今天下午抽空学习了快速解决问题的思考框架,这些思考框架能够让大脑有清晰的逻辑进行思考,帮助大家学会框架式思考,下面是本人整理学习的笔记,供大家参考。
思维框架归纳法:
归纳逻辑是指人们以一系列经验事物或知识素材为依据,寻找出其服从的基本规律或共同规律,并假设同类事物中的其他事物也服从这些规律,从而将这些规律作为预测同类事物的其他事物的基本原理的一种认知方法。
演绎法:
人们以一定的反映客观规律的理论认识为依据,从服从该认识的已知部分推知事物的未知部分思维方法。是由一般到个别的认识方法。演绎法是认识“隐性”知识的方法。
SMART原则:
目标管理是使经理的工作变被动为主动的一个很好的手段,实施目标管理不但是有利于员工更加明确高效地工作,更是为未来的绩效考核制定了目标和考核标准,使考核更加科学化、规范化,更能保证考核的公开、公平与公正。毕竟,没有目标你是无法考核员工的。
1. 目标必须是具体的(Specific)
2. 目标必须是可以衡量的(Measurable)
3. 目标必须是可以达到的(Attainable)
4. 目标必须和其他目标具有相关性(Relevant)
5. 目标必须具有明确的截止期限(Time-based)
STAR法则:
STAR法则是情境(situation)、任务(task)、行动(action)、结果(result)四项的缩写。STAR法则是一种常常被面试官使用的工具,用来收集面试者与工作相关的具体信息和能力。STAR法则比起传统的面试手法来说,可以更精确地预测面试者未来的工作表现。
SWOT矩阵分析:
SWOT矩阵经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括,进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
分析企业的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)
MECE分析法:
中文意思是“相互独立,完全穷尽”,对于一个重大的议题,能够做到不重叠、不遗漏的分类,而且能够藉此有效把握问题的核心,并解决问题的方法。
收集信息-》描述发现-》得出结论-》提出方案。
1. 确立问题的时候,通过类似鱼刺图的方法,在确立主要问题的基础上,再逐个往下层层分解,直至所有的疑问都找到,通过问题的层层分解,可以分析出关键问题和初步的解决问题的思路;
2. 结合头脑风暴法找到主要问题,然后在不考虑现有资源的限制基础上,考虑解决该问题的所有可能方法,在这个过程中,要特别注意多种方法的结合有可能是个新的解决方法,然后再往下分析,每种解决方法所需要的各种资源,并通过分析比较,从上述多种方案中找到目前状况下最现实最令人满意的答案。
MECE原则:
第一条是完整性,说的是分解工作的过程中不要漏掉某项,要保证完整性;
第二条是独立性,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。
5W1H:
5W1H分析法也称六何分析法,是一种思考方法,也可以说是一种创造技法。是对选定的项目、工序或操作,都要从原因(WHY)、对象(WHAT)、地点(WHERE)、时间(WHEN)、人员(WHO)、方法(HOW)等六个方面提出问题进行思考。这种看似很可笑、很天真的问话和思考办法,可使思考的内容深化、科学化。
GROW模型:
GROW的意思是成长,帮助员工成长。
G(Goal setting):代表确认员工业绩目标;
R(Reality Check)是现状,要搞清楚目前的现状、客观事实是什么;寻找动因;
O(Options)代表寻找解决方案;
六顶思考帽:
全面思考问题的模型。它提供了“平行思维”的工具,避免将时间浪费在互相争执上。
强调的是“能够成为什么”,而非 “本身是什么”,是寻求一条向前发展的路,而不是争论谁对谁错。运用波诺的六顶思考帽,将会使混乱的思考变得更清晰,使团体中无意义的争论变成集思广益的创造,使每个人变得富有创造性。
六顶帽子的颜色,依次是:
◐红:直觉视点,即根据直觉判断
◐蓝:思考视点,即根据理性思考来判断
◐白:中立视点,即根据客观资料和数据判断
◐绿:创造视点,即创造性思维
◐黄:乐观视点,即正向性思维
◐黑:批判视点,即批判性思维
鱼骨图:
鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。
头脑风暴法(Brain Storming——BS):一种通过集思广益、发挥团体智慧,从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则:严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。
鱼骨图鱼骨图基本结构
A、整理问题型鱼骨图(各要素与特性值间不存在原因关系,而是结构构成关系,对问题进行结构化整理)
B、原因型鱼骨图(鱼头在右,特性值通常以“为什么……”来写)
C、对策型鱼骨图(鱼头在左,特性值通常以“如何提高/改善……”来写)
麦肯锡解决问题7步法:
1. 清晰地陈述要解决的问题
2. 分析问题
3. 去掉所有非关键问题!
