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　　什么才是真正的数据分析大神？有人说能轻松玩转各种分析工具，有人说能从海量数据中找到相关性，有人说能一眼识别出报表中的数据异常，还有人说能写出经典的数据分析报告。　　

　　其实对于一个数据大神来说，这些都是必备技能。想练出这样的十八般武艺，最重要的是提高自己的数据敏感度。　　

　　所谓数据敏感，就是善于洞察数据与业务的关系。一个优秀的数据分析师，总能迅速洞察数据背后的问题，以及对业务的指导意义。　　

　　什么是快速洞察力？比如进入一家餐厅，普通人可能只关注“生意兴隆”、“客流量大”，但一个优秀的数据分析专家往往会对数据以及数据背后的意义进行评估，比如客流量、客单价、成交率、服务员数量等。可以大致评价餐厅的盈利能力。　　

　　如果这家餐厅也做外卖，那么你给他一个复购率数据，就可以快速判断菜品的竞争力，给他一个订单量的趋势图，就可以快速判断门店经营中可能存在的问题。　　

　　要达到这个水平需要大量的经验积累和训练，那么作为一个数据分析师，你是如何刻意训练自己的数据敏感度的呢？本文提出五种方法，希望对你有所帮助。　　

　　00-1010做数据分析的时候，对数据的洞察一定要和业务相结合，而提高数据敏感度的基础是对业务的深入了解。　　

　　从纵向来看，你需要熟悉自己业务的历史数据和发展趋势。从横向来看，你需要熟记同行业各项指标的平均水平，以及重要竞争对手的重要数据。　　

　　注意，这里说的熟悉不仅仅停留在报表上，还要深入一线，与业务人员交流，加深对每一个数据背后含义的理解。　　

　　到什么程度，比如要得到公司业务的一个数据，需要快速判断是否有异常，行业内的水平，衡量数据的投入产出比的提高。　　

　　除了对业务的了解，我们还应该在日常生活中积累一些重要的数据和规律，比如人才的流失率，各个地区的地租价格，　　

提高记忆能力

对于常常跟数据打交道的人，记忆各种各样的行业和业务数据是必然要求，但每个人记忆力有好坏之分，这里介绍一些帮助提高记忆能力的小技巧。

1）通过公式记忆。

比如在电商行业，记住一个【收入=流量*转化率*客单价*复购率】的核心公式，就可以间接记住四个最重要的指标。记住关键指标后，再记对应数据。

对于一般的指标我们只需要记住小数点前的部分，甚至可以把零头去掉记住相近的整数即可。

2）常看报表。

建议每天早晨上班时，抽出十分钟把重要的数据浏览一遍，简单计算下同比变化，出现异常要特别关注。

无论是自家还是竞争对手的业务数据，以及行业的分析报告，都是常看常新的，每读一遍都会有新的思考。

3）好记性不如烂笔头。

建议每周将关注的核心数据罗列梳理一遍，对于高频且核心的数据可以手抄一遍加深印象。

提高心算能力

优秀的数据分析专家，不会让计算成为快速洞察的障碍，通常都精通心算。我建议大家在日常生活中尽量少用计算器，提高心算能力。

提高逻辑推理能力

逻辑推理简单来说就是通过已知推断未知，一个出色的数据分析专家，即便进入一个不熟悉的行业，基于常识也能将商业模式和利润率估算得七七八八。

在公司业务上，数据分析大神们总能通过数据关联的蛛丝马迹，从底层逻辑一点点往上推导，思维严密，得出让人信服的结论。

当然，强大的逻辑推理能力也依靠多年的刻意练习。怎么刻意练习？

在我们以后的推导过程中，要注意两点，一是从底层逻辑出发，二是在推导时不断从各个角度反问自己，直到拿出问不倒的结论。

此外，闭门造车是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去复盘大神们做的数据分析报告，模仿他们的分析思路推导过程，自己再重做一遍。

选对工具很关键

提高数据敏感度，重在透过数据看本质。但很多传统的数据分析工具（如Excel、SQL），一上来就让用户直面密密麻麻的数据，既被枯燥的数据打断思路，影响效率，也不利于我们分析思维的养成。

相比之下，一款专业的数据分析，比如我在用的FineBI，就有一套自助分析的流程。当我们要分析杂乱无章的数据时，它不会上来就展示这些枯燥的数据，FineBI会在我们开始分析之前，让我们先思考想要什么，明确目标后选择对应的操作，然后选出相关的指标数据，一步步靠近目标。

抽丝剥茧，FineBI可以引导我们一步步找出关键指标。

数据处理时，我们可以在FineBI的帮助下，抽丝剥茧，洞察数据中的关键指标。

数据敏感度的提升，来源于对业务的各个细节和背后的含义的认识，这是一项长跑运动，并非一朝一夕就能习得。在生活中刻意培养上面这些小习惯，能够帮助我们提高数据敏感度，实现数据分析师到商业分析师的进阶。