（1）如何以“分析”发现问题
发现问题是很重要的能力：
1、解决问题的原点在于“发现问题的存在”
发现问题最重要的关键是对变化要够敏感
2、问题必须考自己找出来
不管其真实性如何，被动的态度并不可取，解决问题的出发点就是要积极发掘问题所在。
3、自己权限内的问题，才是“能解决”的问题
看事情不能只挖掘细节，要用更开阔的视野来掌握事情的全貌。
要拥有大格局的视点，但别超出了自己的权责范围，要以当事者的身份脚踏实地解决问题。
4、问自己六个问题，有助于发现问题：
“现状与期待的状况之间有无落差？”
“现状有没有发生什么变化”
“是否觉得哪个部分进行的不顺利”
“是否有哪些事情未达标准”
“有没有哪些事情不是你原先期待的状态”
“若置之不理，将来是否会发生重大的不良状态”
SCQA分析，帮你发现问题、设定课题
所谓SCQA分析，是透过描述当事者的心理及状况，发现问题过程中，以设问的方式刻画出课题的问题接近法。
SCQA分析的步骤：
a、预先确认当事者的具体形象，无论当事者是人或公司
b、描述当事者过去的经验、目前稳定的状态和心中的理想，以及未来的目标和状况
c、假设一个正在颠覆目前稳定状态的事件和障碍
d、用自问自答的形式来假设各种课题和疑问，可以说是课题
e、思考出问题的解答
（2）如何掌握问题的本质，制定替代方案
问题背后的问题：课题的本质是什么？
1、错误的解决策略，反而让问题恶化
2、正确设定课题，多想集中替代方案
3、解决方案只选一种，但不能只想一种
4、解决问题的第一步，明确说出本质课题
5、课题的设定，决定了解答的范围
6、“是否该带伞外出”并非本质性的课题
7、课题设定太表面，无法解决问题本质
8、关键在于设定出本质性的课题
9、课题定义不同，想出的替代方案迥然不同
如何理性评价各种替代方案：
1、先不做任何评价，列出所有解决策略
2、脑力激荡法原则：
a、不能批评别人的想法
b、尽量提出大量的想法
c、欢迎自由奔放的发言
d、发展别人的想法
3、解决方案必须谨守伦理
4、替代方案的评价标准必须明确
5、确认替代方案能否解决问题*（评价替代方案时最重要的因素）
6、别把追求解答的手段当成解答本身
7、还有哪些不可退让的“制约条件”？
8、接着才是思考你对替代方案的“期望条件”
9、先给期望项目评分比重，再来评价替代方案
这个方法能以具体的数据，呈现出替代方案的价值，有助于我们进行评价
10、别忘了进行负面评价
万一只有一个解决提案怎么办
用于执行的行动计划 ：
1、行动计划：必须具体涉及金额、日期、人员
2、有好的解决策略，有能力执行吗
3、要是没有相称的执行能力怎么办？
假如执行者能力不足，可以一边思考弥补不足的替代方案，一边依据已经制定好的行动计划，开始解决问题
如果无法弥补执行能力，则可以考虑缩减行动
4、确实将主旨传达给组织内部
5、沟通优劣会影响行动结果
（3）分析要合乎逻辑，其实很简单
分析与解决的基础：逻辑思考
1、没有逻辑的主张，没有人理会
2、逻辑就是：说出主张，提出论据
3、逻辑太跳跃？因为论据无法支持主张
逻辑不凭感觉，而是有具体主张和论述
1、论述跳跃，逻辑上便欠缺说服力
2、逻辑跳跃，问题出在“自以为是的默契”
以对方的立场检视自己的逻辑
想确认是否犯下自以为是的默契的毛病，最好的方式是站在对方的立场，检视自己的主张及论述。尽量从对方的角度思考，确认自己的主张及论事是否能让对方理解。
1、用“后设认知”检视自己的逻辑
在心理学的领域中，这种从高处往下俯视自己思考的方式，被称为“后设认知”,换句话说，就是思考自己正在思考什么。
2、锲而不舍地自问“为什么这么认为”
3、逻辑思考三要点，逻辑过程无止境
追求逻辑性可说是永无止境的作业，一位好的问题解决者必须在有限的时间内找出最佳方案，并且精益求精，永无止境。
（4）以MECE的概念分析
1、分析即拆解，本质为MECE发想
分析的基本概念是：将事物拆解，思考各个组成成分之间的相互关系。
最能明显表现分析本质的思考方法是MECE，意指兼具互相排他性与集合网络性，也就是拆解后的各个组成成分“不重复，不遗漏”的状态
2.活动现成的架构，进行分析
符合MECE原则的架构，大致可分为3种：
第一种：将分析对象区分成符合MECE的项目，有助于当事者理解分析对象的结构
第二种：用“流程”的概念掌握MECE的项目，有助于当事者理解分析的过程
第三种：则是使用由纵轴和横轴所构建的“矩阵”，来整理事物
分析架构是手段，不是目的。即使为了增加分析力，多记住了几种分析架构，也未必能够提升解决问题的能力。原因在于，终究必须了解，在发现问题和设定课题的过程中，每一种架构的定位到底是什么
3.MECE深度解析
如何从庞杂的数据中，区分出有用的信息，确保自己所提出的论据，足以涵盖且回答整个问题，是建立逻辑的最根本关键，而“ MECE ” 正是金字塔原理中，以系统的方式为原始数据分门别类的技术。
在思考会对问题产生影响的因素，或是提出解决问题的方法和证据时，各个观点不会互相重叠与抵触，就是彼此独立。通过将“ 整体 ” 有系统地区分为彼此互斥、整体穷尽的几个部分，将可避开挂一漏万，以偏概全的盲点。为繁杂的数据建立逻辑架构，进而拆解问题并找寻答案，找到问题的切入点，还需通过广泛检视和深入思考。
