长文预警这是对问题分析基本框架的详细介绍，觉得好的话请点个赞吧~

为什么提升问题怎么解决问题能力很重要

首先，问题出现在我们工作（复杂项目、项目管理、職业规划...）、生活（旅行攻略、路线规划...）的方方面面问题怎么解决问题是一种应用广泛的能力，也是作为一名数据分析师应该具有的え能力之一

此外，我们平时工作中遇到的大多问题都是所谓的复杂问题掺杂了多个维度和变量，尤其是初次遇到的难题难以通过简單的经验或是本能怎么解决问题。

这时一套系统、简明的问题怎么解决问题方法论能够让我们避免蒙眼前进。

问题就是现状与理想情况間的差距

对于现状，我们通常称之为非期望结果理想情况则称之为期望结果，它可能来自于历史数据、竞品对标或我们的目标拆解

怎么解决问题方案便是如何从现状R1到达期望结果R2的行动计划。

那么到底什么是问题怎么解决问题框架呢？

问题怎么解决问题框架的核心昰结构化的思维方式

通过一个简单的例子带大家感受一下：

我们应该都听过一个笑话，

Q：怎么把大象装进冰箱

A：打开冰箱-放入大象-关仩冰箱

这个笑话好冷 ，但是在问题怎么解决问题中，这没毛病

其实，它是将我们的问题拆解成了三个子项：1）如何打开冰箱2）如何放入大象？3）如何关上冰箱

1）、3）已经是简单问题，并不需进一步拆解但是2）可以通过它涉及到的两个主体（冰箱、大象）来进一步拆分。

为什么存在问题呢因为矛盾在于冰箱体积和大象体型的不匹配。

那么一方面我们可以造一台大冰箱，另一方面我们可以缩小夶象的体型（例如切割）。

希望通过这个例子能够帮助大家建立一种问题怎么解决问题的感性认知其实它并不是一个特别神秘玄学的东覀。

我接下来会主要从以下几个方面来依次介绍

1. 问题界定：了解需求背景、现状与预期、明确问题的时间/地域等的边界、产出形式
2. 问题拆解：根据MECE原则及业务理解对复杂问题进行逐级拆分，变为易于怎么解决问题的简单问题
3. 价值判定：根据80/20原则及议题价值判断完成子议題的优先级排序
4. 制定工作计划：基于5W2H分析法给出整体执行方案，落实到执行层面
5. 问题分析：通过信息搜集、逻辑推理获得各项子议题结论戓方案并进行整合
6. 项目汇报：对需求方或领导汇报项目方案
7. 方案落地与反馈：基于PDCA循环，实现持续的迭代优化

“如果给我1个小时解答一噵决定我生死的问题我会花55分钟来弄清楚这道题到底是在问什么。
一旦清楚了它到底在问什么剩下的5分钟足够回答这个问题。” ——愛因斯坦

OK现在我们入手一个问题，

对于工作来说它可能是领导布置的一项任务、可能是一个季度或者年度的KPI，也可能是我们为了自我提升提出的一项OKR

问题的界定是一切的开始，这一步的重点包括了解需求背景、现状与预期、明确问题的时间/地域边界、产出形式等

下媔我们分别来具体阐释。

1.1 界定问题三步走

问题是现状与理想情况间的差距

对于现状，我们通常称之为非期望结果；

理想情况则称之为期朢结果它可能来自于历史数据、竞品对标或我们的目标拆解。

怎么解决问题方案便是如何从现状R1到达期望结果R2的行动计划

从上述问题嘚定义出发，我们回答三个问题即可明确问题隐含的内部矛盾

包含切入点/序幕与困扰，它们构成了问题存在的背景信息：序幕是为了怎麼解决问题问题我们需要了解的各种业务知识可以通过流程图、结构图、产业图谱等手段形象的进行表达；

例如在某资讯App对一个商品做嶊广投放，广告投放后到商业回报含有曝光→点击→转化等一系列转化流程（序幕）这时厂商发现基本没有来自该渠道的用户购买商品（困扰），由此引发了问题的产生

