Haben Sie sich jemals gefragt, wie Sherlock Holmes immer Verbrechen aufklärte? Wie kommen Unternehmen auf Ideen und entscheiden über die Einführung neuer Produkte oder die Verbesserung ihres Service?
Die Antwort liegt im logischen Denken, und heute erfahren wir, welch entscheidende Rolle Big Data in diesem Prozess spielt.
Alles, was wir online tun, generiert Daten. Die von Millionen von uns (Benutzern) gesammelten Zettabytes an Daten werden zu Big Data.
Jede Aktion, die wir im Cyberspace ausführen, hinterlässt eine Datenspur. Was wir bei Google suchen, auf welches Ergebnis wir klicken, wie viele Sekunden wir auf der jeweiligen Seite verbringen und andere Formen des Engagements sind für die Website wertvoll.
Dieselben Aktionen, die für uns nichts zu sein scheinen, sind Goldminen, die Unternehmen in Multimilliarden-Dollar-Unternehmen verwandeln. Aber um das Ganze zu verstehen und zu ihrem Vorteil zu nutzen, brauchen sie logisches Denken.
Logisches Denken ist der Prozess, bei dem Logik oder systematische Denkmethoden eingesetzt werden, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen oder eine Entscheidung zu treffen.
Man zieht Schlussfolgerungen, zieht Schlussfolgerungen und bewertet Argumente auf der Grundlage von Beweisen und Prinzipien der Logik.
Sogar Sherlock Holmes hat sich darauf verlassen! Genauer gesagt, der fiktive Detektiv zählte stark darauf induktives Denken und deduktives Denken während seiner Ermittlungen.
Er durchsucht seinen Beweisberg mit Zeugenaussagen, Fingerabdrücken, Überwachungsaufnahmen, Tatortfotos und vielem mehr.
Es besteht die Vermutung, dass Holmes eher zum induktiven Denken tendierte, da er über ausgeprägte Beobachtungsgabe verfügt, die als Grundlage für seine Untersuchung dient, aber er nutzte auch ausgiebig deduktives Denken mit gesicherten Fakten.
Beide Kategorien fallen unter den Oberbegriff des logischen Denkens.
Am Ende dieses Artikels werden Sie erkennen, dass Big-Data-Erkenntnisse für Unternehmen unbedingt erforderlich sind, um induktive und deduktive Schlussfolgerungen zu ziehen.
Lassen Sie uns nun ohne weitere Umschweife antworten …
Inhaltsverzeichnis
Was ist induktives und deduktives Denken?
Beim induktiven Denken werden bestimmte Szenarien genutzt, um allgemeine Schlussfolgerungen zu ziehen. Man nennt es auch Ursache-Wirkungs-Argumentation. Der Bottom-up-Ansatz stützt sich auf begrenzte spezifische Beobachtungen und nutzt Beweise, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die breiter angewendet werden können. Dieser Ansatz generiert neue Prämissen und Hypothesen basierend auf beobachteten Mustern.
Sie beobachten zum Beispiel, dass das Phänomen wiederholt auftritt, dass Ihr Hals jedes Mal, wenn Sie eine Erdnuss essen, zu jucken beginnt und Sie daraus schließen, dass Sie möglicherweise eine Erdnussallergie haben. Diese Schlussfolgerung basiert auf Beobachtungen und Erfahrungen sowie einem Hauch von Wahrscheinlichkeit, um unsere Argumente zuverlässig zu machen.
Daher machen wir beim induktiven Denken Beobachtungen, erkennen ein Muster und leiten daraus eine Theorie ab.
Beim deduktiven Denken hingegen handelt es sich um den Prozess, bei dem ein allgemeines Prinzip oder eine Prämisse (eine Tatsachenaussage, von der wir glauben, dass sie wahr ist) verwendet wird, um zu einer bestimmten, garantierten Schlussfolgerung zu gelangen. Dies wird auch Top-down-Ansatz genannt. Es ist, als würde man mit einer gut etablierten Regel beginnen und sie auf bestimmte Fälle anwenden.
Beispielsweise ist die Aussage „Ich muss bis 10 Uhr im Büro sein“ eine allgemeine Prämisse. Daran anschließend ist die nächste Aussage eine Tatsache: „Wenn ich mein Auto nehme, dauert es 40 Minuten, bis ich im Büro bin.“ Daraus können wir schließen: „Ich muss das Haus spätestens um 9:20 Uhr verlassen, um pünktlich im Büro zu sein.“ Diese Syllogismen sind gute Möglichkeiten, deduktives Denken und die Gültigkeit des Arguments zu testen.
Somit stellt das deduktive Denken die Wahrheit der Schlussfolgerung sicher, wenn die Prämissen auch wahr und gültig sind.
