㈠ 想拿高薪的数据分析er必看：如何提升数据敏感度
作为一名数据分析师，你是否会羡慕这种人：他能一眼看出你做的PPT里面的数据有异常，随时能提出一个数据证明你的小结论有问题，然后用一个数据问题迅速推翻你整个报告的结论。你害怕他这种能力，因为他的能力结果就是你耗费心力做了很久的分析，全都是无用功，要重新做；另一方面，你又很羡慕他能拥有这种能力，同时希望自己也有，这样子就能提高工作效率，减轻工作负担。
那么他拥有的这个能力是什么呢？他拥有的是 数据敏感度 。这种人非常的有逻辑，同时对于你的汇报他有绝对否定权，更让人羡慕的是，他有着极强的数据敏感度。什么是数据敏感度？能通过后天练习得到提升吗？下文会给你答案。
所谓的数据敏感度，就是在看到数据后，能马上思考数据本身的商业意义，有人能快速定位数据背后的原因和业务之间的联系，并找到机会，有人眼里只是一个数字。前者就是有优秀的数据敏感度。对数据的解读基于对数据的理解，对数据的理解则基于对数据、业务、客户的理解。
数据敏感度能通过练习和经验总结得到提升，秘籍就是熟悉数据和业务和客户。
一、数 据方面
1、 了解指标定义，理清指标关系，常与标准作对比 。 我们可以在有新业务时，尝试自己设计指标体系。指标体系可以把你从局部的点拉升到整体的面上，这样就能更深刻的理解到指标之间的相互联系。最常见的标准就是部门的KPI，如果某个指标没有定KPI，也可以跟竞品或同行业的数据标准对齐。
2、 多看数据报表，积累感觉 。 可以定期的总结自己所负责业务的数据特性，了解指标存在的趋势性。这点类似于我们以前上学的时候，英语老师让我们多读文章积累语感。
3、 对待数据波动多思考，推断业务发展状态 。 对待数据指标波动，不能单维度考量。就算小的数据波动也可以考虑有哪些因素可能会影响数据，多思考指标之间的关系，业务之间的关联性。
二、 业务方面
1、 与业务方多沟通、多交流 。 有条件可以参加业务方的组会，让他们抄份周报给你。保持多听，多问。遇到不理解的问题及时问为什么，为什么我们主要监控的是A指标，不是B指标。为什么有的指标波动的很大，但是业务同学一点也不着急。很多小伙伴不愿意问别人，就会想：哎呀这个问题会不会太简单，我问了别人会不会觉得我水平很低之类这样的想法。这种想法大可不必，术业有专攻而已。反正我们的目标都是为了让业务发展的更好。当然提问也是一门艺术，有兴趣的小伙伴可以了解下“5 why分析法”。
2、 把自己放在主动位上 。 有的时候心态也会影响我们对工作的态度。不要局限于自己数据分析师的工作。如果你给自己的定位就是数据支撑，那从一开始的定位就错了。我们可以适当的脱离数据，将自己放在业务的位置上，想一想如果要完成业务的KPI有哪些资源可以调用。这个时候再结合数据，看看我们用数据能否发现其中的隐藏点，从而获得业务上的突破。
三、客户方面
客户理解力是理解客户的能力,是对客户需求的理解能力、满足能力以及维护客户的能力,力求与客户共同成长,关注客户终身价值。在客户方面，我们需要及时和客户进行积极有效的沟通，理解他们的需求，站在客户的角度想问题。
数据敏感度是数据理解力、业务理解力、客户理解力三者的综合结果。很多人误以为数据敏感度只是数据能力强。事实上要对数据敏感，数据理解力、业务理解力、客户理解力，3者缺一不可。因为数据只是对商业行为的客观描述，只有真正懂数据背后的意义，才能解读数据，才能挖掘数据背后的含义，才能形成数据敏感。
最后，在平时的日常生活中，可以多看新闻，多阅读书籍，看到数据后要联想数据背后的意义，不能看山是山，见水是水，而要看到山水背后的深意。这样，你的数据敏感度就能慢慢提升，工作效率也会大大提高，升职加薪还会远吗？
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