決策應該始終從心中的目標開始。在我們的這個例子中，參加學校的討論會之后，像“我兒子怎么樣了？”的問題，就不是一個好的分析性問題。分析性問題需要是明確的、具體的、有范圍的、可量化的，并且是面向數據的。在我們的例子中，我們的目標是試圖減少我兒子的不良行為。我們開始把這個目標變成了多個分析性問題，例如“自從引入一對一助手以來，這些不良行為是不是在減少？”等問題。

在這個例子中，這一步相當于在家長會議中，我們要求查看收集的數據。學校也提供了他們進行行為數據收集的日志。

下一步是詢問學校是如何收集數據的。校方提到老師會在每天結束時報告不良行為的數量。

在這一點上，我們不能完全確定這些數據可以信任，因為老師可能會遺漏行為，或者忘記記錄它們。即使老師確實準確完整地收集了信息，這些信息真的有用嗎？這些信息本身是否能幫助我們了解如何解決不斷升級的不良行為？

我們要求學校繼續(xù)收集數據。同時，為了回顧上一個數據獲取階段，我們要求學校收集更多數據。具體來說，我們希望了解行為發(fā)生在一天中的什么時間，在這之前他做了什么，具體的行為是什么（使用4種類型的行為分類），以及他的行為導致了什么后果等情況。

使用探索性分析來發(fā)現可能存在的模式、趨勢和關系，并深入挖掘根本原因。

需要提醒您的是，通過儀表盤/測量框架得到描述性分析不能回答“為什么這樣”的問題。我們現在知道孩子的不良行為正在加劇，但我們知道為什么嗎？如果我們不知道原因，我們怎么決定如何糾正行為？

進入探索性分析（也稱為診斷分析）環(huán)節(jié)，我們嘗試為可能發(fā)生的事情創(chuàng)建一個假設。根據我們要求收集的其他數據以及探索性分析的方法，我們需要查看多個維度的數據，然后我們發(fā)現絕大多數事件發(fā)生在一天中的某些時間段，在那些時候，環(huán)境往往是無序混亂的，并且也沒有一對一的助手在場（如在午餐和休息期間）。

在之后的學校會議上，我們和校方討論了這個問題。由于這些行為是在沒有助手在場的無序時段發(fā)生的，所以合乎邏輯的做法似乎是請助手在這些時間陪伴我的兒子。這也是學校推薦的做法。

然而，在這個時候，您要做的是挑戰(zhàn)數據、應用您的觀點和經驗，并從其他有不同觀點的人那里得到一些建議。

我和妻子確實對數據提出了質疑，并運用了我們的經驗。我們回顧了數據和第五步中的探索性分析并發(fā)現：幾乎所有不良行為的結果，要么是我們的兒子被送到校長辦公室，要么是和老師一起回到教室。我妻子和我運用了我們的經驗，認為我們的兒子渴望大人的關注來尋求刺激，他寧愿和大人而不是和孩子在一起。沒有這種經驗的人只會運用他們自己的思維模式，認為被送到校長辦公室的懲罰會被視為一件消極的事情。

您需要和一個認知多樣化的團隊一起回顧現有觀點（或者如果您是一個人，要意識到您的偏見，然后反駁自己，重新構建觀點）。

基于這個條件，我們提出了一個新的假設。

我們的兒子有這種行為是因為他想要得到大人的關注。根據數據顯示，當他行為不端時，他得到了成年人的關注。所有，我們采取的一切行動實際上促成了這種行為。

如果決策有適用性，那么利用預測分析來運行模擬或類似于測試潛在的決策/解決方案。

現在的情況并不適用于進行決策模擬，但我們想回到信息獲取階段，獲得更多的數據。

因此，我們決定和校長談談，了解孩子在他辦公室的表現。校長強調說，他總是很開心，很投入，總是問很多問題。這也讓我們更有信心來推進我們的新決策。

我們認為當不良行為發(fā)生的時候，我們兒子是沒有跟大人在一起的，他通過做出這些行為把自己送到了大人們面前。

根據“3規(guī)則”和金字塔原則，向所有利益相關者（直接和間接的、上游和下游的）宣布您的決定。

我們確保學校里的每一個成年人，包括公交車司機、食堂工作人員、教師和所有工作人員，都知道我們的這個計劃，并以樹狀決策的形式向他們提供當未來出現某些行為時該做什么指示。

當我們在一個月后看到下一輪的新數據時，我們看到這段時間內，我兒子的不良行為的數量總體上呈下降趨勢。開始時這些行為出現了反彈，但后來逐漸下降了。這一變化趨勢也讓我們知道事情在變好之前可能會變得更糟。

這就是為什么充分分析和理解數據是非常重要的。我們不僅需要調查根本原因，而且要核查數據發(fā)展趨勢到底是的確呈現出新的模式，還是只是改變過程中的一些波狀反應。

利用審查機制對決策結果舍棄、修復以及從結果中快速學習，包括對數據、度量框架、決策責任、決策本身和其他相關內容的改進。

在我的這個例子中，這個步驟實際上被多次履行。因為我們重復地評估，并根據我們獲取的洞察力來更新我們的決策。這既包括返回前面的步驟并更新測量框架，還包括擴展到更多的數據源，例如一天中的時間段，以及行為之前正在發(fā)生的事情以及行為之后的結果。這些信息給了我們更多的能力來獲取未來的洞察力。