結構思維—用結構化思考讓數(shù)據(jù)分析到達問題的底層

對數(shù)據(jù)分析而言，不僅僅是直接回答問題，同時還需要針對問題，不斷去探求，不斷去深入。當探求問題的時候，可以用到圖表可以用到統(tǒng)計，不過圖表和統(tǒng)計的方式只是解決問題的手段，真正要解決問題，就需要用到結構思維。

分析的目的

結構思維就是對應著數(shù)據(jù)分析的目的。需要通過數(shù)據(jù)分析來解釋的問題，無外乎在三個方面：what，why，how即是什么，為什么以及怎么樣三個方面的問題。針對問題的拆分和對比也是圍繞著三個點展開。

分析的目的

對what而言，就是需要了解現(xiàn)在的情況是什么樣子，有哪些對象，在對象中涵蓋了哪些數(shù)據(jù)，對象可以分成哪些部分，各個部門數(shù)據(jù)的大小如何，主要的數(shù)據(jù)貢獻是來自于哪些地方等等。What就是狀態(tài)進行展開，尤其是現(xiàn)狀展開。比如分析現(xiàn)在各家產(chǎn)商的份額就是屬于what的問題。

對why而言，比what更進一步，從現(xiàn)狀進行回溯，需要通過分析來理清問題發(fā)生的因果關系以及對象之間的邏輯關系。和what聚焦靜態(tài)數(shù)據(jù)相比，why更專注于動態(tài)數(shù)據(jù)，重點在考察哪些數(shù)據(jù)在不同的情況下發(fā)生的變化。比如需要分析市場份額為什么發(fā)生的變化，價格為什么上漲或者下降等等。

對how而言，從關注原因發(fā)展到了關注結果，更注重未來的情況，各個對象的數(shù)據(jù)未來會如何變化，對于分析的對象而言未來是什么樣子。比如在制定了一項市場決策后，就會預測未來的投資收益情況。

從what到why再到how，數(shù)據(jù)分析起到的不僅是知其然的作用，同時也起到了知其所以然的作用。在這些問題的背后，都是對問題進行拆分和對比，可以說what，why和how都是問題進行拆分和對比的立足點。

問題分解的基本原則

在數(shù)據(jù)分析中，實際上是對問題的不斷分解。對分解而言，最基本的原則的就是MECE。MECE來源于麥肯錫方法，是互相獨立，完全窮盡的意思，在有的場合中也被稱為窮舉法。

問題在分解的過程中，一方面不斷擴展廣度，將一個問題再下一個層級中被平行分成若干部分，另外一方面，在一個方向上逐漸深入，步步下鉆，在深度上不斷深化。當廣度和深度互相結合的時候，就能夠把問題說透。

窮舉：把問題說透

MECE的互相獨立、完全窮盡原則就是在各個層面和對象上進行施用，從而起到廣泛分解和深入鉆探的作用。在用MECE分解問題的過程中，首先將問題分解成若干的方面，這些方面合起來，都能夠完全解釋這個問題，同時各個方面上都不能互相影響。

MECE：互相獨立、完全窮盡原則

如圖所示，將問題分解成了方面1和方面2，方面1和方面2都是互相獨立，完全窮盡的。接下來，針對某一方面，再用同樣的方式去分解出次一級的子方面，如方面1被分解成了方面1.1和方面1.2.同時也對分解出來的每個方面按同樣的方式分解，不斷地循環(huán)往復，知道不能夠分解成更細的顆粒，最終形成一個樹狀結構。圖中在第二層中，方面2.1還可以繼續(xù)分解，于是加上方面2.1分解出來的方面2.1.1和方面2.1.2，整個問題就被分解成了三層。

分解的模式

MECE是對問題分解的方式，對問題的分解除了要有正確的方式，還需要有合適的維度，也可以說是合適的模式。

問題分解的維度

在分解問題的模式，其實是指從哪些角度來來分解問題。通常而言，可以從時空維度，即問題按時間與空間的關系進行分解。可以從成分維度，即問題在物理上或者社會意義上的構成進行分解?？梢詮囊鼐S度，即問題的影響因素上進行分解，已經(jīng)不再簡單的考慮時空和關系。同時也可以從邏輯維度，即將問題中的邏輯連接進行分解。當然對問題的分解的問題不僅僅限于此，只要能夠想到可以，進行分解。

基于時空分解

在在問題的分解中，基于時空分解的落腳點在于時間和空間，其反應的是事物的結構和變化情況。

在時間維度上，就是把整體的時間，按照時間順序劃分為不同的時間單位，并在時間軸上進行對比，體現(xiàn)出對象在不同時間的變化情況。這個時間段比前一個時間段是增加還是減少，這個時間段的數(shù)據(jù)和其他時間段的數(shù)據(jù)相比，變化的幅度有多少。

