　　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，

各行业各地区平均薪资、各行业利润率、各行业的关键指标和基本规律，对于我们更全面分析业务是有价值的。

提高记忆能力

提高心算能力

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。

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。