一、什么是结构化思维

“结构化思维”简单来说，就是面对问题的时候你可以通过某种结构，把它拆解成一个个你能解决的部分。

如何能将200毫升的水装进100毫升的杯子里？

200毫升的水装不进100毫升的杯子的原因，无外乎有三个方面：

杯子太小装不下了;水是液态的，会流动；外部环境因素，地球有重力。

当你尝试着从这三个方面去寻找答案的时候，实际上就找到了这个问题的结构：水、杯子和外部环境。而且有了这个结构以后，你可能会发现，可以找到很多的解决方案。

1. 从杯子方面来分析：可以考虑换个像气球一样的杯子。随着水倒进去，这个杯子就会变得越来越大，或者干脆用两个100毫升的杯子，总之你所有的办法都是解决容积问题的。

2. 从水会流动这方面来分析：可以把水冻成冰柱，那么，哪怕是300毫升的水也可以放到杯子当中去。

3. 从外部环境方面来分析：地球是有重力的，那就可以考虑把水和杯子拿到太空当中去，这时候水变成水球，再多也装得下。

金字塔结构图

金字塔结构图体现的是结构化思维这种立体化的分析方式
从纵向上看，最顶端就是你需要解决的问题，下一层是支撑解决问题的不同方面，再下一层就是支持这些不同方面的原因，或者叫子理由。当然，你还可以不断地再往下拆解每一个子理由。

从横向上看，每一个层级的子理由也要符合结构化。也就是说，要通过归类分组的方式将信息排序和穷尽。

建议： 每次你在进行逻辑推演的时候，可以尝试着使用这张图，把你的思维过程画下来。

把金字塔结构图倒过来，就可以在面对海量信息的时候，做到像漏斗一样的思考：

面对海量信息时，不断筛选、提炼，最后得出结论的信息漏斗模型图

最上面的一层是你接收到的各种各样的信息，经过归纳、提炼，进入到下面一层，最后沉淀下来，可以得到最底层的结论。

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二、怎样识别筛选信息

在工作和生活中，我们面对信息往往有两种情况。

1. 你有明确的目标，或者是待解决的问题。那么，你在主动识别信息的时候，就要特别去关注信息和你的目标之间的关联性。

   怎样去找信息和目标之间的关联性呢？最简单的方法就是找关键词。

2. 被动地接受大量的复杂信息。

   这时，就需要用结构化思维的方式来对信息进行高效识别。

（一）对信息进行有效识别

用结构化思维的方法，在你接收信息的时候，就可以把它识别成结论、理由和事实 这三个部分。
当你接收的信息，这三个部分要素不完备，或者三者之间的逻辑不完备的时候，你就要注意了：这个信息可能是假信息，也就是说可信度存疑的信息。

1. 如何找到信息中的结论

   作为信息的接收者，想要知道对方到底想要表达什么，第一件事就要明确对方表达的结论。
   
   那什么是结论呢？结论就是中心思想，它首先是个观点，也就是从一定的立场或角度出发，对事物和问题的看法。
   

   你可以通过以下三个线索来找到它。

   a. 找到对方话语里表示结论的提示词

   比如：因此、由此可知、可以断定、所以、表明、我要说的重点是、证明了、问题的实质是……等等。
   当你看到或听到这些词的时候就要注意：词后面出现的往往就是结论。
   

   b. 关注信息中的几个重要位置

   比如，对方说话的开头、结尾。如果是文字信息表达，也可以看段落的开头和结尾。这些都是特别容易呈现结论的地方。
   

   c. 如果是面对面地交谈，你可以问问对方，“所以呢”

   如果下属工作汇报时不停地说，你却毫无头绪。这个时候，你就可以通过追问“所以呢”，让他快速说出他想表达的结论。
   这种方法同样适用于特别隐讳的文字信息。
   看完信息以后，你可以尝试着问自己：所以这篇文章想要表达的结论是什么？
   这样可以逼迫你去思考，或者从其他信息当中去寻找结论。
   

2. 辨别支持结论的理由

判断一个结论是否有价值，首先要去观察这个结论是不是有理由支撑。

你可以关注对方话语里的一些提示词。
比如：原因是、因为这个事实、有下列原因、鉴于、证据是、第一、第二、第三等等。

3. 找出信息中有哪些事实

如果我们前面说的结论、理由可以是主观的，那么事实一定是客观的。

什么是客观的呢？数据和不带感情色彩的事例是客观的。它是通过金字塔结构拆解到最后，支撑结论和理由的东西。

在你接收信息的时候，只有最后的事实是可靠的，并且用它来支撑前面的理由和结论的逻辑是顺畅的，那你接收的整个信息才是完整可信的。

（二）如何判断信息的真实性与可靠性

1. 要有客观事实来支撑结论和理由；

2. 事实和理由，理由和结论之间要有证明和被证明的逻辑关系。

在接收信息的时候，只有最后的事实是可靠的，且其支撑的理由和结论的逻辑是顺畅的，整个信息才是完整可信的。

记住了这张图，你就记住了用结构化思维来辨别信息的精髓。

识别信息的时候，你找到信息的结论，就画在金字塔的塔尖。
然后，下一层，根据提示词的线索来找到支撑结论的理由。
从理由再往下，去找有没有支撑理由的事实。
找到了这三个信息当中的核心要素，你就可以对着金字塔结构的树状图理出信息的逻辑线来。
这样就能判断出信息的完整性和可靠性。