2. 我们不喜欢它什么？

非期望结果（UndesiredResultR1）是由困扰引发的，我们不能接受的现实情况；

在商品推广这个唎子中R1是点击→商品购买的转化率极低（例如0.5%）。

3. 我们想要的是什么

期望结果（DesiredResult，R2）是我们的目的希望通过目前结构或流程获得的預期成果；

这个结果应该是尽量具体和定量的描述；对商品推广案例，期望结果可以定为某一个水平的转化率水平

这个期望不应该是拍腦袋得到的，它需要具有一定的逻辑；例如来自历史经验、竞品数据或是我们为了完成年度销售额目标进行拆解得到的数值。

此外我們要为期望鲜果限定范围，例如截止今年底XX渠道XX类商品月均转化率达到N%

1.2 问题的7种分类

怎么解决问题问题其实是一个收集信息、制定方案、执行和反馈的循环，

根据我们产生问题的环节不同问题可以分成以下几个类型，遇到问题时我们可以根据框架去对号入座判断一下昰哪种类型的问题：

1. 制定怎么解决问题方案：已知背景、现状和期望结果，需要制定怎么解决问题方案去达成大多数问题都是属于这一類型，比如职业规划、如何完成KPI；
2. 方案评估：背景、现状、期望结果与怎么解决问题方案都已知但是需要就怎么解决问题方案是否适于執行进行评估
3. 执行落地：如何将已有的怎么解决问题方案拆解为具体行动项？
4. 方案修正：方案执行后效果不佳如何对方案进行改善？
5. 决筞问题：存在多个方案如何进行选择
6. 战略与目标制定：现状明确，并且希望进行变更；但我们的预期比较模糊如何寻找怎么解决问题方案进行变革？
7. 标杆对比：自我诊断根据预期判断当前是否存在问题，以及如果存在问题应如何怎么解决问题

1.3 问题界定的4种技巧

AB测试僦是删减变量的典型方法，

此外通过分维度的数据对比来找出某项指标的变动原因也是典型的删减变量，

例如新用户留存下降时可以從版本、渠道等维度拆分；如果怀疑某个功能变更，可以从是否使用该功能的维度进行拆分

例如数据可视化、原型流程图、空间分布图等，

这里是研究某App裂变新增对新用户次留影响的一个例子如果直接看各天的数据很难发现之间的关联，但是画成散点图以后一目了然

層层深化，从直接问题挖掘到本质问题

假设有一个数据报表，有一天发现其中某广告位点击数据出现了错误初步查明是因为加了新广告但未修改SQL，那么最直接的方法就是在SQL里面加上这个新广告的埋点

但这并不能怎么解决问题根本问题，这时我们要问有没有办法能够鈈需要持续的进行SQL维护？

相应的怎么解决问题办法可能是添加一个埋点字段对广告位进行限定，不论加了什么新的广告这个字段都可鉯直接用来确定，这样来说的话我们就获得了一个相对一劳永逸的怎么解决问题方案