時間上的結構與變化

在對時間的分解中，可以以常用的時間單位進行分解。比如將一年分成四季或者12個月，將一個月分成四周，將每周分成七天，或者將每天分成24小時，甚至將小時拆分為分鐘。在基于時間單位的分解中，常見的例子就是股票K線圖，股票價格變化可以按年，月，周，日，小時，分鐘的單位進行呈現(xiàn)，同時也可以根據(jù)自定的時間單位進行呈現(xiàn)。

在時間維度上，除了按照標準的時間單位分解外，也可以通過事物發(fā)展的階段分解，比如在市場營銷中就把產(chǎn)品的生命周期分為了”導入期-成長期-成熟期-衰退期”四個階段，對個人成長而言，也可以分為“嬰幼兒-少年-青年-中年-老年”等階段。

此外，在時間維度上，還可以按照流程進行分解，比如將業(yè)務處理或者生產(chǎn)中的每一個步驟分解出來，對比流程中每個點的產(chǎn)出，就能夠知道每個點的效率。在電商中，從搜索到最終下單有若干個步驟，對比經(jīng)歷每個步驟的人群，就可以知道每步的轉(zhuǎn)化情況。

在空間的維度上，就將對象從按照空間的組成進行分解成不同的單位。

空間上的結構與變化

首先可以根據(jù)地域進行分解，全國可以分解成各個省，省再往下分解成縣市區(qū)。當觀察全省或者全國的數(shù)據(jù)時，就可以拆分成更小的地理單位進行對比。比如知道一個城市的房價情況后，就可以按照不同的區(qū)縣進行分解，可以得到整個城市的房價分布情況，哪些地方高，哪些地方低，哪些地方上漲猛烈，哪些地方出現(xiàn)下跌都能發(fā)現(xiàn)。

同時，可以突破地域的限制，根據(jù)地理位置的分布，劃分為不同的網(wǎng)格，按照網(wǎng)絡進行分解，在地圖軟件上我們常常的見到的熱力圖，就是把地圖分成了若干的小單位，然后統(tǒng)計每個單位的數(shù)據(jù)，最終按照顏色的深淺，顯示數(shù)據(jù)分布情況。

地域和空間，都是在一個平面上進行分解，也可以按照空間進行分解，一個大樓可以分解成不同樓層，考察每層樓的人群分布和消費情況，天空可以分解成不同的高度，來對比每個高度上的飛機密度，同樣水下也可以分解成不同的深度，來對比不同深度的水文特征和自然資源分布。

基于成分分解

這基于成分的分解，是將分析對象按照其在物理和在社會關系的維度上，分解成各個子對象的方式，其中既包括了以人群為對象的分解，同時也包括了以事物為對象的分解。

以人群為對象，顧名思義，就是將一大群人按照某種特征和相關的關系，分成一個又一個的小群體，在這個基礎上，可以對比對象之間的數(shù)據(jù)分布。

圍繞單位的構成和聯(lián)系進行分解——以人為對象

常用的方式有根據(jù)組織結構分解，人群網(wǎng)絡分解，人口類別分解等等。在組織結構分解，常用在一個組織中，比如公司，政府機構、社會團體等，通過上下級匯報關系，展開成一張圖。例如銷售部門可以按照分解成各個銷售小組，然后對比各組的業(yè)績情況。又例如，將一個組織展開后，可以對比各部門的編制人數(shù)和工作內(nèi)容，然后知道各部門的工作負荷情況，這樣可以用于調(diào)整編制、

人群網(wǎng)絡分解，其實將一群人按照其社會關系進行分解，在一群人中，可以根據(jù)他們之間的關系，劃分為同一家公司的同事，沾親帶故的親戚，一起讀書的同學，同一家學校出來的校友。根據(jù)種種關系，就可以把一大堆人分成很多細微的人群。在社交網(wǎng)站中，當出現(xiàn)推薦好友時，其實就是對用戶之間有連接的人提出來，然后根據(jù)相互的小圈子進行推薦。人群網(wǎng)絡的分解，更像是漁網(wǎng)一樣，以一個人為中心，像周邊擴散為種種關系網(wǎng)。前段時間的打老虎的周永康，也把按照和他的關系，把一起落馬的人群，分為了四川幫，石油幫，白手套，親屬等等。對這些人群，就可以來對比，社會危害情況，涉案金額，還有判刑程度等等。

