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很多東西都是有相似性的 ，通過歸納、總結，梳理你的知識結構，從一個整體、系統上看待問題，才不會是自己感動自己。

我們經常會發現很多書里的內容都有似曾相識的感覺，即使他們是完全不同類型的書籍，信息時代的我們淹沒在信息的海洋里，感覺每天被各種“干貨”包圍，這些東西就好像四散的浮萍散落在腦海里，遇到問題經常是隨機從腦海中“撈出”幾點鋪上去，甚至是頭腦一片空白，其實可能你的大腦中已經儲存解決這類問題的對策，只不過它們四散在你腦海中的某個偏僻角落。

很多東西都是有相似性的 ，通過歸納、總結，梳理你的知識結構，從一個整體、系統上看待問題，才不會是自己感動自己。

前面的情況我們大多數人曾經都遇到過、苦惱過，下面的內容是我現在的一些思考和總結，寫下來希望能和大家一起交流學習，以后有新的想法會繼續更新。

一.認識“框架”

歐幾里德作為幾何學的鼻祖，在他的《幾何原本》中只有五條公理，然而如此復雜的幾何學都是建立在這五條公理的基礎上，由此推理、演化出各種定理、結論?；叵胫袑W時代，我們往往發現幾何課本或物理課本中一個章節通常只有一到兩個定理或規律（一本書中其實也沒多少），其他的都是推理出的小定理1、小定理2、小定理3、小定理4…..，然后我們就可以拿著這些定理、推論去解決各種復雜、奇葩的應用題。

生活中那些復雜的問題雖然沒那莫奇葩，其實某種程度上可以類比那些應用題，抽象出來可能都是背后的那幾條”定理”，而這些“定理”最終也會在不同的場景、行業中演化出各種小“定理”。

舉三個例子：

1.數據分析中的A/B測試和化學實驗中控制變量法都是保持保持單一變量，對比試驗結果；

2.運營中的拆解指標、層層落地和決策樹分析都是在運用金字塔原理分析問題；

3.精益創業的小步迭代、快速試錯和貝葉斯算法變量的修正都是評估當前最新信息，獲得既定目標最大概率的決策行為，是一種迭代思維。

……

上面三組例子底層對應的是三個“定理”，這里的A/B測試、控制變量對比試驗、決策樹分析等都是各種小的“推論/演化”，這些所謂的“定理”通俗的講也可以叫做“解決問題框架”。

二.知識歸類

生活中我們會從各種課程、書籍、別人的經驗分享等等，獲得各種各樣的小框架，如果不將其思考、歸類，大腦中的知識是處于一種混亂、游離的狀態，其實這是會影響我們思考的深度和提取的速度。試著將這些小框架1、框架2進行分析、歸納，總結出它的底層框架，然后收集這些框架在不同場景、行業下的各種應用框架。

這里我總結有歸納和演繹兩種情況。

演繹

演繹法是你已經總結出那個底層、通識的框架，剩下的只需要把把你學到、推理的新應用框架歸類到各自底層框架中，是一個豐富的過程。

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演繹

歸納

歸納法是一個創造的過程，很多應用框架被獲取，通過反思、總結出底層的框架，接下來的做法和上面的演繹過程相同。

歸納

不同的框架在你的腦海中其實并不是孤立的，相互之間是可以形成網絡的，這樣可以創造出新的框架，更靈活的應對復雜問題。

三.用框架解決問題

既然各種應用框架和底層框架是一致的，并由其演化，是不是只需要掌握底層那個框架就行了，其實是可以的，前提是你需要有很好的洞察力，能迅速看清事情的本質，遇到問題時可以做到迅速聯想，而做為我們大多數普通人仍需要不斷去積累各種應用框架，豐富大腦中的彈藥庫，就像數學中的那些小推論，需要時直接調用，縮短問題和底層框架之間的橋梁，提高我們解決問題的效率。

所以像做應用題一樣去解決生活中那些棘手的問題吧！

用框架解決問題

四.跳出框架

擁有更多解決問題的框架固然是我們所追求的，但同時我們應該警惕被這些框架束縛，有時候人們會根據以往的經驗，在一個低維的層面去糾結、尋找解決問題的方法（鉆牛角尖就是一種極端的行為），殊不知跳出那個圈子，從一個更高的維度看，會有更寬廣的視角，這就是為什么剛畢業的大學生比那些工作多年的老手有更強的可塑性和創造能力。

這里介紹一種黃金圈思維思考法則。

黃金圈思維法則

這是一種由內而外的思考方式，分三層，Why：思考為什莫要這么做、我們的目標、理念；How：采用什么方法、措施；What：我們的產品表現形式。

例子：蘋果公司Why的層面是“Think different”, How層面是極致的用戶體驗和先進的技術，What的層面是Iphone，高清視網膜屏、超薄的金屬拉絲外殼等，整個公司的產品都是為圍繞“Think different”這個理念，所以它并沒有像當時其他的手機廠商一樣一味的追求通訊質量，研發出獨一無二的iphone。

