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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。
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。
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。
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。
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
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。
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
四项错误:
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。
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。
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。
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。
所以“新用户喜欢使用A功能,甲是新用户,所以甲喜欢A功能”这句话也是错的。
因大前提“新用户喜欢使用A功能”实际上是“大部分新用户会使用A功能”,这是可以通过数据得出的结论,比如60%的新用户都会用这个功能。等同于“一部分中国人很有钱”。
小前提“甲是新用户”,实际上是“甲是一部分新用户”。等同于“北京人是一部分中国人”。
还有一种基本的逻辑推理方法是归纳法。什么是归纳法?
上面三段论中,大前提往往就是归纳法得出来的结论。
我们平时最常用的逻辑推理方法就是归纳法,因为这种逻辑能力是写入我们基因中的一种本能。
比如几百万年前,原始人看到老虎、狼等猛兽伤人,那么他下次再遇到长着利爪和尖牙的动物的时候,就知道赶紧躲起来。这就是归纳法在起作用,“利齿尖牙的动物代表着危险”。如果人类没有这种能力,根本活不到现在。
英国哲学家罗素提出过一个问题,被称为“罗素的火鸡”,用来讽刺那些归纳主义通过有限的观察,得出自以为正确的结论。
在一个火鸡饲养场里,一只火鸡发现,不管是艳阳高照还是狂风暴雨,不管是天热还是天冷,不管是星期三和星期四,每一天上午的9点钟,主人都会准时出现,并给它喂食。于是,它得出了一个惊天大定律:“主人总是在上午9点钟给我喂食。”
时间来到圣诞节的前一天,上午9点,主人又一次准时出现,但是这一次,主人带来的并不是食物,而是把它变成了食物….
比如:
交了几个男朋友都是人渣,所以男人没有一个好东西。
这只基金过去每年盈利超过10%,所以今年也会超过10%。
这个区块链货币,我大姨赚钱了,我二舅赚钱了,所以我也会赚钱。
用更权威的大前提
比如:
大前提:你通过自己的使用经历发现,如果APP界面的交互风格差别比较大,自己用起来体验不好。
小前提:现在,自家APP的不同功能之间交互风格有差异。
结论:所以自家APP体验不好。
如果你把大前提改成权威人物的研究,结果就不一样了。
大前提:根据尼尔森十大交互原则的一致性原则,功能应该保持一种类似的结构,规则的排列顺序能减轻用户的思考负担。
小前提:自家APP的不同功能之间的交互风格有差异。
结论:自家APP加重了用户的思考负担。
搞清对方到底用的是什么逻辑
有些人是基于归纳法的思路:
论据:A说那个店不好吃,B说那个店不好吃
结论:所以那个饭店不好吃。
有些人是基于演绎法的思路:
大前提:A和B对美食的要求比较低
小前提:A和B说那个新开的店不好吃
结论:新开的饭店肯定不好吃
这个大前提在他的脑海中,并没有说出来。
基于归纳法的人说这句话的时候,重音往往会在“都”字上。
比如:
大前提:A公司的拉新策略是社群裂变
小前提:我们的拉新策略要模仿A公司的拉新策略
结论:我们的拉新策略要模仿社群裂变
那么大前提是怎么来的?小前提怎么来的?
然后遇到归纳法就反思是否有犯以偏概全的问题,或者能不能用更公认的事实做大前提改成演绎法。
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