数据分析应有怎样的逻辑思维?

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。

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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。

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

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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