图为信息三要素：结论、理由、事实的金字塔结构图

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三、怎样归纳整理信息

当你梳理了一堆结论、理由、子理由，列在了金字塔结构上之后，如何在横向上对它们进行分类和排序，也就是结构化思维的横向拆解。

（一）为什么一定要对信息进行分类

人类的大脑一次性接收信息的量是有限的，而大脑又有自动将某些具有共同特点的事物进行归类和重组的能力。换句话说， 一个分类里相近的事物会更容易记一些。

（二）MECE的五种分类法

这个法则来自于麦肯锡，中文意思是“相互独立、完全穷尽”。简单来说，就是使用MECE法则分类，各个要素之间要保证不能有交叉，也不能有遗漏，也就是“不重不漏”。

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相信很多人都会遇到在工作报告，或表格当中有一项叫“其他”。这个“其他”很可能就是因为分类不MECE导致遗漏在外面的。
建议：下次再看到“其他”的时候，想一想，它是不是可以列入上面的某一类，或者怎样分类就能做到不重不漏，把所有的信息都列进去，而不需要有“其他”这项了。

1. 二分法。在日常生活中比较常见，其实就是把信息分成A和非A两个部分。

   比如国内、国外，他人、自己，已婚、未婚，成年人、未成年人，左右，男女，收入和支出，专业和业余等等。

2. 过程法。也就是按照事情发展的时间、流程、程序，对信息进行逐一的分类。

   你在日常生活当中制定的日程表，解决问题的6个步骤，达成目标的3个阶段，其实都属于过程分类。 过程分类法特别适合用于在对项目进展和阶段的汇报上。

3. 要素法。

   比如说优秀员工的7种品质、公司的组织架构图等等，其实都是把一个整体分成不同的构成部分。可以是从上到下，从外到内，从整体到局部。 这种分类方法是用于说明事物的各个方面特征的。

4. 公式法。可以按照公式设计的要素去分类，只要公式成立，那这样的分类就符合MECE原则。

   比如，销售额=单价×数量，这里就是把销售额通过公式拆解成了单价和数量。

5. 矩阵法。

这种分类方式的关键在于，你要使用2次二分法

在信息分类的时候，MECE就好比一把尺子，可以用来判断信息要素是不是分类清楚了。所以下次你再遇到一大堆信息的时候，就可以尝试着用MECE法则先穷尽要素，再分析清楚。
MECE的好处不仅仅是可以对全部信息进行归类整理，还在于，你对事物的构成要素进行MECE思考的时候，甚至可以激发你没有想到的点子，拓展你的思路。

（三）特定场景的分类模型

对于大部分情况来说，MECE法则是一个较为通用的分类法则，但在某些场景下我们还有更直接的模型，可以把现有的信息，分类放到一些分类模型当中去。

比如在考虑市场战略的时候有一个常用的模型叫做3C，即公司（Company）、顾客（Customer）、竞争对手（Competition）三个英文单词的首字母。按照这三个要素进行战略归类的时候，就可以防止公司出现忽视用户需求、市场行情，自顾自去开发产品，导致血本无归的情形。

再比如，在做市场营销决策的时候，有个4P结构，是由产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）和营销（Promotion）四个词的首字母构成的。制定决策的时候，将这四个要素考虑完备，就可以避免陷入“低价格一定有好营销”的误区。

类似的模型还有很多，你平时可以留心积累一些，做个有心人。把这些思考结构作为你的工具，根据你的工作需要，去选择不同的工具。

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四、怎样提炼信息结论

什么是结论？结论是有中心思想的主题句。

“归纳法”和“演绎法”的结构图

（一）归纳法的应用

这是一种从特殊到一般的思维方式，也就是说根据许多个别事物的特殊性来概括出同类事物的特征。
简单来说，就是在识别信息、整理信息的基础上，找出各个信息要素之间的共性。

虽然归纳法是我们日常生活当中比较常见的论证方式，但是，当你使用归纳概括结论时，一定要确保你所罗列的要点是穷尽的。否则，得出的结论就有可能不是正确的。

喜鹊是鸟，喜鹊会飞。乌鸦是鸟，乌鸦会飞。所以结论是凡是鸟都会飞。

比如，上述例子中，其实鸵鸟也是鸟，它是世界上最大的鸟类，但鸵鸟就不会飞。所以，结论立刻就被推翻了。

如何穷尽要点呢？找共性的方法：

1. 描述性概括。找出事物属性上的共同点。

某位员工在去年（的述职报告上）共做了三件事：
第一类，是针对线下的散客的营销课上，全年吸引了将近一万名的受众学习。
第二类，是针对企业的营销培训，全年走进了100家企业，为企业高管培训营销理念。
第三类，是针对自家公司的培训，给公司的销售人员培训营销技巧。
这三类工作的共性是什么呢？都是培训。