做產品通常也是先從需求的角度也就是Why的層面考慮，挖掘用戶本質的需求，然后從How的層面考慮是用一個線下服務方案還是一個互聯網產品去解決這個問題，最后再從what層面去考究采用什么材質、交互方式、視覺表現。

五.思考解決問題的模型

解決問題的模型

日常中解決的問題通常有兩種情況：問題尚且未知和問題已明確。

（一）.問題尚且未知

透過現象發現問題本質，比如電商訂單轉化率的下降、投訴率的上升等現象，具體原因尚且未知，解決這類通常問題有五個階段：1.發現、明確問題；2.價值評估；3.制定解決方案；4.方案評估；5.設置考核指標；6.測試驗證；7.反饋。

1.發現與明確問題

界定問題的邊界

一個復雜問題通常會涉及內部、外部、 環境三個角色，三個角色應該是一個并行的關系，具體問題可能會有側重，從三個角度分別思考有助于將問題想的更全面。

舉個簡單例子:

如何將500毫升的水裝進300毫升的瓶子中？

• 方案1：換個大于500毫升的瓶子；
• 方案2：將水凍成冰；
• 方案3：送到失重的環境下。

上面三個方案分別是從瓶子（外部）、水（內部）、環境三個角度考慮出來的。

回歸流程（此處流程可能不止一個）

通過流程將問題拆分成一個個有順序的小模塊，流程中可能會涉及各個不同角色，將內部、外部、環境三個角色鋪設在流程中，這時候你將更深刻的理解不同角色在流程是如何流轉、決策的。

到了這一步我們就更容易通過數據分析或經驗發現有問題的節點，明確問題的模塊、涉及角色，然后繼續拆分，直到發現，可付諸行動的指標和改進行為。

2.價值判斷

價值判斷：用戶價值（影響面、使用頻率等）、商業價值（轉化率、新增長點等）、內部價值（效率）；

如果問題價值太低，可暫緩或不予考慮。

3.方案的制定

這里可以調用你積累的各種框架（框架1、框架2…）制定你的方案。

4.方案評估

方案正式開發前需進行可行性判斷，通常需要考慮技術壁壘、耗費時間長短、政策、擁有資源等。

5.設置考核指標

該指標應該是與你的產品價值、商業價值直接相關的第一關鍵指標。

6.測試驗證

正式實施前通常會進行灰度發布和A/B測試，這在一些互聯網公司比較常見，這可以有效的規避不確定性、降低實施風險。

灰度發布：一些不確定效果或影響面較大的實施方案，通常會進行一些小范圍的灰度發布；

A/B測試：方案不止一個，存在分歧時，通常會采用A/B測試，注意樣本選取的合理性（覆蓋、平均等）。

7.反饋

反饋其實是一個閉環控制，同通常有兩種反饋結果：“與預期相差很大“”和“問題得到改善”。

與預期相差很大

原因及措施：1.問題關鍵點找的不準，此時應該重新返回找到關鍵問題；2.指標設置不合理（太高、不是關鍵指標）。

問題的改善

原因及措施：方案被驗證有效，應繼續擴大范圍，根據反饋優化方案。

（二）對于已經明確的問題，可以直接跳過第一步，進入方案制定。

舉個栗子：

怎樣提升某個在線課程的聽課率？

1.發現、明確問題

三個角色：

外部— 學生、老師；

內部— 平臺；

環境— 學生上課環境、老師講課的環境。

回歸流程:

1. 制作課程；
2. 運營宣傳；
3. 報；
4. 等待上課；
5. 上課；
6. 完成作業；
7. 點評

找到三個角色在流程中的流轉、關系。

簡單說一下，比如第一步，制作課程，涉及到老師、平臺、環境，對應的優秀的師資、課程質量、平臺的制作水準、錄制課程的環境等都是應該考慮的因素。

第二步，運營宣傳，涉及到平臺、學生，對應的關鍵點有平臺的推廣力度、效果，選取的目標學生群體等。

…

第五步，上課，涉及到學生、平臺，可能的關鍵點有學生的激勵、上課付出的沉沒成本，提供更更好的上課體驗等。

2.問題價值判斷

3.制定解決方案

4.可行性判斷

5.設定考核指標

如：整個過程的漏斗轉化率，報名人數、上課率、作業完成率等。

6.測試驗證（必要時）

A/B測試、灰度發布

7.反饋迭代

有沒有發現這套解決問題的模型，其實是由多個框架拼接而成的一個更大的框架，這再次驗證了前面所說的框架之間的關聯性。

本文由@tuolaji 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。