MECE 原则

我曾以为 GMAT 只是个技巧和熟练度的问题，掌握了考试技巧就能拿到高分。但经过这几年的教学，我确信：GMAT 实际上是在筛选那些“逻辑思维能力强”的学生进入商学院（当然，英语阅读能力是次要的，毕竟商学院的教学环境是英语）。因此，在 A2 GMAT 的这几年，我们始终坚持不灌输技巧，而是带领大家进入逻辑思考的领域。

然而对很多人（包括当时的我）而言，“逻辑思维训练”其实是个很抽象的概念。应该比“如何存第一桶金”、“如何学英文”还抽象。至少你还知道去超商打工可以存钱，报英语补习班可以练英文。但“逻辑思维”要怎么训练？从哪里训练？ 好像没有专门锻炼思考能力的补习班或课程（台湾倒是有不少教人通灵的）。那怎么办呢？难道只能怪自己天生不够聪明？或者求妈妈把自己塞回去重造一次？

在这里，我分享一种我认为最有效的练习方式：尝试给自己出三类问题来回答。

第一类：

• 什么情况下人会哭？请尽可能列出所有不重复的答案。
• 如何电话诈骗一个人？请尽可能列出所有不重复的答案。

要回答这类问题，你必须绞尽脑汁，在纸上写下所有可能的状况。你会很快发现，为了提高效率，先按照大的原则进行分类会更快。

例如：

• 一个人时会哭：分手、被当（考试不及格）、失业、亲友离世……
• 两个人时会哭：吵架、分手、看悲剧电影……
• 三个人以上时会哭：参加葬礼、看悲剧电影……

你会发现，如果不进行大的原则分类，要么会列不全所有状况，要么会列出重复的答案。全部列完后，剔除重复项。这时，你就已经完成了逻辑思维的第一步：理清所有台面上的因素。而这，也是麦肯锡的MECE (Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）分析法的基石。

如同Dustin在面对同学咨询备考计划时，总会在一开始先问一大堆问题：

计划什么时候出国？一天有多少准备时间？工作是否能弹性安排？目标分数是多少？学校的截止日期是哪天？日常作息如何？学习习惯怎么样？家人的态度是怎样的？今年已经考了几次了？还有多少预算和精力来备考？……

Dustin 实际上是在心里将这些条件分为“可调整的”和“不可调整的”。比如，如果你确定今年一定会出国，并且已经考了 3 次（一年最多考 5 次），而截止日期还有三个月，那么“不可调整的因素”就固定为“三个月内考两次”。接下来再回头审视“可调整的因素”，看如何调整才能让这些因素不相互冲突。例如，为了准备更多时间，可能需要少睡一点；为了兼顾工作项目，就可能只能少读一点书，改变备考方法，甚至可能需要下调目标分数……

第二类：

• 不查数据，如何估算台湾一天总共会出现多少个“干”字？
• 不查数据，如何估算全台湾 7-11 每天卖出多少包烟？

这时你需要做的是，在第一类问题的“分类能力”基础上，开始进行猜测和假设（presumption）。根据第一类问题的分类思维，我们可以将台湾人口分为 0-10 岁、11-20 岁、21-30 岁…… 然后尝试假设每个年龄层占人口的比例，比如因为少子化，0-10 岁可能只占 5%；11-20 岁占 10%；65 岁以上的人因为老龄化，可能占 30%…… 接下来再假设每个年龄层每天平均说“干”的次数。比如 0-10 岁天真可爱，平均每天 0 次；11-20 岁叛逆，平均每天说 5-10 次…… 当然，在推导过程中你会发现更多遗漏之处。比如受教育程度也会影响说“干”的频率，地域文化的差异也会影响脏话的使用。这时你需要进一步细分：11-20 岁受教育/未受教育…… 然后去推估比例和平均值。最后加权计算。 你有没有发现这类问题很像咨询公司或 Google 的面试题？他们其实是想看你在过程中是如何进行“分类穷举因素”和“猜测假设”的。会分类、敢假设，才能解决我们接下来要提到的第三类问题。

