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。
”反过来想，总是反过来想。“— — 查理·芒格
逆向思维，同时具有聚焦和发散两种作用。
聚焦，是以终为始，问题树中的“自上而下”拆解是其表现形式之一。
发散，是因为从正向思考变为逆向思考，思考习惯的改变能够开拓我们的思路，并帮助我们补全逻辑。
在数据分析中，我们能够怎么使用逆向思维呢？
个人总结的逆向方法如下：
1）主宾反转
正向：用户购买商品数量提升了，为什么？
逆向：商品被用户购买的数量提升了，为什么？
从用户出发并没有错误，从商品出发能帮助我们补全分析的维度。
2）谓语反转
正向：活跃度降低了，分析用户进入活动入口逆向：活跃度降低了，分析用户的跳出原因
同样是活跃度降低，”进入“这个词会从入口出发，分析其流量情况。从”跳出“出发，则会从交互、设计层面出发分析。
3）次序反转
正向：引导用户成交，捐款后获得奖品
逆向：给予用户奖品后，引导用户成交
这里的逆向主要是为了开拓思路，并不是说要直接给予用户奖品。在开拓思路后进一步延伸，方案可以调整为，给予用户部分奖品，成交后再给予另一部分。
小结校正方向，使用目标思维；分解问题和提出假设，使用结构化思维；逻辑推理用于论证，而逆向思维则用于补全我们的逻辑。
良好的逻辑思维，结合领域知识能够帮助我们快速形成不同领域的方法，并解决问题。
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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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