归纳法和演绎法
永远不要浪费一场好危机。道理人人都懂，但真正做到能知行合一的人并不多。
发现知识的方法有两种：归纳法、演绎法。归纳法：通过连续的经验推广到一切时空，类似经验的总结，可以根据空间归纳，可以根据时间归纳。归纳法的前提是“所有的隐性假设”都是正确的，推翻它也要从“根基”，用白话说，某一类的经验归纳只能说明部分归类，是真理的子集，并不能完全证明“真相”，所以归纳法只能“证伪”，不能证明。演绎法：一切符合逻辑的推导，亚里士多德提出过三段论，大前提、小前提和结论。大概意思是，“所有人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死。”
逻辑需要符合三洽：“自洽、他洽、续洽”。自洽是，能够自圆其说；他洽是，和其他本质规律一致；续洽是，从历史长河或者未来看，仍然可以保证一致。这么说突然想起来有点像之前几家公司上市前与审计沟通。
那反思一下，如果三段论大前提的“隐性假设”也是伪命题，那演绎法的“真相”也就没那么“真”了，那怎么能保障演绎法的“根基”是正确的呢？
任何客观事实都是与人类大脑某些主观意识融合后的产物，所以理论上除了“真相”本身，每个人看到的“真相”都不同。我们每个人多以为自己看到了本源，实际只是真理折射的影子，究竟谁才能看到真理呢？比如“颜色”本身不是客观事实，光原本是能量，波长。人性让我们都是懒惰的，所以惯性会让我们依赖感知系统，求存大于求真。
那么到底是实践第一，真理第二还是先大胆假设，实践验证呢？其实两者并不矛盾，方法论与实践结合。敢于假设加以实践才能证存证伪。打破“根基”，重构“基石”，建立新系统，而且要做到知行合一。
“根基”就是所有事物都可以按照某个方法论来拆解和行动，比如我们都知道的一个解决问题的方法论：了解现状，还原事实
发现其中问题，找到问题本质
提出解决方案
重新定义问题
可以类比用在很多地方，数据产品设计、AI政府云控平台、运营的资源位管理等等
数据的产品价值体现也分为：还原问题描述—-描述型数据发现问题本质—-业务型数据提出解决问题的方法—-预测模型数据重新定义问题—-新物种随着数字化经济的兴起，数据从离线、静止、封闭变得在线化、流动性和开放性发展。但数据产品的本质还是分为两类：基础原始数据、加工数据。
又有点像ToB、ToG的产品，AI云控平台的产品需求本质与整体解决思路也是同理：呈现现状实时态势快速发现问题，定义问题提出解决方案与建议，落地和执行，控制调控预测与提出新概念引导趋势
百年根基，学好经典学科的基础理论知识，并不是每一个都需要深入，核心是掌握学科的底层知识，要学习元知识，元信息。所以我们每个人都要动态，用成长的思维关注每一个经历过的事情，从事情中分析我们学到了什么，而不是哪里错了。独立思考，普遍怀疑，承认自我的“无知”，敢于质疑群体共识的观点（批判性思维）。