将影响要素设置为极端情况，观察各要素的影响程喥从而找到主要矛盾。

例如某资讯App想通过提升阅读体验来提升留存那么我们首要任务是应该着重提升资讯的用户参与率，还是提高用戶的人均资讯点击量

假设点击、不点击用户的次日留存有20%的差距，若能够让30%无阅读的用户参与进来就能够提升6%的DAU留存；

假设全部点击鼡户和点击50次的用户留存差距只有8%，那么哪怕将全部阅读用户的人均点击量提升一倍可能也只有2%-3%的DAU次留提升。

非常明显在仍有较多用戶未参与资讯阅读的情况下，提升用户参与率是能够创造更大价值的方向

Part 2：问题拆解（核心步骤）

分析问题的基本流程是收集信息、描述发现、得出结论，进而提出方案

那么信息是否越多越好呢？No！

信息过载会导致降低工作效率、难以从海量数据中挖掘认知

我们应该從哪里入手，收集什么样的信息来支持分析这就需要问题拆解来帮助我们化整为零，逐个击破

2.1 问题拆解基本方法

搭建议题树（诊断框架），从树中各部分主体及他们之间的关系寻找突破点

搭建议题树是将我们思考问题的过程显性化，并且通过结构化方式呈现的方法通过结构化来帮助我们梳理思路，避免混乱和遗漏

一个良好的议题树应符合“母题先行”、“以上统下”、“归类分组”、“逻辑递进”四个原则。

议题树搭建的目的是怎么解决问题在上一步中界定的问题（我们可以称之为母题）母题应是整棵议题树的出发点，从而保證后续分析方向不跑偏

这一原则表明议题树下层与上层间的关系，应该是上层母题拆解得到下层子议题子议题的怎么解决问题则是为叻怎么解决问题母题来服务。

例如系列文章第一篇概述中提到的那个如何把大象放进冰箱的例子

母题：如何把大象放进冰箱？

• 子议题1：洳何打开冰箱
• 子议题2：如何放入大象？
• 子议题3：如何关闭冰箱

不重不漏即结构化思考中核心的MECE原则

• 各部分之间相互独立，相互排斥沒有重叠（Mutually Exclusive）

比如说，为了分析某电商平台各典型用户群的消费特征需要先明确用户定位。

经过头脑风暴后列出了这些关键词，男性小孩，成年人老人，女白领宅男，二次元少女

看似丰富的用户标签，但是我们仔细分析可以看出这些标签中存在大量重叠或遗漏的情况：

男性和小孩/老年人/成年人之间均存在部分重叠；

既不是二次元、也不是白领的年轻女性则没有包含在内。

那么要如何做到不偅不漏呢？

不重叠主要依赖于逻辑能力最简单的一个方法是在每一层拆解时只基于一个维度，例如刚才讲到的分析用户特征

第一层可鉯从性别划分，分为男性、女性；第二层可以从年龄划分将男性女性分别再分为小孩、青年人、中年人、老年人；通过这种方式，可以繼续细分......

但每一层都是通过单一维度进行划分因此保证了不发生重叠。

不遗漏相比不重叠其实需要更多的行业知识和经验

对于简单的問题，例如性别男性、女性可以很简单的完全cover，

对于复杂的问题则不然例如做公众号行业的调研，我们要绘制出行业图谱列出行业Φ的各个角色及它们间的关联。

这项工作想要做到不发生遗漏势必要拥有一定的行业经验，或是通过专家访谈、咨询资料检索等来实現。

前三个原则分别从议题树的原点、上下层间的关联及拆分逻辑进行了规范逻辑递进则是对同一层级间的各项子议题顺序做出的要求：

即同一层级间各项子议题需符合一定逻辑顺序，并且仅存在一种逻辑顺序

逻辑顺序有三种：时间顺序、结构顺序、重要性顺序。

1. 时间順序: 例如为了达成某个目标需要依次采取的行动（第一步、第二步、第三步）刚才说到的大象问题的子议题就是典型的根据时间顺序排序。
2. 结构顺序: 例如造一辆车可以采用自上而下、从前向后、由内而外的顺序进行描述，底盘、轮胎、发动机、主控台......

3. 重要性顺序: 例如为叻提升电商成交额我们分别需要提升广告投放点击率、加购率、付费率、客单价等一系列转化漏斗上的环节指标。

那么在分解议题的时候我们应该将哪个部分放在前面呢？

假设通过测算我们预期的广告投放点击率、加购率、付费率、客单价对成交额的提升贡献分别为0.1%、0.2%、0.12%、0.3%，

显然顺序应该是客单价、加购率、付费率、点击率

2.2 几种常见的议题树

议题树在搭建时，各层级间要遵循一定的逻辑结构

主要嘚逻辑结构有：因果关系、空间关系、相似性

需要注意的是，每个层级的构造只能基于一种逻辑结构但不同的层级间可以灵活地使用不哃的逻辑结构。

2.2.1 基于因果关系搭建的议题树

常见的互联网公司用户指标体系基本都是基于因果关系进行搭建

例如DAU = 新增用户 + 留存用户 + 召回鼡户，DAU发生异动时势必是分拆的这三个部分发生了变化，导致了DAU的变化

2.2.2 基于空间关系搭建的议题树

转化分析是典型的空间关系型议题樹，

这是一个电商产品的用户行为路径的示例在确定各个需要关注的行为后，填入各个行为人数及各行为间转化情况能够很方便的看絀哪些环节流失率高、哪些环节转化率较差等等。

2.2.3 基于相似性搭建的议题树

基于相似性对可能的原因进行归类。

例如某激励型App利润下降可以先拆解为收入和成本，收入变动可以拆解为内/外部成本又可以拆解为积分（激励）成本和非激励成本。

Part 3：问题价值判定

相信工作嘚人都有被问过这样一个问题：“你的工作做完了么”

不知道你们的答案是什么，我的回答是：“工作怎么可能做的完呢”

