又到了一年一度的年終總結時間，這段時間，相信每一位職場人都在費盡腦筋寫自己的年度工作總結，期望著這份總結不但能夠把自己一年的成績更好的呈現出來，同時能獲得上級和同事的認可。然而事情總是事與愿違，當我們呈現自己的總結報告后，得到的評價中總是有類似“邏輯性不強，分析不夠深入”的評價，此時我們總是納悶，到底是哪里做得不對呢？為了弄清楚問題所在，我們先看一下以下幾個案例。
- 銷售部同事年度總結：“銷售額增長了10%，其中老客戶占比60%，新客戶占比30%，小客戶占比10%...”
- 質量部同事總結：“今年客戶投訴下降了50%，其中功能類投訴下降60%，外觀類投訴下降40%，人為操作類投訴下降30%...”
- 生產部同事總結：“公司五條生產線產量增長了20%，其中一號生產線增長30%，二號生產線增長25%，五號生產線增長19%，四號生產線增長15%...”
如果你聽取了以上的總結，你是不是也會給出“邏輯性不強，分析不夠深入”的評價？我相信是的，那么如何才能避免這樣的錯誤，使得自己的分析呈現很強的邏輯性并得到別人的認可呢？要達到此目的，你需要掌握體系分析底層邏輯的重要原則：MECE原則。
什么是MECE原則？
MECE法則，是美國研究機構通過對大量案例分析總結后得到的一個很重要的原則，是一種很有用的分析問題的思維邏輯準則。從誕生那一刻開始，這項原則就成為美國很多著名企業(yè)管理者必須要掌握的有關分析的基本底層邏輯。
MECE指的是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，翻譯為中文就是“相互排他性（Mutually Exclusive）”和“集合網羅性（Collectively Exhaustive）”。按照MECE 原則對整體數據或者信息進行分類時，必須保證分類后的各部分符合以下兩個基本要求：
相互排他性（Mutually Exclusive）
數據或者信息分類后各部分之間相互獨立，也就是相互排斥的，一個數據分類后的任何一個類別就不能和另外一個類別有關聯。“相互獨立”意味著問題的細分是在同一維度上，并有明確區(qū)分、不可重復的。如把蘿卜分為“大蘿卜”和“白蘿卜”就不滿足相互排他性原則，一根蘿卜既可能是大蘿卜也可能是白蘿卜，因此“大蘿卜”和“白蘿卜”是有關聯的，也就是這種數據分類方式邏輯上是錯誤的。銷售部同事年度總結：“銷售額增長了10%，其中老客戶占比60%，新客戶占比30%，小客戶占比10%?！边@個案例中，客戶分為老客戶、新客戶和小客戶，其中有的老客戶是小客戶，這就不滿足相互排他性原則。質量部總結：“今年客戶投訴下降了50%，其中功能性投訴下降60%，外觀類投訴下降40%，人為操作類投訴下降30%...”的案例中，對投訴的分類也不滿足相互排他性原則。
集合網羅性（Collectively Exhaustive ）
“集合網羅性” 意味著數據的類別集合了所有可能出現的情況，也就是信息或者數據是全面的、完整的，沒有遺漏或缺失。如把蘿卜按顏色分為“白蘿卜”、“紅蘿卜”和“紫蘿卜”三類就不滿足集合網羅性原則，因為還有可能有“黃蘿卜”、“棕蘿卜”等。前面案例中生產部總結：“公司5條生產線量增長20%，其中一號生產線增長30%，二號生產線增長25，五號生產線增長19%，四號生產線增長15%...”，聽取了這個案例，我們都會產生這樣的疑問“哪三號生產線呢？”，之所以產生這樣的疑問就是因為數據的分析不滿足集合網羅性原則。
如何進行MECE分析
由以上的MECE定義可見，當我們在分析解決問題，或對復雜事物進行分門別類時，有效應用MECE原則能有效的幫我們對問題進行結構化分析，或對事物進行歸類分組，避免因思維混亂而出現重疊或遺漏的邏輯問題。那么，應該如何運用MECE原則？以下三個步驟就是我們可以參考的。
第1步：確定目的和范圍
在應用MECE法則之前，首先要明確分析的目的和范圍；也就是要明確對數據或者信息進行分類的目的是什么，范圍如何。這也讓“網羅所有的可能” 成為一種可能。換句話說，MECE中的“網羅所有的可能”是有邊界的所有的可能。
第2步：明確分類的要素
分類要素指準備從哪個維度來對事物進行劃分，比如，客戶的分類是按合作年限還是規(guī)模進行劃分？工廠產生的不良品是按生產線還是按不良現象劃分？所花費的成本是按部門劃分還是按科目劃分？在明確分類的要素的時候，要時刻記住第一步中的目的。而且在明確分類的要素時，也許除了一級劃分要素之外還要進行繼續(xù)劃分，如所花費的成本先按部門劃分后再按科目劃分，此時，你可以使用結構樹來厘清你的分類思路。
第3步：檢查是否有遺漏或重復
利用分類結構樹對對分類拆解的結果進行可視化檢驗，看是否出現類別重復的情況或者出現類別缺失的情況，如果出現了則及時調整。
以上就是能體現分析底層邏輯的基本原則MECE原則，掌握了它，相信你的年終總結報告一定會擺脫“邏輯性不強、分析不夠深入”評價。
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