真正的数据分析大神是什么样的？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关联，有人说能一眼认出报告中的数据异常，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，普通人进入一家餐厅，可能只会关注“生意火爆”、“客流量大”。而一个优秀的数据分析专家，往往会对数据及其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，那么给他一个复购率的数据，你就可以快速判断菜品的竞争力。给他一张订单量的趋势图，你就能快速判断出店铺运营中可能出现的问题。

　　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，如何去刻意训练自己的数据敏感度呢？本文提出五种方法，希望对你有所帮助。

　　当你熟悉行业和业务，做数据分析的时候，对数据的洞察一定要和业务相结合。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，这里所说的熟悉不仅仅是报表上的，还涉及到与业务人员更深入的交流，从而加深对每一个数据背后含义的理解。

　　到什么程度？比如你拿到一个公司业务的数据，你要快速判断是否有异常，行业内的水平，还要衡量改善数据的投入产出比。

　　除了对商业的了解，我们还应该在日常生活中积累一些重要的数据和规律，比如人才流失率，各个地区的地租价格，各个行业和地区的平均薪资，各个行业的利润率，各个行业的关键指标和基本规律，这些对我们更全面的分析商业都是有价值的。

　　提高记忆能力对于经常和数据打交道的人来说，熟记各种行业业务数据是必然要求，但每个人的记忆力都有好有坏。这里有一些帮助提高记忆能力的小技巧。

　　 1)公式记忆。

　　比如电商行业，记住一个核心公式【收入=流量*转化率*客单价*复购率】，就可以间接记住最重要的四个指标。记住关键指标，然后记住相应的数据。

　　对于一般指标，我们只需要记住小数点前的部分，甚至可以去掉分数，记住相近的整数。

　　 2)经常阅读语句。

　　建议每天早上上班的时候，花十分钟浏览一下重要的数据，简单计算一下同比变化，有什么异常要特别注意。

　　无论是自己的业务数据，还是竞争对手的业务数据，还有行业分析报告，都是常新的。每读一遍都会有新的想法。

　　 3)记性好不如文笔差。

　　建议每周列出并整理一次关注的核心数据，对于高频、核心数据，可以手抄，加深印象。

　　提高心算能力。优秀的数据分析师，不会让计算成为快速洞察的障碍，通常都精通心算。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。简单来说，逻辑推理就是通过已知来推断未知。一个优秀的数据分析专家，即使进入一个不熟悉的行业，也能根据常识估算出商业模式和利润率七七八八。

　　在公司的业务中，数据分析的大神们总能通过数据关联的线索一点一点地从底层逻辑中推导出来，他们严谨在

　　在我们以后的推导中，要注意两点。一要从底层逻辑出发，二要不断从各个角度自问，直到得出无可辩驳的结论。

　　另外，关起门来造车也不合适。最好最笨的办法就是复制大神们做的数据分析报告，模仿他们的分析推演过程，自己再做一遍。

　　选择提高数据敏感度的工具很重要，透过数据看本质很重要。但是，很多传统的数据分析工具(如Excel、SQL)让用户一上来就面对密密麻麻的数据，不仅枯燥的数据打断了他们的思维，也影响了他们的效率，不利于我们分析思维的培养。

　　相比之下，专业的数据分析，比如我在用的FineBI，有一套自助的分析流程。当我们要分析混乱的数据时，它上来就不会显示这些枯燥的数据。FineBI会让我们先思考自己想要什么，定义目标后选择相应的操作，然后选择相关的指标数据，一步步向目标靠近。

　　 FineBI可以引导我们一步步找出关键指标。

　　借助FineBI，我们可以探索数据处理中的关键指标。

　　数据敏感度的提升，来自于对业务每一个细节的理解，以及背后的意义。这是长跑，不是一朝一夕就能学会的。在生活中刻意培养这些小习惯，可以帮助我们提高数据敏感度，实现从数据分析师到业务分析师的进阶。