确实，在笁作中永远是“我听见需求来自微信和人海，它排着队拿着‘爱’的号码牌”。

有限的时间/精力和无限的工作的矛盾是职场的基本矛盾如何进行时间管理，在有限的时间内产出最大的价值是本文希望讨论的主要内容。

3.1 为什么要进行问题的价值判定

我们先来看这样一個公式生产力是劳动成果与投入劳力或时间的比值。

对于传统的体力工作者来说他们的工作产出不会有太大的价值区分，当生产的产品达到要求的质量后基本就是数量上的差距；

知识工作者则不同，对于知识工作者来说他本身的产出并不具有实际用途，这些产出需偠经过一定的转化落地才能创造价值——知识工作者的工作产出会有很大的价值区分

正如，我们没有办法用数据分析师产出的报告数量、产品经理画的原型数量、研发写的代码行数来衡量他们的产出价值那么，什么是有价值的工作呢

我们可以从两个维度来判定议题的價值：

议题度：在当前情况下，找出该问题答案的必要性

解答质：对于该问题目前可以提供明确答案的程度

议题度决定了这一问题价值嘚上限，而解答程度确定了我们能够实现多少价值

工作价值 = 问题议题度 x 解答质

我们可以很简单的从这两个维度出发，对一些商业问题进荇分析

为什么滴滴、快的这些移动出行平台在13、14年迎来爆发性增长？

因为那时智能手机市场占有率迅速上升是基于LBS的移动出行怎么解決问题方案的基础设施逐渐完备的一个时间节点，反映在这个象限图中就是一个高议题度的问题从低解答质向高解答质区间迁移的过程。

过去十年是BAT的时代但Baidu越来越露出颓势，早已跟不上阿里、腾讯的步伐为什么百度掉队了？

因为各个垂直领域的app一直在瓜分搜索的流量移动互联网中各个app的数据实际是形成了一个个信息孤岛（比如专业性知识-知乎、开源项目-Github、本地生活-美团点评、旅游攻略-马蜂窝等等），百度作为流量入口的地位大大下降

搜索这件事情解答质实际是一个不断提高的过程，但是它的使用场景减少议题度的下降导致了搜索价值的大大减少。

3.3 什么样的问题应该优先怎么解决问题

毫无疑问优先级最高的是议题度和解答质双高的问题，但是高解答质/低议題度与高议题度/低解答质这两者应该如何抉择呢？

高议题度/高解答质 > 高议题度/低解答质 > 低议题度/高解答质 > 低议题度/低解答质

原因在于议題度决定了一个问题价值的上限，它是问题本身属性不会变更，因此对于低议题度的问题无论如何拼命努力地获得答案，终究也受限於其价值本身；

解答质则与工作经验、问题怎么解决问题水平等密切相关可通过训练进行提升。

1. 双高的问题我们应立刻着手怎么解决问題

2. 高议题度/低解答质的问题应提上日程并对怎么解决问题方案进行调研

3. 低议题度/高解答质的问题优先级排后，或是交由下属或实习生怎麼解决问题

4. 低议题度/低解答质是理应放弃的最低性价比问题

高优先级的问题通常具有三个要素：

1. 对于后续讨论或决策产生重大影响的问题

簡单来说获得解答后会相应的产生一些后续动作，而不是发出报告后就结束的问题

例如，同样的推广预算是用在我们的邀请渠道上，还是推广渠道公司运营应该优先保证利润还是用户量级？

2. 从颠覆常识的视角或是找出新的结构问题

1）新结构可以是相似性、相关性、群组或是规则的总结归纳：例如通过用户分群做精细化运营、研究用户新增、留存间的相关性等

2）问题是否有颠覆一些习以为常的观点、与直觉或大众认知相悖的结论？例如日心说的提出、光的波粒二象性

日常工作中，我们不大可能涉及如此宏大的命题但是这其实在提醒我们，在做一些决策或是确定工作方向时它们是否建立在一些前提或假设的基础上，这种时候对于这些前提/假设的检验便尤为重要

3. 可以找到答案的问题

这一点是从解答质这一维度进行衡量，找出答案是实现价值落地的前提

如果你还觉得上面三个要素很抽象，这里給出了一些高优先级工作判定的tips：

1. 会产生直接财务影响的工作
2. 管理层或领导日程上的重要事项
3. 风险较低（结果确定性强）

从80/20原则来说80%的笁作价值是通过20%的工作内容来实现的，价值判定就是帮助我们抓住重点进行突破从无限的工作中找到那个闪光点。

Part4：制定详细工作计划

5W2H 法又称七何分析法是二次世界大战时美国陆军兵器修理部首创的，后来广泛运用于组织管理的各个领域是一个非常简单而又实用的工具。

5W2H是以 5 个以 W 开头的英语单词和 2 个以 H 开头的英语词组逐一提问 并逐一思考回答，从而覆盖问题怎么解决问题的各个维度

它本身也是一種怎么解决问题问题的思路，通过上述7项的逐一提问与思考回答从中发现怎么解决问题问题的线索，发现新思路然后在此基础上设计、构思，从而达到怎么解决问题问题或者实现发明创造的目的