Jetzt haben wir eine grundlegende Vorstellung von den beiden Argumentationsansätzen.
Lasst uns zum… springen.
Hauptunterschiede zwischen induktivem und deduktivem Denken.
| Induktiv | Deduktiv | |
| Natur der Schlussfolgerung | Von spezifischen Beobachtungen zu umfassenderen Verallgemeinerungen. | Geht von der allgemeinen Prämisse zum Ziehen spezifischer Schlussfolgerungen über. |
| Gewissheit der Schlussfolgerung | Die Schlussfolgerungen sind nicht völlig sicher. Das bedeutet, dass sie wahrscheinlich wahr sind, aber durch neue Erkenntnisse geändert werden können. Beispiel: Die Menschen glaubten, dass alle Schwäne weiß seien, bis sie schwarze Schwäne entdeckten. |
Wenn die Prämissen wahr sind, sind die Schlussfolgerungen sicher. Wenn die Logik fundiert und gültig ist, ist die Schlussfolgerung wahr. Beispiel: Alle Hunde haben einen hervorragenden Geruchssinn. Pudel sind Hunde. Die garantierte Schlussfolgerung lautet also: „Alle Pudel haben einen großartigen Geruchssinn.“ |
| Anwendung in der Geschäftswelt | Wird zur Identifizierung von Trends und Mustern aus dem Benutzerverhalten verwendet. Verbunden mit qualitativer Forschung, die auf Beobachtungen basiert, um Theorien aufzubauen. Z. B. Analysieren Sie das Feedback aus Foren, um Ihrer Software Funktionen hinzuzufügen, die von den Benutzern gewünscht werden. | Wird bei der Erstellung von Vorhersagen und beim Testen von Hypothesen anhand realer historischer Daten angewendet. Verbunden mit quantitativer Forschung, die mit einer bestehenden Theorie beginnt, um Hypothesen zu testen. Z.B. Testen einer Hypothese, dass ein neues Medikament die Vermehrung von Krebszellen reduzieren wird. |
| Argumentationsstärke | Bewertet die Stärke der Beweise. Sie wird am Grad der Unterstützung gemessen, die die Prämissen für die Schlussfolgerung bieten. | Konzentriert sich auf die Solidität der logischen Struktur. Überprüfen Sie, ob die Schlussfolgerung der Prämisse folgt. |
Daten für induktives und deduktives Denken
Sie können qualitative Daten aus dem Internet nutzen, um Muster und Trends in Ihrer Branche für induktive Überlegungen aufzudecken.
Zu den qualitativen Daten aus dem Internet gehören Trendsuchen, Erwähnungen in sozialen Medien, Diskussionen und Online-Bewertungen.
Dies sind wichtige Details, die Sie bei der Analyse niemals außer Acht lassen sollten, um die Vorlieben, Schwachstellen und die öffentliche Meinung Ihrer Kunden zu Ihrem Unternehmen zu verstehen. Mithilfe des Zugriffs auf Echtzeitdaten können Sie aufkommende Trends erkennen und proaktive Analysen durchführen, um das zukünftige Verhalten Ihrer Website-Besucher vorherzusagen.
Ebenso können Sie für A/B-Tests, gezieltes Marketing und Risikobewertung quantitative Daten aus dem Internet nutzen, um daraus deduktive Schlussfolgerungen bei der Geschäftsentscheidung zu ziehen.
Stellen Sie sich vor, wie Sie durch einen Preisvergleich mit Ihren Mitbewerbern oder die Überwachung der Konkurrenz Ihre Preisstrategie jederzeit überarbeiten und den wettbewerbsfähigsten Preis für Ihren Service ermitteln können, der die Benutzerbindung und -bindung steigert.
Sie können auch gezielte Werbekampagnen entwerfen, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden, und herausfinden, was für Sie und das Benutzererlebnis am besten funktioniert.
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Einschränkungen
Wie bei Supermans Kryptonit ist es unnötig zu erwähnen, dass beide Ansätze ihre Grenzen haben.
Die Zuverlässigkeit einer Schlussfolgerung aus der induktiven Logik, die von der Vollständigkeit der Beobachtungen abhängt, ist fraglich. Wenn Sie über unzureichende oder verzerrte Beweise verfügen, führen die Ergebnisse verzerrter Daten zu ungenauen Verallgemeinerungen. Wenn Ihre Stichprobe nicht repräsentativ für die gesamte Bevölkerung ist, spiegeln die Schlussfolgerungen möglicherweise nicht die breitere Realität wider.
