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❑布道需要热情。正如本书第1章所讲解的，现代企业的数据化运营是企业全员参与的运动。数据分析师和数据分析部门肩负着在企业全员中推广、普及数据意识、数据运用技巧的责任，这是另一种形式的布道，凡是布道，都需要用极大的热情去感染、影响并带动受众。这种热情不但要热烈，而且应该持久，合格的数据分析师必须具备这种热情。
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❑跨专业跨团队的数据化运营实践需要热情。正如第4章所讲解的，在跨专业跨团队的数据化运营实践中，不同团队协调与合作时，需要求同存异，需要团结、引导、调动整体的积极性、创造性，而所有这些都离不开人际关系的沟通和互动。在这个过程中，热情又是必不可少的。没有热情的沟通和互动能达成效果吗？没有热情的合作能调动整体的积极性和创造性吗？没有热情的互动能达到求大同存小异的目的吗？
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❑数据分析师的自我成长和发展需要热情。一个人的专业成长及职业进步，从来都是自己的事情，公司也好，社会也罢，最多只是提供了一个平台而已，内因起着决定性作用。如果对工作和专业没有热情，那也就没有成长的可能了。热情不是外在的表现，热情是内心的推动，是自己的渴望，是专业和兴趣高度重合的快乐，是个人强烈的向往和享受。
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优秀的数据分析师一定是充满热情的，并且是持久充满热情的，不热情的人一定不是合格的数据分析师。
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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 16.1.4 敬畏
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常怀敬畏心是中国传统文化的核心价值观之一，儒家提倡敬畏天地，道家尊崇敬畏自然（道法自然），佛家宣扬敬畏因果。为什么要有所敬畏呢？无拘无束难道不好吗？
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人之所以要有敬畏心，是因为人生的祸与福是辩证的、相对的、可以转化的，而促成转化的契机，很大程度上取决于个人的行为是否检点，是否小心，是否敬畏。
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北宋著名理学家程颐，经常问道于当时著名的法师灵源禅师，他在一篇《笔贴》里这样解释人为何应该有敬畏心：“祸能生福，福能生祸。祸生于福者，缘处灾危之际，切于思安，深与求理。遂能袛畏敬谨，故福之生也宜矣。福生于祸者，缘居安泰之时，纵其奢欲，肆其骄怠，尤多轻忽侮慢，故祸之生也宜矣。圣人云，多难成其志，无难丧其身。得乃丧之端，丧乃得之理。是知福不可屡侥幸，得不可常觊觎。居福以虑祸，则其福可保。见得而虑丧，则其得必臻。故君子安不忘危，理不忘乱者也。”
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上述古文翻译成现代汉语意思就是祸能转生福，福也能转生祸。祸之所以能转成福，是因为当一个人处在灾难危害中的时候，会急切希望能够平安渡过，千方百计寻求解脱的办法，所以能够心存敬畏，凡事小心谨慎，不敢妄为。福也就由此逐渐产生了。福之所以能够转化成祸，是因为人一处在安泰的时期，便随心所欲地过着放荡奢侈的生活，肆意表现出骄横怠慢的样子，尤其是做事情轻忽草率，待人侮慢失礼，所以祸端也就由此产生了。所以圣人说，一个人经历了许多磨难，正可以磨练他的坚强意志；而一个人如果从未经历磨难，因为无法适应各种不同的环境，反而会很容易丧失其生命力。所以“得”往往是“丧”的开端，而“丧”也含有“得”的原理。由此可见，我们做人，身在福中，应该知足，不可以常常希求福上加福。生活中或有所得，也应该适可而止，不可以常常贪图多得。当我们处在幸福的环境中时要有所顾虑，尽量避免招惹灾祸，这样幸福才可以保持长久。当我们在生活中获得某些好处时，也要考虑到有得必有失，不如把所得好处留些与他人分享，这样便能常常获得好处。所以有智慧的君子，处于安泰的时期，不敢忘记有危难的存在；在平静的年代，不敢忘记或有动乱的发生。[1]
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可见，凡事袛畏敬谨，是远祸生福的法宝。人生如此，职场如此，数据分析师的工作亦如此。其实，撇开祸福不说，心存敬畏对于数据分析师来说，更多的是对数据认真、虔诚、谨慎，乃至神圣的态度。当你对工作、对专业充满了虔诚，甚至将其看得神圣，你自然会或多或少地心存敬畏。
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如果一个数据分析师对数据、对专业有了敬畏之心，这个人应该算是入了数据分析之门。
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[1]福建佛学院，演莲法师，禅林宝训注译。
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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 16.1.5 感恩
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身处数据化运营实践中的数据分析师，还应该具备的一个品质就是感恩的心。
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懂得感恩的人，才懂得珍惜；懂得感恩的人，才会善待周围的人和事。
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数据分析师如果懂得感恩，他一定会珍惜这个职业，珍惜这个岗位，珍惜这份技能；数据分析师如果懂得感恩，他一定会善待同事，善待业务方，善待有缘共事的每一个人，善待数据以及与数据有关的一切，这种品质不正是数据化运营的成功实践所迫切需要的吗？
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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 16.2 商业意识是核心
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如果说上面提到的5种品质，即信念、信心、热情、敬畏、感恩是作为数据分析师应该具有的重要品质，那么商业意识就是作为数据分析师应该具有的核心意识。
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商业意识（Business Sense）是指一种能够贯穿于商业环节的思维方法，一般包括市场洞察力（发现商机或商业问题）、商业反应能力（制定相应的商业策略）和商业执行能力。商业意识既跟数据分析技能有关（会分析、善于分析的人，通常有不错的分析技能，也会有比较靠谱的，甚至很不错的商业意识），又跟数据分析技能有很大的区别，主要表现在意识的层面和技能的层面；数据分析技能很容易学习，无论是软件的操作、算法的培训，还是工具的使用，只要依葫芦画瓢，按部就班地按照教学计划的安排去学习，总有完成和掌握的那一天，并且不需要花费太多的时间。但是，商业意识的培养和具备却并没有如此的简单和直接，它跟每个人的兴趣有关，跟天生的特长也有关。商业意识虽然可以刻意去培养，但是其培养难度远大于对分析技能的培养。当你看到一堆数据，如果能很快想到背后的商业价值和商业应用场景，那表明你具有了一定的商业意识。举例来说，某网站上婴儿纸尿布的销量增加明显，数据分析师发现了这个现象，然后预测婴儿奶粉的销量也将随着上升，那就说明他具有了一定的商业意识。又比如，某数据分析师观察一家淘宝女装店的月度销售明细时，发现20%的重复消费者（回头客）消费了50%的营业额，贡献了60%的毛利，然后他建议针对这些回头客的喜好重新安排商品采购和陈列，这也是商业意识的体现。
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