总评：

       我在为公司面试职员的时候，常常会问一个问题“ 你觉得自己是野路子还是正规军 ”，我说的正规军指的不一定是某专业的毕业生，而是有成体系的专业知识，稳定扎实的工作方法，野路子更像是抖机灵。只有成体系的知识，知道某知识点的前因后果，才有可信度，做事情的成功率才更高，因此我总会提倡，零散的知识不如不学，知其然不知其所以然的方法也不必用。
       安宅和人的这本书，讲述的就是一套理性的、扎实的思考体系，以理性为前提，把好的方法放到这个体系中串联，是我极其推崇的，如果一个公司的每个职员都用这种方法工作，我相信这个公司一定会很棒。看完之后我也觉得更是一套稳扎稳打的PPT制作方法，把书名改成《优秀PPT的诞生》也不为过，记得刚参加工作的时候，我的领导对我的PPT进行指导的时候说“PPT要注意前后页之间的衔接”、“每页都有自己的使命”等，而我未来在指导我的下属时，我会为他推荐这本麦肯锡战略专家+脑神经博士的《思考武器》。
       *但是我看的大象出版社这个版本翻译较差，语言逻辑混乱，指代不明，前后不一致，看其他几个出版社也都是这个译者，所以需要大家认真消化，内容还是很好的；

读书笔记：

一、整体结构：

       前150页讲的都是具体分析前需要做的事情，用50页写了具体该怎么做。所以可以看出作者的观点，建好地基比贴好瓷砖更重要。

二、导论:

① 常见的认知问题：

1、 思考和烦恼的区别？
工作中，思考是以“能找出答案”为前提，有建设性的真正思考，烦恼是以“没有答案”为前题的假装思考，无论多么努力都只会留下徒劳无功的感觉；发现烦恼时应立刻休息，调整心态；

2、 生产力公式：
生产力=成果÷投入；

3、 什么是有价值的工作：
议题度（找出答案的必要性）高+解答质（可以明确提供答案的程度）高；

4、 什么是“从议题开始”解决问题的方式？
找到真正的议题->分解议题，整理故事线->设计故事线分析方法与产出形式->反思验证效果->输出；

5、 工作态度：
不能用蛮力，在乎功劳而不是苦劳；

6、 陷于表层逻辑思考的表现：
只依据表层信息直接展开工作，对工作可以快速熟悉，对答如流，令人担心是否深刻理解，这是假装思考； 应该深度思考；

7、 信息接收与思考方式：
用自己的头脑思考，多使用一手信息；深度思考需要深刻理解相关的信息；

三、第一章 议题思考：

① 查明议题：

1、 不要为了解决问题就立刻动手尝试，而是先验证问题是什么，是否真实，否则可能白费努力；

2、 对于新接触的领域的议题，可以通过自己人脉中，该领域的专业者快速了解；

② 试拟假说：

1、 假说是得到答案的前提，必须在假说中表达出明确的立场，如“蓝牙耳机市场规模如何？”这个议题，是单纯的提问，他的答案可以是“ 规模为多少亿 ”，可以是“ 规模较大/较小 ”，可以是“ 规模成上升/下降趋势 ”，而如果把议题缩小为“ 蓝牙耳机市场规模是否正在缩小？ ”那么答案就只有一个，且会针对这一点详细展开，着手处理的人也很明确自己该做什么分析，任务分配者和执行者之间没有认知差；

2、 所有的议题、假说内容都用语言/文字表达出来：
文字是最明确且其他人最容易理解的沟通方式；
表达时需要注意：一、 句子有主语和动词； 二、 用where、what、how而不是用why句型（why中没有假设）；三、 用比较句型（耳机该加强的是操作性?->耳机该加强的是操作性还是耐久性）；

3、 什么样的议题是好议题？
一、 本质性的选项，一旦找出答案，对后续的讨论方向会产生重大影响；（有找答案的必要性）
Ⅰ 注意分辨假议题：如公司业绩不好，是打造新的高端品牌还是打造新的性价比品牌？这个议题中，公司业绩不好不一定是品牌打造问题；
Ⅱ 议题是动态变化的：如本身的议题是如何加强售后服务，但是过了一段时间公司决定将收后服务全部外包，则之前的议题则变得无意义了，应时常回顾议题是否仍然适用；

二、 含有深入的假说：有颠覆常识的视角和新结构解释解释普通情况；（其实他想说的就是让人印象深刻、一看就懂，作者说这点==有找答案的必要性，这是作者/译者的错误）
Ⅰ 颠覆人们的常识或群体中的普遍认知；
Ⅱ 用新结构帮助理解：找到共通点、相关性、群组、规则；

三、 一定能找到答案；（问题可以被解决）
执行前先分析是否有方法可以明确地解决问题；

4、 为了确定议题，如何搜集信息
有些议题需要搜集信息后才能确认；
一、 搜集的时候要接触一手信息；
二、 掌握基本信息，
业务环境分析工具——波特五力模型+技术和创新+相关法规；
掌握不知道就无法继续讨论的数字、不知道就无法与该领域的人对话的问题、这个领域的架构即当前讨论的内容在整个这个领域中处于哪个位置；
三、 不要搜集过头或知道过头；
搜集信息的精力超过阈值的时候搜集到的信息也会变少，效率变低；
知道过头时，被领域的禁忌或必须所束缚，无法产生新的智慧；