第三类：

• 我开了一家书店，但生意很惨淡。该如何提升业绩？
• 他看起来很累，是刚大病一场吗？

这时你会发现，第三类问题几乎等同于 GMAT 逻辑题。经历了前两类的“分类穷举”和“猜测假设”之后，面对这些问题，你就会有一套自然的 SOP：什么情况下人会买书？ 分类穷举：

供给面：书的定价、书的品质、书店的位置……
需求面：对书有兴趣、手头有足够的钱、是否有阅读习惯、是否接收到信息

猜测假设：

书的定价多少才算合理？现在合理吗？
书的品质怎样才算好？现在这样算好吗？
书店的位置怎样才能吸引人？现在这里有多少人流量？

…… 至此，你已经掌握了处理 GMAT 问题甚至未来商学院案例分析所需的基础批判性思考方法。请记住，不要一开始就拿 GMAT 题目来练习。请在日常生活中寻找素材练习。只有从生活素材入手练习，才能逐渐熟练，解决许多看似无从下手的问题。

举个例子，大家应该都听说过：

咨询业或硅谷科技/初创公司的面试，会问一些“天马行空的问题”。但外面的人只会告诉你“不是看你的答案是否正确，而是看你推导出答案的过程是否有条理和逻辑”。这种空泛的说法（OS：靠，我真有逻辑的话，还会怕吗？）听了跟没听一样。

现在 Dustin 就用实际例子来说明，类似这样的问题，有效的回答应该是什么样的。

举例：“台北捷运公司总共拥有多少列车？”

1. 心里思考方向：列车是用来做什么的？
2. 开始做“Mutually Exclusive Collectively Exhaustive”的分类：“正在投入运营”“保养维修中”“储备以便突发需求”
3. 接下来，针对这三个分类，进行细部变量分析：
   • A. 正在投入运营：“某线路往返时间”除以“列车高峰发车间隔”可以估算出该线路同一时间投入运营的列车数量，加总所有线路即可得到整个系统正在运营的列车数量。
   • B. 正在保养维修中、“储备以便应对突发需求”：需要了解内部关于保养和临时事故的政策，可以参考国外公司做法或直接询问北捷，估计比例为 XX% 和 YY%。
4. 开始组织成合理的语言讲述给面试官，不确定的数据以大众可接受且不太夸张的数字进行预估：

答。

捷运系统的列车主要有三种用途：投入运营、保养维修、备用支援。首先，我们分别估算台北捷运的 5 条线路：板南线往返大约 2.5 小时，平时高峰发车间隔约 2 分钟一班，因此我们可以估算出平时同一时间投入运营的板南线列车大约有 75 列。而至于淡水线……。另外，台北捷运的调度维护率大约为 20%（估计），也就是说，除了运营车辆外，还有 20% 的车辆在轮调保养。最后，台北捷运公司一定也为应对跨年或灾难等大型节日设立了备用调度。估计备用调度为 15%，因此正常运营列车数需要除以（100% – 20% – 15%）。所以我认为北捷拥有的列车总数大约有 xx 列。

面试官：（表示赞赏）

当然，以上回答只是初步，还不够完善：

• 例如，还没有考虑到列车在终点站等待或进出车厂换班等时间因素。但以上的回答已经足以展示你的分析逻辑思维。
• 估算方式也不止一种，比如“正常运营的列车数量”也可以通过列车司机的排班表和司机数量来计算（但计算发车间隔和行驶时间更容易？还是拿到列车司机班表更容易？）。
• 数据当然不一定准确，可能与实际情况有很大差异，但重点不在数据的准确性，而在分析的要素是否必要。

（现在，大家知道为什么 GMAT 有 Data Sufficiency 题型了吧！）

最后告诉你一个小秘密： 这几年我最无言的事情，就是大家把GMAT当作唯一的练习素材。什么练阅读能力练逻辑能力都只想拿GMAT的题目来当素材。还不会走路就想要飞天，最后绑手绑脚。这些明明就是日常思考用得到的思维！ 考GMAT高分不代表你很聪明，只是代表你比百分之八十的人在日常生活中多用了一点脑。