雖然困難重重，但是對於麥肯錫人來說，沒有解決不了的困難。世上無難事，隻怕有心人。麥肯錫人個個都是有心人，即使困難看起來十分複雜，他們也不會放棄，而是會運用自己的頭腦，根據以往的經驗，努力發現新的可以解決問題的方法。
假設我們需要驗證“動漫產業除了在動漫本身可以產生大幅度營業額及利潤外，還可以在其他領域產生大幅度營業額及利潤”，而我們並不能從動漫產業的收費證券報告書中得到相關的數據，那麼我們就要從其他的角度去考慮這件事，比如進行結構化推斷。
結構化推斷指的是根據結構進行推斷，我們可以將動漫產業的總營業額和利潤視為一個整體，然後將其結構化為“動漫本身產生的營業額和利潤”和“其他領域產生的營業額及利潤”兩部分。這樣我們就得到了一個公式：整體營業額和利潤=動漫本身產生的營業額和利潤+其他領域產生的營業額及利潤。在這個公式中，我們可以根據兩者大致的市場單價，批發時的加價和廠商利潤率，對結構的兩個部分分別嚐試進行計算和分析，得出兩者之間大致的比率。
也許有人會認為，既然並沒有確切的數據，那麼要如何推斷出結果呢？麥肯錫人告訴我們，可以借用物理學家恩裏科的主張，即世上任何數值都可以大致推斷得出結果。雖然我們不能直接了解到數值，也不知道應該從何下手，但是我們可以設定一個前提，並根據架構逐步加以判斷。
相對於一點數據都不知道的情況，當我們已知一些數據的大致規模時，那麼想要得出總數就方便得多。對於這樣的情況，我們可以去實地進行走訪調查，比如向某一店麵的店長詢問該店的日銷售量，或是直接去目標客戶群體出入頻繁的地方，直接問客戶們的意見，這些方式都屬於走訪調查。
除了上述兩種方式，我們還可以用多種方式對數值進行推斷。比如對某一目標數值的整體或其他區塊的數值進行反推算，以此做比較。當麥肯錫人想要知道某一商品的營業額，卻又不知道該營業額的具體數字時，他們會采用先將單價與銷售個數相乘，得出一個數值；然後再將市場規模和市場占有率相乘，又得出一個數值；再對其他的因素進行計算，得出其他的數值的方式去進行推算。當所得出的推算值大致齊全後，他們就可以推算出大概的總的數值。
無法得出想要的數值或證明這一問題解決了，那麼如何解決以自身的知識或技巧無法讓界線明確這一問題呢？對於這一問題，麥肯錫人同樣有他們的解決辦法。
在麥肯錫，當人們遇到了依靠自身知識技巧無法解決的問題時，他們最常用的辦法是向其他人請教。雖然麥肯錫人都是行業中的精英，並且都有著豐富的經驗和知識，但是他們也知道自己並不是全才，所以他們從來不會對自己的身份感到過於驕傲，每當遇到自己解決不了的問題時，他們都會虛心向人請教。在他們看來，這樣做的好處有二：一方麵能夠使自己突破瓶頸，盡快找到解決問題的辦法，另一方麵能夠讓自己的技能和知識儲備得到提升。
雖然困難重重，但是對於麥肯錫人來說，沒有解決不了的困難。世上無難事，隻怕有心人。麥肯錫人個個都是有心人，即使困難看起來十分複雜，他們也不會放棄，而是會運用自己的頭腦，根據以往的經驗，努力發現新的可以解決問題的方法。
假設我們需要驗證“動漫產業除了在動漫本身可以產生大幅度營業額及利潤外，還可以在其他領域產生大幅度營業額及利潤”，而我們並不能從動漫產業的收費證券報告書中得到相關的數據，那麼我們就要從其他的角度去考慮這件事，比如進行結構化推斷。
結構化推斷指的是根據結構進行推斷，我們可以將動漫產業的總營業額和利潤視為一個整體，然後將其結構化為“動漫本身產生的營業額和利潤”和“其他領域產生的營業額及利潤”兩部分。這樣我們就得到了一個公式：整體營業額和利潤=動漫本身產生的營業額和利潤+其他領域產生的營業額及利潤。在這個公式中，我們可以根據兩者大致的市場單價，批發時的加價和廠商利潤率，對結構的兩個部分分別嚐試進行計算和分析，得出兩者之間大致的比率。