拿破仑说：“没什么比决策能力更困难，因而也更珍贵的了。”
但是，
你真的会做决策吗？
你做的决策是对的吗？
无论是要解决问题，还是要把握机会，都要学会及时做决策。现在我们可能还没有掌握这种能力，但是了解、掌握了这种决策工具后，它可以理顺我们的思考结构，让我们的思考脉络更清晰，更有条理。
今天，我们聊聊决策的一种方法——-矩阵分析法。
矩阵的本意是子宫、控制中心的母体、孕育生命的地方。在数学上，矩阵是指纵横排列的二维数据表格，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。最常见的矩阵是两行两列式矩阵。
矩阵分析法可以帮你更好地梳理信息，将两个变量进行对比，并梳理出四种可能的结果。
为了呈现数据，将两种物品放在两种情况下考量，从而产生四种可能的结果。
想必大家都知道。其目的是强调要把时间用来处理“重要却不紧急”的事情。
做自己时间的管理大师
有了这个矩阵，不用担心自己的学习任务有疏漏，不用担心自己的工作有遗漏，不用再担心自己的计划完不成…….还不赶快用起来！！!
难道只有这一种用途？
不急不急，听我慢慢道来~
当矩阵包含数据时，我们的任务就是填上已知信息，然后通过简单的数学运算来找出未知的信息。
打个比方，一家玩具厂要生产一批玩具。每个玩具都具备以下四个 特点中的两个：要么是蓝色，要么是绿色；要么是大号，要么是小号。 这时我们可以用矩阵来列出所有可能的结果。你会发现，只要稍微扩展 一下该矩阵，你就可以轻松找到自己想要的任何信息。（见矩阵表1）
矩阵1
填上具体数字后的矩阵如表假设我们一共要生产100件玩 具，“100”这个数字必须放在扩展矩阵的右下角部分。（见矩阵表2）
矩阵2
但要记住，在使用矩阵法进行分析时，一定要确保所有数据“相互独立，完全穷尽”。
所谓“相互独立”，就是指所有数据信息彼此不会重合。换句话说， 这些玩具要么是蓝色要么是绿色，要么是大号要么是小号，不可能 有“绿底蓝条”或者“蓝底绿条”的玩具，也不可能有“中号”的玩具。
所谓“完全穷尽”，是指这些信息的数量是确定的。一共有100件玩 具，其中30件蓝色，70件绿色；65件大号，35件小号。当一组数据“相 互独立，完全穷尽”时，它们就能涵盖所有情况。
矩阵有时候看起来像表格（事实上，所有矩阵都是表格，但并非所有表格都是矩阵），但矩阵和表格的功用截然不同。正如我们前面所说，表格只是把一些相关信息进行展示或归类，而矩阵中所展示的信息 必须是“相互独立，完全穷尽”的。 需要说明的是，在实际应用中，表格不应当被用来展示那些随机数据。
矩阵3
矩阵3很肯定不是矩阵，那下面这个图是吗？
矩阵4
虽然矩阵4看起来像个矩阵，但它并不是——因为该表中的信息只能竖着读，不能横着读，也就是说，这些信息不是“相互独立，完全穷 尽”的。
你判断对了吗？
那如何才能让他变为一个矩阵呢？
在呈现这张表格时，应该同时附上下面的文字： 如今我们经常会听到“信息”这个字眼。但到底怎样的信息才是“好 的”信息呢？通常来说，好的信息要具备以下四个特点——易获取、易总结、相关性、个性化。当一条信息同时符合这四个特点时，我们说它 是“好的”信息。 “易获取”和“易总结”这两个特点可以规范信息的传播效率，而“相 关性”和“个性化”则跟信息传播的效用有关。
简单来说，“易获取”和“易总结”可以让信息更容易传播，而“相关性”和“个性化”则可以让信息更容易达到传播的目的。 矩阵4的目的则是强调效用的重要性，也就是强调“相关性”和“个性化”的重要性。除非信息既有效率又有效用，否则它很难被用户消化吸收。而如果不能被消化吸收，信息的传播就是无效的。拥有以上四个特点的信息可以被认为是“透明的”，它高效易吸收，所以也很容易“进入”用户的大脑.
来个例子。
假设你公司有个职位空缺，需要招人，摆在你面前有35份简历，其中有20个人拥有至少7年工作经验，有23人有本科学历，有3人工作经验 不到7年，而且没有本科学历。请问，有多少求职者同时拥有至少7年工作经验和本科学历？ 第1步：列出矩阵，填上相应信息。“？”表示你想要寻找的答案 。
矩阵5
矩阵6
答案一下子就出来了：有11名求职者拥有至少7年工作经验和本科学历。
矩阵7
你学会了吗？赶快用起来~
我是温予，我们一起探索这光怪陆离的世界~
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