分析决策：利用矩阵图分析选项，得出结论。
在上一节，也就是昨天的文章里，我们已经学会了如何使用“树状图”来“明确问题”、“找出原因”以及“思考解决方案”。
那么在得出了各种原因和解决方案信息的时候，我们要解决的问题就变成了：“如何轻松做决定”，或者说“做决策”，又或者是“得出结论”。
正是这些“最终决定”促进了有效行动。而这些都结论可以通过“矩阵图”来分析决定。
要知道，在这个人人都有“选择困难症”的时代，要想“轻松做决定”可不是一件容易的事情。尤其是当涉及到重大决策的时候，或者可选项非常多的时候，我们往往会在一堆复杂的信息中迷失，不知道如何做出最终决定。
今天我们就来“破一破这个局”，在周日的主题发布文章里，我有放过一张非常简单的矩阵图，简直不能再简单了，我们来回顾一下：
“你要买一个东西，在一堆价格和质量各异的商品中难以抉择，这个时候一个简单的2x2矩阵就能帮你选出那个最合适的”
在这个矩阵图里有两个重要的“评估维度”，分别是“价格”和“质量”。这两个维度的两端状态：“低价格和高价格”+“低质量和高质量”共同交叉组成了这样一个四象限分布的矩阵图（或者把外边框去掉，直接就是四象限图）。这可以让你很清晰的对比那些分布在不同象限的可选项，做出最终抉择。
当然了，你可能会想：“只有两个维度的评估，最多也就四个组合，还是蛮简单的嘛”。不过我要说的是，不要小看这个2x2的矩阵，你之所以会小看它，只是因为你还没有用它解决过那些真正难搞的决策。
下面我来详细说一下如何使用“矩阵图”来做“2个评估维度”的决策和“2个以上评估维度”的决策。
开始之前我想补充一下这两者的区别。
两个维度的评估应用最普遍，四象限图是一种“两个维度的四种状态相互交叉”的评估方法。而“2x2矩阵图”可能是两个维度的四种状态，也有可能是四个完全不同的信息在交叉组合，得出评价。
而后面这种“并非是2个维度交叉评估”的逻辑和“多个维度评估”的逻辑是一样的。他们的特点是由“多个维度来组合评估”一些“选项”，下面我们来详细说。
（1）神奇的2x2矩阵
最简单的应用就是由2个维度组合分析一件事情。我们拿求职来说，当你同时接到10个公司的offer，你该如何选选择呢？
正常情况下，我们会先看这些职位的收入怎么样，然后看这个职业机会是不是自己想要的发展方向。除了这些以外，可能还有一些团队氛围、直属上司、公司文化等方面的考虑。现在的问题可能是这样的：如何让这些信息更直观的展现？好让自己做出正确的决策。
拿收入和兴趣这两个维度评估，我们用一个四象限的矩阵来分析一下：
当你列出一个这样的矩阵，把10个公司一一放进去评估，孰优孰劣一目了然，你当然会选择那个收入高，兴趣也高的职位。
如果加上其他因素多维度的去评估呢？该怎么综合评估呢？这个等会在下面的多维度评估里面我再接着讲。
我再举一个例子，来说明2x2矩阵里面的“并非2个维度交叉”的情况。
这次我用一个成熟的“SWOT分析框架”来说明企业发展态势的分析，这样可以一边学习这个矩阵，一边了解这个分析方法。这个框架包含：
优势S（strengths）
劣势W（weaknesses）
机会 O（opportunities）
威胁T（threats）
比如说现在一个企业的现状如下：
优势是：品牌势能高
劣势是：公司比较传统，跟不上互联网发展
机会是：移动互联网快速发展带来的红利期
威胁是：竞争对手已经在布局移动端
我们把这些信息整合进2x2矩阵图组合分析一下：
把优势：“品牌势能高”，和机会：“移动互联网红利期”结合，发现当下的发展机会。
把“优势和威胁”结合，清楚竞争态势和应对方式。
把“劣势和机会”结合，发现了改进重点。
把劣势和威胁结合，感受一下危机感，哈哈哈。
通过这个神奇的2x2矩阵，你可以分析评估非常多事情。而且只要善于变通，这个思维工具可以解决你生活和工作中的大部分选择问题。
（2）多维度评估矩阵
两个维度去评估可以解决大部分简单的决策和判断，只是我们工作中往往更复杂一些，一个事情的分析通常有3-5个评估维度。而所谓的“多维度评估矩阵”，就是由“多个维度来组合评估”一些“选项”。
当然，任何事情的评估维度可以找出很多，但这个评估维度不是越多越好，一般不要超过7个。如果你列出了大量的评估维度，可能是两种情况：
- 没有对这些评估维度进行提炼，很多重复或细碎的无关紧要的维度。
- 你并不清楚这些这么多评估维度对结果是否是有用的。
我们拿上面求职的案例来分析，前面分析了收入和兴趣两点，基本上可以把10个候选排除到了3个。现在我们进一步去分析，得出结论。
加上其他评估维度，比如：团队氛围、直属上司、公司文化这三个维度来综合评估一下剩下的3个公司。
我们综合5个维度一起来给这三个公司打分，1-10分，然后计算它的总分。
最终，A公司得分最高。那么你就要选择A公司了吗？不一定。
你会发现综合分数好像差不多，现在选哪个都觉得其他的有不舍，还是难以做决定。
那么我再提供一个方法：“评估维度加权算法”。
其实也谈不上“算法”那么高级了。其原理主要是因为：在做这种评估的时候，多个评估维度的权重其实是不一样的。
比如说收入很重要，兴趣排第二，团队排第三，其他的可以看缘分。
那么这些重要性并不一样的维度却一样给分，结果就不能反应实际情况。这个时候我们就要给那些重要的维度加权。
现在我们来看加权后的总分数，有比较明显的差距了。经过把重要的评估维度加权，我们可以得到相对更准确的评估，这样对我们的决策水准会有非常大的提高。
那么现在你可以选择A公司了吗？还不行，别着急。
为什么不行呢？这个时候需要你确认一下，这个结果和你的“直觉”相符吗？也就是你在没有分析之前就有偏好的那个结论。如果这个分析结果和你的直觉是相符的，那么恭喜你，直接选择这个公司去上班就好啦。
还有另一种情况，你分析的情况和你的直觉不相符。那么这个时候，我建议你选择“直觉”上倾向的那一家。
原因是这样的，直觉是你的大脑潜意识经过很多维度的快速分析得出的结论，而我们用表格只分析了5个维度而已。如果两个结论不一样，可能是我们的理性分析漏掉了什么维度。
也就是说，有些维度可能我们下意识的感觉到了，它其实很重要，但是我们显性意识没有意识到应该把它加入分析，所以结论会不一样。
比如说你去A公司工作了，前面分析的这些维度都很好，但是实在受不了每天转8趟公交车才能到公司。没办法，只能回去继续找工作了。
所以，在最后做决策的阶段，要再次去找有没有遗漏的重要评估维度，尤其是当你的直觉上的结论和你的分析结论有偏差的时候，要去完善你的评估维度。
到这里，我们已经掌握了如何通过树状图分析问题、原因、解决方案，以及如何分析评估这些解决方案。当你手上现在有一堆也许可行的解决方案的时候，就用多维度的矩阵图综合分析，最终找到那个真正能解决问题的方案。
明天我们一起来看如何使用归纳法和演绎法去推演一个结论。
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