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榮耀標識解密產品經理“學習能力”打造公式
碎片化學習時代，我們不缺少學習的渠道和工具，而是缺少有效學習的方法。
快速發展與迭代的世界，需要我們不斷地適應，不斷地武裝自己，打鐵還需自身硬。
能力提升一般情況下遵循721法則：70%的實踐經驗，20%的溝通反饋，10%的正規培訓。也就是說，用1小時去學習某樣東西，你可能需要用2小時去跟別人交流、討論這件事情，再用7小時獨自練習。
參照721原則，結合自己以往的工作生活經驗，可以得出這樣一組公式：
知識增量=學習流量×知識質量×（技能樹構建+深度思路+刻意練習）
下面就讓我們解密一下上面的公式，學習流量與知識質量一如字面意思，不多贅述。
技能樹構建
如今碎片化學習盛行，學習的入口有很多，除了各類專業書籍，對產品經理來說，還有很多專業網站、公眾號，也有得到、樊登讀書會等知識學習類App，我們從來都不缺少學習的工具與渠道。
怕的是：盲目學習，碎片化的自嗨，腦子里裝滿了“知識”，卻沒法隨意取用，不僅僅占用“內存”，還浪費感情。
所以碎片化學習需要結合自身職業規劃，梳理知識體系，然后再進行知識填充。
以數據產品經理為例：
如果正在從事或者想要從事數據產品經理的相關工作，我們需要了解該崗位的技能要求與崗位要求，該過程可以查閱相關資料，如：
（摘選：《數據產品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》）
通過上述歸納，也就了解了數據產品經理所接觸的工作內容與技能要求，如果因為技能點過多，無法短時間消化，且自己無法排列優先級，那我們就可以繼續下面的工作了。
去招聘網站查看對應崗位的職位要求，這個辦法簡單易操作，以下是一個數據PM的JD：
【崗位職責】
1. 深入理解商業化業務，負責商業化數據平臺搭建，包括需求溝通、產品設計、研發推進、測試與發布等整個流程
2. 對接多個業務團隊，跨團隊溝通協調，共同推進項目完成
3. 不斷探索和挖掘商業化數據產品模式，能夠從數據產品層影響業務，輔助和指導業務決策
【任職要求】
1. 本科及以上學歷，計算機、數學、統計相關專業優先
2. 對數據敏感，有較強的數據分析和理解能力
3. 熟練查詢Hive SQL
4. 熟練使用Office辦公軟件，至少掌握一種原型設計工具（Axure、Sketch等）
5. 有數據產品相關經驗優先
依照上面的崗位JD，我們可以粗糙的梳理出該崗位的基本技能要求：
然后，查看多個崗位JD的要求，不斷豐富與完善這個技能樹，然后根據優先級，進行相關內容的專項學習。
最終我們會產出一個更加全面的技能梳理，如：
（摘選：《數據產品經理必修課：從零經驗到令人驚艷》）
而且根據招聘崗位要求，設置各項技能的優先級，按照優先級依次點亮技能樹，最終具備勝任該崗位的能力。
深度思考
知識的積累就像不斷儲蓄的地下水，如果汲取這些地下水，需要一點方式方法。
民間有句俗語：下雨，下透了。
學習同樣需要這樣一個過程，下透雨由兩部分組成：
- 地表水不斷下滲，在學習中，這樣要求不斷的有學習內容進入，而且需要通過思路梳理的方式進行深挖；
- 地下水不斷上滲，通過深度思考，把儲備的知識，填補到技能樹中，從而實現“上滲”；
當自上而下與自下而上的內容交匯在一起，那就學透了。
關于深度思考，究其本質，是找尋事物內在“規則”，關于規則的解讀：
- 了解規則，知道規則的復雜程度，以及規則之下的疏漏；
- 遵守規則，依附規則；
- 指定規則，也可以破壞規則；
- 維護規則，推廣規則；
深度思考就是實現上述步驟的方式方法，多數事物都被其表象所掩蓋，表象是紛繁復雜的，我們可以做的是多想一層，再多想一層，層層剝離表象的外殼，終見本質。
深度思考需要我們完成或者具備什么樣的能力？
深度思考是把所接觸的事物進行連接與建模的過程，以下圖為例：
如果工作經驗與知識點是相關關聯的網狀結構，知識點的關聯就會相對復雜，取用起來比較耗時。
通過初步的梳理歸納會產生相對規整的右上圖例，這樣的梳理，還可能發現自己的知識孤島，從而解決。
在上述基礎上進行建模與歸類，我們會產生右下圖例，發現一個星狀結構（也有可能是其他結構），從而使得知識的取用變得簡化。
深度思考，日積月累的鍛煉，就讓我們具備了靈光閃現的能力。
刻意練習
在有了體系化的知識儲備，并進行了深度思考后，“學以致用”便需要提上日程了，運用所學內容，實現最終的消化吸收。
刻意練習的本質是，“帶有明確目的去鍛煉某方面的能力”。
實施步驟如下：
- 明確練習目標，并進行任務拆分；
- 保持專注，刻意運用所學內容；
- 獲取反饋，實時調整，不要因為自己的刻意練習為他人帶來不適感；
- 翻盤總結，根據實際情況完善自身知識體系。
自古哪有真情在，唯有“套路”留人心，通過刻意練習，培養自己的“套路”，打造出自己的技能點，升職加薪。
學習能力是一個受用終生的能力，快速的獲取，快速的總結，這樣才能適應這個快速變化的世界。
不要給自己一個學習能力強的假象，當別人問起，為什么的時候，能拿出實例，說個一二三，那就算有所小成了。
作者：張小墨，微信公眾號：月光坦克（moontank1918），某美股上市互聯網公司產品經理。
本文由 @張小墨 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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