“结构化思维”简单来说，就是面对问题的时候你可以通过某种结构，把它拆解成一个个你能解决的部分。
如何能将200毫升的水装进100毫升的杯子里？
200毫升的水装不进100毫升的杯子的原因，无外乎有三个方面：
当你尝试着从这三个方面去寻找答案的时候，实际上就找到了这个问题的结构：水、杯子和外部环境。而且有了这个结构以后，你可能会发现，可以找到很多的解决方案。
从横向上看，每一个层级的子理由也要符合结构化。也就是说，要通过归类分组的方式将信息排序和穷尽。
建议： 每次你在进行逻辑推演的时候，可以尝试着使用这张图，把你的思维过程画下来。
把金字塔结构图倒过来，就可以在面对海量信息的时候，做到像漏斗一样的思考：
最上面的一层是你接收到的各种各样的信息，经过归纳、提炼，进入到下面一层，最后沉淀下来，可以得到最底层的结论。
在工作和生活中，我们面对信息往往有两种情况。
你有明确的目标，或者是待解决的问题。那么，你在主动识别信息的时候，就要特别去关注信息和你的目标之间的关联性。
怎样去找信息和目标之间的关联性呢？最简单的方法就是找关键词。
被动地接受大量的复杂信息。
这时，就需要用结构化思维的方式来对信息进行高效识别。
用结构化思维的方法，在你接收信息的时候，就可以把它识别成结论、理由和事实 这三个部分。当你接收的信息，这三个部分要素不完备，或者三者之间的逻辑不完备的时候，你就要注意了：这个信息可能是假信息，也就是说可信度存疑的信息。
如何找到信息中的结论
你可以通过以下三个线索来找到它。
a. 找到对方话语里表示结论的提示词
b. 关注信息中的几个重要位置
c. 如果是面对面地交谈，你可以问问对方，“所以呢”
辨别支持结论的理由
你可以关注对方话语里的一些提示词。
比如：原因是、因为这个事实、有下列原因、鉴于、证据是、第一、第二、第三等等。
什么是客观的呢？数据和不带感情色彩的事例是客观的。它是通过金字塔结构拆解到最后，支撑结论和理由的东西。
在你接收信息的时候，只有最后的事实是可靠的，并且用它来支撑前面的理由和结论的逻辑是顺畅的，那你接收的整个信息才是完整可信的。
要有客观事实来支撑结论和理由；
事实和理由，理由和结论之间要有证明和被证明的逻辑关系。
在接收信息的时候，只有最后的事实是可靠的，且其支撑的理由和结论的逻辑是顺畅的，整个信息才是完整可信的。
识别信息的时候，你找到信息的结论，就画在金字塔的塔尖。
然后，下一层，根据提示词的线索来找到支撑结论的理由。
从理由再往下，去找有没有支撑理由的事实。
找到了这三个信息当中的核心要素，你就可以对着金字塔结构的树状图理出信息的逻辑线来。
这样就能判断出信息的完整性和可靠性。
当你梳理了一堆结论、理由、子理由，列在了金字塔结构上之后，如何在横向上对它们进行分类和排序，也就是结构化思维的横向拆解。
人类的大脑一次性接收信息的量是有限的，而大脑又有自动将某些具有共同特点的事物进行归类和重组的能力。换句话说， 一个分类里相近的事物会更容易记一些。
这个法则来自于麦肯锡，中文意思是“相互独立、完全穷尽”。简单来说，就是使用MECE法则分类，各个要素之间要保证不能有交叉，也不能有遗漏，也就是“不重不漏”。
二分法。在日常生活中比较常见，其实就是把信息分成A和非A两个部分。
比如国内、国外，他人、自己，已婚、未婚，成年人、未成年人，左右，男女，收入和支出，专业和业余等等。
过程法。也就是按照事情发展的时间、流程、程序，对信息进行逐一的分类。
你在日常生活当中制定的日程表，解决问题的6个步骤，达成目标的3个阶段，其实都属于过程分类。 过程分类法特别适合用于在对项目进展和阶段的汇报上。
要素法。
比如说优秀员工的7种品质、公司的组织架构图等等，其实都是把一个整体分成不同的构成部分。可以是从上到下，从外到内，从整体到局部。 这种分类方法是用于说明事物的各个方面特征的。
公式法。可以按照公式设计的要素去分类，只要公式成立，那这样的分类就符合MECE原则。
比如，销售额=单价×数量，这里就是把销售额通过公式拆解成了单价和数量。
矩阵法。
在信息分类的时候，MECE就好比一把尺子，可以用来判断信息要素是不是分类清楚了。所以下次你再遇到一大堆信息的时候，就可以尝试着用MECE法则先穷尽要素，再分析清楚。
