步驟一：設定目標。這一步主要是要確定你的分析對象、分析目的。比如“2018年中國自動駕駛產業展望”，通過這個題目我們就知道要分析的對象。你可以用同樣的方法，定義自己的目標，這樣可以讓后續的信息收集和分析更加聚焦。步驟二：提出假設。這里引入了兩個重要的思想：分解+假設驅動。在**我們詳細對比了分解思想VS系統思考，因為我們無法對一個復雜的問題直接調研和分析，所以必須拆解成為更加小的問題，而分解過程中要考慮一個重要的分類檢驗法則：MECE（Mutually Exclusive CollectivelyExhaustive），即“相互獨立，完全窮盡”。而“假設驅動”是借鑒科學方法中的一種思維，即先假定一個判斷，再通過證據的尋找去證明或證偽這個假設，我理解這個目的也是讓我們后續的信息搜集更加聚焦。步驟三：信息收集。就是針對前面的目標和假設，全面的收集信息，后面會重點介紹，此處不詳細介紹。前面的三步，我認為可以概括為前面提到的IPO模型中的“I”（輸入）。步驟四：分析問題在這一步中，作者介紹了很多分析的套路，其中包括：PEST分析、SWOT分析、二象限分析等，是我認為全書含金量最高的部分，也是IPO模型中的關鍵——分析（P：Processing）步驟五：展示結論