前言：最近学了python，但是在数据分析方面一直不得法，于是了解了python皮毛后重回思维训练，培养自己的数据分析思维，常用的有结构化、公式化和业务化三种思维，其中结构化思维是各行业了解程度最高的，也就是一本畅销书《金字塔思维》的一种应用。结合之前就《金字塔思维》的一些学习，写一点自己的感悟。
一、结构化思维的本质
（一）自上而下，强行归类
一般来说，结构化思维都会讲一个问题分为一个方面，例如内部外部或者是常用的SWOT分析，都是结构化思维。MECE有5种分类方式，无论是那种方式吧，其实一般来说都是由一个核心点，演变出多个方面，每个方面会有细分成几个小点。自上而下或许有点不够准确，强行两字略显夸张，但是总的来说就是通过一些方向或者板块，来对核心点的方方面面进行归类。
（二）多维理解，理清本质
最近编程过程中，发现陷入一条线的思维方式，主要也是由于水平不高导致的。认识问题是起点，解决问题是终点，从起点到终点不止一条路，这其中的过程可能如迷宫，会有死路，会有多余路，但如果不是上帝视角，一般也很难一步到位。到达终点时，曾经走过的路都不是白走的路。从多个维度来理解，有助于找到正确的路。
（三）梳理线头，激发灵感
有时我们会对于自己一脸懵逼但别人能够分析出真相的叫预言帝或神人，八的一手好卦，透过现象看本质。线头还是那个线头，但是会有不同的看法，个人认为一般来说还是因为经验丰富，碰上的大风大浪多，见识的多。有时候问题来了不是先搞清问题从那几个板块，然后再逐步细化的，可能是先有了整个思维框架中的一两个点，需要有这一两个点扩散成整个思维框架。寻找到灵感，而不是按照传统模式，毕竟现在都要讲点创新嘛。每个问题一个模子思维，寡淡撒。
二、结构化思维的缺点
（一）强行划分，结合不够
结构、结构，那么肯定就有分界线，比如墙是墙、板是板，当然随着建造技术逐渐装配式化，墙板可以做到一体化，对于思维模式来说，也是思维模式的进化。就当前而言，结构化思维需要对与问题相关的内容强行划分，导致两口子拆分成一男一女，人还是那个人，但事不再是那个事了。
（二）前后同讲，一脸懵逼
还是拿两口子来举例吧，比如一个问题，男女双方都有问题的那种，分成男女两个板块来讲，然后男那边讲一遍，女这边又讲一遍。这还只是按照男女分类，如果按照时间阶段划分，又要来一遍，事情千千万，线索千千万，千千万对千千万，卧槽，厉害厉害。
（三）一叶障目，忽视他因
结构化思维由于过度于聚焦问题本身和对问题本身抽丝剥茧，导致过于对问题的内因和相关点分析，甚至由于对某些线索进行挖掘，发现了相关看起来有价值的信息，有时我们针对一个问题从很多方面来进行说明，但是仍有听者说要把握核心，透过现象看本质，看背后的东西，这些我觉得是结构化思维不太优势的地方。
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