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雖然沒真正在頂級管理咨詢公司麥肯錫里工作過，但由于我打交道的人大多都有些咨詢背景——如，大老板是前麥肯錫合伙人，有個同事是美國麥肯錫工作2年多——慢慢地，我也從他們身上學(xué)到了很多。

麥肯錫的人一般自帶光環(huán)。因為能在麥肯錫工作的人，大多都是世界名校的高材生，或某企業(yè)高管等等。他們給人留下的印象就是特別聰明，仿佛什么難題到了他們手上都可以迎刃而解。

聰明，也是我對他們的印象。但這種“聰明”，更多是因為他們比普通人更熟練地運用幾種高價值的「思維方式」。經(jīng)過長期的咨詢訓(xùn)練，分析框架已經(jīng)成為他們的一種大腦本能。

其實，這些思維方式一點也不神秘，不管是不是做數(shù)據(jù)分析，都很實用也很容易理解。

下面給大家一一介紹：

第一種

分類思維

在市場營銷中，有一個非常重要的概念，叫Customer segmentation（顧客分層）。這其實就是分類思想。

由于年齡、收入與性別等因素的不同，人與人之間存在著不一樣的生理需求與心理需求。而需求不一樣的消費者組成了不同的細分市場。針對不同的細分市場，產(chǎn)品會有不同的定位。

所以，分類是精準(zhǔn)營銷的前提。

同時，分類思想對于個人管理也很有用。

大家應(yīng)該都有讀過《高效能人士的七個習(xí)慣》這本書（推薦讀讀）

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作者：（美）史蒂芬·柯維 克里斯·麥克切斯尼 肖恩·柯維等
當(dāng)當(dāng)

其中有一個核心概念，叫作“人生角色”。指的是，每個人每時每刻在扮演著多個人生角色，如兒子、父親、朋友、丈夫、社團領(lǐng)袖、企業(yè)高管等等。

為了成為盡職盡責(zé)的人，在制定周計劃時就需要考慮每個角色的任務(wù)，缺一不可。唯有如此，在生活與工作之間才能取得平衡。

由此可見，分類思想能把復(fù)雜混亂的事情梳理出脈絡(luò)，并逐個擊破。

第二種 矩陣思維

矩陣思維是分類思維的一個延伸。

學(xué)過統(tǒng)計學(xué)的都知道，數(shù)據(jù)類型能分成兩種：Categorical variables與quantitative variables。后者有一個特點，能夠被量化。

當(dāng)你發(fā)現(xiàn)存在兩個可量化的關(guān)鍵維度時，不妨分別設(shè)成X軸與Y軸。

作為集團戰(zhàn)略部門，每天面對的任務(wù)有很多，但哪個才是值得我們花時間去解決的呢？這個問題就顯得非常迫在眉睫了。但是不怕，因為有矩陣思維。

首先，我們對每個項目的“可行性”與“商業(yè)價值”進行一次評分。然后，把這兩個維度分別設(shè)為X軸和Y軸。最好，所有項目就會自動地分布在了四個象限之中。

顯而易見，你的重點就應(yīng)該放在第一象限的項目中，尤其是顏色最深的右上方的那個項目，因為它的可行性最高，同時商業(yè)價值最大。

除了個人管理，還可以用來做市場分析。其中，最著名的莫過于波士頓管理咨詢的產(chǎn)品矩陣模型了（BCG matrix）：

這不就是一個矩陣思維的體現(xiàn)嗎，道理一毛一樣的

所以，當(dāng)你發(fā)現(xiàn)存在兩個可量化的關(guān)鍵指標(biāo)時，就可以試試做成一個矩陣，說不定你會有意外新發(fā)現(xiàn)哦。

第三種 漏斗思維

最近，國內(nèi)很流行一個來自硅谷的名詞，叫“增長黑客”。這群人混跡各大互聯(lián)網(wǎng)公司，是一個由來自產(chǎn)品、技術(shù)、設(shè)計等不同部門的人所組成的神秘兮兮的戰(zhàn)略部門。有一本書把增長黑客講得很透徹，推薦大家讀讀的。

廣告增長黑客實戰(zhàn)
作者：范冰　著
當(dāng)當(dāng)

他們的主要任務(wù)，就是幫助公司業(yè)績成倍地增長。在一些公司里，增長黑客是直接匯報給CEO的?？梢娝麄兊膬r值是非常巨大的。

但他們是怎么去實現(xiàn)這個高價值的呢？沒錯，核心還是這個漏斗思維。

增長黑客那本書中非常核心的一個概念，叫AARRR模型。其實就是一個漏斗模型。

漏斗的每一層，都有一定的容量。漏斗越往下，容量越小。而層與層之間的比例，就是傳說中的轉(zhuǎn)化率。到了最底層，就是收入。

所以，要提高最終的收入，原理很簡單，就是把每一層的容量都擴大，或者，把下鉆的轉(zhuǎn)化率給提高。作為增長黑客的你，首先要學(xué)會去用數(shù)據(jù)去判斷，哪個地方的容量太小，或轉(zhuǎn)化率太低，然后再去制定方案進行針對性提高。