但是在这里，我们主要利用它对问题维度覆盖全面这一特点来制定详细嘚工作计划。

2）WHERE：地点例如会议地点、活动地点

3）WHEN：工作排期、会议时间

4）WHO：负责人、支持人

5）WHY：为什么要做这件事？这项工作的价值昰什么

4.2 一个典型的工作计划表

以我做公众号为例，列了一个典型的工作计划表在这个例子中，我的最终目的是提高公众号的粉丝数

總粉丝数 = 当期新增粉丝数 - 当期取关粉丝数 + 期初粉丝数

从上面的公众很容易得出两个方向，提高新增粉丝量和降低取关粉丝量提高新增：免费途径有内容拉新、公众号互推；花钱的则形式多样，包括线下渠道、线上广告、活动裂变......降低取关粉丝量就要提高内容质量持续输絀干货来满足读者老爷~

说到这里，不得不吐槽公众号生态的封闭一篇公众号文章触达新用户的唯一途径就只有分享，没有类似头条号、知乎的推荐分发算法所以各位觉得文章质量还不错的就给点个“在看”吧~

通过上述分析，形成了以下工作计划表：

值得说明的是表中嘚工作模块、工作项是作为提高公号粉丝量这一目的的HOW存在的，而各个工作项的具体方案（HOW）由于更为细化并未在表中给出。

由于并不昰团队协作型的工作负责人、参与人均为我个人，也可以不用列出

通过这个例子我们可以看出，5W2H可以有许多层级而每个层级也并不需要各项俱全，可以根据具体工作灵活使用

它作为一个指导框架，能够让我们避免遗漏工作事项的维度从而得到系统、完整、富有逻輯的工作计划。

甘特图（Gantt chart）又称为横道图以提出者亨利·劳伦斯·甘特（Henry Laurence Gantt）先生的名字命名。

上一小节中各章节写作时间排期的表示方式即为甘特图它简单、醒目、便于编制，在项目管理中有广泛的使用能够以图形或表格的形式显示活动，并且对进展、计划日程以及②者的对比进行展示

* 图片来自于网络，侵删

1. 明确项目牵涉到的各项活动、项目：内容包括项目名称（包括顺序）、开始时间、工期任務类型（依赖/决定性）和依赖于哪一项任务
2. 创建甘特图草图：将所有的项目按照开始时间、工期标注到甘特图上
3. 确定项目活动依赖关系及時序进度：使用草图，按照项目的类型将项目联系起来并安排项目进度
4. 计算单项活动任务的工时量
5. 确定活动任务的执行人员及适时按需調整工时

Part5 假设检验与信息搜集

本节讨论如何制定详细的工作计划，内容相对简单是因为本文所述5W2H里很多的重点内容我们都已经通过问题堺定、拆解、价值判定等步骤进行了明确，因此可以直接往框里填内容

但是实际上列出详细的工作计划是非常重要的：一方面，通过5W2H检驗我们前期的准备工作是否完备是否足以支持我们实际开展执行性工作；另一方面，执行人、排期、地点等都是执行落地层面必不可少嘚因素决定了计划能否顺利的执行。

这一个部分其实很大各行各业具有不同的适用框架和方法，例如典型数据分析中常用的时序分析、同期群分析、用户生命周期分析等；用于质量管理的6sigma；商业分析中常用的SWOT、PEST分析法等

但是，在使用它们进行分析的过程中存在一定嘚通用流程，即假设 + 数据/信息 +检验的方法

5.1 具体问题分析的一般方式

通过前面步骤的议题拆解，我们已经获得了一个由母议题出发逐级拆解，下层支持上层的议题树

怎么解决问题问题的过程中，则从下到上逐级怎么解决问题子议题，最终实现整个问题的完成对于某┅个子议题，为了有助于我们入手可以首先从经验出发，针对它提出一项假设从而我们可以通过逻辑推理获得用于支持或驳斥这项推悝所需的数据或信息。

例如AB测试就是典型的是否类型问题的假设检验我们通常假设AB两组实施的方案结果无显著差异，在控制变量的环境丅获得两组我们关心的指标结果通过统计方式确认它们是否具有显著性差异。

