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。
归纳法，指从特殊（部分样本）到一般（全量样本）的过程，通俗的说是从个别的经验归纳出普遍规律的方法。它更偏感性思维，其推理方式不够严谨，常用于开拓思路。
在产品工作中我们会遇见许多使用归纳法的情景，如：“很多用户都需要这个功能，所以我们应该尽快实现。”数字化转型网www.szhzxw.cn
这实质上是以偏概全的方法，一旦有一个用户不满足这个前提，这个结论就无法成立。
这里并不是说如果有用户不需要这个功能需求就不承接了，而是要增加更多的衡量维度，如样本数量、样本占比、投入产出比等。数字化转型网www.szhzxw.cn
在输出结论之前需要判断样本是否足够有代表性，判断是必然事件还是随机事件。
这也是为什么数据分析需要长时间的收集样本并观察数据，样本量太小会使其代表性不足，观察周期太短会被数据的波动所迷惑，很容易让我们做出错误的判断。
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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。
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4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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