如何提升深度思考的能力
2020- 05- 27 11:25
做数据的同学最怕被人说：太肤浅了！你要做深入一些。可如何提升深度思考的能力呢？其实，我们每天都在做大量思考，只要对生活中事情稍加利用，就可以获得大量的锻炼。今天我们系统讲解一下。直接讲如何深度太过抽象。“深度”是个形容词，是和“浅度”相对应的。我们就从“浅度”思考开始讲起，先看看那些不动脑子的状态是啥样，就好理解该怎么提升了�? 0 深度 0 级：茫然无知
这是最浅、最浅、最浅的，因为压根就没动脑子。日常生活中，这种问题比比皆是。而且，这种问题的开头，常常伴随着一声：卧槽�? XX，怎么就撞上了！XX，厨房冒大烟了！XX，我忘了这事了！
因为�? 漠不关心三心二意不长记性事情太�? 总之，当我们注意力不在的时候，大脑就会停止思考，就会忽视问题。当然，我们也不能强求事事都上心。因此，想深度思考，第一步就是选定话题。有聚焦才有深度，不然就是泛
泛而过，甚至视而不见�? # 1 深度 1 级：关注表象
从茫然无知中，观察到一种现象，这就启动了从 0 �?1 的思考。但注意，做到这一步，也仅仅是“启动”而已。因为现实问题很复杂，表象往往是不准确、不真实、不具体的，因此仅停留在表象层面，往往沦为空谈�? # 2
深度 2 级：数据/事实
因此，更进一步的思考，就是寻找数据/事实，去粗取精，去伪存真，了解问题真实情况（如下图）�? 
没有人天生未卜先知，人的认知都是随着采集的数�?事实越来越多而升级的，所以想要做营销的分析，必须有大量的事实积累。这也是为啥菜鸟总急着发表议论，高手却总在收集证据
注意：收集数�?事实需要大量时间、精力投入。为达目的，一来，需要我们有追求真相的精神和毅力，不能像吃瓜群众那样，看到文章标题就开喷，喷完了事。二来，就得要求我们更细致选择深入思考的领域。这里常见的问题，如下图所示，大家在生活中很常见了�? 
问题太宏观、太宽泛、太不可�?
举例：“来来来，听老哥分析分析宇宙波引力变化对全球经济走势，我国亚太地区战略布局的分析�? # 问题太琐碎、太主观、鸡毛蒜�? 举例：“我听李四说，昨天你暗恋的翠花，给张三发了一条：我好像喜欢上王五了的短信，我给你分析下哈�? 
问题超越自己专业，本身不懂，跟着起哄
举例：“你看那个疫情曲线走势，终南山哪有我懂，我就觉得它得往下拐，你看看拐了吧，它拐了，拐了！�? # 3
深度 3 级：结论判断
了解尽可能多的事实，并不代表能做出正确的判断，甚至同样的事实在内�?外行眼中，做出的判断是完全相反的。因此从事实到判断，需要有一定专业度，对一件事的基本原理、基本逻辑有了解。这就又要求我们在训练深度思考的时候：选择自己专业的领域深入，或者在一个领域深耕。外行强行充内容，或者只是依据结果做简单归纳，很有可能得出让人捧腹的结论�? 
啊！为啥 3 号跌那么多！正常波动 \(\neg (\nabla \setminus)\) 一啊！9 号涨了好多啊！正常波�? \(\neg (\nabla \setminus)\) 一啊！11 号又跌了还是正常波动
对业务有基本的了解，是做判断的基础，不懂业务随口瞎猜，很容易大
4 深度 4 级：简单归�?
