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堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

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上次我们讲科学决策应该有三个步骤,在这个基础上,搜集和分析数据又会成为决策的关键。

日常生活里为什么普通人不擅长做决策,因为我们习惯了凭感觉和经验办事,如果偶尔能参考一下别人的经历,已经是很不错了。

但这显然不够,或者说,这还不够科学。

让我们的决策科学起来,需要建立一个决策模型——“模型”的意思就是说,如果一个确定的条件出现,就会自动触发特定的行动。

比如现在孩子发烧了,烧到38度以上,我们就马上用退烧药,只要没到38度,就坚持不用药,毕竟是药三分毒。

在这样的一个情境下,体温就是一个被设定的关键变量,我们根据体温的变化来采取行动,这个行动不一定100%正确或有效,但这就是我们说的,决策模型。

决策模型的使用,也有三个步骤,我们按顺序说明。

堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

第一步:如何理解你所面对的问题

我们常说一个好的问题胜过一个好的答案,这个道理在决策模型里也特别适用——如果你连自己到底要解决什么问题都没有搞清楚,你决策个啥?

搞清楚问题其实并不简单,很多时候我们或者要分拆问题,或者要把问题再往下挖一层。

比如现在让你解决高速上的交通拥堵问题,你打算怎么做?是不是很容易想到要多修路?路越多不就越不会堵吗?

堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

可事实上,新修的高速路往往是开始很畅通,没过多久就会堵。这个原因有很多,比如以前不走高速的听说修了新高速就来试试,比如以前坐公共交通的现在买了车,反正修新路不是个好办法。

现在我们需要对高速堵车这件事做一个分析:我们到底要解决哪种类型的拥堵?

数据显示,40%的拥堵是道路临时调整,比如三车道突然改成两车道,但这属于可预测拥堵,也属于不可避免的一种拥堵;

还有40%的拥堵,是极端天气和事故造成的,但这属于不可预测拥堵,当然也不可避免。

那么剩下的20%,才是我们需要解决的一类问题,这个问题叫什么呢?四个字:异常波动。

异常波动就是说,某一天,这条高速突然就莫名其妙的来了很多很多车,然后就堵了,那么如何避免这种情况。

你看,如果问题到了这一步,反而清晰了:如何才能让一段高速路,在任意时间段的车流量都不要大到失控?

那当然是在入口处安装监控,事实上,我们国家很多高速路都是这样做的:如果车流量高于每小时3900辆,就关闭入口。

你看,“如果……就……”这个表述是不是跟最开始我们举的发烧那个例子特别像。

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第二步:如何搭建决策模型

这个搭建模型说起来也简单,就是找到若干关键变量,然后建立变量的数值和行动之间的逻辑规则。

但“模型”之为“模型”,就意味着它本身是一个系统,而不是一个孤立的问题,大多数时候,我们做决策是因为我们要面对一个复杂的系统,比如你填高考志愿,“怎么选怎么填”是个具体问题,要不要去沿海省份?要不要读综合类大学?要不要选热门专业?

如果你只是孤立的这么一个个提问,可能永远无法决策,你真正需要理解的是读大学这件事是个什么系统,系统之间的关键变量如何彼此勾连,如何排列权重。

有时候面对同一个问题,你关注的变量不同,你建立起来的决策模型也不同。

刚才我们说高速堵车,可能很多人体会还不深,那你们总经历过排队的问题吧,以前可能是各种旅游景点排队,现在是各种核酸检测排队,总之排队是一个让人很烦的事情。

排队和堵车,我们知道都属于到达时间不均衡而产生的“异常波动”问题,可是堵车你可以关闭入口,排队你总不能关门歇业……

那怎么办呢?迪士尼乐园有一个经典的解决方法叫做“知觉管理”。

迪士尼认为,排队的绝对时间是一回事,但心理感受是另一回事,所以他们采用了两个解决方案:

1、在排队的路上安排各种内容,让你有的看,不会无聊;

2、设计一个快速通行卡,卡上有一个约定时间,你可以先去干点别的,然后只要按照约定时间重新回到队伍,就保证你接下来最多再排5分钟就能玩到。

总之说白了,只要让你不觉得自己在排队,排队问题就解决了。

堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

前段时间北京海淀区核酸检测的“诗词两米线”在网上引发了热议,有人看到这个新闻第一反应是“海淀的孩子们好卷啊”,但这个创意(据说出自一位高中生)无意间暗合了迪士尼的运营思路,确实能在很大程度上解决排队做核酸的焦虑感。