4. 制定详细的工作计划
5. 进行关键分析
6. 综合分析调查结果,并建立论
7. 说故事(陈述来龙去脉)
参考文献:http://www.woshipm.com/pmd/180633.html
复盘:
复盘是围棋中的一种学习方法,指的是在写完一盘棋之后,要重新摆一遍,看看哪里下得好,哪里下得不好,对下得好和不好的,都要进行分析和推演,同样复盘也可以用在生活和工作中。
WBS:
WBS是指工作分解结构,是一个详尽的,层次的(从全面到细节)的树形结构,由可交付成果与为了完成项目需要执行的任务组成。工作分解结构是一个常用的项目管理工具。
PDCA模型:
PDCA模型是指循环是品质管理循环,针对品质工作按规划、执行、查核与行动来进行活动,以确保可靠度目标之达成,并进而促使品质持续改善。这个四部的循环一般用来提高产品品质和改善产品生产过程。
PDCA模型是企业界早已普遍运用的一套“目标管理”流程,透过规划(Plan)、执行(Do)、查核(Check)、行动(Act)四阶段,确保每次的目标都能达成。
4P法:
产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion),即著名的4Ps
产品(Product):注重开发的功能,要求产品有独特的卖点,把产品的功能诉求放在第一位。
价格 (Price): 根据不同的市场定位,制定不同的价格策略,产品的定价依据是企业的品牌战略,注重品牌的含金量。
分销 (Place): 企业并不直接面对消费者,而是注重经销商的培育和销售网络的建立,企业与消费者的联系是通过分销商来进行的。
促销(Promotion):企业注重销售行为的改变来刺激消费者,以短期的行为(如让利,买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的消费者或导致提前消费来促进销售的增长。
空雨伞:
空 = 环境,就是不会改变的事实状况。
雨 = 我们对「空」所做出的观察,也就是环境的状况,或可能面临的变化。
伞 = 因「雨」而做出的决策,也就是解决「雨」的方法,事件最后的结果。
参考文献:https://www.digitaling.com/articles/22929.html
FABE销售法则:
FABE推销法是非常典型的利益推销法,而且是非常具体、具有有高度、可操作性很强的利益推销法。它通过四个关键环节,极为巧妙地处理好了顾客关心的问题,从而顺利地实现产品的销售。
F代表特征(Features):产品的特质、特性等最基本功能;以及它是如何用来满足我们的各种需要的。特性,毫无疑问就是要自己品牌所独有的
A代表由这特征所产生的优点(Advantages):即(F)所列的商品特性究竟发挥了什么功能?是要向顾客证明:购买的理由:同类产品相比较,列出比较优势;
B代表这一优点能带给顾客的利益(Benefits):即(A)商品的优势带给顾客的好处。利益推销已成为推销的主流理念,一切以顾客利益为中心,通过强调顾客得到的利益、好处激发顾客的购买欲望
E代表证据(Evidence)包括技术报告、顾客来信、报刊文章、照片、示范等。证据具有足够的客观性、权威性、可靠性和可见证性.
AIDMA法则:
AIDMA法则的含义为:
A(Attention)引起注意;
I (Interest)产生兴趣;
D(Desire)培养欲望;
M(Memory)形成记忆;
A(Action)促成行动。
所谓AIDMA法则,是指在消费者从看到广告,到发生购物行为之间,动态式地引导其心理过程,并将其顺序模式化的一种法则。
其过程是首先消费者,注意到(attention)该广告,其次感到兴趣(in-terest)而阅读下去,再者产生想买来试一试的欲望(desire)。然后记住 (memory)该广告的内容最后产生购买行为(action)。这种广告发生功效而引导消费者产生的心理变化,就称为AIDMA法则。
费米推理:
“费米推理”指的是,利用手边现有的有限信息及知识,推论出很大的答案。
时间管理四象限:
一个时间管理的理论,把工作按照重要和紧急两个不同的程度进行了划分,基本上可以分为四个“象限”
1、第一象限是重要又急迫的事
2、第二象限是重要但不紧急的事
3、第三象限是紧急但不重要的事
4、第四象限属于不紧急也不重要的事
决策树:
决策树(Decision tree)由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成, 用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。
决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具,包括随机事件结果,资源代价和实用性。它是一个算法显示的方法。
决策树经常在运筹学中使用,特别是在决策分析中,它帮助确定一个能最可能达到目标的策略。如果在实际中,决策不得不在没有完备知识的情况下被在线采用,一个决策树应该平行概率模型作为最佳的选择模型或在线选择模型算法。决策树的另一个使用是作为计算条件概率的描述性手段。
卡佛矩阵:
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