数据分析方法-逻辑树分析模型

发布网友发布时间：2023-09-18 02:08

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热心网友时间：2024-07-23 18:55

数据分析方法-逻辑树分析模型介绍如下：

逻辑树简介

逻辑树，其作用是用来将繁杂的数据工作细分为多个关系密切的部分，不断的分解问题，帮助人们在复杂多变的现象中找出关键点，推动问题的解决。

什么是逻辑树？

逻辑树又称为问题数，演绎树或者分解树，是麦肯锡公司提出的分析问题，解决问题的重要方法，首先它的形态像一颗树，把已知的问题比作树干，然后考虑哪些问题或者任务与已知问题有关，将这些问题或子任务比作逻辑树的树枝，一个大的树枝还可以继续延续伸出更小的树枝，逐步列出所有与已知问题相关联的问题。

逻辑树的原理？

首先将一个已知问题当成树干，然后开始思考这个问题与那些相关问题或者子任务有关，没想到一点就给这个问题（也就是树干）加一个‘树枝’，并标明这个‘树枝’代表什么问题，一个大的‘树枝’上还可以有小的‘树枝’，如此类推，直到找出所有相关的项目。

逻辑树的使用？

麦肯锡逻辑树一共就分成7个步骤。

第一步确认你要解决什么问题，第二步是分解问题，运用树枝的逻辑层层展开，第三步剔除次要问题，第四步制定详细的工作计划，并将计划分成可执行的带日期的步骤，第五步进行关键分析，对于关键驱动点要通过头脑风暴，进行分析找到解决方案，第六步综合分析调查结果，建立论证，第七步陈述工作过程，进行交流沟通。

逻辑树的优点？

逻辑树条理清晰，方法简单，易于掌握，应用性强，易于理解和实现，而且在使用过程中不需要了解很多的背景知识，也不需要具备太多数据，只要能理解决策树所表达的意义，就很容易推出相应的逻辑。在工作中，面对瞬息万变的市场，我们每天做着各种决策，甚至有的时候我们制定了好几个可行性方案，但是无法做出最终的选择。

因为我们只能关注一些市场的已知条件，无法判断不确定因素，每个方案的执行都可能出现几种结果，各种结果的出现有一定的概率，企业决策存在着一定的胜算，也存在着一定的风险，这时候，运用决策树工具，可以有效地控制决策带来的风险，运用树状图表示各种决策的期望值，通过计算，最终优选出效益最大，成本最小的决策方法。

逻辑树的种类

三种逻辑树：

逻辑树有三种类型，分别数：问题树，假设树，是否树，这三种逻辑树结构类似，但是有不同的使用前提，合理的使用他们，对于我们分析问题和制定解决方案能起到事倍功半的效果。三种逻辑树（议题树，假设树，是否树）。

1、议题树

当对问题不了解，或者需要对问题进行全面的分解以确保不遗漏任何一个方面时，可以使用议题树，即：在解决问题的初始阶段使用议题树主要步骤：

（1）先从左到右画出树状图，明确思考的主题。

（2）将问题进行分解，分解为第一层级上的问题。

（3）将第一层级的问题再次分解，得到第二层级；一次类推，可以将问题逐级分解，从而得到第三层级，第四层级，乃至更多。

2、假设树

当对问题已经有了较为充足的了解，并且针对问题提出了某种假设的解决方案，需要验证假设是否成立时，应该采用假设树，假设树针对所提出的假设，不求展现问题的全貌，只要能够验证假设合理或者不合理即可，这是其与议题最大的不同，假设树集中于假设的解决方案，加快解决问题的进程。

3、是否树

是否树的结构比前两种要简单的多，其主要形式是：先提出一个问题，然后对这一问题进行是否判断，分析的结果只能是‘是’或者‘否’，然后接着进行下一轮判断分析，继续得出分析结果‘是’或者‘否’。是否树的结构。

在使用是否树进行分析前，对一些结果应有已有的标准方案，如果答案为‘是’，就可以应用实现准备好的标准方案，如果答案为‘否’，那就需要在进行一下轮的判断分析，对具体情况进行具体分析，根据结果确定解决方案，是否树多在对问题及其结构已经足够了解时使用。

随着大数据的时代的到来，数据变得越来越重要，数据可以帮助我们来看清行业的本质，也可以帮助我们更加快速的了解一个行业。