碎片化学习时代，我们不缺少学习的渠道和工具，而是缺少有效学习的方法。
快速发展与迭代的世界，需要我们不断地适应，不断地武装自己，打铁还需自身硬。
能力提升一般情况下遵循721法则：70%的实践经验，20%的沟通反馈，10%的正规培训。也就是说，用1小时去学习某样东西，你可能需要用2小时去跟别人交流、讨论这件事情，再用7小时独自练习。
参照721原则，结合自己以往的工作生活经验，可以得出这样一组公式：
知识增量=学习流量×知识质量×（技能树构建+深度思路+刻意练习）
下面就让我们解密一下上面的公式，学习流量与知识质量一如字面意思，不多赘述。
技能树构建
如今碎片化学习盛行，学习的入口有很多，除了各类专业书籍，对产品经理来说，还有很多专业网站、公众号，也有得到、樊登读书会等知识学习类App，我们从来都不缺少学习的工具与渠道。
怕的是：盲目学习，碎片化的自嗨，脑子里装满了“知识”，却没法随意取用，不仅仅占用“内存”，还浪费感情。
所以碎片化学习需要结合自身职业规划，梳理知识体系，然后再进行知识填充。
以数据产品经理为例：
如果正在从事或者想要从事数据产品经理的相关工作，我们需要了解该岗位的技能要求与岗位要求，该过程可以查阅相关资料，如：
（摘选：《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》）
通过上述归纳，也就了解了数据产品经理所接触的工作内容与技能要求，如果因为技能点过多，无法短时间消化，且自己无法排列优先级，那我们就可以继续下面的工作了。
去招聘网站查看对应岗位的职位要求，这个办法简单易操作，以下是一个数据PM的JD：
【岗位职责】
1. 深入理解商业化业务，负责商业化数据平台搭建，包括需求沟通、产品设计、研发推进、测试与发布等整个流程
2. 对接多个业务团队，跨团队沟通协调，共同推进项目完成
3. 不断探索和挖掘商业化数据产品模式，能够从数据产品层影响业务，辅助和指导业务决策
【任职要求】
1. 本科及以上学历，计算机、数学、统计相关专业优先
2. 对数据敏感，有较强的数据分析和理解能力
3. 熟练查询Hive SQL
4. 熟练使用Office办公软件，至少掌握一种原型设计工具（Axure、Sketch等）
5. 有数据产品相关经验优先
依照上面的岗位JD，我们可以粗糙的梳理出该岗位的基本技能要求：
然后，查看多个岗位JD的要求，不断丰富与完善这个技能树，然后根据优先级，进行相关内容的专项学习。
最终我们会产出一个更加全面的技能梳理，如：
（摘选：《数据产品经理必修课：从零经验到令人惊艳》）
而且根据招聘岗位要求，设置各项技能的优先级，按照优先级依次点亮技能树，最终具备胜任该岗位的能力。
深度思考
知识的积累就像不断储蓄的地下水，如果汲取这些地下水，需要一点方式方法。
民间有句俗语：下雨，下透了。
学习同样需要这样一个过程，下透雨由两部分组成：
地表水不断下渗，在学习中，这样要求不断的有学习内容进入，而且需要通过思路梳理的方式进行深挖；
地下水不断上渗，通过深度思考，把储备的知识，填补到技能树中，从而实现“上渗”；
当自上而下与自下而上的内容交汇在一起，那就学透了。
关于深度思考，究其本质，是找寻事物内在“规则”，关于规则的解读：
了解规则，知道规则的复杂程度，以及规则之下的疏漏；
遵守规则，依附规则；
指定规则，也可以破坏规则；
维护规则，推广规则；
深度思考就是实现上述步骤的方式方法，多数事物都被其表象所掩盖，表象是纷繁复杂的，我们可以做的是多想一层，再多想一层，层层剥离表象的外壳，终见本质。
深度思考需要我们完成或者具备什么样的能力？
深度思考是把所接触的事物进行连接与建模的过程，以下图为例：
如果工作经验与知识点是相关关联的网状结构，知识点的关联就会相对复杂，取用起来比较耗时。
通过初步的梳理归纳会产生相对规整的右上图例，这样的梳理，还可能发现自己的知识孤岛，从而解决。
在上述基础上进行建模与归类，我们会产生右下图例，发现一个星状结构（也有可能是其他结构），从而使得知识的取用变得简化。
深度思考，日积月累的锻炼，就让我们具备了灵光闪现的能力。
刻意练习
在有了体系化的知识储备，并进行了深度思考后，“学以致用”便需要提上日程了，运用所学内容，实现最终的消化吸收。
刻意练习的本质是，“带有明确目的去锻炼某方面的能力”。
实施步骤如下：
明确练习目标，并进行任务拆分；
保持专注，刻意运用所学内容；
获取反馈，实时调整，不要因为自己的刻意练习为他人带来不适感；
翻盘总结，根据实际情况完善自身知识体系。
自古哪有真情在，唯有“套路”留人心，通过刻意练习，培养自己的“套路”，打造出自己的技能点，升职加薪。
学习能力是一个受用终生的能力，快速的获取，快速的总结，这样才能适应这个快速变化的世界。
不要给自己一个学习能力强的假象，当别人问起，为什么的时候，能拿出实例，说个一二三，那就算有所小成了。