假设：AB两组结果无显著差异

数据：AB测试相应指标结果

检验方法（推理）：统计学假设检验（t检验、方差分析等）

假设和检验方式与具体问题紧密相关并且需要较多的行业或技术知识，我们不在汾析框架中做过多探讨下面重点介绍常用的信息搜集方法。

对于信息来说可分为两大类：定量（数据）信息和定量信息

常用的定量信息获取渠道如下：

作为数据分析师，使用SQL从公司数据库中取数是日常最普遍、最基础的一项工作通常有一定规模的互联网公司都会有专業的数据研发团队，搭建数据仓库供公司内部使用

市面上各行业都有专门从事数据收集、整理的公司存在。互联网方面Quest Mobile较为受到认可洎媒体领域则有新榜、清博、西瓜大数据等。

此外宏观数据方面，国家统计局以及各部委网站其实有非常强大的数据库以供查询

爬虫基本是免费获取大量外部数据的唯一渠道，但一方面各大网站或App都有自己的反爬机制另一方面爬虫游走在法律边缘，要根据相关法律法規或司法案例来严格规范自己的行为

4）公司年报和招股书、咨询公司研究报告、券商研究报告

这三项放一起说主要是他们都比较偏重财務层面。

公司年报和招股书聚焦于具体公司通常包含经营指标的数据披露、财务报表（利润表、现金流量表和资产负债表）以及财务附加的注释等可以用于细节的了解掌握。

咨询公司的报告侧重于行业发展趋势的研判或商业模式的深度分析常见的获取方式有MBB官网或网站。

另外我们也可以根据侧重点不同选取不同的咨询公司，例如市场调查类的咨询公司（互联网领域艾瑞咨询、零售等领域的尼尔森）和戰略运营类咨询公司（MBB、罗兰贝格）

券商报告重点在于上市公司和重点行业的深度分析。

搜索引擎的问题主要在于数据质量参差不齐需要重点识别，此外可以通过搜索的文章提到的数据源进行回溯，尽量找到可靠性相对高的数据来源

由于会计准则、监管要求不同，戓测算口径、框架、假设等的不同不同机构出具的报告或数据结果会存在一定的差异，此时进行数据的交叉验证，甄别较为靠谱的数據是非常重要的

1. 比较报告发布时间，较新的通常更加准确
2. 比较报告的测算逻辑是否准确缜密是否有对各细分市场进行细分分析

表中是萣性数据的各类来源渠道，在互联网行业中应用相对较少不再详细介绍。

Part6 项目汇报 | 5种典型工作汇报的逻辑框架介绍

这一部分主要介绍如哬在项目各个阶段进行汇报

在日常工作中，汇报无处不在

企业之间，供应商要给甲方的金主爸爸汇报；企业内部涉及各部门协作时，要通过系统的介绍让大家达成共识；哪怕是部门内部下级向上级总结工作，甚至上级向下级传达信息同样离不开汇报的存在。

6.1 成功嘚汇报为什么重要

我们首先需要明确汇报的目的。

汇报是通过缜密系统的内容组织，实现高效率的信息传递与目标实现

项目开始前，我们需要争取资源、达成认同 希望自身建议被采纳；建议落地时，涉及各部门、各级别协调一致了解工作目标及意义，才能够实现倳情的顺利推动；项目结束时我们通过总结汇报提炼自己的工作价值，希望自身工作获得认可并获得老板的良好评价。

归根结底汇報能力是促进企业和人发展的必备技能。

下面介绍几种不同类型汇报的逻辑框架帮助大家在不同场景下梳理汇报思路。

6.2 汇报的逻辑框架

針对不同的汇报类型有不同的逻辑框架，但是通常来说有以下几大通用的原则：

1. 让听众知道什么是最重要的、值得听的
2. 核心观点明确苴在前半部分讲出
3. 各模块内容满足MECE原则
4. 让听众理解为什么建议/分析是合理的
5. 让听众了解汇报内容的指导意义是什么
6. 其他部分为核心观点服務

6.2.1 问题怎么解决问题方案汇报

方案型的汇报，目的是使听众理解并接受当前方案从而实现资源的获取或方案落地的推动。状况/形势 → 发現问题 → 明确议题 → 原因分析 → 怎么解决问题方案 → 克服障碍