迪士尼和“诗词两米线”,都没有着眼于解决“如何不排队”的问题,而是想办法解决排队者的心理感受问题,这和前面的高速堵车,就是完全不同的决策模型。

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第三步:如何找到需要的数据

有一个词,跟数据总是绑定在一起的,就是“量化”,所以如何找到数据,这个问题换个问法就是:如何量化一件事。

管理学宗师级人物彼得德鲁克说“管理就是要可衡量”,为此他又说了三个操作方法:能量化的尽量量化,不能量化的尽量细化,不能细化的尽量流程化。

为什么叫尽量量化?因为的确有的事情我们直觉上就是不可量化的,比如心情、满意度这些主观感受。但其实,至少从管理者的角度,这件事仍然可以尽量量化。

比如现在你是一所学校的校长,你想知道学生们每天在学校里过得怎么样,是否心情愉快,以此来判断各年级各班的管理是否妥当,这事应该怎么量化?

一个可行的办法是:每个班级放一个瓶子,然后设置红黄蓝三种颜色的玻璃球,学生每天放学前,根据自己的心情往瓶子里扔玻璃球,高兴就投红色,一般就投黄色,不高兴就投蓝色。但谁投的什么球,一律匿名。

也许你会担心,万一孩子瞎投呢?瞎投本来就是不可避免的干扰因素,但只要我们长期跟踪这个颜色数据,总能发现问题:A班过去一周的情况是否有所改善?A班相比B班为什么蓝色球总是多一些?

这就是量化的魅力。

再说个很多家长都关心的问题,买学区房,很多家长对这件事的决策都是:要么不买,要么砸锅卖铁买。

堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

家里有矿的情况另说,对大多数老百姓而言,即便你决定要买,这件事也值得量化,不能量化,我们也要想办法细化。

一套学区房的价格应该怎么拆分?我们大概可以这样列公式,学区房的价格=附加的学区价值+地段价值+住宅本身价值+其他因素。

学区价值:就是你买这个房子之后能上什么档次的学校,在单校划片的时代,这个因素对房价是决定性的,而多校划片后,影响力有下降,但仍然存在。

地段价值:就是房屋位置和周边设施状况,比如与地铁站距离,与学校距离,与公园、购物中心、医院等设施的距离,这些越近越加分,而周围如果紧邻高速路、高压线、污水厂等等,就是减分项。

住宅价值:就是住宅本身的具体状况,如小区环境、房龄、房型结构、物业服务等等。

其他因素:比如有没有高额税费,有没有产权纠纷,卖家的心理预期,卖家对付款的具体要求等等。

所以你看,如果你买学区房,按照这样的标准细化,不同要素先排一下权重,再各自打分,这样对比不同的标的,我们的决策才是相对科学的。

量化,说白了就是避免拍脑袋办事,是为了让事情更清晰,降低不确定性

堵车、核酸排队和买学区房的问题解决方案

那么照我们上面讲的道理,如果你们家有孩子今年要高考,做家长的能从决策层面帮点什么?

好吃好喝注意营养注意心理调节,这不叫决策,孩子上阵你去送考加油,这也不叫决策,唯独高考结束后的填志愿环节,是这一家子人可以共同参与的一次重大决策。

按照刚才我们对学区房的细化分析,填志愿这件事至少可以从这几个维度去综合做决策:

1、城市。有人认为填志愿应该首先考虑城市,尤其是经济发达城市,以谋求毕业后有更好的发展空间。

2、重院校还是重专业。有人这样总结:分高者重院校,分低者重专业。

3、专业是看重当下热门还是未来潜力。

4、了解自己的全省位次。利用招办网站的“一分一段”表,然后根据往年录取情况综合判断。

以上都是填志愿的技巧,但如果你们家不是常年钻研这件事,当上百个选项摆在面前的时候,即便你懂得要量化,要利用数据,孰优孰劣还是很难判断。

所谓工欲善其事,必先利其器,方法既然都了解了,大数据的部分,倒也不必亲力亲为。比如网易教育专门为高考填志愿开发的这款app,就能帮你在大数据的基础上做出最科学的决策。

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