其實對於一個資料大神，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資料敏感度。

所謂資料敏感度，就是善於洞察資料和業務間的聯絡，一個優秀的資料分析師，總能快速洞察出資料背後的問題和對業務的指導意義。

什麼叫快速洞察？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”，但一個優秀的資料分析專家常常會評估資料及資料背後的含義，比如客流量、客單價、翻檯率、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，那麼給他一個復購率的資料，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，那麼作為一個資料分析師，怎麼刻意訓練自己的資料敏感度呢？本文提出了5種方法，希望對你有所幫助。

熟悉行業和業務

做資料分析時，洞察資料必須結合業務，提高資料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資料和發展趨勢，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資料。

注意，這裡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，對每一項資料背後的含義加深理解。

做到什麼程度呢，比如，拿到公司業務的一個資料，就要迅速判斷出是否存在異常，以及在行業中處於的水平，還要衡量提高該項資料的投入產出比。

除了對業務的瞭解，我們在日常生活中，也應多積累一些重要的資料和規律，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，對於我們更全面分析業務是有價值的。

提高記憶能力

對於常常跟資料打交道的人，記憶各種各樣的行業和業務資料是必然要求，但每個人記憶力有好壞之分，這裡介紹一些幫助提高記憶能力的小技巧。

1）透過公式記憶。

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。記住關鍵指標後，再記對應資料。

對於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資料瀏覽一遍，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資料，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。

建議每週將關注的核心資料羅列梳理一遍，對於高頻且核心的資料可以手抄一遍加深印象。

 提高心算能力

優秀的資料分析專家，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儘量少用計算器，提高心算能力。

提高邏輯推理能力

邏輯推理簡單來說就是透過已知推斷未知，一個出色的資料分析專家，即便進入一個不熟悉的行業，基於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，資料分析大神們總能透過資料關聯的蛛絲馬跡，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。怎麼刻意練習？

在我們以後的推導過程中，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，多去覆盤大神們做的資料分析報告，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

提高資料敏感度，重在透過資料看本質。但很多傳統的資料分析工具（如Excel、SQL），一上來就讓使用者直面密密麻麻的資料，既被枯燥的資料打斷思路，影響效率，也不利於我們分析思維的養成。

相比之下，一款專業的資料分析，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資料時，它不會上來就展示這些枯燥的資料，FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什麼，明確目標後選擇對應的操作，然後選出相關的指標資料，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。

資料處理時，我們可以在FineBI的幫助下，抽絲剝繭，洞察資料中的關鍵指標。

資料敏感度的提升，來源於對業務的各個細節和背後的含義的認識，這是一項長跑運動，並非一朝一夕就能習得。在生活中刻意培養上面這些小習慣，能夠幫助我們提高資料敏感度，實現資料分析師到商業分析師的進階。