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最近到处跑，见各种老朋友，可能不会保持文章更新节奏，新老朋友烦请担待。
一个常见的问题是，什么是能力，什么是靠谱的人才，怎么判断一个人是不是有水平，这里涉及诸多层面，全展开实在太长，所以分开写，今天说说关于如何正确的提问。
以前百度高管说过一句话，说搜索引擎改变了对人的才能的一个判断标准，以前一个有才能的人，是学富五车，知识渊博；而在搜索引擎时代，知识已经全部被索引，被互联网化了，所以正确的提问是才能的一种价值体现。搜索引擎定律是，你想获得怎样的答案，取决于你提出了怎样的问题。
当然，如果你非要说某搜索的结果不如某搜索，这个，咳咳，今天不谈这个。
1、做好足够的准备和思考，再去问问题。
很多技术社区在发帖前都会有一个类似的提示，搜索引擎是最好的老师，在提问之前最好先搜索一下已有的问题和答案，以免影响大家的时间。 但事实上，还是有很多人会不断的重复提出非常菜的问题。 我在知乎上写过一个“我不喜欢的问题”，一些非常容易搜索，非常容易获得答案的问题被不断问及，比如腾讯是怎么赚钱的，比如阿里有多少客户，你搜一下财报不会么？
我读大学的时候，有一次去问老师一个数学问题，老师说这个题你怎么做的，我说我不会啊，我说我不会才来问啊，老师说，你不会但是也必须有思路，有想法，你做错了我可以告诉你错在哪里了，你什么思路都没有我怎么给你答案。 这个事情都二十多年了，印象深刻，如果你完全没任何准备，没任何关于这个东西的调查和研究，你去问问题，你希望别人从头到尾给你说清楚，第一，没经过思考，你这个根本是吸收不了的；第二，别人也不欠你的，最基础的，到处都有资料的，你应该自己会去搜索，会去查询。
2、正确的搜索方法
程序出错了，将错误信息贴出去搜索，是程序员常喜欢用的一种搜索方式，但是你把完整信息贴出去搜索，里面很多是你的代码行数，你的文件名信息，这你往哪里搜，你当然要把某些个性特征屏蔽掉，再去搜索，才能看到别人类似的问题以及答案。 当然，有人说程序员没这么笨吧。
这是一个极端的案例，是的，通常程序员没那么笨，但是不会正确组织关键词的还是比比皆是，有好几次有人来问我问题，很奇怪的问题，我说你不去搜一下么，他说搜不到啊，然后没多久我就搜到了，很多时候就是关键词组织，组合的问题，你在搜索一个问题的时候，对关键词要有各种组合方式，如果无效的答案太多太杂，要学会增加限制性关键词过滤，如果搜索不到任何结果，或任何有价值结果，要学会减少一些非关键的限制性关键词，来扩展搜索结果的多样性，其实说白了就上面这两条，多尝试而已。
3、结构化的思维，排除法，层进法提问
我常用的一个培训情景测试，（面试中不敢用，因为基本没人可以过关，但培训中经常用），是这样的，我觉得很多公司可以当作面试题或者内部培训测试来搞， 我说现在假设个场景，数据库服务器挂了，没反应了，假设我就是个菜鸟运维，什么都不会，就会基本操作，你是技术专家，你来帮我分析这个数据库挂的原因。（当然，实际上我已经设定了一个原因，并会基于这个我设定的原因给测试者反馈），现在你来提问，我就来回答系统的反馈，一直到你找到答案。 比如说，你提问，top显示多少，我回答， 平均负载在1以内，都很低。你提问，netstat -an|grep mysql 是多少，我回答多少多少，类似这样，直到你找到我设定的答案。 如果你问非操作反馈的问题，比如说，是不是有个查询把数据表锁死了，我会说，不知道，你告诉我怎么查。
这个测试特别考验技术人员面对问题的思维方式，你是不是有一种整体的判断方式，能够用排除法快速找到方向，用层进的方式逐渐剥出真相。很多很多人一上来就开始猜答案，基于他们认定的答案来提问，这是特别坏的一个习惯，因为这样找问题几乎就只能凭运气了。
