| 👍 other problem | 👎 constructive problem | |
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问题定义
| 🤔 其他问题的模糊定义
其他问题的定义往往过于宽泛和模糊，使得问题的边界变得不清晰。这使得问题的解决变得更加困难，因为解决方案需要涵盖广泛的可能性。
| 实际例子：在销售领域中，销售团队经常面临“如何提高销售额”的问题。但是，这个问题太过宽泛，.Team leader需要具体地定义问题，例如“我公司的销售额较低”或“我们缺乏有效的销售策略”，以便更好地解决问题。
😒 构建性问题的狭隘定义
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构建性问题的定义则往往太过狭隘，忽视了问题的整体性和系统性。这使得问题的解决方案变得片面和不够完善。
| 实际例子：在制造业中，生产线的问题可能被定义为“如何提高生产效率”。但是，这个定义太过狭隘，忽视了生产线中的其他因素，如品质、成本、员工满意度等，导致解决方案不够完善。
问题分析
| 🔍 其他问题的深入分析
其他问题的分析往往能够深入到问题的本质，揭露隐藏的原因和规律。这使得问题的解决方案更加完善和长久。
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实际例子：在医疗领域中，对于“为什么某种疾病无法治愈”的问题，医生可能会进行深入的分析，追溯到病人的生活习惯、遗传因素、环境污染等方面，找到问题的根源。
| 🙅♂️ 构建性问题的浅薄分析
构建性问题的分析则往往太过浅薄，忽视了问题的复杂性和系统性。这使得问题的解决方案变得不够完善和短视。
| 实际例子：在零售业中，对于“如何提高顾客满意度”的问题，员工可能只会简单地分析顾客的反馈，忽视了店铺的整体经营环境和竞争对手的策略，导致解决方案不够完善。
问题解决
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💡 其他问题的灵活解决
| 其他问题的解决方案往往能够灵活地适应不同的情况和环境。这使得解决方案更加灵活和适用。
实际例子：在金融领域中，对于“如何制定投资策略”的问题，投资者可能会采用不同的投资模型和策略，适应不同的市场环境和风险 tolerance。
| 👎 构建性问题的rigid解决
构建性问题的解决方案则往往太过rigid，无法适应不同的情况和环境。这使得解决方案变得僵化和不灵活。
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实际例子：在教育领域中，对于“如何提高学生成绩”的问题，教师可能会rigid地遵循传统的教学模式，忽视了学生的个体差异和需求，导致解决方案不够完善。
| 问题评估
📊 其他问题的客观评估
| 其他问题的评估往往能够客观地评估问题的成败和效果。这使得问题的解决方案更加科学和可靠。
实际例子：在制造业中，对于“是否应该引入新技术”的问题，公司可能会客观地评估新技术的成本效益和风险，做出科学的决策。
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🤪 构建性问题的主观评估
| 构建性问题的评估则往往太过主观，忽视了问题的客观性和科学性。这使得问题的解决方案变得不够科学和可靠。
实际例子：在餐饮业中，对于“是否应该引入新菜单”的问题，厨师可能会主观地评估新菜单的美味度和popular度，忽视了菜单的成本和营养价值，导致解决方案不够科学。 |