明明工作很努力，熬夜加班，却被周围人认为：交出这种程度的成果，应该用正常的上班时间就够了吧？

上级抛给你一个问题让你去解决，你想都没想就开干，最后完成却不是上级想要的，然后返工重做？

痛不痛苦？悲不悲惨？

要处理好问题，那么提升生产力是关键，同样8个小时的工作，你能输出更多的成果，那么你的价值就会更高！

要提升生产力，需要先了解生产力公式。

这个“生产力”的定义很简单，就是以多少的输入，产生多少的输出。

若想提升生产力，就必须事半功倍—删减劳动力和时间但交出相同的成果，或者以相同的劳力和时间产出更多的成果。

就我的认知，解决问题主要从两个维度去分析：一个是“议题度”，一个是“解答质”，并为此建立一个价值矩阵。

议题度：指目前的情况下，找出该问题的答案的必要性有多高。

解答质：指在对于该议题度，目前可以提供明确答案的程度。

那么，如何才能完成“有价值的工作”，产出高效的成果，也就是价值矩阵右上方区域的工作呢？

无论是谁，都是从左下方区域开始的。

这条沿着左边走以达到右上方的路，称之为“败者之路”。

因为在矩阵中，横轴“议题度”低的时候，无论多么努力拼命地挤出答案，终究也是不能提高其价值的，因为“议题度”低已经在很大程度上限制了“解答质”。

因此，不经思考就闷头工作时，大部分工作都以低质量的输出带过，工作会很粗糙，很可能变得无法产生高质量的工作。

如果要接近右上方区域，应该采取的解决方法是：先提升横轴的“议题度，再提升纵轴的”解答质“。

到了这里，应该知道为了实现解决方式，一开始的步骤，应该将范围缩小至“议题度”高的问题，就算要多花费时间也势在必行，因为集中处理“正确的问题”的这种“正确的训练”，才是迈向成功的关键。

一般人看到问题，很容易就想“赶快找到答案”，但是，真正首先应该做的是判断该解答问题的本身，也就是“查明议题”，然而这可能是违反人类本能的问题解决法，抱着“船到桥头自然直，反正实际动手后就会知道该怎么做”的想法，最终与自己的目标相背离。

很多时候，上级或领导要我们解决的问题并没有特别明确，或者想的与表达的有所偏差，表达的与我们理解的又有所偏差，所以需要我们继续深入去挖掘。

什么是好的议题？

1.一个好的议题，必须是一旦找到答案，就会对之后的讨论方向产生重大影响。

2.含有深入的假说。

3.可以找到答案的。

在了解了“什么是好议题”之后，那么我们接下来，该思考如何去发掘用于解决问题的资料了。

所谓一手信息，就是没有经过任何人过滤的数据，听起来很基本，但是却很少有人对这些事情可以做到如同呼吸一般理所当然。

例如：iPhone8发售的时候，许多媒体都唱衰苹果，说专卖店人很少，积货很多，然而实际真的是这样吗？如果到一线去看看结果会如何？会不会得出不一样的答案？

很多时候，需要亲身去感受，才能理解一线发生的事情，而且有时候咋看一下毫不相关的事物，一到现场却是紧密的联动，或者以为是联动的实际上却是分离的，许多问题的死角，在二手信息中是体现不了的。

掌握基本信息，这里需要遵循一个原则：MECE原则

Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，简称MECE，是“相互独立，完全穷尽”。

例如分析“鸡蛋中的成分对健康的影响”时，那么就需要将鸡蛋分分解成蛋白跟蛋黄两个部分，而蛋黄跟蛋白是彼此独立的，且也没有遗漏。

数字：如市场规模、市场占有率、营业利润率、等等之类的数字，根据所要解决问题所处的环境进行针对性的分析。

根据过去的脉络，找出问题所处领域、业界、企业等的常识及一般共识，涵盖基本的内容。

通过掌握整体架构，对既有问题在该架构中的定位、解释等进行分析。

根据上面所讲的，要想提高生产力，在查明了议题后，必须充分提高“解答质”才行。

为了更好的分解议题，我们可以使用基本的“where、what、how”模版。

where：该锁定什么领域？

what：该建构什么样的策略？

how：该如何具体实现？

分解完议题后，单独被分解后的子议题进行单独整和。

针对最终想传达的信息，将理由或具体的实施方法以“并列”的形式列出，以支持该信息。

在基础工作做好后，接下来就是正确地分析。

那么我们一直在说的分析，究竟是什么？

在我看来，分析就是比较，公平公正地相互比较，找出其中的差异。

定性的分析，主要就是将信息进行归类、整理。但是分析方法的使用中，有超过一半是使用定量分析。

那么分析思维的地处逻辑只有三种

确定相同变量，比较不同的变量，就是一般的比较方法

构成就是将整体与部分做比较。通过对部分与整体进行比较，确定部分在整体中的意义等。

变化，对应的大部分是以时间轴为基础的比较相同的事物，比如昨天和今天的商品价格波动等。

如果按该方法进行正确的讨论后，解答应该已经提升到较高的质量了，并且根据我们的目标，输出的应该是“议题度“高、”解答质“也高的输出。

在输出的形式上，比较好的是运用图表的形式去表达，因为逻辑的结构和分析表达都可以体现出来。

同时在个人表达上进行预演及排练，对容易招来陷阱或误会的表达上多加琢磨。

论据支持信息是很重要的确认事项。想要表达信息就要准备好适切的证据。

人从看见图表到做出“理解了”的判断的时间，大约15秒，大部分是10秒左右。

人们就是在这十几秒的时间判断“要不要阅读这份资料”的，所以每一张图表需要严格遵循一个表达信息的原则，突出重点，减少其他非重要的信息。

一路到这，信息思考的步骤也介绍完了，从下一次工作开始尝试构建自己的模型吧！