人口類別的分解，是按照一些人口統(tǒng)計學的特征，劃分成不同的人群情況。比如一堆用戶可以按照年齡，性別，文化程度，職業(yè)甚至星座和血型等特征劃分。這樣即可以分析各個人群的占比情況，進一步地也可以對比人群之間的數(shù)據(jù)分布，如總體貢獻，或者人群平均的數(shù)值情況等等。

以事物為對象，是將事物根據(jù)按照更小的顆粒度進行分解。事物相對人群而言，構成更加豐富，成分之間的關聯(lián)也變得多樣化起來。因此圍繞事物進行分解，也會呈現(xiàn)出多種形式。

圍繞單位的構成和聯(lián)系進行分解——以事物為對象

在針對事物的分解中，可以將產(chǎn)品按照形態(tài)或者組合進行分解，對現(xiàn)在的很多公司而言，都有不同的產(chǎn)品線，各個產(chǎn)品線中又有不同的產(chǎn)品，產(chǎn)品線的寬度和深度都共同的構成了公司的產(chǎn)品體系，因此按照“產(chǎn)品體系-產(chǎn)品線-產(chǎn)品“的維度，就可以把公司的所有產(chǎn)品，按照隸屬關系，一步步拆分成更小的集合。在這種情況，能夠?qū)Ρ犬a(chǎn)品的銷售貢獻情況和利潤情況。

對單個物體而言，也能夠在物理上進行分解。如一輛車可以分成不同部分，發(fā)動機，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，底盤系統(tǒng)，電器系統(tǒng)等等。就像車一樣，各個部分可以組合成一個更大的實體。對象被拆分成部件后，可以對比各個部件之間相關數(shù)據(jù)，從而分析對整體的影響。如在工程領域就有可靠性理論，通過計算各個部分的可靠性，來推測總體的可靠性。

除了實物以來，事物可以按照社會形態(tài)進行分解，一個常見的情況就是根據(jù)行業(yè)分解，分解以后分析各個行業(yè)的情況，包括從業(yè)人數(shù)，經(jīng)濟產(chǎn)出等等。例如一家公司就可以分析各個行業(yè)市場的份額，銷售金額，利潤，從而制定出相關的市場組合決策。當然在行業(yè)下面，還可以拆分成不同的公司，可以進一步分析各個客戶的貢獻情況。

以事物為對象的分解，一方面可以在物理成面展開，還有一方面可以在社會關系層面展開，總之展開的方向可以多樣，不僅僅是產(chǎn)品，部件和行業(yè)的形式，總之只要能夠想到合理的形式，都可以步步分解。

基于要素分解

問題可以通過時空和成分關系進行拆分，然而并不是所有時時候都能單獨按照時空和成分的模式進行拆分。很多時候，問題可以分解為不同的要素，可以在不同的維度上來將問題拆分為更小的對象。問題可以有多種多樣，通常有一些對問題的拆分方法就是按照要素的模式對事物進行分解。

問題的組合因素分解

5W1H是對問題的按照六個維度進行分解，分別圍繞對象（何事What）、原因（何因Why）、地點（何地Where）、時間（何時When）、人員（何人Who）、方法（何法How）對問題的進行展開。在5W1H中既可以引入定性的因素，也可以引入定量的因素。當對比其中一個維度時，就可以拉通其余的五個要素進行對比。比如產(chǎn)品的銷售可以按照，時間、地點、人員、方式等維度進行依次對比。

魚刺圖是質(zhì)量管理中常用的工具，就是圍繞事物發(fā)生，去一層一層剖析原因，直到發(fā)現(xiàn)問題發(fā)生的根源。在魚刺圖中，每一根大刺是對問題分解的一個方向，在大刺的基礎上，又可以進一步分解為中刺去進一步發(fā)現(xiàn)原因，同時基于中刺，還可以去進一步拆分為小刺以及更小的刺，直到發(fā)現(xiàn)問題根源所在。

在營銷領域中，也將營銷問題按照要素進行展開，其中4P理論就是一個典型的例子。在4P理論中，將營銷分為了產(chǎn)品、價格、渠道、促銷四個要素。在對營銷問題的拆解中，可以圍繞這幾個方面進行分拆和對比。比如對比不同產(chǎn)品的價格情況，不同產(chǎn)品的促銷手段，不同產(chǎn)品的渠道覆蓋等等。

在基于要素的分解中，對于問題的分解并不一定非要按照一定的固有套路，只要邏輯清晰都可以在不同的維度上進行分解。在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)往往以二維表的形式存在，在一張二維表中，橫向是不同的記錄數(shù)，而縱向是不同的變量，因此就可以圍繞已有的變量去一層一層向下分解。

