版权说明：本文内容来自得到app精品课，针对自己学习的一个提炼和记录，若造成侵权问题，请第一时间联系本人。
面对各种各样的复杂问题，其实你拆解它，解决它的思路和手段都是相通的。如果你有了这一套底层方法，你就是一个解决问题的高手了。
四个步骤
1.第一步，明确和理解问题 2.第二步，拆分和定位问题 3.第三步，提出解决方案 4.第四步，总结问题
解决问题的基本步骤
每一个人在解决问题的过程当中都可能遇到两种情况。第一，这种问题你遇见过类似的，但上次的解决方案无效了；第二，这个问题你完全没有见过，根本没有经验可循。一个真正的高手，其实应该有能力用一套方法论去解决问题的所有，不管这个问题再难，再新鲜，再简单都能搞定。
如果你想要解决问题，你就必须用80%的精力去拆解和定位这个问题，剩下20%的精力去寻找解决方案，其实就足够了。因为当问题被拆分得足够细，足够清晰的时候，你就会发现解决方案是这么的明显，每个人都可以办得到。
明确及理解问题
明确问题的三个步骤
遇到具体问题时，一定要问自己“我遇到的问题本质到底是什么？”
第一步，你要找出对方关心的问题点。 第二步，明确解决问题的目标。 第三步，明确可以用来解决这个问题的资源。
定位和拆解问题
定义到“元问题”
为什么复杂问题我们总觉得解决起来就是千条万绪，找不到思路呢？这个答案很简单，也很重要，因为，我们生活当中遇到的大多问题都是所谓的复杂问题，而不是元问题。
什么是复杂问题呢？就是掺杂了多个维度和变量的问题。那什么是元问题呢？就是那些最本质，最细小的待解决的问题。
复杂问题是不可直接解决的。你每天都在应对各种各样的复杂问题的时候，其实都是在下意识的把这个复杂问题作拆解，然后再去一一地解决掉。但是“下意识”是靠不住的。我们都需要有意识地去训练拆解和解决问题的习惯和能力，并且能够主动应用这种能力才可以。
用公式思维拆解问题
谷歌广告业务部门有一个公式：广告收入=展现量X点击率X每个点击的价格
有了这个公式之后，就相当于一个问题变成了元问题，现在大家就都知道了。我要提高这个部门的广告收入该怎么做呢？要么提高展现量，要么提高点击率，要么提高每个点击的价格，就只有这几种方法，非常的清晰可解决。 所以，每一个复杂问题的背后都有这样可拆分的元问题。你在工作和生活中也都可以问自己一个问题，这件事情的公式是什么。其实，把一件事情公式化就是最好的拆解一件事情的方式。
拆解问题的推理模式
在公式化思维的基础上，你还可以用以下的步骤来拆解问题：一个叫假设驱动，一个叫构建问题树。
假设驱动
”假设驱动“的理念其实是从科研界沿用来的，它的意思是，在应对复杂问题、寻找解决方案前，我们先来做一个尽可能合理的假设。假设问题可能会出现在某个细分的问题点上。
假设驱动的好处有两点： 第一，让我们在解决问题的过程中能够树立一个比较明确的目标。有了这个假设，我们就有了一个需要证明，或者证伪的对象。我们就会有目的地去收集信息，收集数据，也会有逻辑地去验证假设，从而得到那个最终结果。
我们通过不断修改假设，然后根据新的假设去收集数据信息，再验证假设，修改假设，然后不断地重复这个流程，最终得到的就是最接近真实的那个结果。
假设驱动第二个好处是省时省力。因为假设驱动可以让我们沿着一条最大概率可能会发生的这个主线去行进。这样，我们就能把有限的时间和资源分配在那个最可能解决问题的事情上。
搭建问题树
在假设驱动之后，拆解问题的第二个重点叫做搭建问题树结构。问题树又叫逻辑树、演绎树。它其实就是一个树状结构的东西，它的一个日常的应用其实我们每一个人可能都看到过，就是思维导图。问题树的结构主要就是为了让你在想问题的时候有一条线，你可以跟着它走，而不是漫无目的的去找答案。
这么做有两个好处：一个是你会更容易找到问题所在；另一个是你可以根据拆解，把树上的问题都变成任务，清晰、没有遗漏地分配给其他人。
搭建问题树结构可以总结成五个小步骤：
- 第一，你要找出问题中存在的核心问题和起始问题。这点特别重要，之后的每一步都是基于这一点；
- 第二，要确定导致核心问题和起始问题的主要原因；
- 第三，要确定核心问题和起始问题导致的主要后果。第二点讲的是原因，现在是后果；
- 第四，根据以上的因果关系画出这个问题树；
- 第五，反复审查问题树。看看哪里还缺东西，进行最后的补充和修改。
这五步之后，我们就完成了一个特别好的问题树结构了。
如何把问题拆解到底
第一步是科学地把问题拆解到底，第二步是学会用对比的眼光看数据。
麦肯锡的“MECE法则”
要把问题拆解到底，单纯的问题树结构还不够，因为但凡涉及到问题树结构都会涉及到“MECE法则”（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive），中文意思是“完全穷尽，相互独立”。换句话说，它的意思就是，把所有分类的情况都包括在内，又没有逻辑上重复的地方。