做出判断以后，人们自然会联想问题原因。知道原因才能更深入认识问题或者解决问题。所以再进一步，要能找到影响结果的原因。注意：找原因本身不是啥难事，人们往往随口都能说出一堆原因来。难的是找到真正的、关键的、可改善的原因。（如下图）
《为啥业绩做不好�? 《为啥业绩做不好》一赖大环境不好，经济下行没得跑二赖行业不景气，家家户户没生意三赖竞争对手强，马云出手不可防四赖经营成本高，支出飞涨没得搞五赖用户口味叼，消费升级变骚包六赖开发能力差，系统建设过家家七赖分析没脑瓜，只会贴数把表画总之责任都归他，就是不说自己�? 不找原因，只会喊：业绩差了，搞高！快搞高啊！屁用有没有，搞得好像其他人不想业绩好一样。随口找几个原因很容易，找到真正的问题原因才是难卖地气学�? # 5 深度 5 级：复杂归因
5 深度 5 级：复杂归因想找到真正、关键、可改善的原因。单靠信息收集、了解业务、列清单这些动作是远远不够的。需要通过归纳和演绎相结合的方法。单纯的归纳，往往会陷入幸存者偏差，“成功的人放的屁都是成功的”；单纯的演绎，效率太低，往往会陷入从头造轮子的困境。所以二者缺一不可，并且需要时间和数据来做大量检验。在提升深度思考的 7 个阶段中，这个阶段最难�? 
深度 6 级：关键因素
梳理清问题逻辑后，结合具体的问题场景，找到关键因素，就很容易了。到这一步，就已经非常符合我们传统印象中，对有深度思考能力的人的想象：别人还在瞎咋呼的时候，他们已经能敏锐的观察到问题本质，找到解决问题的关键�? 
在农业时代，人们只能凭经验去积累，所以传统文学作品中，能深度思考的往往都是仙风鹤骨的老人家。但是现在我们有互联�? \(+\) 数据分析方法，可以很快速的掌握一些基础业务逻辑，可以基于数据做归纳、推演、测试，效率提高了非常非常多。只要选题不至于假大空，平时多做训练，每个人思考都能由浅入深的�? # 小结
通过由浅到深的梳理，我们发现，深度思考能力分�?7 个层级，�?6 个关键步骤：
�?0 �?1：关注问题表象——需要聚焦问题，不开阔天空瞎�? �?1 �?2：收集数�?事实——需要有业务/数据敏感性，认真收集资料- �?2 �?3：给出判断结论——需要有一定业务了解，不瞎�? �?3 �?4：做简单归因——需要主动思考原因，不止于数据表�? �?4 �?5：做复杂归因——需要非常非常多的归纳、总结、计算、测�? �?5 �?6：找关键因素——针对具体问题，把最关键因素揪出�? 这里�?- 4 更多是习惯培养，需要克服惰性，克服张口就来坏毛病，养成遇事问三问，先收集资料再评论的习惯�?- 6 更多是分析能力的问题，需要有相对专业的技术和大量的实践。所有的阶段，都需要大量实践才能获得。深度思考之所以是一个能力，就是因为它需要训练。从来都没有“听了一句话，我 duang 一下就聪明了！”就像从来都没有“吃一颗就能长生不死的仙丹”一样�? 我们也看到很多反例。陈老师来自一个十八线内地小城市，你可以在每一个晚上、每一个烧烤摊上都看到这么一帮中年人：他们光着膀子撸着串，在一杯杯勇闯天涯的碰撞间，天文地理政治历史经济军事无所不谈，看起来是无所不知无所不晓，还尤其喜欢在过年时教训外地回来的没结婚的小青年。可这些玩意，除了一点菲薄的工资和一套祖传筒子楼，还有啥！就会瞎吹牛逼�? 当然，年轻人有年轻人的问题：
我喜欢传统文化，所以捧着 2000 年前的古书解释所有眼前的社会问题�? 我是学算法的，所以大事小事都模一下，没有数据强行造数据也要模�? 我特爱思维模式，所以眼前的事是底层逻辑、裂变思维、还是……？
学习本书是很好的，但是提醒下：所有学来的都是工具。遇到具体问题，先看清楚问题场景和类型，再做思考，不要“拿着锤子，看啥都像钉，干就完了，奥力给！�? 然而有些同学会说：老师�?- 4 阶段，大部分都是小白犯的，我已经过了这阶段，就是 5�? 搞不掂！这就涉及到另一个能力：构建思维逻辑。有兴趣的话，本篇集�?60 在看，我们下一篇专门分享。敬请期待哦