又到了一年一度的年终总结时间，这段时间，相信每一位职场人都在费尽脑筋写自己的年度工作总结，期望着这份总结不但能够把自己一年的成绩完美的呈现出来，同时能获得上级和同事的认可。然而事情总是事与愿违，当我们呈现自己的总结报告后，得到的评价中总是有类似“逻辑性不强，分析不够深入”的评价，此时我们总是纳闷，到底是哪里做得不对呢？为了弄清楚问题所在，我们先看一下以下几个案例。
- 销售部同事年度总结：“销售额增长了10%，其中老客户占比60%，新客户占比30%，小客户占比10%...”
- 质量部同事总结：“今年客户投诉下降了50%，其中功能类投诉下降60%，外观类投诉下降40%，人为操作类投诉下降30%...”
- 生产部同事总结：“公司五条生产线产量增长了20%，其中一号生产线增长30%，二号生产线增长25%，五号生产线增长19%，四号生产线增长15%...”
如果你听取了以上的总结，你是不是也会给出“逻辑性不强，分析不够深入”的评价？我相信是的，那么如何才能避免这样的错误，使得自己的分析呈现很强的逻辑性并得到别人的认可呢？要达到此目的，你需要掌握体系分析底层逻辑的重要原则：MECE原则。
什么是MECE原则？
MECE法则，是美国研究机构通过对大量案例分析总结后得到的一个很重要的原则，是一种很有用的分析问题的思维逻辑准则。从诞生那一刻开始，这项原则就成为美国很多顶尖企业管理者必须要掌握的有关分析的基本底层逻辑。
MECE指的是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，翻译为中文就是“相互排他性（Mutually Exclusive）”和“集合网罗性（Collectively Exhaustive）”。按照MECE 原则对整体数据或者信息进行分类时，必须保证分类后的各部分符合以下两个基本要求：
相互排他性（Mutually Exclusive）
数据或者信息分类后各部分之间相互独立，也就是相互排斥的，一个数据分类后的任何一个类别就不能和另外一个类别有关联。“相互独立”意味着问题的细分是在同一维度上，并有明确区分、不可重复的。如把萝卜分为“大萝卜”和“白萝卜”就不满足相互排他性原则，一根萝卜既可能是大萝卜也可能是白萝卜，因此“大萝卜”和“白萝卜”是有关联的，也就是这种数据分类方式逻辑上是错误的。销售部同事年度总结：“销售额增长了10%，其中老客户占比60%，新客户占比30%，小客户占比10%。”这个案例中，客户分为老客户、新客户和小客户，其中有的老客户是小客户，这就不满足相互排他性原则。质量部总结：“今年客户投诉下降了50%，其中功能性投诉下降60%，外观类投诉下降40%，人为操作类投诉下降30%...”的案例中，对投诉的分类也不满足相互排他性原则。
集合网罗性（Collectively Exhaustive ）
“集合网罗性” 意味着数据的类别集合了所有可能出现的情况，也就是信息或者数据是全面的、完整的，没有遗漏或缺失。如把萝卜按颜色分为“白萝卜”、“红萝卜”和“紫萝卜”三类就不满足集合网罗性原则，因为还有可能有“黄萝卜”、“棕萝卜”等。前面案例中生产部总结：“公司5条生产线量增长20%，其中一号生产线增长30%，二号生产线增长25，五号生产线增长19%，四号生产线增长15%...”，听取了这个案例，我们都会产生这样的疑问“哪三号生产线呢？”，之所以产生这样的疑问就是因为数据的分析不满足集合网罗性原则。
如何进行MECE分析
由以上的MECE定义可见，当我们在分析解决问题，或对复杂事物进行分门别类时，有效应用MECE原则能有效的帮我们对问题进行结构化分析，或对事物进行归类分组，避免因思维混乱而出现重叠或遗漏的逻辑问题。那么，应该如何运用MECE原则？以下三个步骤就是我们可以参考的。
第1步：确定目的和范围
在应用MECE法则之前，首先要明确分析的目的和范围；也就是要明确对数据或者信息进行分类的目的是什么，范围如何。这也让“网罗所有的可能” 成为一种可能。换句话说，MECE中的“网罗所有的可能”是有边界的所有的可能。
第2步：明确分类的要素
分类要素指准备从哪个维度来对事物进行划分，比如，客户的分类是按合作年限还是规模进行划分？工厂产生的不良品是按生产线还是按不良现象划分？所花费的成本是按部门划分还是按科目划分？在明确分类的要素的时候，要时刻记住第一步中的目的。而且在明确分类的要素时，也许除了一级划分要素之外还要进行继续划分，如所花费的成本先按部门划分后再按科目划分，此时，你可以使用结构树来厘清你的分类思路。
第3步：检查是否有遗漏或重复
利用分类结构树对对分类拆解的结果进行可视化检验，看是否出现类别重复的情况或者出现类别缺失的情况，如果出现了则及时调整。
以上就是能体现分析底层逻辑的基本原则MECE原则，掌握了它，相信你的年终总结报告一定会摆脱“逻辑性不强、分析不够深入”评价。
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