有朋友问我react和vue的区别，我觉得我需要整理一下思路，准备写篇文章，下午要做火车去趟青岛，在路上的时候就在想，怎么才能表达清楚，有一些想法，于是先把这些整理一下。
表达
1.可视化
人类获取信息最原始的方式就是视觉，后来为了沟通才慢慢的出现了语言，语言是可以定义和讲明白很多已有的东西，是基于一些定义去讲的，有一些没有的东西，需要先经过定义的过程，然后再去说明，就像学习技术的过程，涉及到很多的基础概念，你需要了解这些基础的东西，然后才能理解基于这些基础的定义的一些理论。而且需要经历一个理解的过程，
语言 （结合定义理解）→ 画面或思路
转化的速度取决于 你对他所依赖的定义的熟悉程度 以及 你理解的速度 还有 他表达的清晰程度，
而可视化的方式不同，他是首先获取了你要表达的画面，可能瞬间就理解了你要表达的东西，然后结合一些定义，经过语言表达出思路，你所表达的东西可能瞬间就被get到，就算不能瞬间理解，也可以结合你的语言来更快速的理解。就像老板喜欢看各种报表，因为它能以一种更容易被理解的方式来表达他想表达的信息。
2.数据驱动
高中物理老师讲一个物理过程的时候，经常挂在嘴边的就是从定性分析的角度，这是一个xxx，定量计算的话，是xxx。定性分析就是依靠一些理论、原理、经验，从一些证据、一些输入来组合、推理出一个结论，这样的方式优点是脉络清晰，说明性很强。但是定性的分析很容易的混入一些主观的偏向，使得得出的结论是有瑕疵的甚至是错误的。比如有很多歪理邪说都能从道理上讲通。想更严谨的说明一个东西，还得靠数据来说话，包括之前说的可视化也应该是基于真实数据的。比如growingio就是通过埋点和无埋点的方式采集了各种用户行为的一些数据，然后基于这些数据来统计出各种指标，完成后面的漏斗转化，留存率等各种的很有说服力的分析，以及更之后的基于这些分析的决策，比如准确投放的广告等，growingio的商业价值就是基于这个定量分析也就是数据驱动的基础之上。我们表达一个东西也是一样，如果想使所表达的东西更严谨更有说服力，仅仅从道理上讲通是不够的，需要用一些数据来支撑。
3.结构清晰
很多东西都是有逻辑性的，也只有有逻辑的的东西我们才能讲明白，而讲明白这些逻辑的过程，就像画一棵树，它可能很复杂，有树干、树枝、树叶，树干树枝树叶也各有特点，如果我们上来就画树叶，那很难画好。我们讲明白一个逻辑也不应该上来就深入细节，应该先理清楚整体的脉络，然后再结构化的分层次的一步步细化，这样才能更好地表达清楚一个复杂的逻辑。说话和写文章都是如此，要先有一个整体的结构，而不是想到哪说到哪、想到哪写到哪。
4.类比丰富
一个人从出生到死亡，从稚嫩到成熟，他的认知就像一个不断扩大的圆，新接触的东西总要和已有的东西碰触、融合的，说明一个东西的时候拿一些他已经理解的一些东西来类比会加速学习的过程，我们说一个真正的高手讲一个概念从来都是浅显易懂的，这是因为他真正的理解了，能够用一些很简单的东西来类比他想表达的东西，如果一个人讲一个道理很晦涩难懂，或者说明他面向的对象、基于的高度你还没达到，或者是他没有把这个概念充分的理解。
沟通
其实上面所说的表达，是指单方面的去说明一个东西，是单向的，而沟通是双向的。表达和沟通的不同是表达你可以设定一个目标对象的认知水平，然后在这个水平之上来讲，而沟通你要清楚对方的认知水平，然后基于这个来表达，并且对于表达过程中涉及到的一些对方不了解的概念，或者表达过程中没有讲明白的地方再做一些表达。也就是更加针对性的表达。
我记得growingio的客户成功团队每一次和客户的沟通都是有目的性的，比如和不同职位的人，会考虑到他对growingio产品所用到的技术的理解程度以及他的职责范围来讲，尽量讲一些他能理解和他所关心的东西，面对工程师、产品经理、cto、ceo，沟通的内容都不一样，并且会对每次沟通的达成的阶段成果做一个整理，然后邮件发给对方，这样的沟通是很有成效的，这也是我所佩服这个团队的地方。
沟通和表达的不同也就在于你不是基于一个你所设定的认知水平来讲，而是先要了解对方的认知水平，然后在对方现在的认知水平之上来讲。否则很难达到比较好的效果，这也是为什么很多技术书籍都会有一个目标读者，为什么同样讲一个东西要分为入门、进阶、深入等等不同的层次。
总之，表达要结构清晰，多用一些熟悉的东西来类比，结合可视化的一些方式，必要的时候用数据来定量的分析。而沟通则是要结合目标对象的认知水平和兴趣点来调整具体的内容和详细程度，做到真正有效的沟通。
