归纳思维———弱水三千，哪一瓢才是我的菜

相信很多人都有选择恐惧症：五一假期我是去黄山好呢，还是去迷人的巴黎一游（当然也有的小伙伴也只能是想想而已：世界这么大，我却不能去看看）？......眼前的三千瓢弱水，到底应该喝哪一瓢呢？...



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相信很多人都有选择恐惧症：五一假期我是去黄山好呢，还是去迷人的巴黎一游（当然也有的小伙伴也只能是想想而已：世界这么大，我却不能去看看）？上班的路是走这条好呢，还是走那条?在下面的一场重要的谈判中，我们团队是着重人际关系呢，还是谈判准则？眼前的三千瓢弱水，到底应该喝哪一瓢呢？



二八法则给了我们一些提示，在某一特定环境中起决定作用的永远只是那百分之二十的因素。所以，关键就是在我们面对的特定环境中抓住那百分之二十的关键因素，然后才能根据它选择正确的行动策略。

当然，这首先离不开对于特定环境的分析。在高杉尚孝所作的《麦肯锡问题分析与解决技巧》一书中，对于如何分析环境提出了一种结构分析法。首先，将某一个特定环境按照MECE原则（互不重复，没有遗漏）分解成诸多构成要素，然后将这些要素进行结构化组合。就在这样的一拆一合的过程中，相信你就对对这一特定的环境有了一定的了解。然后，选择出两个（建议）最为关键的要素组成环境矩阵，再根据每个要素的上升或者下降将该矩阵分为四个象限。

然后就是对策略的筛选了，对于一个特定的问题，你可能想出了不只一种解决方法。接下来你要做的就是将每个方案在四个可能发生的环境中逐一检验，选择出针对某个特定的环境最为合适的解决策略。最后根据你对于未来的预测选择最终的方案。



下面举个栗子：在万物复苏的春天，一个骑行爱好者选择合适的交通工具去上班。

STEP1 分析环境

先是将整个上班路上的环境按照MECE原则进行分解：车流拥堵状况、天气、距离，可用时间。

下面是结构化组合：在一定的时间里，在怎样的天气情况中，经过怎样的车流拥堵状况，走完多长的距离。

而我们的时间和距离一般情况下是变化不大的，所以筛选出最关键的两个要素：车流拥堵状况、天气。

然后构建矩阵：

不堵

堵

晴朗

A

B

雨雪

C

D

STEP2 检验方案

假设我们有开车和骑自行车两种选择，将它们放到每个环境中进行打分（分值代表满意度，满分为100分）：

A

B

C

D

开车

80

60

90

60

骑自行车

90

90

30

30

（因为自行车可以从非机动车道上走，所以车流拥堵状况对它的影响可以忽略）

可以看到，开车的是一个稳健的决策，因为它受到天气状况的影响较小；而骑自行车则是一个高度不确定性的决策，有可能效用很高，也有可能很低。

STEP3 预测环境

天气预报和新闻可以作为有效的参考，让我们得以预测明天的环境情况。

STEP4 做出决定

然后我们只需要在特定的环境脚本中选择出有较高满意度的策略即可。

假如我们并没有天气预报（事实上，天气预报也不能保证百分之百的准确率）和新闻报道，或者某些小伙伴直接无视环境的变化，那这时的决策就因人而异了：如果他是一位稳健性格的人，那么他就会选择开车去上班.

但如果他是一位风险爱好者的话，他就会选择骑自行车去上班，因为即使有可能变成落汤鸡的风险，但是却有可能体验沐浴春风的骑行享受，不是吗？

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