各位小伙伴中午好呀，最近去上了几天班，没有来得及及时更新哈，今天为各位带来一个遇到选择困难时可选择的实用小技巧。话不多说，让我们进入今天的正题
PS:灵感来源于狐狐大一上学期的专业课，理论部分内容取自《管理学》第九章 决策
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一、基础理论与日常应用转化
（一）成本效益分析法
是管理学中一种基础的期望模型，经常应用在企业进行重大决策时。与经验法、困境分析法不同，成本效益分析法更注重对现有数据的分析。成本效益分析法主要通过比较不同备选方案之间的方案成本、预期收益、机会收益、内部收益率等因素从而选择最优方案。
（二）日常应用转化
一般而言，这种专业的管理学决策方法是我们应用不到的，这是由于该方法中涉及到的因素对于我们而言是没有意义的。然而只要将该公式中的因素转化为我们需要的因素，那么就可以原装套用了。例如买车时想要选出一辆自己最中意的，我们就可以将因素替换为：价格、保养价格、油费（电车不记）、车辆颜色、车辆体积等等。由于该公式只需要最核心的运算部分，因此备选方案与参考因素都是可以随意替换的。
二、实际运算
（一）模型运行公式
1.列出所有备选方案（A,B,C）
2.列出所有参与评分的参考因素（X,Y,Z）
3.设置每个参考因素在总分中占的权重（α）
4.设置本次运算的满分值（一般为方便计算，设置为10或100）
5a.对每项备选方案的所有参考因素进行分析，并打出具体分值（n）
5b.对每项备选方案进行实际测试来获取用于分析的数据，再打出具体分值（这种方法仅可用于可行方案，无法进行测试的方案无法使用）
6.进行结算，以方案A为例，方案A最终的分值就等于（AXn*α+AYn*α+AZn*α）/总参考因素数。以同样方法计算出方案B与方案C的分值。
7.进行比较，分值最高的一项方案就是对你而言期望值最高的一项。
（二）具体事例
如果有小伙伴没有看懂上述公式也没有关系，这里为各位提供一个我个人实际运算过的例子。狐狐由于一些原因，从大一下学期开始打算走读，却苦恼于选择不出一种合适的通勤方法。于是在使用这种方法后，总算是选择出了一种直到现在仍然在使用的通勤方法。狐狐具体使用该方法的过程如下：
1.通过结合实际与询问走读的朋友，最终得出骑行、地铁、公交+地铁、开车、附近租房五种备选方案。
2.考虑了自身最注重的几个参考要素，包括舒适度、通勤时间、可行度、意外发生率与通勤成本。
3.为每一个参考要素赋上权重。对狐狐而言，日常出行的舒适度和时间是最重要的，因此各赋30%的权重，其次是可行度，赋20%的权重，然后是意外发生率，赋15%的值，最后是通勤成本，赋5%的值。
4.为了方便计算，狐狐设定以10分为满分。这个满分必须不仅是单项参考因素的满分，还是总分的满分，不然计算无法得出正确结果。
5.由于从未有过这么长途的走读经历，于是我选择进行实际测试，对每个方案进行为期一周（五天）的测试。首先是骑行，当时想到这一项方案的原因是因为狐狐真的喜欢骑车，但实际测试一周发现，每天80km（从南五环外穿城到西北五环外）骑行使得体力无法完全恢复，因此一天比一天疲劳，并且无法准确控制每一天的骑行速度，因此无法准确控制到校时间，而到冬季时，如此长途的骑行更是无法坚持下去；然后是地铁，由于狐狐家离地铁有一段距离，下了地铁后离学校还有一段距离，因此先要骑一段车到地铁站（然后19号线导10号线导昌平线），下了地铁后还需要再骑一段车，这个方法确实比骑车可行，但苦于地铁必须要提早一个小时出门，不然赶上早高峰会非常挤，而且下地铁还容易找不到共享单车；第三周尝试了公交+地铁，也就是把从家到地铁这一段与地铁到学校这段改成了坐公交，但发生了与坐地铁时一样的问题，首先是公交的发车时间导致即使我坐上首班车仍然会导致到地铁站时赶上早高峰；第四周尝试了开车，发现每天只要六点出门，一个小时就可以到学校，预留出充分的早餐与溜早时间，但问题在于学校附近停车位不充裕，放学后走五环赶上晚高峰，导致出入口堵车与事故多发，然后就是一周大概600km，500元油费。最后一周去附近咨询了各个中介，但介绍的房源多是合租、无独立卫浴，而且多是签整年合同，价格上也算不上合适。经过五周的实际测试之后，狐狐才对每个方案的各个参考因素进行了评分。
6.用每一项的值求出各项方案的分数总值。
7.如下图 最终狐狐选择了分值最高的开车通勤。每周限号的一天采用分数第二高的地铁通勤。
三、总结
总的来说，这种分析法的应用是非常广泛的，但在使用时需要注意以下几个事项。
1.可用于任何多选择局面：不管是有两个选项，还是若干选项，该模型的核心都可以很好的运用到问题上。
2.参考因素越周全越好：当只有两三项参考因素时，很容易发生同分、决策结果偏差，因此，参与决策的参考因素越周全，越可以避免同分与决策结果偏差的结果。
3.尽可能真实的评分：在没有数据参考的情况下，不要果断的给予评分，这会导致数据偏移。在通过实践或可信任渠道得到的参考建议后再做出主观判断。
4.完全的主观性：运用这个模型，最大的缺点在于评分完全依靠自我主观判断，因此模型的运算结果完全取决于个人，准确性相对较低。
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在选择困难的时候，这确实是一个不错的方法，不过计算起来比较麻烦，想要尝试的小伙伴一定不要计算错误喔。那么本期内容到这里就结束啦，我们下期再见
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