数据分析必备思维之：系统性思维

前两篇的内容介绍了推理的基本方法，演绎和归纳。然后介绍了组合演绎归纳的结构化方法，现在我们已经掌握了可以解决比较复杂的问题的方法。但是上面这些方法就好像学生掌握了解题技巧，在面对特定问题的时候游刃有余，但是到了社会上，发现自己什么都不会了。

你按照结构化思维的方式解决问题，但是发现，当你解决了A问题，解决问题的做法带来了B问题。随后再去解决B问题，但最终又会带来C问题。你在各种各样的问题中间疲于奔命，事情似乎又没有好转的迹象。

现实世界有多复杂？

想象一下，假如你把硬币抛向空中，会发生什么？很简单：它会掉到地上。但如果不是扔硬币这么简单的事情，而是向非洲提供价值100万的救援物资呢？又会发生什么？

如果我们用结构化思维来看待这个问题，似乎非常简单。要解决的问题是非洲的饥荒，那么解决方案可以可以分为外部和内部，外部的援助是解决方案的一种。

非洲当地人得到这些救援物资，度过饥荒的困难时期，之后自然会逐步走向健康发展的道路。

真的是这样吗？实际情况是什么？

由于发达工业地区的救援物资免费地提供给非洲的贫困地区，导致当地的手工业和初级工业遭到毁灭性的打击，你再便宜也不可能比免费送的便宜啊。

于是非洲当地好不容易建立起来的脆弱的经济系统崩溃了，社会重新打散成为一个个孤立的个体，陷入更加贫困的境地。从而需要更多的援助。

为什么会这样？这是因为结构化思维只能解决静态复杂的问题，这种分析方法假定事物之间的关系是固定不变的，所以头疼了医头的做法是可行的。

但是实际生活中，事物之间的关系非常复杂，很多实体被牵涉其中，它们都被这样或那样的连接联系在一起。

由于连接的存在，一个事件会引发下一个事件，然后是再下一个，再再下一个……由于牵涉其中的事件很多，而每个事件都可能有多种行为，从而增加了最终可能出现的结果数目。

欢迎来到动态复杂的现实世界，要想解决动态问题，我们需要系统性思维。

系统是什么？

《系统思考》一书中对系统的定义是“一群相互连接的实体”。

一台没有开机的电脑，是系统吗？

并不是。它有电脑的结构，但结构是静态的。它还不是系统，因为各个部件之间没有连接。

当电脑开机时，电流便在各个组件之间形成了连接。信息从硬盘到内存，再从内存到cpu，电脑这个整体能够通过这种连接实现特定的功能，这就成了一个系统。

分析系统的工具

我们想要理解系统，就必须学会系统思考的语言，系统循环图。

为了理解这种新语言的基本要点，我们来看一个简单的系统：往杯子里灌水。

整个过程可能是这样的：我们在灌水时会留意着水位的上升，在监视实际水位与我们心中的目标水位之间的差距。当水位上升到目标水位附近时，我们就关小水龙头，放慢水流量，最后杯子满了，就完全关闭水龙头。

想象一下，我们如果蒙上眼睛，还能好好地用杯子灌水吗？

显然不能，为什么？因为眼睛需要知道水位变化。

知道水位变化做什么呢？指导我们调节水龙头的水量大小。

水量大小又影响着杯中的水位变化。

你看，灌水这个简单的动作，拆开来看，也非常复杂。

实际上，这是一个由五个变量组成的水位监测系统：目标水位、实际水位、两者之间的差距值、水龙头开关的位置，以及水流量。

这些变量组成一个因果关系环路或圆圈，叫做“反馈过程”。这个反馈过程持续运行，直到水位达到目标值。

我们将这些变量写下来，绘制成图形，这就是一个系统循环图。

系统循环图的基本组成部分

系统循环图的基本组成部分：正负反馈和延迟

正反馈（或放大反馈）：过程是增长的引擎。只要你处在增长的局面，一定就有正反馈作用。正反馈过程也可以产生加速的衰减：很小的衰减被放大成越来越严重的衰减，就像金融恐慌时银行财产的衰减情况一样。

负反馈：更准确的翻译我觉得应该是稳定反馈。

它不是正反馈的反面，不断减弱。而是以目标为导向，起到稳定作用。如果目标是稳定不动，那么负反馈的作用就像车上的刹车装置。如果目标是保持每小时60英里的速度，那么负反馈作用就会让车加速到每小时60英里，但不会再高。

延迟：就是影响作用过程中的间歇和中断，它使作用的结果逐渐才能显现出来。