可以看到问题怎么解决问题方案型的汇报，基本是按照我们问题分析框架嘚结构来的背景、问题、拆解，以及相应怎么解决问题方案的提出

需要注意的是最后一项克服障碍，这里主要是指方案实施、落地的過程中所需克服的阻碍、需要的资源或是其他部门的配合支持

怎么解决问题方案的汇报中，首要的是令听众了解当前方案进而我们希朢他能够接受方案，并提供我们所需的支持所以克服障碍需要单独作为一个part进行重点说明。

假设当前面临的一个情况是某互联网公司利潤明显下降需要我们找出原因予以怎么解决问题。

1. 状况/形势：XX公司毛利同比下降20%并且呈持续下降趋势
2. 发现问题：问题其实就是现状与悝想状况之间的差距，根据年初测算理想情况下，毛利应环比上升20%与现在的实际情况有较大差距
3. 明确议题：通过对营收及成本进行拆解，我们发现利润的下降主要由于用户arpu下降且成本项中的获客成本上升
4. 原因分析：1）用户的日人均收入arpu下降，主要由于广告客户的减少（该公司主要应收为互联网广告）但是与外部环境对比，降幅基本一致因此收入下降主要是由于经济环境恶化，广告行业整体下行导致这种情况下，个体公司其实难以从内部怎么解决问题；2）获客成本上升经过数据对比，发现一方面应用商店的自然增长量有所下降另一方面，当前推广投放的渠道策略中存在部分渠道成本有较大上升；
5. 怎么解决问题方案：针对以上分析，怎么解决问题该问题主要需要从降低获客成本着手一方面要通过品牌合作、PR等方式提高产品认知及口碑，增加自然增长；另一方面优化投放策略，探索新的低荿本投放渠道
6. 克服障碍：怎么解决问题方案的落地存在哪些阻碍，需要其他部门的哪些支持例如PR、市场、渠道等部门相对应的工作项

規划型汇报与怎么解决问题方案型汇报有些相似，并且内容存在部分重叠

二者的区别是，问题怎么解决问题方案型的汇报并未完成方案嘚制定汇报的目的是就问题产生的原因及怎么解决问题方向达成共识，而规划型汇报是方案确定后的执行操作需要明确到具体的执行倳项、日期与执行人。

规划型汇报的整体脉络在于首先提出一个大的愿景再逐步提出依据（例如行业分析、竞品情况等），一步步落实箌具体的可执行事项层面

项目背景介绍 → 执行情况（预期计划与现状对比）→ 评估（需明确给出评估标准，KPI、日程表等）

若评估结果为順利执行那么直接介绍下一步计划即可；若当前遇到问题，则需要详细介绍面临的挑战、给出的怎么解决问题方案以及所需的支持等信息争取资源以支持下一步工作的开展。

6.2.4 项目总结型汇报

项目背景 → 执行情况 → 成果评估 → 经验总结 → 前瞻启发

需要注意的是因为总结通常是向上汇报，因此了解当前听众（leader）的关注点

成果评估时需要立足于更高远的角度，从公司战略甚至商业的层面进行分析（最有效、最直接的便是我的项目创造了多少收入或节约了多少成本）

经验总结可以给出项目中遇到的难题以及怎么解决问题方案，凸显个人在項目中的价值；此外一个成功的汇报期望当前项目的经验能够拓展复用到更多的场景，或是在更大的层面上带来新的启发即前瞻启发嘚部分。

6.2.5 产品/商业计划逻辑框架

商业计划书大致框架如上每个部分都是商业分析中可以展开详述的部分，后面的文章中有机会再逐步详解

汇报的形式固然重要，但是内容根基还是我们前几篇文章中讲到的问题界定、拆解及怎么解决问题希望大家可以前面几个部分，加罙理解

本文是问题分析框架系列的第八篇，也是最后一篇文中将对方案落地与反馈的重要性进行讨论，但并未提出过多的方法或建议每个企业或单位的状况不同，需要针对性地通过汇报、沟通等方式进行

Part7：方案实施与反馈：如何实现持续的阶梯式上升

“知识工作者並不生产本身具有效用的产品。他生产的是知识、创意和信息这样的产品本身并无用途，只有通过另一位只是管理者把他的产品当作投入，并转化为另一种产出它们才具有实际的意义。再伟大的智慧如果不能应用在行动上，也将只是毫无意义的资料”——《卓有荿效的管理者》 彼得·德鲁克

如何理解上面这段话呢？

假设有一广告营收为主的互联网公司PM根据产品理念或数据反馈，制作产品原型；研发将原型转化为App；市场部通过推广等方式拉来用户获取流量；商务最终将流量变现；赚得的资金又投入企业发展，改进产品或在流量獲取上增加更多的投入这就是一个最简单的互联网商业闭环，你或许发现了闭环中并无数据分析的存在。

目前大多数公司的的情况是数据分析由于有一定的专业性门槛，因此招聘专人作为业务支持型角色帮助业务部门实现数据获取、解读，并提出建议

数据分析的產出，不仅仅是报告的形成或是数据的处理，而应该从对业务形成切实帮助的层面切入闭环中某个环节提出优化建议，更重要的是说垺业务部门采纳建议进行实施。

举几个例子：分析推广渠道ROI找到成本最低的投放组合或策略，节省推广成本；针对常用的数据指标建立数据产品，加速数据反馈效率；针对不同活跃等级用户提出针对性策略，提升整体留存或收入

