怎樣避免專業誤區或困境

避免犯錯就是要察言觀色，分析對方的特征。你依托的人也是血肉之軀普通人一個，也有七情六欲。當你跟對方不是硬關系的時候要把對方徹底分析透，而你分析透瞭之後，就用平常心平等和其交往就可以瞭。
交往過後還不能將自己所謂的人脈作為資源進行轉換，在未來聯系中你進一步提升自己，並預防別人掉鏈子。
第二步是往失敗的方向去繞自己，多研究如何可以失敗而不是如何可以成功。金主通常是不見兔子不撒鷹的。你將失敗的路堵得封得差不多的時候才可以引金主出來，不然對方可能以會縮頭導致你什麼都撈不到。咨詢不是靠忽悠，你要有足夠的硬件和抗擊打能力，不然上面抓得再牢，下盤空空，別人一個掃堂腿你就倒瞭。你認識再多牛人都不好使。
差不多寫到這裡吧，不能寫太多灰色的東西，內容比較空洞，有興趣可以私信切磋。

五.maggie（安全行業）
這真是個令人眼前一亮的好問題，隻是本人知識淺薄，說點不專業的。

畫素描和水粉的時候，從簡到繁，先是景物的形，然後是層層豐富渲染，任何時候，畫都有整體感和美感。先有整體再有局部，能夠時時審視和修正，不容易偏離本來的方向。另外，從開始就構建瞭完整的形，任何時候看都是完整的，隻是開始粗放，後來細致，這樣做畫很容易獲得成就感。

畫國畫考驗基本功，平時在草紙上反復練習，做畫時，先有腹稿，落到紙上從上到下，從左至右，一氣呵成，所謂胸有成竹。畫壞瞭隻能重來，沒有後悔的機會。機會隻給有準備的人的，而人一生中也就隻有幾次重要的機會。

烹飪時要做出健康美味，要熟悉食材的四性、五味和五色，主料輔以佐料，互補搭配，掌握火候，才能成一盤營養好菜。這和用人有異曲同工之妙。

程序設計領域，UML的需求分析方法中，把系統當作一個黑盒來研究，先定義系統的邊界，再尋找角色和用例，用例表達瞭這個系統對外部可見的行為。這種分析方法能夠簡化問題，理清紛亂的關系，容易找到問題的本質。

項目管理的WBS任務分解，是根據項目目標把工作分解成許多層次分明的、可交付的工作任務。它是按層次分解的，先定義大階段或大目標，然後逐層分解細化。隨著分解層數的深入，定義的項目任務就越來越詳細和具體。WBS使得我們能對每個工作包的資源分配、交付物、交付期都心中有數。這種工作方法適合做估算。

 六.鄒日佳（哥倫比亞大學統計碩士一年級生）

說個可能有些偏門的領域，但也屬於統計的范疇。
最近在修習法學統計，這個領域是主要用來初步甄別罪犯的。
具體的有：膛線痕檢查，DNA檢測，纖維檢測，玻璃檢測。可以說對法律案件給予數據支持的這麼一項學科。

這裡要講的其實是三水哥的MECE，許多情況下，我們都往往關註與CE，為瞭保證有充分的證據，卻往往忽略瞭ME，造成瞭非常大的損失。
曾經有兩個例子，是非常讓人遺憾的。
在1960年左右，有個Collins的案例。一個witness聲稱他看到瞭一樁搶劫案。搶劫者是一名白人女性，有金色馬尾，穿著黑衣服，進瞭一輛黃顏色的汽車，這輛汽車是由一個男性黑人開的，這個黑人有胡須有髭。
於是乎警察逮捕瞭Collins以及他的女朋友，他們滿足上述描述
於是就有一個數學傢來幫忙，檢方給瞭當時洛杉磯的一組數據：
Characteristic Probability
Black man with beard 0.10
Man with moustache 0.25
White woman with pony tail 0.10
White woman with blonde hair 0.33
Yellow car 0.10
Interracial couple in car 0.001
於是這個人將這些概率相乘，得到結論是這個match probability 是 1 in 12 million.
顯而易見，上面的這些有高度的相關性，不能簡單相乘來說明。
但是當時的Collins和他的女朋友就被定瞭有罪。好在後來到瞭加州高法（Superme court of California) 的時候，把案子給翻瞭過來。不過不是因為數學的問題，是Prosecutor&# 39;s fallacy，統計學傢是不能說人有罪還是無罪的。
還有一個例子是1998年的Sally Clark
Sally Clark 被認為殺害瞭她自己的兩個嬰兒，其實是死於SIDS(Sudden Infant Death Syndrome).
非常遺憾的是，一個專傢認為一個嬰兒死於SIDS的幾率是1 in 8500.於是他平方瞭一下，得到兩個孩子死於一個傢庭的概率是1 in 73 million，於是被人為有罪。雖然之後案子被翻瞭過來，但是這個創傷實在太大，精神失常並死於酒精中毒。