下面说一个特别实际的案例，有一个挺不错的创业项目，前段时间卖了好像10个亿的一个项目，他们早期刚开始的时候，数据库出了点问题，就是负载特别高，查不到原因，请我去帮忙，我说你们什么数据库，他们当时用的是SQL SERVER（现在应该换了），我说这玩意我不会啊，我玩mysql的啊，他们说曹老师来救急啊，你肯定懂数据库啊，我只好无奈去试试，到人家电脑前，我也不懂这数据库咋回事，我说这样，我问一些数据，你们操作，给我反馈，他们说好，然后问我是不是这样，是不是那样，我说我不知道，你也别猜，我问你答，咱们分析分析，然后就问一个，他们就现场操作一下，然后回答，问了一些问题后，他们技术人员突然恍然大悟，发现了症结所在，果然和他们事先的猜测毫无关系，而此时我还没搞明白咋回事呢（毕竟人家的系统，人家自己更清楚一点）。但这个例子特别明显，在这样的场景里，提出正确的问题，是找到答案最关键的因素。至于处理问题，那就更是小儿科了，技术高手都知道，面对大部分问题，最难的是定位，定位到了，处理基本上都没什么难度。（当然不绝对啊，你说我定位到了，淘宝数据库的问题就是查询条件组合特别复杂，而且请求还特别大，请问怎么处理，这，咳咳，咳咳。 下个问题。）
4、敏感度，好奇心
提出有价值的问题，其价值不弱于找到有价值的答案，不仅仅对于技术，对于产品，对于运营，也是如此。
为什么说敏感度，我讲过一点，做数据分析，做数据，不是技术活，而是一种理解力，理解力来自于哪里，来自于好奇心。 而敏感度，为好奇心带来源源不断的灵感。
我又要举那个例子，以前我发现特别神奇的一个关键词的百度指数走势，我把这个截图给个人站长，他们是惊讶的问“为什么这样”，截图给百度的同事，他们问“这个有问题么？”。 在这个场景里，站长的敏感度完爆大公司的高级经理。
你做产品，做运营，做业务，对数据波动是不是敏感，对数据的前因后果是不是好奇，敏感+好奇，你就会去提问题 ，为什么这个渠道的转化率比这个渠道低？为什么这个产品的留存有这样的特征，提出问题，才会去思考下一步，下一步是什么呢？分解问题，这个渠道的转化率是不是可以再细分，比如根据地区，根据语言版本，根据投放策略，然后看是哪个地方出现了显著差异，还是说不同细分都体现完全一致的差异。这对你理解问题和寻找答案帮助就特别大。比如留存，也是再细分，不断细分问题，不断层进，把好奇心变成经验值。
有的年轻人，工作很短的时间就会进步特别大，非常有想法，有能力，就是因为始终保持好奇，保持敏感，不断去提出新的问题，寻求答案，但有一些工作很多年的人，你说经验丰富？其实都是同样的经验重复，没有好奇，不敏感，各种麻木不仁，这样做事情再有经验又怎样？
下面贡献一个运营经理场景测试题，假设一个存在一个高流量的业务网站，都有什么什么频道，什么什么栏目，平常的访问量是多少多少，今天公司网站page view 流量比惯例增加了5%，现在你来问问题，我是数据处理菜鸟，你问什么我给你什么，直到你找到原因。（原因是一个线上bug导致用户的无奈刷屏。关键看定位问题的这个思考过程，是不是能层进的去追溯到问题点，这里也会预先设计一些各个层面的数据特征，等待测试者问出正确的问题）
5、反推，逆证
这就像我们上学的时候做数学题，我们通过题目做出一个结果后，在检验结果的时候，把结果带回题目，重新推算一下，是不是所有中间得到的数据和题目中的条件一致，这样才能证明我们得到的是正确的结果。
在做分析和判断的时候，似是而非和干扰性的判断是经常出现的，特别是提问者带有明显的目的性和诱导性的时候，更容易得到这样的结论。
吕氏春秋出了成语叫做"疑邻盗斧"，如果我们觉得A是坏人，那么他的一切表象都是坏人的迹象，你怎么看都觉得他就是坏人，你提出了一个A是坏人么的问题，然后给出了无数个A是坏人的证据；但突然有一天你发现B才是你要找的坏人，瞬间你发现A是坏人的所有证据其实都不成立。
尽量不要提出明显倾向性的问题，如果你提出了一个倾向性的问题，一定要对应提出一个反问，否则很可能被自己的问题带到沟里去。
好吧，就这些，下面列一下我不喜欢的问题，是我之前发在知乎的。
1、笼统泛泛的问题
比如
互联网怎么赚钱？
这种问题范围太大，难道让别人出本书给你？
2、不做功课的问题
比如百度靠什么赚钱？淘宝一年赚多少钱？
看财报不可以么？ 如果对某个具体财报数据提出疑惑，是可以讨论的，提出一个完全可以轻松搜索答案的问题，只能说提问者完全没有任何主动寻找答案的能力！
3、诱导性问题
比如“为什么腾讯只会山寨”，“为什么百度那么邪恶”。
你先下了结论，让别人跟着你的结论作答。我很讨厌这种风气！
4、自问自答
列了一个问题，然后写了洋洋洒洒的说明，最后一句，我这样讲对么？你发个专栏就好了，不要问了。
5、完全架空虚构的问题
当然，这是某些文艺青年的最爱，比如
”假如西安事变没发生，中国会怎样？“
6、目的扯淡及吵架的话题
比如 ”周鸿祎和雷军如果单挑，谁会赢?“
我知道以上有些问题有些人很喜欢，但是我不喜欢。
这个话题会形成一个系列，以后会增加新的内容。
