9.3.4 多种论证方法的组合

在一次完整的数据分析过程中，这些论证方法并不是单独使用的，而是多种论证方法组合使用的。例如当我们发现PV量日环比异常上涨了12.1%，在归因时我们会提出这些猜想。

问题：PV量日环比异常上涨

可能的原因：

1）被爬虫抓取。

2）增加了付费投放。

3）社会热点带来自然流量。

每一个猜想都是来自对个例或过去经验的总结，即归纳法，而问题归因的整体结构则来自选言证法。对于每个猜想，则可以继续使用归谬法进行排除，例如：

问题：PV量日环比异常上涨是否因为被爬虫抓取？

论证过程：假设PV量日环比异常上涨是因为被爬虫抓取，如果是被爬虫抓取，则订单量不会同时上涨。发现订单量也同步上涨。

结论：PV量日环比异常上涨不是因为被爬虫抓取。

经过类似这样的过程，我们能排除了前两个原因，把目光聚焦到了最后一个原因——社会热点带来自然流量。对于这一原因，我们可以继续提出新的猜想，猜测可能是微博、知乎上某个话题带来的流量，或是某个小众社区进行了导购，然后通过对订单高频商品、入口流量来源、搜索关键词等数据的分析重复这一推理过程。

这样发现问题→提出猜想→验证或证伪猜想的过程会在整个数据分析过程中不断重复、我们会在这样不断否定猜想和提出新猜想的过程中逐渐逼近真相。所以，尽管我们是按数据源→数据→事实→观点的顺序进行数据分析方法的介绍，但这个过程的起点却未必是在数据源处。观点上的猜想反过来指导了我们从数据源获取数据以及通过数据观察事实的过程，如图9-4所示。

图9-4　数据分析的猜想闭环