先来看一个问题：
描述一下京东、阿里的不同性别的消费者的平均年龄和月均消费金额
数据可以随便编，你会如何描述上面这个问题？
另外一个问题是：描述一下京东、阿里的不同性别、不同省份的消费者的平均年龄、月均消费金额、月均消费次数？
数据可以随便编，这个问题你又会如何描述呢？
这个问题看似不难，但在工作中会经常遇到这样的问题，通过对这个问题进行分析，总结背后的思维模型（套路），提高做事的效率！
一、重新定义问题：找到问题的本质
我对这个问题的定义为：如何对一个/多个对象进行描述？
二、拆解问题：从最简单的情况开始，逐渐变得复杂
1、描述一下消费者的平均年龄
电商平台消费者的平均年龄是：30岁
2、描述一下京东、阿里的消费者的平均年龄。
京东的消费者的平均年龄：32岁
阿里的消费者的平均年龄：28岁
变换一下表达形式
3、描述一下京东、阿里的不同性别的消费者的平均年龄
京东的女性消费者的平均年龄是31岁
京东的男性消费者的平均年龄是33岁
阿里的女性消费者的平均年龄是27岁
阿里的男性消费者的平均年龄是29岁
变化一下表达形式
不管是直接描述的形式，还是用的表格形式，都是用的一维形式，一维的基本模型是：
其实还可以用二维的形式
这也是二维的形式
二维的基本模型是
4、描述一下京东、阿里的不同性别的消费者的平均年龄、月均消费金额
京东的女性消费者的平均年龄是31岁，月均消费金额是500元
京东的男性消费者的平均年龄是33岁，月均消费金额是400元
阿里的女性消费者的平均年龄是27岁，月均消费金额是600元
阿里的男性消费者的平均年龄是29岁，月均消费金额是300元
在上个步骤中，增加了性别，导致描述文字的行数增加，而在这个步骤中，虽然增加月均消费金额，但是描述文字的行数没有增加，这是为什么？
根据这个问题的定义：如何对一个/多个对象进行描述？ 在这个定义中有两个核心关键词：对象和描述，
增加了对对象的细分维度，会导致对象的分类增加，所以会导致描述文字增加，增加了描述的指标，对象的分类没有增加，只是针对同一类对象多了一个指标描述它，因此不会增加增加行数。
性别是对消费者的分类，而月均消费金额是对消费者描述的指标。所以，在上个步骤中，增加了性别，导致描述文字的行数增加，而在这个步骤中，虽然增加月均消费金额，但是描述文字的行数没有增加
三、模型总结：描述模型
应用场景：如何对一个/多个对象进行描述？
模型基础：一维空间、二维空间
方法论：
1、区分出要描述的对象和指标（数值型、文字型）
2、根据对象的分类多少，选择一维形式还是二维形式
四、应用场景举例
1、总结不同品牌过去一年每个月的销售金额、销量的差异
2、总结不同产品，在不同功能上的差异
……
本文的思路是针对一个常见的问题，通过重新定义找到问题的本质，然后从逐步拆解问题，解决问题，从中找到解决该类问题的思维模型，找到思维模型之后，在以后的工作中，提高处理该类问题的效率。
当做一件事情，感觉不是那么顺手时，说明做这件事情自己处在“学习区”，做完之后就要总结背后的思维模型（套路），下次再遇到类似的事情时，运用之前总结的思维模型，提高做事的效率。如果不能总结出背后的思维模型，下次再遇到类似的事情时，仍然处于“学习区”，做事效率比较低，相当于之前所做的事情对现在没有帮助，这才是最大的浪费时间。
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