在下面是一個關于不同客戶的收入和銷量的二維表分解例子。

二維表的分解，依據(jù)變量進行分解

在例子中可以對所有客戶按照收入是否大于100分成兩類，不大于100的有AE兩個對象，而大于100的有BCDF四個對象。進一步地，對大于100的進行拆分，拆分的維度時銷量是否大于10，因此拆分過后，CF銷量大于10，而BD銷量未大于10。

這個例子中，把六個客戶首先分成了2類，并將其中一類更進一步地又分成了2類。圍繞拆分的過程，就可以生成一張決策樹的圖形。

在對問題的分解中，可以圍繞問題本身，去梳理因子之間的關聯(lián)關系，圍繞種種聯(lián)系，去一步一步拆解問題。

問題的關聯(lián)關系分解

系統(tǒng)動力學是一個常用的工具，在系統(tǒng)動力學中，將問題視為系統(tǒng)，并且將系統(tǒng)拆成了一個個的因子，然后在因子之間體現(xiàn)出了因子之間的互相作用的機制，并且能夠通過系統(tǒng)內(nèi)部結構來找到事情發(fā)生的根源。在累積旅游收益的例子中，就拆成了年收入和年支出兩個因子，并且年收入和年支出也進一步發(fā)掘到下一層的因子，所有因子在一起構成一張有向圖，體現(xiàn)出了各個因子對累積旅游收益的影響情況。當要分析累積旅游收益時，就可以通過展開的結構，去追根溯源。

在戰(zhàn)略領域中常常用到的平衡記分卡也是一種基于因子間關聯(lián)關系對問題的分解。圍繞戰(zhàn)略目標，依次分為了財務層面，客戶層面，內(nèi)部運營和學習成長層面，這背后的邏輯是學習與成長會影響內(nèi)部運營，內(nèi)部運營影響客戶和財務，客戶層面影響財務層面。在每個層面中，又細分為了不同要素的，這些要素之間都會互相影響。當分析戰(zhàn)略是否能夠達成時，就可以圍繞這幾個層面去發(fā)掘，哪些是有利因素，哪些還是瓶頸需要進一步加強。

在商業(yè)領域常常會用到各種管理工具，這些管理工具其實也是對商業(yè)問題按照要素進行分解。

基于管理工具的分解

在分析宏觀環(huán)境時，就會用到PEST分析，PEST將宏觀環(huán)境氛圍了政治、經(jīng)濟、社會以及技術四個大維度，在四個大維度也有再進一步分解出來的因素。通過PEST就可以將企業(yè)面對的環(huán)境，分成四個方向組成的結構，在這個結構的基礎上去發(fā)現(xiàn)有利和不利的因素，并做相關的定量和定性分析。

在分析企業(yè)自身與環(huán)境互動的時候，會用到SWOT分析，SWOT分析將企業(yè)環(huán)境因素展分為了內(nèi)因-外因，積極-消極的兩個維度，并在這兩個維度上，衍生優(yōu)勢、劣勢，機會、威脅這四方面的要素。其中內(nèi)因包括了積極的優(yōu)勢和消極的弱勢，外因也包括了積極的機會和消極的威脅，圍繞這四個要素可以進一步去分解出更下層級的因子，并且圍繞各個要素去找到重要的因素，并且制定相應的措施。同時通過SWOT分析，也可以按照同樣的維度去對比競爭對手和標桿企業(yè)。

在商業(yè)領域中，除了PEST和SWOT外，還有各種各樣的工具是將商業(yè)問題分解為了要素，除了商業(yè)領域，在社會科學和自然科學領域，其實也存在將問題按照要素分解的情況。不管在任何領域，只要足夠熟悉相關的理論和對問題有一定的認識，都可以按照基于要素的分解，去拆解問題，讓問題體現(xiàn)出結構出來。

基于邏輯分解

在針對問題的拆分中，有種方式是基于邏輯進行拆分，當問題基于邏輯拆分后，分解出來的單位之間具有邏輯關聯(lián)的關系，在邏輯關聯(lián)中還伴隨著數(shù)學運算。在邏輯聯(lián)接中，計算包括了加減乘除，加權匯總甚至到微積分的關系，隨著邏輯鏈接的豐富和深入，更多更高深的計算關系也會出現(xiàn)。

分解的單位之間用邏輯聯(lián)接，聯(lián)接中伴隨著數(shù)學運算

在加減關系中，可以將問題本身按照加減關系進行拆分，比如可以將利潤根據(jù)“收入-成本”公式拆分為收入和成本兩部分，將總額度按照“總額度=已用額度+未用額度”拆分為已用額度和未用額度兩部分。

