拆解问题

以下整理了拆解问题的相关内容，讲述了明确和理解问题、拆分和定位问题、提出解决方案等方面，赶快收藏下图了解吧！

拆解问题

• 一、明确和理解问题
  • 明确和理解问题占10%的内容，提出解决方案跟总结问题占10%的内容，拆分和定位问题占80%内容。也就是说，80%的精力我们要用来拆分问题。
  • 问题的本质是什么？
    • ①、明确对方关注的问题点（假如老板的问题含糊不清，你要反复的跟老板确认，你们对问题的理解是否一致）
    • ②、明确解决问题的目标（这件事情，要做到什么程度（可以向老板提出一个建议目标，通过老板的反馈，明确解决问题的目标））
    • ③、明确可以利用的资源（要解决这个问题，可以使用哪些权限）
• 二、拆分和定位问题
  • 一个问题，可以将其分为：复杂问题跟元问题。
    • 复杂问题
      • 参杂了多个纬度跟变量的问题。不可直接解决
    • 元问题
      • 最本质、最小的待解决的问题。
  • 拆分问题的两种模式：
    • 1、假设驱动
      • 什么是假设驱动呢？
        • 即解决复杂问题时尽可能的先找到一个合理的假设。
      • 假设驱动又有哪些优点呢？
        • 1、有明确的目标感。
          • 当我们对一个问题树立起了明确的目标，这样在解决问题的过程中，就能有方向地证实或证伪目标，有目的的搜寻信息、有逻辑的验证假设；
        • 2、不易遗漏或出错
          • 如果发现假设的目标被证伪，可以重复修改假设，直至最接近真实结果；
        • 3、省时省力
          • 可以确保是沿着有最大概率的主线行进，把有限的时间、资源都分配在最可能解决问题的事情上。
    • 2、构建问题树
      • 问题树又叫逻辑树、演绎树，其实，也能算是思维导图，它的好处在于，可以将更多信息、知识点有逻辑地排列。
      • 搭建问题树的好处：
        • ①、有逻辑线索可依，不是漫无目的找答案，从而更容易找到问题所在；
        • ②、可以根据拆解，把树上的问题变成任务，清晰且无遗漏地分配给其他人。
      • 搭建问题树的五个步骤：
        • 1）找出问题中存在的核心问题和起始问题；
        • 2）确定导致核心问题和起始问题的主要原因；
        • 3）确定核心问题和起始问题导致的主要后果；
        • 4）根据以上因果关系画出问题树；
        • 5）检查问题树，进行补充和修改，从而得到完美问题树。
  • 两种分类方法：
    • ①、并列结构：没有等式关联，不利于公式化；
    • ②、数理结构：有等式关联，利于公式化。
    • tips:
      • 1）尽量找数理结构，有利于问题的公式化拆解；
      • 2）数理结构无法适用的并列情况，采用分类结构。
  • 横纵对比看数据：
    • 1）把数据放在全行业背景下进行横向比较；
    • 2）把数据放在历史背景下进行纵向比较。
  • 掩盖问题的平均数：
    • 平均数需要进一步拆分，例如调查游戏延迟率与用户跳出率之间的关系，不能只看所有用户的平均数据情况。而要进一步拆分用户类别，这样才能得出接近真相的结果，即延迟率对付费用户和免费用户的跳出率有极为不同的影响。
  • 麦肯锡的MECE法则
    • 即"相互独立，完全穷尽"。 也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并解决问题的方法。
      • ①、完整性，说的是分解工作的过程中不要漏掉某项，要保证完整性；
      • ②、独立性，强调了每项工作之间要独立，每项工作之间不要有交叉重叠。
• 三、提出解决方案
  • 要突出重点，逻辑要清晰，要摆事实讲证据，能列数据就列数据，直观的了解整个方法才行。
    • ①、事实（横向对比同行业的数据、纵向对比历史数据，表明点击率对收入的影响）
    • ②、观点（为什么这样做）
    • ③、建议（起码包含两个）
    • ④、预测（积极预测、消极预测）