2. 行动性概括。找出事件结果的共性。

在我们日常工作中，一个好的结论，可能是两种找共性方法的结合。先找到事物本身的共性，再通过总结事物发展的结论，给出一个完整有意义的结论信息。

怎样才能概括得彻底？

图为寻找最终结论的金字塔结构图

归纳法概括总结的过程，其实是一个由金字塔底部开始，把所有要素进行归类，由下向上的推演过程。在推演到金字塔顶的总结论之前，要素间还存在很多子结论。
一个不好结论概括，最糟糕的情况，是只是罗列了细节，没有进行任何概括总结。
还有一种可能是比较难分辨的：你没有将结论推演到金字塔顶，错误地将一个子结论误认为是真结论。这就是所谓的“概括得不彻底”。
避免这种情况，有一个诀窍。 也很简单，就是多问一句“所以呢”。
建议：在做结论推演时，可以把金字塔结构图画出来，每向上推演一层，都可以问自己一句“所以呢”，直到这个结论再也不能问出“所以”是什么。

（二）演绎法的应用

用三段论最著名的“苏格拉底会死”来举例。
· 大前提，所有人都会死；
· 小前提，苏格拉底是人；
· 结论，苏格拉底一定也会死。

这其实就是一种由一般到特殊的思维方式，它的核心就是将某一个事实与对应的某个规律联系起来，得出结论。
当你尝试去说服别人的时候，使用演绎法提炼结论的方式会非常的适用。

通常大前提是事物的共性，小前提是具体事物，结论是具体事物的性质。

由于大前提，通常是一个具有 普遍意义/无可争议 的常识，所以它推出的结果通常会让人感到特别可信。这种方式，对于有拒绝心理的听众特别有效。
同时，小前提也不能马虎。为了让结论更有说服力，它最好是一个已经发生的事实。
当大小前提都符合了无可争议的条件后，说服一定可以完成。

什么是容易引起争议的前提呢？

1. 大前提是主观判断。

如果你和一个女孩儿去示爱，给出的大前提是你适合嫁一个温柔顾家的人；小前提，我就是温柔顾家的人；结论是，你要嫁给我。

这个女孩子很有可能不答应你的求婚。为什么？因为她喜欢的可能是霸道总裁。

2. 在大前提当中，罗列特别冗长的信息。

你写一个汇报，前面写了10页的大前提，10页的小前提，最后一页才出结论，这个时候对于信息接收者来说负担太大了，还没等到结论呢，就放弃了。

为了避免这两种争议，你可以这样做：

首先，大前提要尽量引用普适的真理或者是客观事实，比如大家都认可的公理、定理或者是行业规律。
其次，在罗列大前提要素的时候，尽量不要超过3项。

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五、怎样清晰表达信息

思考过程始终是一个隐性的过程，最终我们仍要将得出的结论显现化出来，也就是对外表达出去。

（一）清晰表达四原则

1. 论。

   结论先行：一次表达只支持一个思想，最好能够出现在开头。

2. 证

   以上统下：任何一个层次的要点都必须是它下一个层次要点的总结概括，直到最后一个层级的内容是客观事实或数据为止。

3. 类

   归类分组：每一组要点必须要属于同一个范畴。

4. 比

   逻辑递进：每个要点都需要按照一定的逻辑顺序进行排列。

“论、证、类、比”的金字塔结构图

结构的表达就是以结论为开头，层层论证结论，最后再强化结论的过程。这个表达的结构同样符合我们的金字塔结构：
纵向上，顶层是总结论，然后支撑结论的要点要层层下分，直到客观事实跟数据；横向上，每一组要点都有一定的规律和分类，彼此也是有逻辑关系的。
而且，有了这样一张结构图以后，你会发现你可以在任何短的时间内把一件事说清，说全，只是深入的程度不同而已。

（二）重要的事情说三点

一个人能够准确地将事情概括为三点，一定具备对信息快速归纳、整理和提炼的能力。
可以一开始就说三点，而且最后正好说三点。这件事看似简单，其实背后隐藏着非常强的结构化思考能力：

• 首先，你要给出个结论；
• 然后，再给出支撑这个结论的三个理由。它们之间还要符合“论证类比”的原则。

横向上要符合“类”和“比”，话题不能有遗漏和疏忽，还要有先后次序；纵向上，要符合“论”和“证”，挖掘思考的深度。

这都是非常考验大脑对信息处理功力的，更何况你还用三点把整个事情说清楚了。

想要做到这样的话，还需要配合大量的训练。最简单的建议就是， 在生活和工作当中，任何人问你问题，你都可以尝试着用三点来回答。 不管你是不是真的想到了具体的内容，总之先说出有三点，然后再一边解释，一边思考具体内容。

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