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“机器万能论”的根源是对于分析、挖掘技术缺乏必要的理解和掌握，“因为不知如何下手，所以交给机器去代理”。无论有没有相应的管理措施，管理措施带来的效果都不如分析师找到自己对于数据分析、挖掘的热爱和兴趣的效果来得有效和彻底。管理的手段大多是被动的，只有主动的兴趣和热情才是更直接、更有效、更彻底摈弃“机器万能论”的良方，这也是为什么企业在招聘数据分析师的时候，要重点考察应聘者对于数据分析专业的兴趣和热情。
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其实，岂止是数据分析领域需要从业者的专业兴趣和热情，人生一路的风景，哪一幕的精彩不是因为兴趣和热情所激发和创造出来的呢？
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 5.6 幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸
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“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”，这是俄国大文豪列夫·托尔斯泰在其经典名著《安娜·卡列尼娜》里的经典名言，流传甚广，是人生智慧的高度总结与概括。这句充满智慧的格言同样适用于数据分析师的成长，适用于数据分析挖掘项目的成败，适用于数据化运营的输赢。
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成功的数据分析师一定是相似的，他们身上都没有这5大错误观念的影子，且没有受其影响；不成功的数据分析师一定是各有各的不幸，有的身上具有某一个错误观念，有的身上同时兼备多个错误观念。
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成功的数据分析挖掘项目也一定是相似的，它们背后的分析师都没有这5大错误观念的影子，且没有受其影响；不成功的数据分析挖掘项目也一定是各有各的不幸，有的受某一个错误观念影响，有的受多个错误观念影响。
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成功的数据化运营也一定是相似的，它们背后的团队都没有这5大错误观念的影子，且没有受其影响；不成功的数据化运营也一定是各有各的不幸，有的受某一个错误观念影响，有的受多个错误观念影响。
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大道至简，万法归宗，生活的智慧当然也是数据分析挖掘的智慧。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第6章 数据挖掘项目完整应用案例演示
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举一隅，不以三隅反，则不复也。
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——《论语·述而》
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6.1 项目背景和业务分析需求的提出
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6.2 数据分析师参与需求讨论
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6.3 制定需求分析框架和分析计划
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6.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底
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6.5 按计划初步搭建挖掘模型
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6.6 与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案
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6.7 按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型
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6.8 完成分析报告和落地应用建议
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6.9 制定具体的落地应用方案和评估方案
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6.10 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果
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