当遇到我们的专业知识无法解决的问题时，我们如何去解决问题呢？凭借以往经验吗？那又如何去说服别人呢？本篇文章提供了一种量化思维的方法去解决这类问题。
我们在生活工作中总会发现很多问题，然而我们并不是总有专业的知识基础去应付解决问题，此时就到了你的能力边界区了，我们在处理此类问题时往往根据类似经验或他人经验/帮助或是个人感觉等。
但是过程中往往产生摸石头过河的忐忑、焦虑等不确定性心理，而结果也无法预期和保障，更无法说服他人。
对于这种问题，有没有通用和可靠的方法去解决？本篇将提供一种方法论去应对此类问题——量化思维（或数字化思维）。
一 、什么是量化思维
先讲一个故事：我在小学的时候，每到暑假、寒假就会有很多假期作业，但是假期一直在晃晃悠悠的和小伙伴玩耍，作业往往是一拖再拖，到最后几天，不得不做的时候，发现厚厚的几本作业，第一感觉是“完蛋了，不可能做完了，怎么办？怎么办？”（想必大家也有同样的经历，而在读的是家长身份的，也会发现身边孩子也在倔强的委屈着、抱怨着作业太多，而此时你又无能为力，有时候身心俱疲还要做见习辅导员）。
我后来采用了一种方法：
- 搬来小桌板、小凳子，面对一块时钟，翻开一本数学作业是30页，整体翻看一下正本内容，根据难易程度划分出每小时完成2-3页或其它不等；
- 而在进行每个单元小时内作业的时候，又对每小时内容根据复杂程度进行划分，每15分钟完成10道题或更多不等，如果15分钟内提前完成，便会用剩余的时间休息活动，以示奖励自己。
这个方法，即完成了作业，也在实际操作中不那么乏味，通过阶段性的划分和奖励，让自己完成了作业（后来四五年级就不在用这种方法了，因为假期结束后，要么进入高一年级，要么忙于新学期学习内容，老师不会查看，是不是你们还在实诚的完成作业？哈哈哈）。
大家会发现这个故事和通过阶段激励跑马拉松的故事是一样的，都是将一个大区间内容，通过区间划分或阶段性激励的方式完成。
小注：我没做“量化思维”的详细定义，至于详细定义的话大家可以自己去用自己的语言完成。因为名词定义是学术问题，而产品人处理的是工程问题，而工程为问题是一直在变化，我不打算在词语的咬文嚼字上拉扯。
二、一维量化
假期作业和马拉松的故事是关于特定内容的量化（单一维度），内容我们已经比较清楚，不会牵扯其它不确定内容，针对此类事件我们只需对内容本身进行量化，在工程实施中进行阶段性划分，进而完成工作。
一维量化可以处理的问题很多，通常是“搬砖”类问题。
1. 一维量化——单次量化：
除了“搬砖”问题，我们另外举一个感性问题进行量化的的例子：
人和人的关系有远有近，有一个很常见的情况，都说“借钱的是大爷”，那今天咱们就自当“大爷”。现在你要借朋友钱，但是借多少合适，能借到同时又不让对方太为难，借钱之前我们心里也许不确定、也许盲目自信，那怎么更合理的借钱呢——量化你和对方之间的关系信任值（QQ空间之前将每个人的关系值数字化，关系值表示双方的亲密度）。
比如说按简单的100制，采用简单的关系进行度量：
- 关系信任值90分以上为直系家庭成员；
- 关系信任值85分以上为一起扛过枪、无话不谈；
- 关系信任值80分以上为志同道合，惺惺相惜；
- 关系信任值75分以上为同事同学；
- 关系信任值70分以上为网友，社区朋友；
那么你根据不同情况，划分区间，如果你估算出对方对你的关系信任值达到75分以上，而75分的关系信任值可以借钱1w-3w，那么你就把此次借款放在此区间比较科学。
这便是简单的通过一维量化解决问题。
当然了，关系信任值是动态的，一直在变化，我们要实时的对自己的朋友圈进行关系信任值做评估，保持合适的距离。
不要过度盲目自信，才能不乱于心；或是主动拉近关系，提升信任值，增加互相的依赖性，才能不困于情。
小注：此处你可能觉得，这里面好像没人情味，因为将关系信任值量化，就好像你们关系值某个价钱，那么你这种思维不太好，因为人与人之间要保持合适的距离才能产生美感，一旦破坏了距离，便破坏了这种美。
你可以75分借20w，但是可能借不到，或是对方很为难，于是便会对关系产生怀疑，从而更加疏远，你对对方的关系信任值会减分，而对方觉得你难为对方，对你的信任值会减分。我们应该做的是通过合理的经营，慢慢增加核心区朋友圈的关系信任值。希望大家以后能更愉快的向朋友借钱。
2. 一维量化——多次量化：
上面假期作业的例子，是多次量化的案例，将一个整体量化为多个单元，每个单元再继续量化为几个个体。
多次量化始终是对同一内容进行量化，就像切豆腐，一分为二，再一分为四……
二、多维量化
多维量化，针对的是复杂问题，一个问题牵扯很多因素，每一个因素点都有牵一发而动全身的感觉。我们将问题的所有因素罗列出来，每一个因素定义为一个维度，然后我们对每一个维度进行量化分析。
我们在此也举例说明：比如说现在正在设计一款硬件产品，公司内部需要预估产品上市时间，方便各部门配合准备，怎么去估算？
- 初略罗列出硬件产品的流程；
- 估算每个环节消耗的时间。
三、多维嵌套量化
根据第一性原理，每一个维度，我们都要追求它的可靠性依赖，所以根据情况或需要，也许每一个维度还会进行多维量化，这种便是多维嵌套量化。如果一件事情需要多维度嵌套量化，那么这件事情便是大型问题或工程，就需要很大精力去处理。
我们继续使用产品上市时间预估的例子进行分析，选择其中开发设计环节详细分析：
- 罗列产品研发设计环节；
- 对每个环节进行多次细化，找到可依赖的子单元；
- 估算出每个子单元需要使用的时间；
每个环节之间有时间交叉，统计者需要根据情况做计算。
小注：“多次量化”和“多维嵌套量化”区别在于前者是针对统一内容量化，后者是针对不同内容做量化。
四、结尾：
量化思维/数字化思维是认知中对事物的条理化分析。大家可能经常使用脑图工具（本文图片也是来自脑图工具-xmind），脑图工具提供一种条理化、树形结构图，而量化/数字化才能更清晰的看出权重值，找到问题关键点，在“混沌”中提供一种“看得见摸得着”的依赖，让你更能“了然于胸”的做决策。
希望帮助到大家。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
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