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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 17.3 自觉服从和积极响应
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数据分析师不但自己要清楚数据分析中存在着条条大道通罗马的事实，更应该主动去响应它，积极培育和提升自己的思维视野，逐步锻炼自己面对分析专题时能提出多个不同思路和方案的能力，并且还要培养自己的创新思维能力，这些能力是数据分析师专业进步和成熟的典型代表，是高级数据分析师应该具有的专业素质。
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17.3.1 自觉服从
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在数据化运营的商业实战中，数据分析师不仅要认识到条条大道通罗马，更要自觉服从于这个真理，具体表现在以下几个方面：
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❑不要夜郎自大，学会包容和欣赏。数据分析师千万不要觉得自己的思路和方案就一定是最好的，如果能真正认识到条条大道通罗马这个道理，能学会包容和欣赏他人的思路和方案，不仅能推动分析结论商业应用的有效开展，更可以有效提升自己的专业能力和水平。只有懂得欣赏他人、欣赏他人思路和方案上的优点，才能够客观地看待自己，正确认识自己的不足。尺有所短寸有所长，学会包容和欣赏，可以让数据分析师进步更快。
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❑不要浅尝辄止，学会兼容并蓄。如果能真正认识到条条大道通罗马这个道理，如果真的对数据分析充满热情，那么，数据分析师一定会不满足于浅尝辄止。只会一种思路，只有一个方案，这本身就说明了分析师的思路狭窄，视野有局限性。学会从不同的角度思考问题，善于创新思维，是数据分析师自我成长、自我提升、自我完善的有效途径。
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❑不要就事论事，学会全面思考。刚入门的数据分析师更习惯于就事论事，面对从A业务中提出的分析需求，可能会习惯性地仅从A业务背景中寻找思路和方案，也习惯性地仅从A业务的效果来评判分析结论的价值。但是很多时候，就事论事难免就像头痛医头脚痛医脚，也就难免出现治标不治本的情况。星巴克新口味的咖啡面市后，其销量直线上升，但是咖啡店总的营业额并没有增加，只是老产品的消费者中有部分人转而消费新产品而已，当我们把眼光从新产品扩展到全部产品的时候，你就不会认为新产品对于咖啡店的整体营业额有多大的贡献价值了。同样的道理，当数据分析师的视野能稍微扩展些，在分析过程中就会考虑更多的因素，纳入更多的分析变量，想到更多的潜在思路，对最终的分析方案也能从全局的角度去权衡和判断了，这样的更上一层楼不是能给数据分析师更多的收获吗？
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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 17.3.2 积极响应
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优秀的数据分析师不是天生的，所谓的天才更多是靠后天的努力和积累，所谓“燎原之火，生于荧荧；坏山之水，漏于涓涓”[1]。数据分析技能的培养，有很多有效的途径，除了本书前面章节讲解的那些内容外，遵从并积极响应条条大道通罗马的道理，努力培养自己的能力，使自己在面对一个分析专题时能提出多个不同方案和思路，这也是分析师自我进步、自我提升的重要途径。如何才能有效培养自己相应的能力呢？下面几点建议可供参考：
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❑博采众长。一个人的能力终归是有限的，故成功者总是善于博采众长的。科技的进步，专业的细分，使得每个人所擅长的领域越来越小；而技术的突飞猛进，更使得人们连本来就显狭小的专业领域的知识也很难有效地覆盖和更新。面对这种严峻的现实，有效学习、复制别人好的经验和做法在当前快速发展的商业时代就显得尤其重要，尤其核心了。
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❑批判接受。孔子曰：“三人行，必有我师焉，择其善者而从之，其不善者而改之[2]。”善于学习的人，不仅能从成功者那里取经，也善于从失败者那里吸取教训，警醒自己。别人尝试的新方法、新思路，虽然在他们当时的项目中没有成功，但是很可能并不是思路本身有问题，而是业务场景和数据质量出了问题。换了业务场景和数据，同样的思路就有可能适用。
