引言：一個(gè)復(fù)雜問題進(jìn)行拆分，最后會(huì)形成一個(gè)數(shù)量巨大的細(xì)分問題群。如果沒有嚴(yán)格的按照“逐層不漏不重”原則進(jìn)行，細(xì)分出的問題將很難形成合力來完整有效地支撐解決原問題。本文以策劃一個(gè)會(huì)議為例，來了解結(jié)構(gòu)化思維的應(yīng)用。
本文選自《數(shù)源思維：業(yè)務(wù)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)思維秘籍》。

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在對(duì)問題進(jìn)行拆分時(shí)，應(yīng)該采用什么樣的邏輯或者結(jié)構(gòu)呢？
　　當(dāng)然最直接的辦法就是采用前人已經(jīng)總結(jié)好的問題思考框架，比如在戰(zhàn)略分析領(lǐng)域有經(jīng)典的SWOT框架、BCG矩陣或GE矩陣（圖1）等。
　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖1 GE矩陣
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　在外部環(huán)境分析時(shí)有波特五力模型（圖2）、PEST框架等。
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖2 波特五力模型
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　在研究市場(chǎng)、用戶時(shí)有馬斯諾需求層次（圖3），營銷4P等。
　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖3 馬斯洛需求層次
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　應(yīng)該說在幾乎所有領(lǐng)域里，通用性的問題都有前人的研究給出的分析框架來引導(dǎo)我們?nèi)ゲ鸱?、分析問題。
　　但是一方面根據(jù)上述框架拆分出的子問題仍然可能太大而不能馬上著手操作，還需要進(jìn)一步細(xì)分；另一方面在大部分個(gè)性化的具體問題上，還是需要自己來找到拆分問題的框架。而這個(gè)過程中就要遵循“逐層不漏不重”原則。
　　“逐層”的意思是拆分問題要一步一步進(jìn)行，每一步只分出同一層的子問題。比如將用戶劃分為男、女，男、女就是同一個(gè)層次的概念。如果把用戶劃分成了男、少女就錯(cuò)層了。少女是從女性中分出的一個(gè)子類，處在男、女的下一層。要保證同層，就是拆分問題時(shí)一層只能使用一個(gè)維度或一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)（圖4）。
　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖4 用戶的逐層劃分示意
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　“不漏不重”也就是麥肯錫金字塔理論中提到的MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，相互獨(dú)立，完全窮盡）原則（圖5）。
　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖5 麥肯錫金字塔理論
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　這種原則從集合的概念來講，就是拆分出的所有子問題必須是父問題的一個(gè)剖分，既彼此互斥，合并起來又是全集。比如把人分成老中青就有遺漏，而把美女分成大長腿和巴掌腰，既有遺漏又可能有重疊。在多步驟、多層拆分中，每一層都要遵循“不漏不重”。比如要解決“如何開好一個(gè)會(huì)議”的問題（圖6）。
　　第一層，可以從產(chǎn)品角度切入，即從會(huì)議工作流程角度來切分問題。第一層5個(gè)子問題為：如何策劃好會(huì)議主題，如何做好時(shí)間、地點(diǎn)、場(chǎng)地等確認(rèn)和嘉賓邀請(qǐng)，如何做好會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)布置和設(shè)施，如何組織和管理好會(huì)議召開，如何做好會(huì)后效果評(píng)估。這5個(gè)子問題基本覆蓋一場(chǎng)會(huì)議工作的全流程，當(dāng)然可能有些商業(yè)會(huì)議還有招商、廣告等工作。
　　第二層，第一個(gè)一級(jí)子問題，如何策劃好會(huì)議主題，可以分成下面4個(gè)子問題：本領(lǐng)域近期熱點(diǎn)和未來趨勢(shì)是什么，本次會(huì)議目標(biāo)嘉賓和聽眾是誰，他們?cè)诒绢I(lǐng)域內(nèi)當(dāng)前的關(guān)注是什么，作為會(huì)議主辦單位的優(yōu)勢(shì)是什么。
　　第三層，第一個(gè)二級(jí)子問題，本領(lǐng)域近期熱點(diǎn)和未來趨勢(shì)是什么，又可以大體分成下面4個(gè)子問題：媒體報(bào)道的熱點(diǎn)有哪些，研究機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點(diǎn)有哪些，研究機(jī)構(gòu)和專家對(duì)未來的趨勢(shì)判斷如何，自己分析的未來趨勢(shì)是怎么樣的。這其中最后一個(gè)問題如果沒有現(xiàn)成分析出的成果，那又是一個(gè)比較大的課題，再往下分三四層都沒問題。
　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖6 開好一個(gè)會(huì)議問題的拆分示意
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　注：拆分形成的結(jié)構(gòu)圖現(xiàn)在也常被稱為思維導(dǎo)圖。有很多軟件工具可以幫助我們?nèi)プ龀鲞@樣的圖，軟件中也常會(huì)內(nèi)置一些通用問題的結(jié)構(gòu)供用戶直接使用。但工具本身不是學(xué)習(xí)思維的重點(diǎn)。
　　由此不難看出，一個(gè)復(fù)雜問題進(jìn)行拆分，最后會(huì)形成一個(gè)數(shù)量巨大的細(xì)分問題群。如果沒有嚴(yán)格的按照“逐層不漏不重”原則進(jìn)行，細(xì)分出的問題將很難形成合力來完整有效地支撐解決原問題。
　　個(gè)性化拆分的原則有了，可拆分的操作性方法呢？事實(shí)上我們?cè)谇懊娴摹皢枴杯h(huán)節(jié)所談的方法就是一個(gè)分解式的框架，就可以作為對(duì)問題的第一級(jí)拆分來使用。在進(jìn)行逐層拆分時(shí)，每一步其實(shí)都是一個(gè)新的問題定義，可以結(jié)合“問”的方法反復(fù)深入，問—拆，拆—問。此外，前面提到的產(chǎn)品思維、用戶思維也是切入、分解問題的另一種思路，就像上面的會(huì)議例子就是一種廣義的產(chǎn)品拆分思路，按照會(huì)議組織的流程進(jìn)行了細(xì)分。用戶思路的例子我們下面再單獨(dú)談。
　　最后一個(gè)疑問是問題要分到第幾級(jí)結(jié)束，或者分到什么程度才算完成。拆分的層數(shù)是不一定的，問題復(fù)雜分的層級(jí)就會(huì)多，反之則少。從程度上來說，分到子問題本身已經(jīng)可以確定使用哪些指標(biāo)，去采集什么數(shù)據(jù)，用什么方法去操作。比如講“我今天晚上吃什么？”這個(gè)問題顯然沒指標(biāo)，沒數(shù)據(jù)，沒方法，那就需要對(duì)它進(jìn)行拆分。分為“我喜歡吃什么？”“我的預(yù)算是多少？”“等待時(shí)間承受是多少？”“選擇辦法是尋找上述條件的交集，如結(jié)果不止一種就抓鬮”。前三個(gè)問題都是指標(biāo)化的，都可以直接用數(shù)據(jù)表示，后面的方法是直接可以操作的（按：關(guān)于操作方法，對(duì)于更復(fù)雜的問題需要放到下一個(gè)環(huán)節(jié)——解。在“問”環(huán)節(jié)只需指明一個(gè)方向）。因此“我今天晚上吃什么？”問題分到第二層就可以解決了。
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