数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
逻辑思维，是在认识事物的过程中借助概念、判断、推理等思维形式反映客观现实的理性认识过程。借助逻辑思维，能够确立执行方向，减少方向的偏移度以及分析的误差。
原始的数据并没有太多的价值，它是已经发生的事实或者结果。从中发掘价值则是数据分析的目的。
在数据分析中，其过程是与逻辑归纳相近的，过程如下：提出问题➟分析问题➟提出假设➟验证假设➟输出结论
只有具备了良好逻辑思维，才能更好的帮助我们数据分析。
在训练自己逻辑思维时，首先要保证信息的完整性，其次才是讨论准确性。如果陈述和提问不够清晰，后续论证是没有意义的。初步了解了逻辑，接下来将与各位分享4种思维方式以及其运用方法，分别是目标、结构化、推理、逆向思维。数字化转型网www.szhzxw.cn
一、目标思维
目标思维，作用是明确目标的定义及完整性，校准执行的方向。
从逻辑论证的要素来看，目标只是一个论点，而判断论点是否有效、正确，则需要细究其论据和论证方式。
将目标映射至三要素并进行结构化拆解，会变成我们熟悉的需求4要素，再次延伸又会变成5W2H法。熟练运用目标思维，不仅能帮助我们分析问题，还能运用于生活的许多方面。
在陈述问题时所使用的KWIC方法，其实也是逻辑要素的延伸：
1）K（KEY）：核心观点
2）W（Widen）：扩展核心观点包含的内容
3）I（Illustrate）：举例说明佐证观点数字化转型网www.szhzxw.cn
4）C（Conclude）：总结
信息越全面，沟通的成本越低，后续的论证质量才能更高。
二、结构化思维
目标思维强调的是方向，结构化思维强调的是拆解和延伸。
在上一节中目标的拆解和延伸使用的就是结构化的思维，它能够帮助我们将无序、散乱的信息进行聚焦、归纳、分类。
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