第四種

相關(guān)思維

幾年前，“大數(shù)據(jù)”一下子火了。這要歸功于一本無比暢銷的通俗讀物《大數(shù)據(jù)時代》

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作者：[英]維克托·邁爾-舍恩伯格 ，等
京東

書中提出了幾個（當(dāng)時）挺新穎的觀點。其中有一個說大數(shù)據(jù)關(guān)注的不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系

這個表述雖然不準(zhǔn)確，但至少反映了相關(guān)性是很重要的，尤其在數(shù)據(jù)種類與數(shù)理都非常豐富的情況下。

我們在媒體里常?？吹竭@樣的報道，“百分之多少的人會更傾向于做某件事”。舉個例子，有專家發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟低迷的時候，89%的女性更傾向于買口紅。

結(jié)合數(shù)據(jù)的相關(guān)思維，夠幫助我們找出事物之間隱性關(guān)系。

雖然事物有千千萬萬，但事物之間的相關(guān)關(guān)系常見的也不外乎這四種：

圖片來源：貓爺

（a）正相關(guān)：X數(shù)量越多，Y數(shù)量越多

（b）負相關(guān)：X數(shù)量越多，Y數(shù)量越少

（c）不相關(guān)：X數(shù)量與Y數(shù)量無關(guān)

（d）非線性相關(guān)：某一范圍內(nèi)，X數(shù)量越多，Y數(shù)量越多；超過某一個拐點后，X數(shù)量越多，Y數(shù)量越少。

相關(guān)思維簡單易懂，在商業(yè)中的用處很廣泛。

打比方，現(xiàn)在你是你們公司的市場部經(jīng)理，為了提高明年的銷售業(yè)績，你最近進行一次分析，哪個媒體廣告需要減少投資，哪個媒體廣告需要增加投資？

關(guān)于預(yù)算分配的問題，永遠都讓市場部頭的人頭疼。這種決策在過去是（現(xiàn)在很多時候也是）老板們拍腦袋想出來的。那有沒有更加科學(xué)一點的辦法呢？

試試用相關(guān)思維來翻譯這個問題，那就是：銷售額與哪個媒體廣告的投放量存在正相關(guān)呢？

這個問題一下子就具體很多了，因為X與Y都是可以被很好量化的指標(biāo)。只需要把過去幾個月甚至幾年的數(shù)據(jù)拉出來，Excel一算就可以知道了。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

假設(shè)將橫坐標(biāo)的看作是產(chǎn)品銷量（口紅、粉底液、氣墊、防曬霜等等），縱坐標(biāo)看成是媒體投放渠道金額（微信、微博、愛奇藝、雜志等等）。那么，它們的兩兩之間的相關(guān)系數(shù)就會形成一張系數(shù)表。

藍色表示兩者相關(guān)關(guān)系比較強，紅色表示比較弱。那么，哪個產(chǎn)品更應(yīng)該加大哪個投放渠道的投放量就一目了然了。

當(dāng)然，這只是一個打比方。一個嚴謹?shù)耐顿Y決策肯定不能僅靠看一個維度或一張表就能解決的。但它給出了一個很不錯的視角。

當(dāng)你手頭上擁有很多數(shù)據(jù)時，不妨來一次這樣的數(shù)據(jù)探索（Data exploresure），說不定會有什么新奇發(fā)現(xiàn)哦。

第五種

決策樹思維

決策樹（Decision tree），相信這個概念對于所有學(xué)過機器學(xué)習(xí)的人都并不陌生，因為這是一種入門級的算法。幾乎每個初學(xué)者第一個接觸的機器學(xué)習(xí)算法都是決策樹。

它很實用，也特別好理解，因為它跟人的思維過程很像。

它既可以當(dāng)做一個體系化的分類思維，也可以當(dāng)做一個流程圖甚至是一個檢查清單來使用。但不管你怎么用，決策樹的框架都是不變的。

從頂端一點開始，它一層一層往下展開。每一層都有若干個支點，而每個支點會分解成多條支線。就像下圖一樣。

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

那它究竟怎么用呢？讓我來舉個簡單的例子

假如有一天，你去參加非誠勿擾的相親大會，由于你讀過貓爺這篇文章，所以你打算在相親節(jié)目中使用決策樹。

你的決策樹長這樣：

圖片來源：貓爺

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