我们经常会遇到这样的对话：
我有个朋友，在XXX行业做产品，一年能挣很多钱；
我有个朋友在做直播带货，一个月的流水能到很多钱
类似的身边实例，总会让我们跃跃欲试，要不要也去试试？
其实，这里面就提到了“逻辑学”课程中的一个典型的逻辑谬误——以偏概全
比如我们在做用户调研，调研了10个客户，其中有7个客户都说对A功能很感兴趣，于是团队立即将A功能研发出来并投入市场。但却发现A功能的市场反馈并不好
抛开A功能本身可能存在的问题，仅以前期调研得到的结论为佐证便是陷入了“以偏概全”的谬误
我记得逻辑课老师曾经在指出逻辑谬误的答题技巧中说过：
我们可以指出通过某个小范围样本得出的结论不准确，但不能明确建议应该把样本量扩大到多少
也就是说，100个客户量太少了，但是多大的调研客户量足够呢？一千？一万？其实只要写上具体的数字，依然会存在谬误
以上所举的例子，背后的思维方式可以应用到很多工作、生活场景中。我认为这类误区的本质在于“幸存者偏差”、“过度粉饰”、“吸引力法则”三个方面
以身边有人做某件事成功为例，我们关注的是这一位成功的经验，殊不知还有多少个未成功的未被发现
而且有时对方会存在过度修饰的习惯，夸大结果，弱化困难
况且，个人所关注的信息，也容易受到影响。好比你买了某个牌子的汽车，会发现满大街都是这个牌子的车一样，而之前你根本没有注意过它们
它们始终存在，只不过个人的注意力不同而已
同理，我们在做用户调研、客户访谈、产品宣讲、市场调查等工作时，也容易陷入以偏概全的陷阱中，最终呈现的结果并不能佐证我们的观点
数据是客观的，但它会以人的意愿为基准
好比一杯水，现在还剩40%。你可以说，用这种方法，最后还能保证40%的剩余；也可以说，用这种方法，最后只能剩下40%
那么，应该如何规避以偏概全的思维陷阱呢？
我觉得更多需要我们采用归纳法和演绎法相结合，通过产品思维中的洞察力和抽象能力对样本进行评估和筛选，而非仅仅依靠结果
对于归纳法和演绎法，前几天刚刚读完《麦肯锡的结构化战略思维》这本书，看看在读后感中是否可以说明白
本身这些思维方式就很“玄幻”，并非几个方法就能说明白，也不一定不说方法就不明白怎么做，主要还是看自己如何整理资源、识别资源
最后，则是在工作中应该多一步打破现有思维习惯的习惯，面对具象化的样本，有意识的提醒自己，我有没有陷入局部视角