5、 议题难以确定的时候，应该怎么办？
一、删减变量：
如“ 世界上的人们汽车使用频率 ”->“ 朝阳区汽车使用频率 ”；
二、可视化：
用图表梳理业务，发掘议题；
三、从最终情形倒推;
四、将粗略模糊的议题反复问“so what？”：
全球变暖是错误的->全球变暖并不是全球现象->全球变暖是北半球现象->...... ；
五、思考极端实例：
将要素带入极值，会放大影响，可以辅导确定议题；

四、 第二章 分解议题、组建故事线

① 议题分析步骤：
确认议题后，如何解决议题：
分解议题（将大的议题分解成多个小议题） -> 编辑与组建故事线（将所有议题组合成故事线） -> 制作连环图（设计每个议题产出形式，即什么分析能证明这个议题）；

② 议题分解：
1、分解议题的意义：容易看到课题的全貌、容易排列优先级、后续插入的议题可以区分是否值得解答；

2、应做到“ MECE---彼此独立，互无遗漏 ”;（我的MECE如何做：提前留空，强迫思考）

3、项目分解模板：该锁定的市场需求/领域（where）、策略（what）、实现方式（how）
       经营战略的定义：基于对包含市场在内的业务环境构造的了解、让自家企业持续获利的制胜模式明确化、整合成一贯的商业策略；

4、科学界议题的分解模板：功能、形态、架构；

5、从最终想要的结论倒推出有哪些要素议题；

6、分解后的议题也要建立假说——信息越清楚，需要分析的意象就会越准确；

7、很多方法论其实就是思维架构，就是从某统一维度，利用MECE的方法，切割成独立不重复的元素，如4C、4P、波特五力、魏朱模型等，这些架构不是万能的！！！（绝了，感谢麦肯锡！！！）

③ 编辑与组建故事线：

1、故事线的功能：
起步阶段明确团队态度与方向；分析和讨论阶段进度明晰并可以丰富/具体化故事线；整合阶段是汇报的逻辑；  

2、 故事线模板：
Ⅰ并列为什么（MECE×why？）  Ⅱ 空、雨、伞（确认课题、深掘课题、做出结论）

五、 第三章 制作连环图

④ 制作连环图

1、什么是连环图？
为每个议题绘制最终形态产出的样图，以“验证故事线的各个假说，必须获得什么样的数据”进行大胆设计；

2、连环图制作步骤：
一、 找出轴；
Ⅰ 分析就是比较，轴就是比较轴，用什么轴比较什么和什么才能找出问题的答案；
Ⅱ 分析设计的本质：定性/定量分析？什么轴比较什么和什么？什么方式进行条件区分？
Ⅲ 定量分析模板：比较（柱状图、横条图、分布图、直方图）、构成（饼图、堆叠直条图、瀑布图、组合图）、变化（折线图、柱状图、股价走势图） ，这三个属性还可以进行两两组合，共同组成新的分析图；
Ⅳ 轴可以分成原因轴和结果轴，思考轴就是思考这两个轴分别是比较什么；
Ⅴ 找出轴的方法：列出零散的灵感，将灵感归类到A/B/C...中，如果灵感既属于A又属于B，则将A、B删除；

二、意象具体化；
Ⅰ 图表数据的精度、尺度不一定选择最精准的，而是选择最适合的； 
Ⅱ 图表的含义：图表表达出来的数据有差异、有变化、有类型；

 三、 清楚指出获得数据的方法
明确指出用什么样的分析办法实现什么样的比较、用什么信息源获得信息；

六、第四章 进行实际分析

① 分析时注意事项：
1、先查明最重要的议题：
因为其变化可能导致次要议题的瓦解；如灰姑娘中水晶鞋只有灰姑娘能穿的下；
所谓的理想实验，是指无论是在逻辑还是实验上都很简单，且无论结果是什么都可以成为有意义的结论；

2、  不要先有答案：
要从议题开始，数据有公正性；

3、 分析时出现的难题如何解决：
一、无法得出想要的数值或证明：
Ⅰ 进行结构化推断——费米推论法；
Ⅱ 实际走访；
Ⅲ 用多种方式推断（P159）;

二、自身的知识或技巧无法明确答案：
Ⅰ 问人；
Ⅱ 快速放弃，更换方法；（方法不是固定的，应时常反思是否需要更换方法）

3、 找出答案的注意事项：
Ⅰ 拥有多个方法，不执着于任何事物，提升“手牌数和自身技巧的丰富性”，对于擅长或不擅长的观念越淡越好；
Ⅱ 重视循环次数及速度，不要仔细过头，与其重视高完成度不如重视处理的次数，只需要做到对接收者而言足够的程度；

