Here's how you can advance your statistics career with emotional intelligence.

Emotional intelligence is the ability to feel others emotions, to know how to adapt your interactions with others and to actively listen to others. For some people these are natural, they were born with these gifts. When used properly, these gifted people become natural leaders. They are not the loudest ones, not the strongest ones, but people will come to them because they value their advice, they like the environment they create which is one of collaboration, empathy and humanity. In a world that is more and more based on "techno-action", we need more leaders like that. At the end of the day, we deal with people, we deal with ourselves, not computers...

"Cultivating" is a good start, but the question is "how". This can be from networking events to just listen to people to understand their perspective. If the aim of the article is a "how to", then responding with a "what to do" (Cultivating...) is not enought. It can be much more insightful.

La inteligencia emocional (IE) es fundamental para la resolución de problemas, ya que nos dota de herramientas esenciales para el respeto, el autoconocimiento y la comprensión. Estas herramientas nos permiten construir un modelo de persona centrada, responsable y capaz de desarrollar las habilidades necesarias para afrontar desafíos y lograr un desarrollo personal y social.

Según mi experiencia la inteligencia emocional tiene un impacto significativo en el entorno laboral, contribuyendo al éxito individual y organizacional . Destacando la autoconciencia, lo que le da a los colaboradores, una herramienta fundamental para conocer sus propias emociones, fortalezas y debilidades, mostrándoles un camino de posibles mejoras en su ambiente laboral y productivo, esto sumado a la conciencia social, conectando con las necesidades de los demás, da una base solida para cualquier equipo de trabajo en el área de la estadística , así como cualquier otro campo.

L'intelligence émotionnelle est une intelligence à mieux gérer les énergies humaines dans une logique personnelle et relationnelle d'échanges. Contrairement à une tendance commune faisant de l'homme un homo oeconomicus rationnel, une tradition plus marginale et variée mais avec plus d'épaisseur anthropologique (Freud, Spinoza, Hume, ...) fait des hommes d'abord des êtres d'émotion. Il s'agit donc d'une méta-compétence qui apparaît comme un implicite à toute autre en cela qu'elle a le pouvoir de l'inhiber ou de la développer. Si la dimension émotionnelle est du registre des faits, l'intelligence s'entend comme un raffinement comportemental du bon sens en vue d'une meilleure interaction avec les autres.

Active listening allows us to understand the underlying motivations, goals, and concerns of the client. A deep understanding of the emotional drivers of the client and their requirements facilitates more accurate and relevant data interpretations. This enables better alignment of the statistical findings with the actual needs of the project. Data rarely speaks for itself. Therefore, statisticians need to be emotionally receptive to make effective interpretations of the data-driven results.

La correcta descripción del problema equivale a un 80% de su solución. La escucha activa, componente fundamental de la IE, implica prestar atención plena a la información, incluyendo el lenguaje verbal y no verbal. Al escuchar activamente, no solo se escucha, sino que se recuerda, se memoriza y se utiliza la información para construir una comprensión profunda. Esta habilidad nos permite identificar las causas del problema y generar soluciones más efectivas.

By putting the following tactics into practice, statisticians can improve their emotional intelligence by active listening: - Fully Engage: To demonstrate real interest, keep your eyes open and turn off electronics as much as possible. - Understand Emotions: To improve communication, learn to identify and decipher your coworkers' emotional messaging. - Elucidate and Consider: Employ elaboration to validate comprehension and exhibit compassion, so fortifying bonds with others. - Propose Inquiry-Based Questions: Promote more in-depth conversations that unveil new viewpoints and ideas. - Exert Patience: Permit gaps in speech so that others have time to properly express themselves.

