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本文来说一下数据分析必备的第二种思维——逻辑推理思维。逻辑推理一般有演绎法、归纳法、类比法,文章简单介绍一下数据分析工作中比较常用的演绎法和归纳法。
我翻阅了一些数据分析师的招聘要求,几乎所有的招聘要求中,都会有这么一条,叫做“逻辑思维能力强”。但是又很少有人能说清楚到底什么叫做“逻辑思维能力强”。
中国的教育在逻辑这一块上是非常欠缺的,即使是很多接受过高等教育的人,思路依然是非常没有条理的。日常工作中的数据分析,运用最多的逻辑方法就是逻辑推理,从一堆数据中推理出和业务有关的信息。
今天就来说一下数据分析必备的第二种思维——逻辑推理思维。
逻辑推理一般有演绎法、归纳法、类比法,我简单介绍一下数据分析工作中比较常用的演绎法和归纳法。
演绎法首先要明确,数据分析最终产出的最小单位应该不是一个数据,而是数据背后的信息。换句话说,数据分析的产出需要一个论述。
所以,“黑名单用户占比0.5%”不是一个完整的数据产出。
“黑名单用户占比0.5%,影响比较小。”这才是一个完整的数据产出。其中包括论据“用户占比”,也包括论点“影响比较小”。
这种句式就是一个论述,一个简单的论述就需要用到基本的逻辑推理方法。
上述这种最常见的数据结论就需要用到逻辑推理中的演绎法。
演绎法,常见的类型有三段论、假言推理、选言推理等。本文主要介绍一下最常见的三段论。
有关三段论最常见的案例是“苏格拉底三段论”,几乎所有讲逻辑思维的书里都会提到这个案例。
著名的「苏格拉底三段论」:
(大前提)所有的人都是要死的
(小前提)苏格拉底是人
(结论)所以苏格拉底是要死的
这实际上就是逻辑推理中的演绎法。
演绎法就是由「因」推导出「果」,由一般推导出特殊的思维方式。
苏格拉底三段论中,一般的情况是“所有人都要死”,特殊的情况是“苏格拉底是人”,所以从一般演绎到特殊,“苏格拉底是要死的。”
不过我们平时不这么说话,因为很多大前提是约定俗成的,没必要特别交代。
比如前面的例子“黑名单用户比例0.5%,影响比较小。”
大前提:占比1%以下的影响不大。
小前提:黑名单用户占比0.5%
结论:黑名单用户的影响不大。
是因为这个大前提人人都知道,我们平时说话是默认别人也知道这个前提的,所以我们往往不会说,但是脑子里会想。
如何质疑演绎法演绎法的特点是,只要大前提和推理过程都正确,那么结果必然正确。
所以质疑演绎法的方法也很简单,质疑大前提、小前提或者质疑论证过程。
比如有这样一个数据分析的结论:当前需要提升新用户数,所以要进行广告投放。
大前提是:获取新用户必须进行广告投放。
小前提是:当前需要提升新用户数。
结论:当前必须进行广告投放。
如何质疑这个论断?
大前提错误:获取新用户必须依靠广告投放吗?
小前提错误:真的需要提升新用户数吗?
如何质疑论证过程?
三段论有五项基本原则:
四项错误
中项两不周延
大项扩大,小项扩大
前提都为否,结论不必然
前提有一否,结论必为否
这里主要讲一下四项错误和中项两不周延。
四项错误:一个三段论中,只能有三个不同的概念。有四个,就一定错了。
比如:人已经存在几百万年了;而你没有存在几百万年;所以你不是人。
这个三段论中,看上去有三个概念“人,几百万年,你”,但因为前后两个“人”违反了“同一律”,是不同的,所以其实一共出现了四个概念“人类,几百万年,你,人体”。
在实际工作中,可能就会有这样的论述:
新用户人均付费金额超过50元就可以在渠道A进行投放获得新用户,
付费新用户的人均付费金额超过50元,
所以可以在渠道A进行投放获得新用户。
这个论述中,渠道A的新用户指的是进入APP的新用户,而付费新用户指的是首次付费的新用户,所以这个论述中有两个新用户的概念。一共出现了“APP新用户人均付费金额、渠道A投放获得APP新用户、付费新用户的人均付费金额、渠道A投放获得付费新用户”四个概念,犯了四项错误的问题。
中项两不周延什么叫中项?
“所有人都是要死的,苏格拉底是人”,这里的“人”就是中项,用来联系大前提和小前提。
那什么叫周延?“所有中国人”指全部,是周延的概念;“一部分中国人”,是不周延的概念。
认真听这个三段论:
一部分中国人很有钱,北京人是一部分中国人,所以北京人很有钱。
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