Cách Sử Dụng Ma Trận và Sơ Đồ Xương Cá [Tải Mẫu Miễn Phí]

Một số bạn bè XMind đã sử dụng ma trận và xương cá để tạo ra điều kỳ diệu. Nhưng hai sơ đồ này dường như là điều bí ẩn với nhiều người.

Các thuật ngữ khác nhau như sơ đồ Eisenhower, sơ đồ SWOT, biểu đồ nguyên nhân-kết quả, sơ đồ Ishikawa làm mọi người đều bối rối. Vậy chúng là gì? Và sự khác biệt là gì? Chúng so sánh với các biểu đồ cây thông thường khác như thế nào? Dưới đây là câu trả lời ngắn gọn.

• Sơ đồ ma trận

• Sơ đồ xương cá

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn một chút.

Ma trận

Ma trận là gì

Như đã đề cập ở trên, một sơ đồ ma trận (sau đây gọi là MD) thể hiện mối quan hệ nhiều-nhiều. Nhưng điều đó có nghĩa là gì? Và điều đó làm MD khác biệt với các sơ đồ khác trong XMind như thế nào?

Nghĩ theo cách này. Các biểu đồ cây khác về cơ bản giống như một bảng với chỉ một tiêu đề (biểu đồ bên trái dưới đây), và MD là biểu đồ cây với nhiều tiêu đề (biểu đồ bên phải dưới đây).

Bên trong biểu đồ bên trái ở trên, tiêu đề là chủ đề chính, và mỗi ô bên dưới là một chủ đề phụ. Đường kết nối ở giữa là mối quan hệ. Nếu mối quan hệ chỉ là một-một, thì việc đọc không có vấn đề gì.

Nhưng khi mỗi ô có thể liên kết đến hoặc được liên kết bởi nhiều ô khác, thì biểu đồ một tiêu đề sẽ rất lộn xộn khi nhìn vào. Ngược lại, vì có thể có nhiều tiêu đề, MD thể hiện mối quan hệ nhiều-nhiều theo cách dễ hiểu hơn.

Đó là lý do tại sao XMind thêm nhãn làm tiêu đề thiếu trong MD. Các chủ đề chính trở thành một trong những tiêu đề và các nhãn nhóm các chủ đề phụ.

Nhưng đây là một câu hỏi khác, tại sao tôi nói "ít nhất một chiều thêm nữa" ở trên. Vậy ba chiều có thể? Thậm chí nhiều hơn? Đây là trường hợp.

Đầu tiên, XMind làm cho điều đó khả thi. Biểu đồ logic là cấu trúc mặc định bên trong mỗi ô, nhưng bạn có thể chuyển nó thành MD. Một MD nhúng trong một MD? Đúng vậy. Nghe có vẻ ghê gớm, nhưng nó là vũ khí bí mật cho một số nhà trí thức tinh vi.

Bằng cách làm ma trận-trong-ma trận, số lượng chiều có thể là vô hạn. Thứ hai, MD có nhiều loại. Một số thậm chí có thể so sánh đến bốn nhóm tham số cùng một lúc.

Tại sao ma trận hữu ích

• Dễ hiểu hơn. Trong một biểu đồ logic hoặc sơ đồ tư duy, bạn có thể thêm nhiều chiều bằng cách thêm nhãn, mối quan hệ hoặc ranh giới. Nhưng tất cả đều được phân bố ra, có nghĩa là thông tin phân tán khắp bản đồ. Khi hầu hết các chủ đề đều có nhãn, nó khiến biểu đồ hoàn toàn không có khả năng đọc. Đó là lúc MD rất hữu ích.

• Độ chính xác cao hơn. Điều này chỉ khả thi khi bạn biến các tiêu đề thành trục. Bằng cách đó, các tiêu đề trở thành các dòng quang phổ. Mỗi mục có thể được căn chỉnh chính xác hơn. Tính năng này không khả thi trong biểu đồ cây khác.

Khi nào sử dụng loại ma trận nào

Chia theo hình dạng, có sáu loại MD! Hình L, hình X, hình Y, hình C, hình T và hình mái vòm. Trong số đó, loại mà XMind tự động hóa là hình L. Và hình X sẽ là công cụ ra quyết định phổ biến nhất bạn thấy trong phần mềm tạo biểu đồ. Điểm khác biệt chính giữa chúng là số lượng danh sách dữ liệu mà biểu đồ đang so sánh.

• Hình L. Hình thức đơn giản nhất và phổ biến nhất, không so sánh nhiều hơn hai tập giá trị. MD hình L điển hình là Kanban, sơ đồ đánh giá sản phẩm. Một MD Kanban có lợi trong việc sắp xếp quy trình và tổ chức công việc cho các dự án cá nhân. Bạn có thể kiểm tra mẫu Kanban của XMind tại đây.

• Hình T. Hai bảng hình L kết hợp.

• Hình Y. So sánh ba tập dữ liệu, mỗi tập so với tập khác, theo các cặp. Nó là ba MD hình L kết hợp hiệu quả.

• Hình X. Bốn MD hình L kết hợp. So sánh bốn tập dữ liệu, mỗi tập so với hai tập khác, tổng cộng bốn nhóm. MD hình X điển hình là phân tích SWOT, biểu đồ Eisenhower và biểu đồ GTD. Xây dựng biểu đồ Phân tích SWOT từ đầu có thể là điều mệt nhọc, bạn có thể kiểm tra mẫu SWOT tại đây. Biểu đồ Eisenhower hiệu quả trong việc loại bỏ các công việc không cần thiết và ưu tiên việc cần làm quan trọng. Bạn có thể kiểm tra blog của chúng tôi về tạo ma trận Eisenhower tại đây.