在乘除關系中，可以將問題本省按照乘法或者除法關系進行拆分，如通過“路程=時間×速度 ”公式就可以把路程的拆分為時間和速度兩個要素，又如通過“利率=利息÷本金”公式，可以將利息拆分為利息和本金兩個維度。

加權匯總其實是將加法和乘法關系互相融合，在問題背后有若干的要素，要素的占有不同的權重，在乘以權重后，就可以得到問題相應的數(shù)值。加權匯總通常用于計算KPI，同時在計算相關的指數(shù)時，也會用到微積分的關系體現(xiàn)出的是因子的變化引發(fā)問題本身數(shù)值的變化，這也是一種邊際效應，即每一個因素變化以后，背后的結果也相應會發(fā)生變化。

在各行各業(yè)中，都會體現(xiàn)出對問題基于邏輯的分解，只要可以構成相關的計算邏輯，就能夠基于邏輯進行分解。

杜邦分析時在財務領域中，對投資問題的按照計算邏輯分解的框架。在杜邦分析中，依次有乘法關系和除法關系?？梢酝ㄟ^以下公式進行拆分

權益凈利率=資產(chǎn)凈利率×權益乘數(shù)

資產(chǎn)凈利率=銷售凈利率×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率

銷售凈利率=凈利潤÷銷售收入

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=銷售收入÷資產(chǎn)總額

通過公式，能夠?qū)嘁鎯衾什鸾獬艘粋€樹狀結構，在樹狀結構中，各個指標都互相關聯(lián)。

杜邦分析

從關聯(lián)關系中可以知道，提升權益凈利率可以通過提升資產(chǎn)凈利率或者提升權益乘數(shù)的方式。同時提升資產(chǎn)凈利率，可以通過提高銷售凈利率和增加資產(chǎn)周轉(zhuǎn)的方式。要提升銷售凈利率在于提升凈利率，進一步地提高收入降低成本。要增加總資產(chǎn)收益率，需要增加銷售收入，同時采取輕資產(chǎn)運作的方式的，降低資產(chǎn)總額。

RFM與FEMA

在客戶關系領域中，確定消費者的價值的問題可以通過RFM模型，將消費者分成多類，這背后的思想就是基于邏輯將消費者的整體進行拆分。RFM模型中RFM指數(shù)的計算公式是“RMF指數(shù)=R×Ｍ×Ｆ”，其中R為最近一次消費(Recency)，F(xiàn)為消費頻率(Frequency)，Ｍ為消費金額(Monetary)。通過這三個指標，可以構成一個立方體，并按照指標中的高低關系，將立方體分成八塊，即消費者拆分為八類，對八類消費者采用不同的管理手段。

在生產(chǎn)領域中，如何管理機器故障就用到了FMEA模型來衡量故障問題，起背后是基于邏輯關系將各種故障進行了細分。在FMEA模型是失效模式及后果分析的英文縮寫，其中的指標計算公式為“FMEA程度=故障探測度×頻率×故障嚴重度”，探測度表示故障難易的成都，嚴重度是指故障帶來后果，即損失有多大。通過FMEA模型，將故常在探測度、發(fā)生頻率，嚴重程度三個維度上，可以分成多類，從而用不同策略來應對。

結構思維總結

數(shù)據(jù)分析的目的是為解決問題，解決問題的前提就是要對問題進行剖析。剖析就是要梳理問題的結構，往最小的顆粒的方向分解，并在分解的過程，逐級地進行對比和向下拆分，直到發(fā)現(xiàn)問題的核心所在。

結構思維就是數(shù)據(jù)分析思維中，科學、合理，可靠地分解問題的思維。

問題的分解需要有合理的方式，當前一個公認科學和有效的方式的就是MECE，中文的意思就是完全窮盡，互相獨立。即在分解的過程中，同一個層級中的因素或者對象，都是互相獨立的，不存在統(tǒng)屬關系。同時對象合并后，能夠完全解釋或者組成他們的上一個層級。分解的過程是以完全窮盡，互相獨立為原則，層層遞進，步步延伸，最后對問題形成一個樹狀結構。

分解可以從多個維度進行，以時空維度圍繞事物結構和變化進行分解，如把一年分成12個月，以成分維度圍繞單位的構成和聯(lián)系進行分解，如把人分成男女老少，要素維度圍繞因果關系或者組合因素進行拆分，如營銷中的4P和4C，邏輯維度按照相關的數(shù)學邏輯進行分解，如經(jīng)營中的利潤和收入成本之間的層級關系。