这一部分我重点介绍PDCA循环的概念。PDCA朂早是由美国贝尔实验室的休哈特博士于20世纪30年代提出后经戴明博士在日本推广应用，因此又称为“戴明环”在质量管理中，PDCA得到了廣泛的应用但它实际上是有效进行任何一项工作的合乎逻辑的工作程序。

Plan——计划确定方针和目标，确定活动计划；

Do——执行实际嘚去做，实现计划中的内容；

Check——检查总结执行计划的结果，注意效果找出问题；

Action——行动，对总结、检查的结果进行处理：成功的經验加以肯定并适当推广、标准化；失败的教训加以总结避免重现，未怎么解决问题的问题放到下一个PDCA循环

进行细分又可分为八大步驟：

1. 分析各种问题因素或原因

计划在八项步骤中被更精细的拆解，在前面的文章中已经进行了非常详细的介绍例如、、、等等。

第五步执行在介绍和本文前半部分也有所涉及。比较多的人会忽略的是后面几个步骤：效果评估标准固化与遗留问题处理（新循环的开启）。

PDCA循环的过程不是运行一次就完结而是周而复始地进行。一个循环结束了总会有遗留的问题甚至产生新的问题，需要再进入下一个PDCA循環

如果把企业整体工作作为一个大的PDCA循环，那么各个部门、小组都有各自小的PDCA循环就像行星轮系一样，大环逐级拆为小环小环驱动夶环，一级一级构成整体的运转体系不论是KPI，或是目前流行OKR都要求底层与上层目标对齐，就是PDCA大环套小环这一特点的体现

PDCA的循环不昰重复工作，而是每次循环后总结经验与教训形成标准沉淀后，在现有基础上不断循环提升数据分析来说，沉淀可以是对于产品的认知（例如Aha Moment）、数据产品、标准化的分析流程等

问题分析框架系列就此完结，但这部分内容深挖下去会有非常多的细节Ray目前水平有限，唏望先把大致的轮廓描绘出来希望随着日后理解的不断加深，我也会对于问题怎么解决问题有更多的沉淀再来分享给大家。

智能手机除了能够帮助人们在日程生活中办公、娱乐、通信等，还可以方便人们查看时间日期或是定闹铃起床等。而对于手机上的时间来说大部分的小伙伴都会使鼡手机的网络来显示当前的日期，因为这样一来手机上的时间日期就会更准确无误

而对于一部分小伙伴们来说，如果自己日常生活中总昰很磨蹭以此总是在上班或是赴约的路程上，着急忙慌匆忙赶路。而这时他们就会将手机上的时间调快这样就能够催促自己赶快行動。

而有一部分使用iPhone手机的小伙伴发现想要自己修改手机上的时间，但是时间中的自动设置按钮确实灰色的根本无法进行修改，这该怎么办呢别着急，今天小编就来教大家iPhone手机无法手机修改时间的怎么解决问题方法了如果你也遇到了此问题，那就赶快跟着学习一下吧

iPhone手机无法手动修改时间，这是因为iPhone在iOS 12系统中新增加了屏幕使用时间的功能而如果你开启了手机中的这项功能的话，手机系统为了防圵手动修改时间突破屏幕使用时间的现在所以强制要求手机的时间与网络的时间完全同步，不允许进行时间的手动修改这时，我们只需要关闭手机的屏幕使用时间功能就可以恢复手机的手动修改时间功能了。

iPhone手机关闭屏幕使用时间的方法如下：

第一步在iPhone手机的屏幕仩，找到手机的【设置】图标并点击进入。

第二步进入到手机的设置界面后，在界面中找到【屏幕使用时间】选项并点击进入。

第彡步进入到手机的屏幕使用时间设置界面后，在界面中找到【更改屏幕使用时间密码】选项并点击。

第四步这时手机会弹出的提示，在提示中找到【关闭屏幕使用时间密码】选项并点击。

第五步这时手机会让你输入屏幕使用时间的密码，输入正确的密码就可以将此功能关闭了

iPhone手机的屏幕使用时间密码关闭成功后，我们在以此进入到手机的【设置】→【通用】→【日期和时间】选项中找到【自動设置】，就可以对手机上的时间进行手动更改了

好了，以上呢就是小编为大家总结的关于iPhone手机无法手动修改时间的怎么解决问题方法叻如果你在日常生活中，使用手机时也发现了此类问题的话同时自己也需要手动更改手机的时间，那就赶快跟着本文将此问题的怎么解决问题方法学到手吧这样即便以后自己手残忘记了自己已经将手机的屏幕使用时间功能开启，但又想自己改手机上的时间你就可以輕松的get到怎么解决问题此问题的方法了，不求别人全靠自己就能轻松怎么解决问题问题了。

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