Дерево проблем - Issue tree

Не путать с Карта выпуска.

«Дерево логики» перенаправляется сюда. Для деревьев как процедуры логического доказательства см. Метод аналитических таблиц.

Дерево проблем, показывающее, как компания может увеличить прибыльность: дерево прибыльности является примером дерева проблем. Он рассматривает различные способы увеличения прибыльности компании. Начиная с ключевого вопроса слева, он разбивает его на доходы и расходы и разбивает их на дополнительные детали.

An дерево проблем, также называемый логическое дерево, представляет собой графическую разбивку вопроса, которая разбивает его на различные компоненты по вертикали и постепенно переходит к деталям при чтении справа.^[1]:47

Деревья задач полезны в решение проблем для выявления первопричин проблемы, а также для определения возможных решений. Они также служат отправной точкой, чтобы увидеть, как каждая часть вписывается в общую картину проблемы.^[2]

Типы

По словам профессора стратегии Арно Шевалье, разработка подхода, используемого в McKinsey & Company,^[3] существует два типа деревьев проблем: диагностические и решения.^[4] Диагностические деревья раскрывают ключевой вопрос «почему», выявляя все возможные первопричины проблемы. Деревья решений разбивают ключевой вопрос «как», выявляя все возможные альтернативы решения проблемы.^[5]

Правила

По словам Шевалье, четыре основных правила могут помочь обеспечить оптимальные деревья проблем:^[4]

1. Последовательно отвечайте на вопрос "почему" или "как"
2. Переход от ключевого вопроса к анализу по мере его движения вправо
3. Иметь взаимоисключающие и исчерпывающие ветви (MECE )
4. Используйте проницательную разбивку

Требование, чтобы деревья проблем были исчерпывающими, подразумевает, что дивергентное мышление это критический навык.^[6]

Приложения

В управленческих интервью

Деревья проблем используются для ответов на вопросы при собеседовании на должности управленческого консультанта.^[7] Вопрос количественного типа, определение размера рынка Вопрос требует, чтобы респондент оценил размер группы данных, такой как определенный сегмент населения, количество объектов, доходы компании и т. д.^[8] Ожидается, что кандидаты будут использовать структурированный и логический метод получения своего ответа, а использование дерева проблем обеспечивает диаграмму, чтобы помочь кандидату логически рассуждать. Деревья проблем также используются для других типов вопросов интервью.^[7]

Смотрите также

• Пять почему
• Диаграмма Исикавы
• Анализ причин
• Почему - потому что анализ

Рекомендации

1. Шевалье, Арно (2016). Стратегическое мышление в решении сложных проблем. Оксфорд; Нью-Йорк: Oxford University Press. Дои:10.1093 / acprof: oso / 9780190463908.001.0001. ISBN  9780190463908. OCLC  940455195.
2. «Стратегия выживания: деревья проблем». Interactive.cabinetoffice.gov.uk. Лондон: Стратегический отдел премьер-министра. Июль 2004 г. Архивировано с оригинал на 2012-02-17. Получено 2018-10-06. Также доступно в Формат PDF.
3. Произведения Шевалье (например, Chevallier 2010a и Chevallier 2016, pp. 243, 265) цитируют более раннюю публикацию McKinsey, в которой карты проблем обсуждаются среди других методов решения проблем: Дэвис, Ян; Килинг, Дэвид; Шрайер, Пол; Уильямс, Эшли (август 2007 г.). Подход McKinsey к решению проблем (Документ персонала McKinsey 66). Нью-Йорк: McKinsey & Company. С. 9–13. В других более ранних публикациях, связанных с McKinsey, также обсуждаются деревья проблем, например: Rasiel, Ethan M .; Фрига, Пол Н. (2002). Разум McKinsey: понимание и применение инструментов решения проблем и методов управления ведущей в мире консалтинговой компании. Трилогия McKinsey. 2. Чикаго, Иллинойс: Макгроу-Хилл. стр.11–29. ISBN  0071374299. OCLC  47092065.
4. Шевалье, Арно (2 июля 2010a). «Построить деревья проблем: деревья диагностики и деревья решений». мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06. Смотрите также: Шевалье, Арно (14 декабря 2010 г.). "Будьте проницательны". мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.
5. См. Также диаграммы как и почему в: Калмзи, Пол; Авати, Кайлас (2013) [2011]. «Визуализация сложности». Руководство еретика по лучшим практикам: реальность управления сложными проблемами в организациях. Блумингтон: iUniverse, Inc., стр.159–167. ISBN  9781462058549. OCLC  767703320.
6. Шевалье, Арно (6 июля 2010b). "Эффективно расходятся в своем мышлении". мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.
7. Ченг, Виктор (2012). «Дерево проблем». Секреты кейс-интервью: бывший интервьюер McKinsey рассказывает, как получить несколько предложений о работе в сфере консалтинга. Сиэтл, Вашингтон: Innovation Press. С. 73–102. ISBN  9780984183524. OCLC  803397971.
8. «Размер рынка». gradinterviewprep.com. Получено 2019-07-31.

дальнейшее чтение

• Шевалье, Арно (11 апреля 2011 г.). «Не теряйтесь в терминологии». мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06. Деревья задач, карты задач, логические деревья, как деревья Почему деревья, деревья диагностики, деревья решений, деревья решений, деревья фактов, деревья гипотез ... Как вы должны называть свои деревья? ... Называйте свое дерево так, как вы хотите, чтобы оно делало.
• Шевалье, Арно (19 февраля 2011 г.). «Используйте свое дерево задач как дерево решений». мощный-problem-solving.com. Получено 2018-10-06.
• Конн, Чарльз; Маклин, Роберт (2019). Пуленепробиваемое решение проблем: один навык, который меняет все. Хобокен, штат Нью-Джерси: Джон Уайли и сыновья. ISBN  9781119553021. OCLC  1047803356.
• Фрига, Пол Н. (2009). «Разработайте дерево проблем». Взаимодействие McKinsey: мощный инструментарий для более эффективного и действенного решения командных проблем. Трилогия McKinsey. 3. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл. стр.91–96. ISBN  978-0071497411. OCLC  166390293.
• Гаррет, Бернар; Фелпс, Кори; Сибони, Оливье (2018). Cracked it !: как решать большие проблемы и продавать решения, как ведущие консультанты по стратегии. Чам: Пэлгрейв Макмиллан. Дои:10.1007/978-3-319-89375-4. ISBN  9783319893747. OCLC  1028620732.