La escucha activa es una habilidad fundamental en la comunicación que implica prestar atención de manera plena y consciente a la persona que habla. Sus objetivos son: 1.Mejora la Comprensión para captar todos los matices de la conversación, se reducen los malentendidos. 2.Fomenta la Confianza y el Respeto. 3.Mejora la Resolución de Problemas y adecuadas a las necesidades reales del interlocutor. 4.Aumenta la Empatía y la Comprensión Emocional para responder de manera mas adecuada a las emociones del otro. 5. Facilita la Retroalimentación Efectiva donde ambas partes pueden expresar sus puntos de vista y trabajar juntos para mejorar. 6. Promueve la Colaboración y el Trabajo en Equipo coordinando esfuerzos de manera más eficiente y armoniosa.

Un puente hacia la solución. La correcta descripción del problema equivale a un 80% de su solución. La escucha activa, componente fundamental de la IE, implica prestar atención plena a la información, incluyendo el lenguaje verbal y no verbal. Al escuchar activamente, no solo se escucha, sino que se recuerda, se memoriza y se utiliza la información para construir una comprensión profunda. Esta habilidad nos permite identificar las causas del problema y generar soluciones más efectivas.

La empatía de los datos en estadística es un concepto que puede relacionarse estrechamente con la escucha activa y la inteligencia emocional en general. En esencia, tanto la escucha activa como la empatía de los datos tratan de ir más allá de la superficie de la información. Mientras que la escucha activa se centra en comprender profundamente a las personas a través de la comunicación, la empatía de los datos se enfoca en comprender profundamente los datos, reconociendo las historias humanas y el contexto detrás de ellos. Ambos enfoques buscan una mayor conciencia y consideración, lo que resulta en decisiones más informadas y sensibles.

La dinámica de un grupo de expertos en el análisis estadístico implica varios aspectos clave que pueden influir en la calidad y efectividad del análisis. Por ejemplo: 1. Analizar Diversidad de Perspectivas. 2. Colaboración y Sinergia ya que se colaboran entre si. 3. La Discusión y Debate fortalece los puntos débiles del análisis. 4. Toma de Decisiones Basada en Evidencias. 5. Comunicación Efectiva: Facilita el intercambio de ideas, asegura que todos los miembros comprendan los puntos clave. 6. La Gestión de Conflictos puede llevar a soluciones innovadoras y mejorar la cohesión del equipo. 7. Integración de Conocimientos. 8. Liderazgo y Coordinación. 9. Evaluación y Retroalimentación.

Pour mieux avancer avec assurance et de façon méthodique, il faut savoir prendre le temps d'écouter attentivement les autres, car cela vous permettra de comprendre pourquoi ils ne vous comprennent pas. Analyser, diagnostiquer et préparer une réponse claire et sincère et vous verrez qu'à l'avenir ce sont eux qui auront hâte de vous entendre parler, d'entendre votre avis et prendront d'avantage du plaisir à vous écouter.

La resolución de conflictos en estadística implica abordar desacuerdos sobre métodos, interpretaciones de datos o resultados entre miembros del equipo. Se centra en: 1. **Comunicación Clara**: Fomentar un diálogo abierto para entender diferentes perspectivas. 2. **Datos y Evidencia**: Basar la resolución en datos objetivos y evidencia sólida. 3. **Colaboración**: Promover el trabajo en equipo para encontrar soluciones consensuadas. 4. **Flexibilidad**: Estar dispuesto a considerar y probar enfoques alternativos. 5. **Mediación**: Utilizar mediadores si es necesario para facilitar la discusión y resolver el conflicto de manera constructiva.

Un problema de ensamble con piezas extranjeras nos ocurrió en mi trabajo. De inicio teníamos problemas por el idioma y la compresión de ambos procesos, las piezas locales no nos daban el mismo problema que las piezas extranjeras. Sin embargo, al aplicar la IE y sus herramientas, se logró un entendimiento común. La escucha activa permitió identificar las causas del problema, mientras que la empatía facilitó la comprensión de las diferentes perspectivas. A través del uso de herramientas estadísticas como la media, la dispersión y la distribución de datos, se logró un lenguaje común, permitiendo un cambio en el proceso del proveedor para solucionar el problema de ensamblaje.