在前文中，我曾介绍了逻辑思维及其在推理过程中的重要性，并探讨了演绎和归纳这两种基本的推理方法。在本文的开头，我提出了一个问题：如何构建起这样一座逻辑的大厦？是否有固定的模板可以学习？接下来，我将深入探讨数据分析思维中的另一项底层思维：结构化思维。
结构化分析的主要工具之一是逻辑树，这是麦肯锡公司咨询顾问们常用的分析工具。逻辑树有三种类型：问题树、假设树以及是否树。
问题树主要适用于我们对问题不够了解或者需要对问题进行全面分解的阶段。在此阶段，我们应遵循MECE原则，即“相互独立，完全穷尽”，确保问题的每个方面都被考虑和分解。每层的问题之间必须独立且无重复，同时也要保证不遗漏任何重要的方面。
建立问题树的两种方式，一种是自上而下，从总体问题出发逐步分解；另一种是自下而上，从具体细节出发逐步归纳总结。例如，面对提升销售额的目标，我们可以先将其分类为陌生新用户、正在跟进的用户和已购买的老用户等类别，然后再进一步为每个类别制定策略和对策。
当对问题已经有了一定的了解，并且有了某种假设的解决方案时，我们可以使用假设树来验证假设的合理性。假设树的结构是针对假设方案提出一系列论点，通过验证这些论点的真伪来确认假设的合理性。
是否树是一种更为简单的结构化思维工具。它通过一系列的是非问题来判断分析结果，根据不同的答案应用预先准备好的标准方案或进行下一步的具体分析。
这些逻辑树工具的共同优点在于能够帮助我们理清思路，将大问题分解为易于操作和解决的小问题。个人使用时可以帮助我们清晰思考，而团队使用时则可以将问题分配给个人，避免责任不清。
实际上，这些逻辑树结构不仅仅是工具，更是一种思维方式。它们能够帮助我们消除不确定性，使结果更加稳定、可靠并符合预期。即使是刚毕业的大学生，按照这些方法论进行分析，也能够得出相当不错的结果。
在掌握了这些基本的思维结构后，我们才能更好地理解和应用更复杂的分析工具，如矩阵模型等。这些工具实际上都是建立在这些基本结构之上的。如果不先理解这些基础的东西，很多人会不知道何时使用什么工具，也不知道如何变通。
前文介绍的逻辑思维是建立结构化思维的基础，而本篇所讲的逻辑树则是后续更复杂分析的基础。工具是思维的延伸，如果不改变思维，即使掌握了正确的工具也未必能得出正确的结果。我们需要不断训练和调整我们的思维方式，以更好地应用这些工具。
希望这篇文章能够帮助你更好地理解并应用结构化思维这一重要的数据分析思维。记住，无论使用哪种工具或方法，关键在于理解其背后的逻辑和原理。只有这样，我们才能真正掌握它们并有效地解决问题。