• Hình C. Dạng 3D, so sánh ba danh sách dữ liệu đồng thời. Nó giống như tạo hệ trục 3D, và mọi giải pháp khả thi là một điểm trong hệ này. Bạn có thể đánh dấu chính xác vị trí của điểm bằng cách xác định giá trị X, Y, Z của nó.

• Hình mái vòm. Giống như tên gọi của nó, trông giống như một mái vòm. Chỉ có một nhóm tham số, nhưng tất cả các tham số được so sánh với nhau.

Ma trận có những hạn chế nào

• Không quá bốn chiều trong một MD. Một MD đơn lẻ không thể so sánh hơn bốn nhóm tham số. Ngay cả khi có thể kết hợp MD, biểu đồ càng lớn, càng khó đọc.

• Yêu cầu đặt tên chính xác trên các ký hiệu. Ngoài ra, để duy trì khả năng đọc, tốt nhất không nên sử dụng quá nhiều ký hiệu. Khi có các ký hiệu, cần có chú giải rõ ràng hơn.

Thủ thuật sử dụng ma trận

1. Không quá hai mức nhúng ma trận, nếu không khả năng hiểu sẽ bị ảnh hưởng rất nhiều.

2. Sử dụng Căn chỉnh Chủ đề để tạo một ma trận hình X.

3. Sử dụng biểu tượng hoặc nhãn dán làm ký hiệu, và Hiển thị Chú giải để đặt tên cho từng ký hiệu.

Tài nguyên (Yêu cầu Phần mềm XMind):

Xương cá

Xương cá là gì

Bắt đầu từ kết quả (một vấn đề, một hiện tượng), mỗi nhánh của sơ đồ xương cá đại diện cho một nguyên nhân của vấn đề. Các nhánh chính cho thấy tất cả nguyên nhân có thể có, trong khi các nhánh phụ tìm hiểu sâu vào “tại sao” phía sau. Với điều này, sơ đồ xương cá còn được gọi là “sơ đồ nguyên nhân-kết quả”. Và để tôn vinh người phát minh ra nó, nó có tên khác là “Sơ đồ Ishikawa.”

Tại sao xương cá hữu ích

Sơ đồ xương cá là một dạng biến thể của các biểu đồ logic. Chúng trông khá giống nhau. Không có gì ngạc nhiên khi nhiều giáo viên ở trường yêu cầu học sinh sử dụng xương cá để xem xét điểm yếu và điểm mạnh trong dự án của họ! Họ nhầm lẫn xương cá như một biểu đồ cây thông thường.

Xương cá hữu ích như một gợi ý suy nghĩ để phân tích một vấn đề.

Xương cá không hiệu quả trong tỷ số không gian-thông tin như sơ đồ tư duy. Nhưng chính nhược điểm này lại tập trung sự chú ý của mọi người. Trong sơ đồ xương cá, không dễ để nhảy giữa các cấp độ ý tưởng khác nhau.

Vì nó là một gợi ý hình ảnh, nó không chỉ có lợi cho suy nghĩ cá nhân, mà còn cho động não nhóm. Toàn bộ đội ngũ tránh được bẫy của suy nghĩ hời hợt hoặc tranh cãi một chiều. Vì họ có thể nhìn thấy tổng thể và số cấp độ họ đã đi qua.

Khi nào sử dụng xương cá

Tóm lại trong hai từ: __phân tích chiều sâu, nguyên nhân __Và nó đặc biệt hữu ích khi bạn cần đưa một nhóm người vào cùng một suy nghĩ. Do đó, sơ đồ xương cá hữu ích trong hai tình huống sau:

• Trình bày sâu sắc. Khi bạn muốn trình bày ý tưởng đa cấp của mình về một chủ đề lớn, sơ đồ xương cá là một hướng dẫn hình ảnh tuyệt vời.

• Phân tích nguyên nhân đa cấp. Đặc biệt trong động não nhóm, người dẫn dắt có thể dễ dàng trung tâm hóa động não từng cấp độ. Các ví dụ xương cá thường dùng bao gồm phân tích 5-why (một trong những công cụ yêu thích của tôi cho nghiên cứu UX) và 4P marketing mix (Sản phẩm, Giá cả, Khuyến mãi, Địa điểm). Chúng cực kỳ hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong thực tế. Bạn có thể tải hai mẫu xương cá này dưới đây.

Tài nguyên (Yêu cầu Phần mềm XMind):

Hạn chế của xương cá là gì

• Tỷ số không gian-thông tin thấp hơn. Một sơ đồ xương cá có thể nhanh chóng trở nên rối mắt.

• Khó tham chiếu chủ đề giữa các nhánh. Sơ đồ xương cá ngăn chặn việc nhảy giữa các nhánh, do đó mối quan hệ giữa các nhánh trở thành một thách thức.

Thủ thuật sử dụng xương cá

1. Tốt nhất nên kiểm soát dưới ba cấp độ cho sơ đồ xương cá nhiều nhánh.

2. Áp dụng Phong cách Nhanh hoặc các biểu tượng để phân bổ ưu tiên cho các nguyên nhân khác nhau.

Nếu bạn đã đến phần này và đang nghĩ "tuyệt, nhưng tại sao trên đời lại không có [CÁC ĐIỂM BỊ BỎ QUÊN] được đề cập trong bài viết này!?" thì đây là thời điểm của bạn. Hãy thoải mái chia sẻ mẹo và suy nghĩ của bạn ở phần bình luận bên dưới. Chúng tôi sẽ liên tục cập nhật và cải thiện nội dung này để nó hữu ích cho bạn.

Cảm ơn bạn đã đọc!