我们在做分类的时候，应该要尽量去寻找那种数理结构的分类方式。也就是说能够公式化一切的方式。因为这是最能保证科学分类的最理想的方式。
横纵对比看数据
什么是横向的对比？比如说我现在有一家公司，今年盈利了100万。这个100万本身看起来特别厉害，但是如果我说这个行业除了这家公司，其他美甲公司的年营收都在1亿元以上。这个时候，就是进行了一个全行业的横向的对比，你就发现这家100万的公司好像也不过如此。
纵向对比看数据
什么是纵向的对比？纵向比较就是把企业内的某个时刻的数据和历史上所有的数据做比较，去看这个大大趋势是怎么样的。比如说你公司今年的利润下降了30%，老板可能觉得你们做得都非常不好，要扣你们的工资。但是，这个时候你可以和老板说，看我们去年的利润下降了50%，我们今年其实在比例上是有提升的。
所以说，单一的数据是不够的。我们拆解到最细以后，还要要能力去返回最高的层面，去做横向或者纵向的比较，最终得到的才是那个科学的答案。
提出解决方案并总结问题
在寻找解决方案的时候，我们其实还可以继续用假设驱动和MECE的方式来寻找解决方案。得到了解决方案后，我们还可以用一个很好玩的方式去检验这个结果。这个方式叫做“饼干厂方法”。
饼干厂方法其实是一个隐喻，我们用饼干厂区形容那些门槛很低的生意。它的意思是，如果一个解决方案通过层层的拆解和定位，最终它也适合任何一家公司的话，那很可能就不是一个特别好的方案了。
汇报和总结
最后，终于一切的工作我们都做好了，也准备好了解决方案了。在职场中我们还需要最后一项任务，就是汇报和总结。
总结问题的重要性其实很多人都低估了。怎么突出表现自己的能力，怎么说服别人这是一个好的方案，或者说怎么争取更多的资源。其实这些问题很大程度上都取决于你汇报得如何，也就是你解决问题的能力。
那么你怎么做才能达到你的目的呢？就是你要通过一些分析，研究和测试，逐步跟别人解释。说明你现在遇到的这个问题是什么，你都有什么选择，为什么你要做这个事情，为什么你能够把这个事情做好。
所以，有的时候问题和解决方案还都不是最重要的，正确与否甚至都不是最重要的。在实际生活当中，别人是否觉得是对的，要比你自己是否觉得是对的要更重要一点。
具体要怎么做呢？我们下面就来尝试解答一下这个问题：
首先，我们要从结论不断地分拆，直到那个不可辩驳的事实；其次，每一个层次都要控制要点的数目，要突出重点。因为，很多时候我们区跟别人聊天的时候，就喜欢说一大串的论点。但最后别人记住的可能只是其实的一个很小的点。某一个论点中的数据可能也有很多，但是你讲太多就会混淆了重点。
人生也是可拆解的复杂问题
讲了很多明确问题，拆解问题的方法，其实也都是可以直接用在人生这个大问题上的。
人生的IPO模型
根据强调过很多次的四大步骤：
首先我们来明确和理解人生这个问题。人生肯定是最难的问题，也是最差异化的，不同的人在不同的人生阶段都会遇到不同的问题。比如恋爱，求学，求职，或者身体健康问题等等。但我觉得其实人生最更的问题就是寻找自己，寻找人生的意义和目标。
第二步就是拆解和定位问题。我会吧人生拆解成一个很有趣的公式，叫做IPO模型。什么意思呢？人生就是输入，处理，输出这么一个过程。输入的英文单词是input，处理的英文单词是process，输出的英文单词是output，三个单词首字母结合起来就是IPO。
比如对于一个产品经理来说，他的输入就是用户的需求，中间处理的过程就是所有的那套产品的逻辑，最终的输出就是一个产品的设计。这就是产品经理的IPO。
所以，其实你如果想一下自己所做的任何事情，你都会发现这些事情都可以背套用到这个IPO模型当中。有了这个公式以后，下一步就是按照我们所讲过的用假设驱动的方式去解决你人生的问题。
IPO模型已经把人生拆解的非常之细了，但它还缺一个东西。就是人生最终的一个目标。如果有了这个目标你就可以把你的输出和目标进行对比，去得到一个正向的反馈。然后，不断地修正你的输入，修正你的处理，最终得到不同的输出。对于很多人来说，怎么找到这个假设，怎么找到人生的这个目标，其实是最难的一个点。
如何找到人生的目标呢？
- 第一，要不断地问自己为什么。
- 第二，列一个清单，然后排序做选择。
- 第三，假设一种无条件获得的极端情况。
- 第四，不断地了解你的选择，不断地试错。
总结
通过以上的学习，梳理和总结，我想以后再遇到任何问题，无论是人生，还是人生之下的所有问题，都不会感到害怕或者迷茫。
因为你知道，你自己就是那个解决问题的高手。原因在于：
- 第一，你理解了解决问题的定义，知道靠经验和靠逻辑的不同，也知道了解决问题的重要性和意义。
- 第二，你学会了解决问题必备的四个步骤，明确和理解问题，拆分和定位问题，寻找解决方案和总结问题。
- 第三，你通过大到人生，小到商业的很多实例，对这四个步骤有了深刻的理解，也知道了如何运用。