你被忽悠了？快来练一双火眼金睛！

9．某公司这一点有问题，所以某公司就是问题公司；某人有这个 缺点被发现，所以这个人是坏的；我们调查了某某，他说没看到，所以这件事情就不存在。 其实，这样的逻辑和前面分析过的有些类似，但却并不完全相同。
我们很多人往往会陷入两个极端，一是认定这个人好，这个人做得都是好的，二是认定这个人有一点不好，就认定这个人都不好。实际上， 两种思路都不可取。 证明一个人是好的，也许任何的举例都不成立，即便案例再多，也无法代表全部，但要证明一个人是坏的，就仅仅需要一个点的证明就可以了。以点击面，是驳斥对方的好方法，但也容易导致走向以偏 概全。 很多人，看似理性，非常善于抓住小细节和小辫子，总觉得自己聪明，可却只见树木不见森林。在分析中，典型案例的价值不可低估，但这个典型却应该是站在以面上的数据分析为基础之上，否则，就只 是抬杠而已。
反过来，很多网络上的分析都采取的是以点击面的方式。比如，原来流传在飞机上能看到长城，后来，有人采访一个航天员，说你看到长城了吗，他说没有，所以，很多人就得出结论，飞机上能看到长城是谣言。有人说，西点军校挂过雷锋的照片，但近有记者采访了一名西点军校的在校生，这位军校生说自己没见过雷锋的照片，所以，很多人说西点军校挂雷锋照片是假的。也许结论是对的，但论证过程却绝对不正确，如是用穷尽法，需要找到所有人进行核实，全部都否认，这个结论才成立。很多人拿非充分条件来暗示或者直接得出结论， 在逻辑上是错误的。

10．A 是好的，A 是好的，A 就是好的。
这种分析思路就不需要讨论了，有些人就是这样任性，不管你说什么，就是要好话说三遍，我认定的就是对的。同样，这些人还会坚 持，B 是坏的，B 是坏的，B 就是坏的，你更没有办法反驳了。
数据分析需要掌握一定的基础知识，依照科学的方法来进行，任何错误的违背逻辑的分析都会带来有害的结果，更重要的是，任何的数据分析都需要站在客观公正的立场，不戴着有色眼镜看待事物，也不预设结论的进行分析，否则，数据分析就会成为欺世盗名的工具或 帮凶。

内容来自《大数据思维 从掷骰子到纸牌屋》

内容简介：
数据分析不在于你掌握了多少先进的软件工具，也不在于你拥有多么高智商的头脑，而是要靠更大视野、更宽角度和更具有逻辑性的思维。本书不是一本介绍大数据概念的流行读物，也不是开讲编程工具高深理论的专业教材，而是立足于大数据之上的思维模式的普及。读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在*通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。作为读者，你可以是大中专院校的数据分析专业学生，也可以是企事业单位的经营分析人员，或者是任何行业任何职业中喜欢“头头是道”的分析爱好者。开卷有益，即便你从来不需要大数据，也可以从本书中领悟到思维魔力，因此让工作与生活更充满智慧与乐趣。

作者简介：
马继华，达睿咨询（DATAREAL）创始人，电信与互联网分析师，大数据专家，长期关注通信、互联网、金融和新媒体，百度百家作者，微博签约自媒体，腾讯科技年度*具影响力自媒体，移动互联网影响力人物，知名培训师，坚持每日一文超过十年。