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雷达卡
高手一般分为两种，一种比较明显，他们有很成体系的逻辑，术法清晰；另一种比较难以被察觉，他们悟性高，通常风格犀利自成一派。
对于我们大多数人来说，前者的可借鉴性更高，前提是你足够努力和坚持，塑造系统的思维并予以验证和升级。
大部分人可能从来没有总结梳理过自己的知识和经验，但往往在实际做事情的过程中都遵循一套科学的方法和逻辑。
在现实生活中我们经常会遇见这样的人，他们对某个专业和领域有着很深的洞见，看问题准，见解独特，但当你问他是怎么做到的时，他又说不出个所以然来。
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街头智慧和科学方法
才能有两类：街头智慧和科学方法。因为我发现现实生活中牛的人分两类：
一类是没看过多少书，也没上过多少学，但却能把一件事或一个企业经营得很好。
你问他具体怎么做到的，他们一般没办法说出来个一二三，只能大概的告诉你一些做事或做人的心法。
比如很多小学没毕业经商却很厉害的企业家，或者街头和民间艺人都属于这类，这类人一般不见得多聪明，但悟性一定很高，虽然他没办法总结出做成一件事的科学方法，但其做事的逻辑却一定遵循着科学规律。
很多老板事业成功后去上中欧、长江商学院的MBA课，都会有豁然开朗的感觉就是这个原因。
一类是接受过高等教育，做事情拥有一套完整科学方法的人。
你问他是怎么做出来的，他能给你逐一剖析，一二三步骤是什么，系统而缜密。
有个做得不错的创业者曾经是生物学博士，2010年创业之前他一直都待在学校的生物实验室里做实验，没有过任何的社会工作经验，但他却从科学实验中总结出一套创业的方法，而且做得还不错。
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归纳法和演绎法
认知事物和思考有两个基本的逻辑法则：归纳法和演绎法。
归纳法是从个别到一般，演绎法是从一般到个别。
1.归纳法
条件：
我养的一条狗甲喜欢吃鱼；
邻居家的一条狗乙喜欢吃鱼
狗丙喜欢吃鱼；
狗丁喜欢吃鱼；
······
结论：狗喜欢吃鱼
2.演绎法
条件：
狗喜欢吃鱼；
我家养的阿黄是一条狗；
结论：阿黄喜欢吃鱼
我们会从过往实践经历中归纳经验和知识，我们会基于一些知识理论指导演绎其他事物的发展，在这个过程中知识是在不断变化的，但认知知识的方法是相对稳定的，也就是元认知——人对自己的认知过程的认知。
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元认知
知识广义上来讲可以分为五类：数据、信息、知识、才能和智慧。
数据经过整理变成信息，信息能解决某个问题就是知识，知识通过反复实践形成才能，才能融会贯通就是智慧。
才能和智慧就属于元认知的范畴。
从知识到知识体系的构建就是元认知的构建。
举个例子：
不少传统做品牌文案的从业者大多是凭感觉，很多广告人写个文案，想个创意还要对环境和心情提出要求，不然就没灵感，这很扯淡。
后来李叫兽出现了，告诉大家写文案也有科学方法，只要掌握了科学的营销方法，写文案就像做数学题一样套用公式就可以推导出来，于是传统广告人懵逼了。
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为什么要构建知识体系？
1.努力奋斗的意义
天才是百分之一的灵感，百分之九十九的汗水，但1%的灵感最重要。
这句话的后半句爱迪生到底有没有说过，暂且不去追究，但依然挡不住不少人这么认为，这句话强调了天分、灵感，也就是不可控因素的重要性。
现实社会中你也会发现，很多成功的人也都会说自己成就的取得99%是靠运气，运气这东西也是不可控的，那这样说努力奋斗的意义又何在？
人天生拥有掌控自己命运的自我意识，这是人区别于其他物种的根本，所以即使能改变的只有1%，我们也不应该停止非运气、天分因素的学习和努力。
2.任何的学习都是在增强人的可控能力
篮球场上突然上场一个看架势就是球场老手的人，他变向、突破、上篮，行云流水一般——可惜球没进。
再一次，他拿到球后辗转腾挪，迅速晃开防守队员，然后急停跳投，投篮动作干净利落。底下的观众都快要鼓掌沸腾了。——可是球还是没进。
奇怪的是，尽管两次都没有进球，但这两次进攻我们已经能够断定：他打篮球极其厉害，进球只是早晚的事。
有的人连续两次失手，仍然赢得一个「高手」的评价。有的人连进四五球，大家却觉得「这家伙是运气太好」。
那么，问题出在哪呢？
关键在于他稳定，即可控。
他运球、突破、投篮的姿势非常稳定，无论你怎么防守，他的出手节奏，角度，动作都不会有太大的变形，他能够控制自己和球的节奏。
而那些投篮很准但不厉害的人，每次投篮的动作都不一样。这会让人觉得他的每一次投篮投中都是因为运气好。
同样的场景让我想到《奇葩说》第三季姜思达和黄执中的总决赛，你会发现姜思达之前在这季中有太多出彩的地方，这也是他最终能获得队友认可代表大紧队出战决赛的原因，可是到了总决赛他紧张了。
而对手黄执中只是稳定发挥了平时的正常水平，却轻易地取得了胜利。
对比两个人的经历你会发现，姜思达是业余辩手，黄执中是专业辩手，相比姜思达，黄执中更能在总决赛的条件下稳定的输出辩论。
所以，评判一个人是否厉害，大家当时的判断标准就是——在任何条件下都能保持稳定的输出。
为什么要构建知识体系？我们都想成为厉害的人。怎么成为厉害的人？厉害的人就是在任何条件下都能保持稳定质量的输出。
所以，构建知识体系是为了稳定高效地解决问题。
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