考得好不如报得巧！1000万人都在用的报考神器，立刻体验>>>>网易高考智愿

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。

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？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

“网易高考智愿”网站（daxue.163.com），为千万学子家长提供及时专业、深度权威的报考指导，帮助考生把握未来就业方向、职业生涯规划、并传授报考方法技巧，更加人性化地切入个人兴趣和未来发展趋势。

它能为你解答相关专业的就业前景问题，

也能为你带来一手的专业前沿资讯，

还会介绍一些很有发展前景的小众专业。

埋头苦学的高考学子，

不妨抬头看看未来想走的路，

让心中的方向激发脚下前行的力量！

如果你有任何专业院校报考上的问题，欢迎登录daxue.163.com，一站式解决志愿填报+生涯规划的全套难题！

点击查看“网易高考智愿”网站使用说明↑

评论区留下您的手机号（网站注册账号），即日起到6月7日0点前，注册“网易高考智愿”网站购买会员卡志愿版/规划版，可尊享早鸟价，获得300元限时立减券！

298元入手原价598元的志愿版会员卡

398元入手原价698元的规划版会员卡

省下一条香烟，少买一件衣服，减掉一节兴趣班

即可替孩子解锁七大升学攻略，

掌握第一手权威院校数据——

探秘全国2860所高校，获取毕业生就业质量报告

探究1700+专业的选科建议、开设课程、就业前景

近3年各大院校专业的录取数据，精确到最低分和位次

近4年各大院校+专业招生计划，洞察生源变化规律

精准算法，测出你被目标大学录取的概率

“冲稳保”三梯度模拟填报，AI智能诊断解读合理性

根据个人意向一键智能填报，独家定制升学方案

机不可失，为了孩子人生中最重要的决定，赶紧行动吧！