七、第五章 整合信息以汇报

① 实现本质性和简单化；

1、汇报目的：
Ⅰ 了解正在处理的课题是有意义的；
Ⅱ 了解最后的信息；
Ⅲ 赞同信息并付诸行动；

2、德尔布吕可的教诲（即智者无知，应用于所有传达智慧的场景）：
Ⅰ认为听者对这个领域完全不熟悉；
Ⅱ设想听者具有高度智慧；

3、本质化、简单化：
完全删除会让注意力分散或模糊不清的东西，不再有白费工的地方，让流程与构造都很明确；

② 推敲故事线是否正确（是否完整传达依循议题的信息）：
1、 确认逻辑结构；
2、 预演汇报；
修改张力和顺序等；
3、准备电梯演讲：
20-30秒整合并传达复杂的计划摘要，体现出对内容的理解程度（如果是空雨伞结构则只需要传达这个结构的结论）；

③ 图表优化（让制作人和与会人都减少痛苦）：
1、图表的构造：
 信息、标题、论据

2、优秀图表的特征：
Ⅰ 具备依循议题的信息（图表内容和议题相符）；
Ⅱ 论据部分向纵向及横向的扩展应具有意义（所有元素都有用）；
Ⅲ 论据支持信息（论据充足）；

3、图表优化方法：
Ⅰ 彻底落实“一图表一信息”原则；（人们会花10秒判断这个图表是否值得读，连续无用图表，会让阅读者失去信心）；
Ⅱ 推敲纵向与横向的比较轴（不能只挑对自己有利的轴、让轴的顺序有意义、整合或合成轴P188、检视轴的切入点---是不是原因轴选错了维度）；
Ⅲ 整合信息与分析的表达（检视最适合图表内容、最适合突出想表达内容的图表形式）；

番外：

① 从脑知觉特征看分析的本质：

1、超过临界值的输入没有意义；（如在说服了我之后，你再说其他相同观点的论据时可能我根本不会听）

2、只能认知不连续的差别；（感受不到一个食物缓慢变凉，但能敏锐感觉到冰箱内和冰箱外食物的温度差别）

3、 所谓理解就是联结信息，将新现象和已知信息所在神经元联结在一起；

4、 持续联结的信息会变成记忆；

② 在专业人士的世界里，“ 努力 ”是不会获得评价的，交出成果才是一切。    

反思：

① 重点太多等于没有重点

② 不能说我觉得、我认为类的词：
当这么说的时候，第一会让自己有错误的余地，第二说明对观点了解不深，没有对需要思考的东西想到最深入的地方；

③ 很多书籍的翻译差不是译者能力问题，而是译者的认知问题，作为书籍翻译，就应该有所专攻，如本书如果是专业的商业书籍翻译，肯定会更上一层楼；

④ 书读第二遍的时候，会发现很多第一遍发现不了的东西；

⑤ 所有工作中的环节，都一定有对应的科学的方法，且肯定是别人已经趟过雷，在遇到所有自己觉得不合理，有问题的工作环节，都可以去寻找对应的科学方法，如果没有这个方法，这就是一个填补空白，造福人类的机会；

⑥ 顶级知识分子的专业知识无法超越，但方法可以超越；

⑦ 所有的思维模型，实际都是找到一个有商业意义的维度，用MECE进行切分，这些模型不一定适用所有的场景，且这些模型都有拓展的机会，并不是什么高深的东西，只不过有一定的普适性、指导性、好听的名字及背书，不能以将这些朗朗上口为荣；

⑧ 每个人都想有自己的方法论，但是大概率有比自己那个更好的方法，自己的方法论无意义，行业的方法论有意义，普适的方法论有意义；

⑨ 定义的意义就是让人看到事物的本质；很多权威争相定义某个名词，应该是这个名词在不同角色的视角中，存在多种本质 ； 上帝视角看来，事物的本质只有一个？但是上帝视角也是相对的？所以说，视角也有相对论？本质的正确与否是相对的，有点哲，得再想想；

⑩ 世间存在的万物都是不完美的，所有的商业产物也都是不完美的，对于如何造就完美的商业产品/服务？那一定是绝对理性×全部属性打磨×完全科学的方法，后边单独写一篇文章谈谈；

⑾ 所有的零散的东西，都会有属于其的归属，比如我之前工作中的一些方法我觉得是正确的，但是都是零散的，当这些方法被组织起来的时候，会让我觉得蜕层皮；

⑿ 要克制自己的惰性，之前总会存在发现自己项目中有些模糊的地方，但置之不理，抑或发现了证明某个观点，有捷径，有讨巧的数据，便放下公正，只拿出了有利的数据，这是惰性使然；

⒀ 单独一篇文章再次浓缩总结此书；

名词解释：

先行指标：先行指标是在经济全面增长或衰退尚未来临之前就率先发生变动的指标。可以预示经济周期中的转折点和估计经济活动升降的幅度，推测经济波动的趋向。

定性分析：是指通过逻辑推理、哲学思辩、历史求证、法规判断等思维方式，着重从质的方面分析和研究某一事物的属性;

定量分析：指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系。也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较。