Andererseits hängen Schlussfolgerungen aus deduktivem Denken von Fakten und der vollständigen Gewissheit der Prämissen ab. In praktischen Geschäftsumgebungen können die von ihnen selbst oder intern erfassten Daten jedoch unzählige Anomalien und Unsicherheiten aufweisen. Die Nutzung dieser Informationen für Analysen und Erkenntnisse kann verheerende Folgen für Ihr Unternehmen haben.
Für eine Analyse und fundierte Schlussfolgerungen ist es wichtig, die Daten mit einem strengen und robusten Qualitätssicherungsmechanismus zu testen. Aber seien Sie versichert: Grepsr versorgt Sie direkt vor Ihrer Haustür mit dem Qualitätsdatensatz, den Sie benötigen.
Abduktives Denken
Obwohl nicht genug darüber gesprochen wird, ist abduktives Denken auch eine Art logische Schlussfolgerung.
Vereinfacht ausgedrückt geht es darum, Ihr Bestes zu geben oder aus einer unvollständigen Reihe von Beobachtungen oder dem, was Sie im Moment wissen, eine wahrscheinliche Schlussfolgerung zu ziehen.
Während induktives Denken Schlussfolgerungen aus bestimmten Fällen durch Beobachtung von Daten verallgemeinert und deduktives Denken eine Schlussfolgerung garantiert, da es auf gesicherten Fakten basiert, leitet abduktives Denken die bestmögliche Erklärung einer Situation als korrekte Schlussfolgerung ab.
Wenn Sie beispielsweise einen Stapel Bücher auf dem Schreibtisch eines Medizinstudenten sehen, der höher als gewöhnlich erscheint, schließen Sie daraus, dass die Prüfungen wahrscheinlich vor der Tür stehen.
Anwälte nutzen es auch, um ihre Fälle aufzubauen, wenn es an Beweisen mangelt. Der Staatsanwalt oder Verteidiger versucht sein Bestes, eine kohärente Darstellung zu konstruieren, die die verfügbaren Fakten erläutert, auch wenn einige seiner Annahmen nicht vollständig untermauert sind.
Abduktives Denken ist also das fundierte Erraten und Ableiten einer Kette von Ereignissen, die zu einer bestimmten Schlussfolgerung hätten führen können. Dies ist die am wenigsten zuverlässige und unsichere Methode zur Entscheidungsfindung, da es ihr an ausreichender Evidenz und Vollständigkeit mangelt.
Wenn es um Genauigkeit, Relevanz und Präzision bei Ihrer Entscheidungsfindung geht, können Sie sich daher auf die Qualitätsdaten von Grepsr für eine umfassende Geschäftsdatenstrategie verlassen.
und merke dir,
Das Fehlen von Beweisen ist kein Beweis für das Fehlen.
Dr. Carl Sagan
Dieses Zitat bedeutet: Wenn es noch keine Beweise dafür gibt, dass etwas gefunden wurde, heißt das nicht, dass das Ding überhaupt nicht existiert. Oder wenn etwas noch nicht passiert ist, heißt das nicht, dass es auch in Zukunft nie passieren wird.
Die perfekte Metapher zum Verständnis ist, wie der niederländische Entdecker Willem de Vlamingh 1697 in Australien schwarze Schwäne entdeckte, von deren Existenz die Menschen nichts wussten.
Grepsr für verwertbare Webdaten
Abschließend möchte ich mit diesem Artikel den Lesern klar machen, dass Daten ein Muss sind, um gültige, zuverlässige und garantierte induktive und deduktive Schlussfolgerungen zu ziehen.
Die Nutzung qualitativ hochwertiger Daten trägt dazu bei, dass Ihr Unternehmen auf strategischer Ebene und darüber hinaus erfolgreich ist. Wenn Sie sich hingegen auf schlechte Daten verlassen, bedeutet das, dass Sie einen Kampf auf verlorenem Posten führen. Sie werden nie weiterkommen, sondern am Ende aufgrund ungenauer Erkenntnisse ein Loch in Ihr Unternehmen graben.
Insbesondere im geschäftlichen Kontext sind qualitativ hochwertige, strukturierte und organisierte Daten für induktives und deduktives Denken unverzichtbar. Genauso wie Detective Holmes organisierte Daten mit Logik und scharfsinniger Beobachtung brauchte, um seine Ermittlungen zu entwirren und Mordrätsel zu lösen.
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Wenn Sie sich für uns als Ihren vertrauenswürdigen externen Datenanbieter entscheiden, werden Kosteneinsparungen und Beeinträchtigungen der Datenqualität kein Problem darstellen. Wir sind die Befürworter qualitativ hochwertiger Daten – dem Grundstein, der über Erfolg oder Misserfolg Ihres Unternehmens entscheiden kann.
Denken Sie daher an Grepsr, wenn Sie qualitativ hochwertige, konsistente, genaue, gültige und in Echtzeit umsetzbare Daten benötigen.
