• 方法論:量化思維/數字化思維

    /2018-10-25 13:29:13/

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    當遇到我們的專業知識無法解決的問題時,我們如何去解決問題呢?憑借以往經驗嗎?那又如何去說服別人呢?本篇文章提供了一種量化思維的方法去解決這類問題。

    我們在生活工作中總會發現很多問題,然而我們并不是總有專業的知識基礎去應付解決問題,此時就到了你的能力邊界區了,我們在處理此類問題時往往根據類似經驗或他人經驗/幫助或是個人感覺等。

    但是過程中往往產生摸石頭過河的忐忑、焦慮等不確定性心理,而結果也無法預期和保障,更無法說服他人。

    對于這種問題,有沒有通用和可靠的方法去解決?本篇將提供一種方法論去應對此類問題——量化思維(或數字化思維)。

    一 、什么是量化思維

    先講一個故事:我在小學的時候,每到暑假、寒假就會有很多假期作業,但是假期一直在晃晃悠悠的和小伙伴玩耍,作業往往是一拖再拖,到最后幾天,不得不做的時候,發現厚厚的幾本作業,第一感覺是“完蛋了,不可能做完了,怎么辦?怎么辦?”(想必大家也有同樣的經歷,而在讀的是家長身份的,也會發現身邊孩子也在倔強的委屈著、抱怨著作業太多,而此時你又無能為力,有時候身心俱疲還要做見習輔導員)。

    我后來采用了一種方法:

    1. 搬來小桌板、小凳子,面對一塊時鐘,翻開一本數學作業是30頁,整體翻看一下正本內容,根據難易程度劃分出每小時完成2-3頁或其它不等;
    2. 而在進行每個單元小時內作業的時候,又對每小時內容根據復雜程度進行劃分,每15分鐘完成10道題或更多不等,如果15分鐘內提前完成,便會用剩余的時間休息活動,以示獎勵自己。

    這個方法,即完成了作業,也在實際操作中不那么乏味,通過階段性的劃分和獎勵,讓自己完成了作業(后來四五年級就不在用這種方法了,因為假期結束后,要么進入高一年級,要么忙于新學期學習內容,老師不會查看,是不是你們還在實誠的完成作業?哈哈哈)。

    大家會發現這個故事和通過階段激勵跑馬拉松的故事是一樣的,都是將一個大區間內容,通過區間劃分或階段性激勵的方式完成。

    小注:我沒做“量化思維”的詳細定義,至于詳細定義的話大家可以自己去用自己的語言完成。因為名詞定義是學術問題,而產品人處理的是工程問題,而工程為問題是一直在變化,我不打算在詞語的咬文嚼字上拉扯。

    二、一維量化

    假期作業和馬拉松的故事是關于特定內容的量化(單一維度),內容我們已經比較清楚,不會牽扯其它不確定內容,針對此類事件我們只需對內容本身進行量化,在工程實施中進行階段性劃分,進而完成工作。

    一維量化可以處理的問題很多,通常是“搬磚”類問題。

    1. 一維量化——單次量化:

    除了“搬磚”問題,我們另外舉一個感性問題進行量化的的例子:

    人和人的關系有遠有近,有一個很常見的情況,都說“借錢的是大爺”,那今天咱們就自當“大爺”?,F在你要借朋友錢,但是借多少合適,能借到同時又不讓對方太為難,借錢之前我們心里也許不確定、也許盲目自信,那怎么更合理的借錢呢——量化你和對方之間的關系信任值(QQ空間之前將每個人的關系值數字化,關系值表示雙方的親密度)。

    比如說按簡單的100制,采用簡單的關系進行度量:

    • 關系信任值90分以上為直系家庭成員;
    • 關系信任值85分以上為一起扛過槍、無話不談;
    • 關系信任值80分以上為志同道合,惺惺相惜;
    • 關系信任值75分以上為同事同學;
    • 關系信任值70分以上為網友,社區朋友;

    方法論:量化思維/數字化思維

    那么你根據不同情況,劃分區間,如果你估算出對方對你的關系信任值達到75分以上,而75分的關系信任值可以借錢1w-3w,那么你就把此次借款放在此區間比較科學。

    這便是簡單的通過一維量化解決問題。

    當然了,關系信任值是動態的,一直在變化,我們要實時的對自己的朋友圈進行關系信任值做評估,保持合適的距離。

    不要過度盲目自信,才能不亂于心;或是主動拉近關系,提升信任值,增加互相的依賴性,才能不困于情。

    小注:此處你可能覺得,這里面好像沒人情味,因為將關系信任值量化,就好像你們關系值某個價錢,那么你這種思維不太好,因為人與人之間要保持合適的距離才能產生美感,一旦破壞了距離,便破壞了這種美。

    你可以75分借20w,但是可能借不到,或是對方很為難,于是便會對關系產生懷疑,從而更加疏遠,你對對方的關系信任值會減分,而對方覺得你難為對方,對你的信任值會減分。我們應該做的是通過合理的經營,慢慢增加核心區朋友圈的關系信任值。希望大家以后能更愉快的向朋友借錢。

    2. 一維量化——多次量化:

    上面假期作業的例子,是多次量化的案例,將一個整體量化為多個單元,每個單元再繼續量化為幾個個體。

    方法論:量化思維/數字化思維

    多次量化始終是對同一內容進行量化,就像切豆腐,一分為二,再一分為四……

    二、多維量化

    多維量化,針對的是復雜問題,一個問題牽扯很多因素,每一個因素點都有牽一發而動全身的感覺。我們將問題的所有因素羅列出來,每一個因素定義為一個維度,然后我們對每一個維度進行量化分析。

    我們在此也舉例說明:比如說現在正在設計一款硬件產品,公司內部需要預估產品上市時間,方便各部門配合準備,怎么去估算?

    1. 初略羅列出硬件產品的流程;
    2. 估算每個環節消耗的時間。

    方法論:量化思維/數字化思維

    三、多維嵌套量化

    根據第一性原理,每一個維度,我們都要追求它的可靠性依賴,所以根據情況或需要,也許每一個維度還會進行多維量化,這種便是多維嵌套量化。如果一件事情需要多維度嵌套量化,那么這件事情便是大型問題或工程,就需要很大精力去處理。

    我們繼續使用產品上市時間預估的例子進行分析,選擇其中開發設計環節詳細分析:

    1. 羅列產品研發設計環節;
    2. 對每個環節進行多次細化,找到可依賴的子單元;
    3. 估算出每個子單元需要使用的時間;

    方法論:量化思維/數字化思維

    每個環節之間有時間交叉,統計者需要根據情況做計算。

    小注:“多次量化”和“多維嵌套量化”區別在于前者是針對統一內容量化,后者是針對不同內容做量化。

    四、結尾:

    量化思維/數字化思維是認知中對事物的條理化分析。大家可能經常使用腦圖工具(本文圖片也是來自腦圖工具-xmind),腦圖工具提供一種條理化、樹形結構圖,而量化/數字化才能更清晰的看出權重值,找到問題關鍵點,在“混沌”中提供一種“看得見摸得著”的依賴,讓你更能“了然于胸”的做決策。

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