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逻辑树分析法不仅适用于商业领域的复杂问题，还适用于政治领域以及其他各个领域的复杂问题。
弗朗西斯科·格里洛曾就职于麦肯锡罗马办公室，后来担任意大利政府公共部门咨询顾问和政策顾问，在处理“欧盟失业”“改革意大利选举系统”“欧洲委员会资助项目的经济冲击”等一系列问题时，格里洛就运用了逻辑树分析法，并且取得了巨大成功。
在解决问题的过程中，对问题进行逻辑分析是必不可少的步骤，人们可以通过这种方式直观且清晰地认识到问题的入手点，找到自己的目的所在，从而层层深入地解决问题。逻辑树分析法将已知问题与议题联结起来，为执行团队提供清晰的“问题结构”，从而在团队内部达成共识。
除此以外，麦肯锡公司招聘新员工时，也将逻辑思维能力作为一个重要的判断标准。想要进入麦肯锡公司的人，不仅要具备专业的知识和技能，还要具备对问题的逻辑分析能力。
一位应聘者曾被问道：“假如你是一位出租车司机，你把乘客送到机场后，可以选择空车返回，或是原地等待出站的乘客，你觉得哪种选择更加明智呢？”
这个问题，考官所要考察的是应聘者能否收集重要的信息以及思考的方法和思路。如果应聘者直接给出答案，那么必定会受到一系列质疑。正确的方法是先询问当前航班的间隔时间和客流量，在掌握了足够的信息之后再对其进行分析和判断。因此，即便你最终给出的答案是错误的，也无须表现出不服气或是失望，而是应该向考官请教正确的答案并且学习他的思路。
还有一位应聘者曾被问道：“美国有多少个加油站？”这个问题似乎有些莫名其妙，但考官想要考察的是应聘者将以怎样的思考方式和方法，或者从哪个角度入手来解决这个问题。
事实上，这个问题应该从“美国总共有多少辆小汽车”这个突破口入手，当应聘者提出这个问题时，考官或许会给出答案，也或许会反问应聘者答案。那么，应聘者可以做出以下分析：美国总共约有2.75亿人口，假设平均每个家庭的规模为2.5人，那么总共有1.1亿个家庭，假设平均每个家庭拥有1.8辆小汽车，那么美国总共约有1.98亿辆小汽车。然后，只要计算出1.98亿辆小汽车需要多少个加油站来服务，就能够解决这个问题了。
考官重视的并不是答案的数字，而是应聘者得出这个数字的方法。在麦肯锡的面试中，考官都会选取此类案例对应聘者进行考察，这些案例通常是麦肯锡实际案例的翻版，或是一些新奇古怪的问题，涉及面非常广。这些案例和大部分商业问题一样，大多并没有所谓的“标准答案”。考官想要知道的是应聘者会以怎样的方式处理复杂的问题，会对问题进行怎样的分析和思考，而答案本身并不重要。通过这种方式，考官可以了解到应聘者的能力水平，有些应聘者会毫无思路，有些应聘者却层层深入地挖掘问题，而后者恰恰是公司需要的人才。
逻辑树分析法注重思考过程中的一种理性活动要求，是根据与事物有关的信息资料，按照一定的逻辑关系进行推理，从而产生新的结论和认识。关于逻辑推理的过程，麦肯锡人总结出了以下七个步骤：第一步：确认需要解决的问题。
这个问题必须是具体的，而非模糊笼统的，其内容必须单一，不可以出现多个问题的组合。
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