本文来说一下数据分析必备的第二种思维——逻辑推理思维。逻辑推理一般有演绎法、归纳法、类比法，文章简单介绍一下数据分析工作中比较常用的演绎法和归纳法。

我翻阅了一些数据分析师的招聘要求，几乎所有的招聘要求中，都会有这么一条，叫做“逻辑思维能力强”。但是又很少有人能说清楚到底什么叫做“逻辑思维能力强”。

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。日常工作中的数据分析，运用最多的逻辑方法就是逻辑推理，从一堆数据中推理出和业务有关的信息。

今天就来说一下数据分析必备的第二种思维——逻辑推理思维。

逻辑推理一般有演绎法、归纳法、类比法，我简单介绍一下数据分析工作中比较常用的演绎法和归纳法。

演绎法

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。换句话说，数据分析的产出需要一个论述。

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。其中包括论据“用户占比”，也包括论点“影响比较小”。

这种句式就是一个论述，一个简单的论述就需要用到基本的逻辑推理方法。

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。

演绎法，常见的类型有三段论、假言推理、选言推理等。本文主要介绍一下最常见的三段论。

有关三段论最常见的案例是“苏格拉底三段论”，几乎所有讲逻辑思维的书里都会提到这个案例。

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

这实际上就是逻辑推理中的演绎法。

演绎法就是由「因」推导出「果」，由一般推导出特殊的思维方式。

苏格拉底三段论中，一般的情况是“所有人都要死”，特殊的情况是“苏格拉底是人”，所以从一般演绎到特殊，“苏格拉底是要死的。”

不过我们平时不这么说话，因为很多大前提是约定俗成的，没必要特别交代。

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。

是因为这个大前提人人都知道，我们平时说话是默认别人也知道这个前提的，所以我们往往不会说，但是脑子里会想。

如何质疑演绎法

演绎法的特点是，只要大前提和推理过程都正确，那么结果必然正确。

所以质疑演绎法的方法也很简单，质疑大前提、小前提或者质疑论证过程。

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

这里主要讲一下四项错误和中项两不周延。