如何学习数据分析（如何提升数据敏感度）

有朋友私信我怎么样才能提升自己的数据分析思维、分析能力呢？这个问题比较难回答，是一个很系统性的问题。对于这种很系统性的问题，我们往往就要找到一个切入点进行切入回答，再逐步形成互相有逻辑关联的框架，最后沿着这个框架去拓宽或者凿深，形成一个体系化、系统化的回答，这是一种思维方式。

我今天就用这种思维方式来回答这个问题。

首先，切入点在哪里呢，就是分析思维，不管是业务分析思维、数据分析思维，首先落脚点在分析思维这里。

每个人都具备分析问题的能力，每个人的分析思维水平也各不相同。分析思维水平高的人不管是做业务分析还是数据分析，只要想做都会比一般的人要强。

所以，提升数据分析思维的前提是提升分析思维水平。

第一是看问题的深度。第二是看问题的宽度。第三是在这个深度和宽度构成的空间里能够通过一些细微的线索找到事物与事物之间的关系。第四还能够总结成规律、形成结论、举一反三、触类旁通。

这就需要个人具备很强的好奇心、积极主动的思考力、大胆的假设性和验证。所以如果一个人，平时对一件事情或者工作、业务本身就没有什么好奇心，自身的雷达平时就关着，没有这种探索的欲望，雷达辐射的面就一定很小，不管看什么问题宽度永远是不够的。

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做事情不愿意动脑筋深入的思考，花时间去思考，看问题的深度自然也就不够。看问题缺乏宽度、缺乏深度，就更不用说在一个空间里去思考事物之间的关系。最后也就更谈不上形成规律总结的能力、举一反三、触类旁通。

所以，看一个人数据分析思维、分析水平强不强，其实根本就不用看TA懂不懂数据，就看TA平时对事物的思考和分析能力就够了。

既然分析思维这么重要，那么该怎么判断有没有分析思维，这种能力怎么验证呢？非常简单。比如给两个人同时布置一下任务，研究一下军工行业。付出时间多的人、进行过深度思考的人，就一定能跟你讲清楚军工行业大概是一个什么情况，上下游产业链特征，国防军费支出跟军工行业的关系，发展趋势等等，这个雷达面非常的广。

如果是没有付出时间的人，没有进行过深度思考的人讲不出太多东西，往往会说没有思路。没有思路等于懒惰，实际上是没有好奇心，也不愿意动脑筋深度思考。这样的人分析思维层次一定不会高，所以即使去做数据分析，能力也不会强到哪里去。

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所以，我的这个逻辑就是培养数据分析思维的前提是培养分析思维的能力，培养分析思维的能力实际上就是培养思考力的过程，而培养思考力没有什么捷径，单纯就是就是勤思考、好奇心、专注。大家看，这个就回到了一个人基本的能力素养塑造过程了。

这也就是为什么有的人即使没有做过数据分析，但我认为只要去做了一定也可以做的好，因为他们有这个思考力，具备基本的分析思维能力，只需要进入到数据这个领域给他们时间和机会就可以了。有的人即使在从事数据分析，但也不见得就可以做好，因为TA对事物没有好奇心，也没有太深的思考力。

再讲下数据分析思维，就是数据与分析思维的结合，在分析问题、思考问题的时候不仅仅是依靠自己的经验、思考力，而是辅助、结合数据去帮助自己更加严谨的思考、判断和验证自己的一些想法。

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为了提升这种效率，就会学习和掌握一定的数据知识，与数据分析相关的技术或者工具，比如数据库的SQL操作能力，EXCEL、BI自助分析工具等等，通过这些技术或者工具可以大幅提升自己的工作效率，借助可视化分析更高效率的去设计分析场景，假设一些分析结论，再通过数据去验证分析场景，总结形成规律、举一反三。

在这个过程中为了把数据理解的更加透彻，就会深入的学习和了解相关的业务知识、行业知识，就把数据赋予了业务含义和业务价值。有分析思维、懂数据、有数据技术和工具使用能力，再加上业务背景知识，数据分析想不做好都难。

此外，在讲到数据分析思维的时候，数据敏感度是一个被经常提起的词汇。数据敏感度是什么？一定是天天看数据、天天研究数据、天天琢磨数据以及数据和数据、数据和业务的关系，你天天在研究它，敏感度自然就上来了。就跟炒股一样，你天天研究它，哪里有点风吹草动，你立马就会有反应，变得很敏感了。数据也是一样的，研究多了，敏感度自然就上来了。

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所以，很多人经常会问题如何提升什么方面、什么方面的能力，我个人觉得更多的还是要看到这些能力背后的构成，是什么决定了这些能力的高度，把这些基础性的点给弄清楚弄明白了，才会知道是什么制约了你的能力成长，也才会知道从哪里下功夫。看问题不能只看表面，要看到本质。

好的，今天的分享就到这里，后续还会持续分享数据分析、数字化转型、数据可视化、商业智能BI等知识，喜欢我们内容的朋友，欢迎关注点赞收藏支持，非常感谢大家。