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厉害的人是怎么分析问题的?
【拓培猎头】-23年专业服务 知名广东猎头公司 佛山东莞中山猎头公司排名    2019-01-23 17:18:36    文字:【】【】【

首先想一想,警察是怎么抓坏蛋的?

警察一般都会假定几个嫌疑犯,然后再各种线索的基础上排查。法院裁决时,也必须有人证物证,才能将犯罪嫌疑人绳之以法。如果线索有误或证据不充足,就可能让真凶逍遥法外。

从警察抓坏蛋的例子中,我们可以看出解决问题的一个基本思路是大胆假设,小心求证。

意思是,假设只是导向,事实才是求证的基础,要让事实资料说话。如果不能从事实出发,得出的结论很可能偏离正确方向十万八千里。

拿行业分析来举例吧,共两个步骤:

1 搜集信息和情报

2 根据事实(尤其是异常信息)来判断,决策


第一步:分析师的基本功--情报搜集

要想支撑或者推翻你的某个观点或假设,找到足够的事实资料就至关重要。这些情报一般分为两种:

第一种是一手资料,一般来源于企业走访,高管面谈,专家访谈,等等。

第二种是二手资料,一般来源于数据库,网站,行业协会以及其他专业机构网站。


第二步:根据事实(尤其是异常信息)来判断,决策

搜集了大量的数据等信息,资料之后,这些只是一个分析的基础,能不能得出富有洞见的结论,关键在于能否从数据中提取有价值的信息。一名优秀的分析师需要对数据保持足够的敏感度,从非正常的数据中找出问题所在。

在福尔摩斯探案集里又一个叫做”银色马“的故事,说的是一个马场的马失窃了,但当晚没任何异常。福尔摩斯说,这才是奇怪的地方,因为马场养了狗,如果有人偷马,狗应该会叫,狗不叫说明偷马的是狗熟悉的人。后来,根据这个线索顺藤摸瓜找到了犯人。

如果你能像福尔摩斯一样,对异常信息保持足够的敏感度,你会在行业分析过程中发现很多疑点,这种敏感度有多重要?举个林彪的例子:

从红军时期带兵打仗起,林彪身上就有个小本子,上面记载着每次战斗的缴获、歼敌数量。每次打完仗,林彪就亲自往上面添加数字,并视为珍宝。

辽沈战役开始之后,在东北野战军前线指挥所里面,每天深夜都要进行例常的每日军情汇报:由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。

数据千篇一律,内容枯燥无味。每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮多少、车辆多少、枪支多少、物资多少……司令员林彪的要求很细:俘虏,要分清军官和士兵;缴获的枪支,要统计出机枪、长枪、短枪;击毁和缴获尚能使用的汽车,也要分出大小和类别。

经过一天紧张的战斗指挥工作,大家都非常疲劳。参谋如往常一样读着下面某师上报的各个下属部队的战报。林彪倒骑着椅子,面对着墙上的地图,长时间对着地图静静地观察和思考。

参谋近乎机械地读着战报:某部在胡家窝棚碰到一个不大的遭遇战,歼敌部分,其余逃走,缴获长枪多少、短枪多少;俘虏军官多少、士兵多少;击毁小车多少,大车多少。

这样的战报丝毫让人提不起兴趣。不料,林彪突然叫了一声“停!”他的眼里放射出光芒,问其他人:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”

大家十分茫然,因为这样的战斗每天都有几十起,枯燥的数字差不多是一模一样。

林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三个问题:

“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗要高?”

“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗要高?”

“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗要高?”

大家还没有来得及思索,等不及的林彪司令员大步走向挂着军用地图的墙壁,指着地图上的胡家窝棚说: “我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”

林彪可以如此笃定,取决于他每晚必做的大数据整理功课。每天的战报汇集成林彪脑中一个庞大的数据库,当出现差异,他可以及时获取,得到准确信息,找出价值所在。林彪对兵力的计算可以精确到一个营,甚至一个连。

得出结果之后,林彪立即下达命令,追击从胡家窝棚逃走的那部分敌人,并坚决把他们消灭掉。随后,其他部队采取分割包围的办法,把失去指挥中枢后变得混乱的几十万敌军切成小块,逐一歼灭。司令员的命令随着无线电波发向参战的各个作战部队……

而此时的廖耀湘,正庆幸自己刚刚从偶然的一场遭遇战中安全脱身,并与自己的另外一支部队汇合。他来不及休息,急于指令各部队尽快调整部署,为下一阶段作准备。好景不长,紧追而来的林彪部队迅速把他的新指挥部团团围住,拼命攻击。

漫山遍野的东北野战军战士中,不断有人喊着一个上面传达下来的口号:“矮胖子,白脸膛;金丝眼镜,湖南腔;不要放走廖耀湘!”

把对方指挥官的细节特征琢磨得如此细微,并变成如此威力巨大的口号,穿着满身油渍伙夫服装的廖耀湘只好从俘虏群中站出来,无奈地说“我是廖耀湘”。

这个出身黄埔军校,并留学法国著名的圣西尔军校,参加过滇缅战役,在那里把日本鬼子揍得满地乱爬的新六军军长彻底服了。

正是因为对非正常数据保持足够的敏感,林彪才能在大批杂乱无序的数据中提炼中重要信息,分析出研究对象的内在规律。

培养对数据的敏感性需要建立在对数据大量、持久获取的基础上,时刻对数据保持质疑的态度,你就会发现更多问题。

一个公司的业绩是不是好得超出了正常水平?

一份报告对于产业成熟时点的判断是不是和你看到的不一样?

一家声称自己很牛的企业却频繁发生人事变动?

所有的异常都值得引起怀疑,背后可能隐藏着更大的问题。



作者:蒙蒙mengmeng
链接:https://www.jianshu.com/p/eb7847964a70
來源:简书
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