以下是去年年末对这本书的总结
美 康恩 Conn, Charles, Robert 美 麦克林 Mclean, and 杨清波. 所有问题，七步解决: ：解决复杂问题的简单方法 = Bulletproof Problem Solving：the One Skill That Changes Everything. 中信出版集团股份有限公司, 2021.
易读性⭐️⭐️⭐️
案例⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
实操⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
如果换个角度思维，决策选择也是一种问题解决的过程。所以在这个视角下，你肯定逃不掉BCG麦肯锡这些咨询公司的书。上一本是BCG的，这本就是来自麦肯锡的。《思维导图高效决策法》从写作和行文上都更轻松些，这本书就是带着麦肯锡那套数百万年薪的行头来到你的眼前的（中文版把封面配色都改成了非常商务风的深蓝）。
看看下面第8章，这框架是不是都可以直接去做PPT了？玩笑归玩笑，结构化思维和对概率的量化，从而形成更科学的决策，是麦肯锡也是很多成功公司的立命之本。图中的案例实际上是选择专业的，如果高中毕业时候能用这种逻辑和思维去判断自己的专业选择和未来发展情况，我相信是个受益匪浅的体验。
所谓改善决策的过程，就是提高自己的思考能力的过程，所以从这个角度，这本书是我在案例和实操两个维度都给了满分的。
今天在这里补充文中的七步方法（也是坊间常说的麦肯锡七步成诗）
第一步：“定义问题”——创建强有力的问题陈述。如果未能正确澄清问题，你可能会做出错误的决策并浪费宝贵时间。使用SMART记忆法创建强有力的问题陈述，确保定义是具体、可衡量、行动导向、相关且有时间限制的。你的问题解决陈述应关注于整个组织或系统的成果和解决方案，而不仅仅是部分解决方案。例如，如果解决问题需要整个公司的系统性变革，不要只关注一个部门。
第二步：拆分——将问题简化到其最小可能的组件。要解决复杂问题，将其分解成尽可能小的部分。这一策略确定了可能的解决方案路径，同时帮助你确定应关注的组件。使用思维建模工具“逻辑树”来直观地分解问题。创建逻辑树时，请确保你作为“分支”列出的组件是互斥的，而整个树则展示了问题的所有要素。
第三步：优先排序——决定问题的哪些部分应成为主要焦点。通过识别有能力影响问题的最大杠杆（能力、条件、策略/行动），以最大化时间和资源。使用以下矩阵确定不同杠杆的潜在影响：创建一个网格，将潜在影响规模映射到垂直轴，将影响力映射到水平轴，仅关注那些落在代表高影响力和高影响力的杠杆方格中的杠杆。
随着设定优先级，采用不同的理论框架或“切割框架”，从不同角度接近问题。商业环境中的一个示例切割框架是“合作/竞争”，因为企业领导者可能需要预见到他们愿意通过激活如竞争性定价等杠杆进行激烈竞争的程度。如果你在一个团队中工作，让优先级设定成为团队练习。邀请人们从不同视角考虑问题。考虑鼓励团队成员对优先处理哪些杠杆进行投票。
步骤4：创建工作计划- 分配任务并明确产出和截止日期。为了帮助你在实现优先事项的过程中掌握制定良好工作计划所需的纪律和清晰度：
保持工作计划简洁具体 - 为了指导两到四周的问题解决活动，制定两到三页长的工作计划。详细说明你的假设、所需分析、信息来源以及负责交付每项分析和截止日期的团队成员。
使用“一天答案”方法 - 定期通过准备麦肯锡所谓的“一天答案”来建立对问题的新兴理解。你的分析应描述当前情况、关于促成问题动态和复杂性的观察，以及你目前视为可能解决方案的观点，或是一个“情境-观察-解决方案”的陈述。
扁平化层级结构 - 在头脑风暴会议中表现出色的问题解决团队往往层级较少，因为扁平结构最适合支持创新和构思。考虑暂时暂停正常的团队报告结构以产生更多创新的解决方案。
避免偏见 - 认知偏差会使人无法理性决策并导致错误。采取措施避免偏见，比如参与辩证论证、创建多样化的团队、改进数据分析和发展替代假设以挑战观点。
培养问题解决文化 - 精简、敏捷的团队在问题解决方面处于有利位置。考虑使用冲刺和scrums来更有效地解决问题。擅长问题解决的团队以最终产品为导向，以假设为驱动。他们遵循数据，灵活地调整分析方法以反映其结果，并专注于突破性解决方案，而不是缓慢的渐进式修复。
步骤5：分析- 收集数据并批判性地评估情况。运用直接的启发式方法，如以下方法，高效快速地进行有力分析：
奥卡姆剃刀原则 - 这个源自14世纪的心理捷径敦促你优先考虑与事实相符的最简单解决方案。
“72法则” - 要粗略计算与复合或增长问题相关的翻倍周期，将增长率除以72。
80/20思维 - 经常情况下，20%的原因触发了80%的结果。在探索解决方案时寻找最大的杠杆点。
类比推理 - 如果你在另一个情境中遇到过结构类似的问题，提出这个类比以更好地理解当前问题。
根本原因分析 - 为揭示问题的根源，尝试丰田汽车公司的方法，即提出五个“为什么”问题以更好地理解问题。
“启发式是强大的工具，作为分析中的快捷方式。它们帮助你对问题的不同元素进行评估，以确定进一步分析的高效路径。”
对于特别复杂的问题，使用高级工具或分析的“大枪”来寻找解决方案。例如，进行实验或应用机器学习——尽管为了避免糟糕的数据结构化，在转向深度学习算法之前先自行进行分析。博弈论是另一种强大工具。利用你对对手的了解来预测他们会选择合作还是积极竞争。花一天时间模拟一个情况，让一个人或群体假装是你现实生活中的“对手”，例如，一家科技公司可能会模拟一场法律斗争，以考虑是否要对政府机构提起诉讼。
步骤6：综合 - 将你的发现组织成逻辑论证。当麦肯锡进行分析时，团队成员单独工作并通过访谈等过程收集信息。综合你和你的团队收集的信息通常会揭示新的见解。在麦肯锡，强大的团队流程在这个阶段至关重要，每个团队成员展示他们的发现，然后团队一起工作以测试假设的有效性。人们倾向于视觉学习，因此，尽可能地使用逻辑树结构展示你的不同分析。
在综合阶段，你的目标是从你之前写的“情境-观察-解决方案”陈述转变为清晰、有支持的论证，详细说明问题的潜在解决方案。在构建论证时，使用演绎推理或归纳推理。演绎推理将一般原则应用于决策者的个人情境；归纳推理指的是从一系列个别观察中提炼见解，然后得出一般结论的过程。
步骤7：沟通 - 发展强有力的叙述以分享你的结论。完成综合后，将你的见解融入引人入胜的故事中。反思你试图解决的问题，以及你的思考过程是如何发展的。提醒自己决策者的成功标准，并将这一标准融入你的故事中。考虑你想向决策者推荐的解决方案，并确保尊重他或她的界限。如果你无法设想一个成功的结局，该结局尊重决策者最初的约束，解释原因。
