真正的數據分析大神是怎樣的？有人說能輕松玩轉各種分析工具，有人說能從海量數據中找到關聯，有人說能一眼識別出報告中的數據異常，還有人說能夠撰寫一份經典的數據分析報告。

其實對于一個數據大神，這些都是必備技能，要想練就這樣的十八般武藝，最重要的就是提高自己的數據敏感度。

所謂數據敏感度，就是善于洞察數據和業務間的聯系，一個優秀的數據分析師，總能快速洞察出數據背后的問題和對業務的指導意義。

什么叫快速洞察？比如進入一家餐廳，普通人可能只會關注到“生意火爆”“客流量大”，但一個優秀的數據分析專家常常會評估數據及數據背后的含義，比如客流量、客單價、翻臺率、服務員數量等，大致就可以評估出該餐廳的盈利能力。

如果這家餐廳也做外賣，那么給他一個復購率的數據，就能很快判斷出菜品的競爭力，給他一個訂單量的趨勢變化圖，就能很快判斷出門店經營中可能存在的問題。

做到這種程度需要大量的經驗積累和可以訓練，那么作為一個數據分析師，怎么刻意訓練自己的數據敏感度呢？本文提出了5種方法，希望對你有所幫助。

熟悉行業和業務

做數據分析時，洞察數據必須結合業務，提高數據敏感度的基礎就是需要對業務有深刻的認識。

從縱向看，需要熟悉自家業務的歷史數據和發展趨勢，從橫向看，需要熟記同行業各指標平均水平和重要競爭對手的重要數據。

注意，這里所說的熟悉不僅僅停留在報表上，還要多深入一線和業務人員多交流，對每一項數據背后的含義加深理解。

做到什么程度呢，比如，拿到公司業務的一個數據，就要迅速判斷出是否存在異常，以及在行業中處于的水平，還要衡量提高該項數據的投入產出比。

除了對業務的了解，我們在日常生活中，也應多積累一些重要的數據和規律，比如人才離職率、各區域的地租價格、各行業各地區平均薪資、各行業利潤率、各行業的關鍵指標和基本規律，對于我們更全面分析業務是有價值的。

提高記憶能力

對于常常跟數據打交道的人，記憶各種各樣的行業和業務數據是必然要求，但每個人記憶力有好壞之分，這里介紹一些幫助提高記憶能力的小技巧。

1）通過公式記憶。

比如在電商行業，記住一個【收入=流量*轉化率*客單價*復購率】的核心公式，就可以間接記住四個最重要的指標。記住關鍵指標后，再記對應數據。

對于一般的指標我們只需要記住小數點前的部分，甚至可以把零頭去掉記住相近的整數即可。

2）常看報表。

建議每天早晨上班時，抽出十分鐘把重要的數據瀏覽一遍，簡單計算下同比變化，出現異常要特別關注。

無論是自家還是競爭對手的業務數據，以及行業的分析報告，都是常看常新的，每讀一遍都會有新的思考。

3）好記性不如爛筆頭。

建議每周將關注的核心數據羅列梳理一遍，對于高頻且核心的數據可以手抄一遍加深印象。

?

?提高心算能力

優秀的數據分析專家，不會讓計算成為快速洞察的障礙，通常都精通心算。我建議大家在日常生活中盡量少用計算器，提高心算能力。

提高邏輯推理能力

邏輯推理簡單來說就是通過已知推斷未知，一個出色的數據分析專家，即便進入一個不熟悉的行業，基于常識也能將商業模式和利潤率估算得七七八八。

在公司業務上，數據分析大神們總能通過數據關聯的蛛絲馬跡，從底層邏輯一點點往上推導，思維嚴密，得出讓人信服的結論。

?

當然，強大的邏輯推理能力也依靠多年的刻意練習。怎么刻意練習？

在我們以后的推導過程中，要注意兩點，一是從底層邏輯出發，二是在推導時不斷從各個角度反問自己，直到拿出問不倒的結論。

此外，閉門造車是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去復盤大神們做的數據分析報告，模仿他們的分析思路推導過程，自己再重做一遍。

選對工具很關鍵

提高數據敏感度，重在透過數據看本質。但很多傳統的數據分析工具（如Excel、SQL），一上來就讓用戶直面密密麻麻的數據，既被枯燥的數據打斷思路，影響效率，也不利于我們分析思維的養成。

相比之下，一款專業的數據分析，比如我在用的FineBI，就有一套自助分析的流程。當我們要分析雜亂無章的數據時，它不會上來就展示這些枯燥的數據，FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什么，明確目標后選擇對應的操作，然后選出相關的指標數據，一步步靠近目標。

抽絲剝繭，FineBI可以引導我們一步步找出關鍵指標。

?

數據處理時，我們可以在FineBI的幫助下，抽絲剝繭，洞察數據中的關鍵指標。

?

數據敏感度的提升，來源于對業務的各個細節和背后的含義的認識，這是一項長跑運動，并非一朝一夕就能習得。在生活中刻意培養上面這些小習慣，能夠幫助我們提高數據敏感度，實現數據分析師到商業分析師的進階。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的5招训练你的数据敏感度，数据高手都在用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。