寻找“被禁止”的点。

常规情况下,餐厅是不允许客人自己带食物去吃的,而在沿海一些地方,餐厅是允许客人在市场买食材到餐厅烹饪的,这是典型的利用“奇点”的思维。

同样的道理,现在许多交通工具都不允许客人携带宠物,而养宠物的人越来越多,提供一套可以携带宠物的出行服务势必会受到广泛的欢迎。

总结

分析切忌依靠自身的知识储备,拍脑袋决定问题的答案。

相反,分析是一个层层递进和扩张的思维过程,一步步从表象趋向真想,也从自己已知的领域推演出自己本不知的内容,这样的分析,人才会进步。

 

本文由 @GUTI 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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评论
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  1. 系统性思考的应用。除了维度和层次,还应该看到系统的结构与结构之间的相互关系,并考虑到时间和空间因素。

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    1. 1、时间和空间都属于思考问题的参数之一,故都包含在维度之中,特意将其与“维度”区分反而会局限了思考的自由度。
      2、结构与结构之间的联系确实是需要关注的地方,谢谢提醒。不过往大了讲,结构与结构之间建立联系,其实也是本文中提到的“先抽象,再具象”的过程。两个子节点之前共有一个父节点,两者之间固然已经有了联系(可参考本文图二)

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  2. 点个赞~ :mrgreen:

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    1. 感谢支持

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