麦肯锡七步成诗法学习笔记简记以及案例分析（附参考资料）
总的来说，个人在学习完麦肯锡七步成诗法后，我认为这是一个系统的、完整的、稳定性强的一个项目问题解决指导方案。对于新手来说，参照此方式来灵活的对问题进行分析总结将会容易许多，不会有毫无头绪的感觉。
另外，我认为此方式的核心思想在于面对问题，面对本质问题，分裂问题，依据数据来解决单个问题，对问题的归纳，对解决方案的故事化。总之，就是说我们在解决问题是要首先看到本质，然后再逐个击破，最后归纳总结，获得解决方案。
一、界定问题
对问题的明确确定：
1、Smart方法：
（1）specific（具体而不空泛）
（2）Measurable（可以衡量的，可定量的）
（3）Attainable（可实现的，以行动为导向的）
（4）Relevant（相关的）
（5）Time-outband（有时限性的）
2、问题界定报告的格式示例：
3、练习
XYZ银行案例
XYZ银行总裁唐伯虎找到你们项目小组，希望你们小组能帮助XYZ银行快速发展零售存款业务。销售总监文征明认为应该目前的产品不具有吸引力，很难销售，应该重新开发创新性的产品。产品总监祝枝山认为目前银行柜员完全没有销售意识，应该加强培训、加强考核来提升产能。运营总监徐祯卿认为现在的网点太少，应该多开网点，吸引客户。
二、分解问题 两种主要的逻辑树：
1、议题树
案例：
2、假设树
案例：
3、XYZ银行案例问题分解
三、问题排序（漏斗过滤）
在我看来，对问题排序就是要找到我们付出一定努力解决问题之后能够获得最大收益的项目。
可用方法：80/20法则（付出20%的努力能够获得对解决问题80%的帮助）
案例参考：
四、分析议题
联系议题界定和实际分析工作之间的纽带
进行更深层次的分解，确认各子议题和所需的分析工作
向“星期一早晨我该做什么”的答案又跨近一步
XYZ银行案例分析议题（仅分析案例中的一个小议题）
3．1 回归分析的基本思想及其初步应用
[学习目标]
1．了解随机误差、残差、残差图的概念．
2．会通过分析残差判断线性回归模型的拟合效果．
3．掌握建立线性回归模型的步骤．
[知识链接]
1．什么叫回归分析？
答 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种方法．
2．回归分析中，利用线性回归方程求出的函数值一定是真实值吗？
答 不一定是真实值，利用线性回归方程求的值，在很多时候是个预报值，例如，人的体重与身高存在一定的线性关系，但体重除了受身高的影响外，还受其他因素的影响，如饮食、是否喜欢运动等．
[预习导引]
1．线性回归模型
(1)函数关系是一种确定性关系，而相关关系是一种非确定性关系．
(2)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法．
(3)对于一组具有线性相关关系的数据(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)，回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为b^＝∑ni＝1 （xi－x－）（yi－y－）∑ni＝1 （xi－x－）2＝∑ni＝1xiyi－nx－ y－∑ni＝1x2i－nx－2，a^＝y－－b^x－，其中(x－，y－)称为样本点的中心．
(4)线性回归模型y＝bx＋a＋e，其中a和b是模型的未知参数，e称为随机误差，自变量x称为解释变量，因变量y称为预报变量．
2．残差的概念
对于样本点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)而言，它们的随机误差为ei＝yi－bxi－a，i＝1，2，…，n，其估计值为e^i＝yi－y^i＝yi－b^xi－a^，i＝1，2，…，n，e^i称为相应于点(xi，yi)的残差．
3．刻画回归效果的方式
(1)残差图法
作图时纵坐标为残差，横坐标可以选为样本编号，或身高数据，或体重估计值等，这样作出的图形称为残差图．在残差图中，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明选用的模型比较合适，这样的带状区域的宽度越窄，说明模型拟合精度越高．
3.1 回归分析的基本思想及其初步应用
§3.1 回归分析的基本思想及其初步应用(1)（总第28课时）
【教学目标】
1．知识与技能
了解回归分析的基本思想，掌握求回归直线方程的步骤，会判断拟合效果的好坏，
会对两个变量进行回归分析.
