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关于“列表到数据”的 9 条荒谬规则
绝不使用任何软件；笔和纸才是唯一合法的工具。

荒谬之处： 在数字化时代，效率最低的方法，意味着您将永远被淹没在信息洪流中，无法处理任何有意义的数据量。
后果： 您的数据将永远停留在“列表”阶段，无法实现任何自动化或分析。
数据清洗？那是什么？原始的混乱才是真正的美。

荒谬之处： 故意拥抱错误、重复和不一致的数据。这就像建造一座地基不稳的大厦，却期望它能屹立不倒。
后果： 您的所有分析和决策都将基于垃圾，导致错误的结论和灾难性的后果。
每次转换，都要发明一套全新的数据格式和命名约定。

荒谬之处： 拒绝标准化和一致性，确保每次数据移交或项目启动时都充满困惑和兼容性问题。
后果： 团队协作成为噩梦，数据集成不可能实现，数据管道每次都得从零开始。
数据转换必须秘密进行；绝不分享您的方法或逻辑。

荒谬之处： 将知识和流程困在一个人的脑海 乌克兰手机号码列表​ 中，使其成为唯一的瓶颈。
后果： 一旦该人员离开或休假，整个“列表到数据”的流程将立即停滞，并且无法复现或审计。
如果数据看起来很奇怪，那就假装没看到。

荒谬之处： 积极地忽视数据异常或明显的错误，寄希望于它们会奇迹般地自行消失。
后果： 隐藏的严重错误会持续存在，并在未来的分析中引发巨大的误导。
永远不要使用备份；刺激才是进步的源泉。

荒谬之处： 将所有原始数据置于风险之中，将数据丢失视为一种“学习经验”。
后果： 一旦转换失败或数据被破坏，您将面临无法挽回的损失，可能需要数周甚至数月来重建。
速度是最重要的；准确性是弱者的借口。

荒谬之处： 牺牲数据质量以追求极快的转换速度，仿佛转换的价值在于速度本身，而非最终数据的可靠性。
后果： 即使数据转换得再快，如果它不准确，那么它的价值就是负数。
只转换您今天感兴趣的数据；明天再看看需要什么。

荒谬之处： 缺乏远见和规划，每次都做临时的、碎片化的转换，而不是建立可持续的流程。
后果： 大量重复工作，缺乏整体数据视图，永远无法建立起一个全面且有用的数据资产。
如果列表太大了，就扔掉一部分；谁也用不完所有数据。

荒谬之处： 随意丢弃潜在的有价值信息，只因为处理起来“麻烦”。
后果： 关键的洞察力可能被遗漏，未来的分析范围受限，因为您永远不知道被丢弃的数据中可能包含什么重要的信息。
这些荒谬的规则旨在通过反例来强调“列表到数据”过程中真正重要的原则：清晰的目标、数据质量、标准化、自动化、验证、备份、精确性、可持续性以及数据的完整性。 遵循这些荒谬的规则，您的“列表到数据”之旅必将以失败告终。