MECE的好处不仅仅是可以对全部信息进行归类整理，还在于，你对事物的构成要素进行MECE思考的时候，甚至可以激发你没有想到的点子，拓展你的思路。
对于大部分情况来说，MECE法则是一个较为通用的分类法则，但在某些场景下我们还有更直接的模型，可以把现有的信息，分类放到一些分类模型当中去。
类似的模型还有很多，你平时可以留心积累一些，做个有心人。把这些思考结构作为你的工具，根据你的工作需要，去选择不同的工具。
什么是结论？结论是有中心思想的主题句。
这是一种从特殊到一般的思维方式，也就是说根据许多个别事物的特殊性来概括出同类事物的特征。
简单来说，就是在识别信息、整理信息的基础上，找出各个信息要素之间的共性。
虽然归纳法是我们日常生活当中比较常见的论证方式，但是，当你使用归纳概括结论时，一定要确保你所罗列的要点是穷尽的。否则，得出的结论就有可能不是正确的。
在我们日常工作中，一个好的结论，可能是两种找共性方法的结合。先找到事物本身的共性，再通过总结事物发展的结论，给出一个完整有意义的结论信息。
归纳法概括总结的过程，其实是一个由金字塔底部开始，把所有要素进行归类，由下向上的推演过程。在推演到金字塔顶的总结论之前，要素间还存在很多子结论。
一个不好结论概括，最糟糕的情况，是只是罗列了细节，没有进行任何概括总结。还有一种可能是比较难分辨的：你没有将结论推演到金字塔顶，错误地将一个子结论误认为是真结论。这就是所谓的“概括得不彻底”。
避免这种情况，有一个诀窍。 也很简单，就是多问一句“所以呢”。
建议：在做结论推演时，可以把金字塔结构图画出来，每向上推演一层，都可以问自己一句“所以呢”，直到这个结论再也不能问出“所以”是什么。
这其实就是一种由一般到特殊的思维方式，它的核心就是将某一个事实与对应的某个规律联系起来，得出结论。
当你尝试去说服别人的时候，使用演绎法提炼结论的方式会非常的适用。
通常大前提是事物的共性，小前提是具体事物，结论是具体事物的性质。
由于大前提，通常是一个具有 普遍意义/无可争议 的常识，所以它推出的结果通常会让人感到特别可信。这种方式，对于有拒绝心理的听众特别有效。
同时，小前提也不能马虎。为了让结论更有说服力，它最好是一个已经发生的事实。
当大小前提都符合了无可争议的条件后，说服一定可以完成。
首先，大前提要尽量引用普适的真理或者是客观事实，比如大家都认可的公理、定理或者是行业规律。
其次，在罗列大前提要素的时候，尽量不要超过3项。
思考过程始终是一个隐性的过程，最终我们仍要将得出的结论显现化出来，也就是对外表达出去。
论。
结论先行：一次表达只支持一个思想，最好能够出现在开头。
证
以上统下：任何一个层次的要点都必须是它下一个层次要点的总结概括，直到最后一个层级的内容是客观事实或数据为止。
类
归类分组：每一组要点必须要属于同一个范畴。
比
逻辑递进：每个要点都需要按照一定的逻辑顺序进行排列。
结构的表达就是以结论为开头，层层论证结论，最后再强化结论的过程。这个表达的结构同样符合我们的金字塔结构：
纵向上，顶层是总结论，然后支撑结论的要点要层层下分，直到客观事实跟数据；横向上，每一组要点都有一定的规律和分类，彼此也是有逻辑关系的。
而且，有了这样一张结构图以后，你会发现你可以在任何短的时间内把一件事说清，说全，只是深入的程度不同而已。
一个人能够准确地将事情概括为三点，一定具备对信息快速归纳、整理和提炼的能力。
可以一开始就说三点，而且最后正好说三点。这件事看似简单，其实背后隐藏着非常强的结构化思考能力：
横向上要符合“类”和“比”，话题不能有遗漏和疏忽，还要有先后次序；纵向上，要符合“论”和“证”，挖掘思考的深度。
这都是非常考验大脑对信息处理功力的，更何况你还用三点把整个事情说清楚了。
想要做到这样的话，还需要配合大量的训练。最简单的建议就是， 在生活和工作当中，任何人问你问题，你都可以尝试着用三点来回答。 不管你是不是真的想到了具体的内容，总之先说出有三点，然后再一边解释，一边思考具体内容。
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