2．过程与方法
通过实例总结求回归直线方程的方法，阅读课本总结判断拟合效果的好坏的方
法.
3．情感、态度、价值观
本部分的基本知识是常考的点,要注意掌握.加强数学的应用意识，能利用数学方法分析实际问题，从而做出合理的判断 .
【预习任务】
阅读课本P80-83，回答下列问题：
1．说明函数关系与相关关系的区别.
2．如何判断两个相关关系的变量线性相关
3．写出求两个具有线性相关关系变量的回归直线方程的步骤
4. 什么是样本点中心？回归直线过样本点中心吗？
5．写出线性回归模型的完整表达式，并说明随机误差e产生的原因．
6．写出解释变量与预报变量的概念
【自主检测】
1．已知回归直线方程为y=0.26x1.21，那么当x=5.5时，y的估计值为 ．
2．某一组数据(x,y)如下：（4,49），（2,26），（3,39），（5,54），由以上数据求得回归直线方程为axyˆ4.9ˆ，据此模型预报x=6时，y=_________.
【组内互检】
求两个具有线性相关关系变量的回归直线方程的步骤 §3.1 回归分析的基本思想及其初步应用(2)
【教学目标】
1．知识与技能
了解检验模型拟合效果的方法，了解残差和R 2的意义.
2．过程与方法
通过阅读课本和实例，体会残差和R 2在回归分析中的作用.
3．情感、态度、价值观
加强数学的应用意识，提高学习数学的热情
【预习任务】
阅读课本P84-89，完成下列问题：
1．什么是残差？写出残差的计算公式.
2.如何作出残差图？怎样分析残差图？
3．写出R2的计算公式。
4. 如何由R2衡量模型的拟合效果？
本—量—利分析报告
会计八班 张哲
1103034241
案例：
在一个小镇中有一个加油站，油站内设有一所卖报纸和杂货的商店，该商店在本地社区的销售每周达到3 600元。除此之外，来买汽油的顾客也会光顾这商店。
经理估计，平均每100元花费在汽油上的车主便另花费20元在商店的货品上。在汽油销售量波动时，这比率仍维持不变。本地社区的销售与汽油的销售是独立的。
汽油的贡献边际率是18％，而货品的贡献边际率是25％。现行的汽油销售价是每升2.8元，而每周的销售量为16 000升。
场地每周的固定成本是4 500元，而每周工人薪金是固定的2
600元。经理非常关心将来的生意额。因为一个近期的公路发展计划将会夺去油站的生意，而汽油销售量是利润最敏感的因素。
分析 1.
本案例目标：分析该加油站实施恰当的价格、销售量、成本等提高加油站的盈利水平状况等相关信息。结合具体数据来具体说明其中的原因。
2.
分析思路：通过企业所给的资料销售成本、销售数量、和销售单价之间的关系变动所用的成本而对经营产生的影响。合理计划好成本和产量的关系，在成本较低的情况下确定好销量，最终达到盈利的目的。
3.
角色认识：首先要提出降低成本的方案，根据材料所给降低成本。在保持现有的技术水平和其他因素不变的条件下，对整个过程进行测算、归集、汇总、分配并加以分析，给企业提供合理的建议。
4.
问题识别：企业可以针对本量利分析来达到盈利的目的。但是降低成本是有底线的，产量的多少也是依据加油站的能力，站内设有商店，如果在一定程度上提高商店的影响力会带来更多的利润。
5. 分析方法和过程：
利润=销售收入—变动成本—固定成本
=单价*销量—单位变动成本*销量—固定成本
保本量=固定成本/单价—单位变动成本
