如何构建模型抽象的解决问题?

来到贵公司工作后,反复听到,公司需要聪明人。我才开始重新认识这个单词,作为天蝎座就反复追问,到底什么是聪明?后来通过周围很多人的实际案例,大概理解“聪明”的含义大概是:

抓住问题本质,清晰归类和处理。用对本质的抽象模型,解决一万个表象问题。

我举个例子吧。这个例子感觉比较直观的说明了聪明人的思维方式。

有个业务问题:需要在所有用户中找到问题用户。

A同学:研究问题用户的行为,一个一个筛选。然后定义了大概10个条件,认为但凡用户有这10样行为,就是问题用户。后来发现,还有5样行为也被发现是问题用户,之前没有考虑进去,就补充到问题用户样本集里。然后又发现6个行为,再加进去。每次更新,都会有不同的结论。

B同学:研究用户行为的背后逻辑,发现主要用户是发生在x和Y场景下的,就是问题用户。浓缩为3个条件,以后所有行为都根据这个来进行筛选。

C同学:研究用户行为。发现现有的研究基础不对。现在的研究基础是针对行为,而不是针对用户的特征。所以花了些时间,重构了研究的基础,从行为为基本单元,变成以人为基本单元。然后重新研究这些人的特征,接着定义了具备Z特征的就是问题用户。在解决了问题用户集的同时,也发现了其他的用户群体,他们可能不是健康用户,也不是问题用户,而是一些可能会演变为问题用户的人,建立群组的关系演变逻辑,补充在Z特征中。

从解决业务的效果来看,C>B>A。从实施的过程观察来看,A永远想不到用B或者C的方式来解决,B也想不到C。C上来就想到很多本质问题,且可以解决问题外围的问题。这大概就是聪明的思考~