作者 | 李梅花

來源 | 玩轉數據分析

大家有沒有特別羨慕加害怕過這種人，他能一眼看出你做的PPT里面的數據異常，隨時能提出一個數據證明你的小結論有問題，然后以你一個數據問題迅速推翻你整個報告的結論，結果就是你做了整整一個月的分析，全毀了，從頭再來。

這種人一般數據敏感度極高，邏輯性極強，且對你的匯報有生殺大權。每次被挑戰的時候，你是不是特別想提升自己的數據敏感度，從此只有你挑戰別人，沒有能挑戰你呢？

今天，我們就是要講如何提升數據敏感度的方法，幫助你快速了解數據邏輯的方案，一秒找到數據異常，從此告別“熬夜加班”

一、什么叫數據敏感度

簡單來說， 討論問題的時候，不會說一些泛泛的概念，而是代之以“數據說明”，提供翔實有公信力的數據，同時，依據數據邏輯來推論結論。 如果這個人還能炒股掙到錢，就是從實戰結果判斷這個人數據敏感度真的很高了：）

對于分析師而言，數據敏感度高的表現應該是這樣的：

1、看到業務關鍵數據指標，能夠在1秒內，發現它們是高了低了還是錯了；

2、知道所有指標是怎么來的，知道它們的意義以及相互的關系，進而判斷數據異常的原因；

3、拿到海量的數據，能夠根據分析目標很快理出分析框架，得出結論。

在我面試的時候，判斷一個人對數據是否敏感，方法很簡單。

一種是給幾張多維度的圖表給他看，問他有什么想法：看他能否看出數據偏差，能否發現偏差的是某個產品，能否分析出這個產品為什么會出現這樣的狀況等等。

一種是給一個規模推算的問題，看他推演的邏輯與技巧：

例如在深圳機場每天出行的有多少人？是直接手機查資料，還是從上到下推演，所以從小到上歸納，都能判斷一個人的思考框架是怎樣的，或者在面對未知問題的時候是怎樣從容面對的。一個牛逼的分析師，每天都會面對一些超出能力范圍內的判斷決策，抗壓能力也很重要。

二、怎么提升數據敏感度

秘籍：熟悉業務

是的，數據敏感度練成的基礎是一定要對業務非常熟悉，無數次的推測及驗證都是有用的寶貴經驗。

接下來我會根據分析師數據敏感度高的三個表現來給出提升數據敏感度的方法。

1、如何快速判斷數據是高了低了還是錯了：熟記關鍵指標的大數、觀察趨勢、緊盯異常值

這種快速判斷是基于平時對業務數據的熟記與使用的，請相信每個人的記憶力有好壞之分，但是只要下功夫，熟記業務的關鍵指標，了解他們的基本規律，經過一段時間的積累，你看這些數據的時候肯定會覺得的胸有成竹。

記憶數據的技巧也是有的，不需要記全，只需要把關鍵指標的大數記下來，忽略小數，每天早上養成看報表的習慣，觀察趨勢，盯緊異常數，多看一些別人是怎么分析異常原因的案例。慢慢地，對各項數據有了基本概念之后，理解數據背后的業務邏輯關系，這樣在閱讀報表時也能很快發現異常值，及時進行追蹤。

這是一個用數據說話的時代。有句話說的好：“不能透過數字，看出數字背后問題的管理人員，不是好管理人員”。

2、知道所有指標是怎么來的，知道它們的意義以及相互的關系，進而判斷數據異常的原因

提升敏感度的時刻想著三個問題：

1）數據怎么來的？

理解業務，分析溯源，同時也要判斷數據來源的可靠性

2）指標維度有哪些？

理解評估標準，不同業務有不同的關鍵業務指標，利用思維導圖積累相關業務的指標體系，多總結多問為什么；指標體系經常用于數據細分找原因，知道數據構成才能更快地拆分數據，找到異常原因。

3）數據如何說明業務？

指標在業務中的應用，業務數據正常水平是怎么樣的，受節假日或者活動營銷的影響的數據又是怎么樣的，要多對比，結合環比同比明白數據高低的意義等。

3、拿到海量的數據，能夠根據分析目標很快理出分析框架，得出結論。

這一步涉及到分析框架的應用，這些我在《快速了解一個行業》系列文章中有詳細提到，有興趣的同學可以翻翻歷史文章。

分析框架很多種，熟悉得越多，你會發現不同的情況有不同的適應框架，但最好是根據通用的框架再結合業務邏輯總結適合自己的，這樣才能事半功倍。

最后，建議大家平時看新聞、看文章，遇到數據多多聯想猜測，數據敏感度取決于我們方方面面的積累。