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❑培养发散性思维，养成换个角度看问题的习惯。换个角度看问题，常常可以给人柳暗花明又一村的全新感觉，正如在大千世界中横看成岭侧成峰的效果。在数据分析挖掘过程中，也处处体现着这个规律。举例来说，数据分布中常见的异常值（Outlier）通常是噪声，是垃圾；但是在有经验的数据分析师看来，这些值有可能也是值得关注的稀有事件，互联网行业的信用风险监控中的一个典型思路，就是通过关注异常值来锁定潜在风险。同样的异常值，横看是垃圾，侧看就是宝贝，个中滋味难道不值得回味吗？
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❑寻找现有思路的缺点，并努力设法避免这些缺点，新的思路或许会由此诞生。这是最直观、最容易养成习惯的方法，其本质就是不断探索、不断修正。举例来说，消费者的喜好，通常是通过消费者调研问卷或者访谈得到的，但是这种方法的缺点在于：很多时候，消费者在面对调研时给出的回答或选择跟当初消费时的想法是不一致的，消费者面对调研的时候很容易受环境因素、问卷设计等的影响和误导。为了避免调研和问卷的这些缺点，直接通过消费行为数据进行分析也可以在很大程度上回答消费者的喜好问题，这就是不同于调研问卷的另外一个新思路了，即基于消费者真实的行为数据进行消费者喜好分析，或者将调研问卷和实际消费行为数据相结合进行分析，这些都是值得尝试的不同思路。
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❑勤于积累和总结。在生活中很多人都有这样的经历，事到临头的时候，才后悔当初没有做好准备。可惜的是，这个世界上什么都有，就是没有后悔药。数据分析师面对千差万别的数据分析需求和挑战时，要想不后悔，最好的方法就是平时勤于积累和总结。机会只垂青于有准备的人，如果能随时随地把看到的、听到的、接触到的与数据分析相关的思路和想法以及应用实践案例记下来，反复研究吸收其精华，将其变成自己的思路和想法，等到自己进行数据分析商业实战时，涌泉思路自然就是水到渠成的事情了。作为数据分析师，在平常的工作中是有很多机会参加相关的分享、讨论、讲座、培训及交流的，身边不乏大量值得自己学习、借鉴、参考的同行、同事及前辈。有些人参加这些活动时听得快，忘得也快；有些人参加一次活动，可以用笔记下不少的感悟、体会、收获、启发，随着时间的推移，用不了多久，这两种人的思路和见识上的差距就可以泾渭分明了。除了专门的分享、讨论、讲座、交流之外，有心人还可以有更多的机会去积累。比如，从同行的博客里，从网上的论坛中，从各商业应用公司的公开案例中，从数据挖掘服务商的包装案例中等，会有太多的渠道和方法，只要你用心，就没有找不到的参考和借鉴资源。
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❑勇于实践，勇于尝试。如果说前面谈到的几点都是围绕如何拓宽自己的思路来阐述的，那么“勇于实践，勇于尝试”就是这些方法的基础和后盾了。积累得再多，借鉴得再多，思考得再多，吸收得再多，都还只是别人的东西，只有通过自己的实践，自己的尝试，才能把别人的经验教训真正转化成自己的东西，转化成自己的核心竞争力。正如陆游的诗句“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”[3]所揭示的道理。
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[1]原野大火，开始于小小的火星；能够摧毁山丘的洪水，起初也不过是从堤坝上的漏洞中滴出的水。
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[2]选自《论语·述而》。
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[3]选自南宋陆游的《冬夜读书示子聿》。
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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 17.4 具体示例
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任何一个数据分析需求，任何一个数据分析挖掘课题，都是可以用至少两种以上的方法、思路、技术加以有效解决的。这里无法列举所有的项目，将以传统零售业和电子商务中最常见的交叉销售为例，来分析至少有哪几种不同的思路和方法。
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