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*本文转载自微信公众号-数据化管理
我们面对当下的信息洪流，如果没有一定的数据敏感度，将很容易被各种的信息牵着你走；如果不求甚解，人云亦云的话，很容易造成自己的思路混乱、迷惘。所以我们一定要想办法去提升自己对数据的敏感度。
今天我们的主题就是会教大家：提高数据敏感度八式。
01 玩数字游戏
要提高数据敏感度，就要多点实操，玩数字游戏是一个非常好的方法。而在数据游戏当中，我觉得玩24点就是一个很好的方法，因为它几乎可以随时随地都可以玩。
上下班过程中，可看来往汽车的车牌号，抽取其中4个数字练习24点，我当年玩熟了之后，后面的车还没来，我就已经把24点算好了；如果你是坐地铁的，可以带本书，随机抽取书里的4个页码数字，也照样可以玩。
在办公室里，如果自己一个人玩，可以在Excel上面玩，例如在4个单元格里，都写上“=Randbetween(1,10)”，就会随机在单元格上生成1到10之间的整数，然后玩一次就按一次F9，就会再次刷新随机值，也是非常方便的；当然如果你们几个同事一起玩，也可以准备一副牌，然后可以每人抽取一张牌，就可以玩起来了。（输的请吃饭呀~~）
除了24点之外，还有玩数独，如果是手机上玩的，听说有个APP叫Threes！，评价还不错，大家可以下载体验下。（IOS里也有Free免费的版本）
02 多记关键数
我们在看报告的时候，要有意识地记住一些关键数字，例如在年度报告中，总销售额是多少，完成率、同比等等，那记住这些数字有什么用呢？就是为了我们能更快的反应过来。例如你记得去年全年的最低日销售额，假设发现有一天的业绩低过了去年的最低日销售额，你要马上反应过来，并赶紧查找原因，并采取相关措施去解决。
不要把记忆全部交给电脑或手机，一些关键数、异常数，记得越多越好，越有利于你去迅速判断及反应，如果你在领导面前表现出有这种关注度，相信会很容易得到肯定的，领导也会认为你对数据非常敏感，懂得用数据说话。
哪些数据是关键数呢？因人因行业或有不同，不过一般来说下面几类都属于关键数：
1、极值，就是最大值最小值。加上时间和业务对象就是一个完整的场景了，如月-销售额-最大值，周-客流量-最小值等等。极值可以衍生出几十上百个场景数据，每个人记住和自己业务场景强关联的数就行了。
2、平均值。和极值一样，加上时间范畴和业务对象又是一堆数据。2017年用户平均停留时长，Q4会员平均复购频率等等。
3、中位数、众位数。非正态分布的数据我们就需要用到这两个概念了，如工资的中位数等。
当然还有其他一些数据了。记不住怎么办？找张纸把这些数据写下来贴在自己办公桌前面吧，勤能补拙。注意，上面提到的是和自己业务场景强关联的数据，这不仅仅是指自己部门的数据，很多数据需要跨部门的，我们也需要记住。
03 多做报表
报表也是实操的一种，在做报表的过程中可以加深自己对数据的理解。并且报表中的数据既是业务场景的数据，又是关系型数据，数据和数据之间是有关系的。逻辑不好对数据不敏感的人做出来的报表经常是漏洞百出，但是这项技能可以练！
当年我刚进强生公司工作的时候（97年），强生是世界有名的具有报表文化的公司。当时我每天要做10-20份报表，例如销售表、库存表、拜访表、培训表、促销表等等。因为我当时是做销售的，负责三个城市（辽宁的鞍山、营口、盘锦），但公司却还是要求做表，由于报表数量多，有时忙不过来，我就会把一些数据编上去，然后提交给老大。但是在前期往往会被老大发现，报表交过去后，没几分钟就被老板叫过去问话 “你这数据是编的吧？”，也就是说直接就被老板发现了。
当时我是非常纳闷，我搞了半天数据，几分钟就被老板发现了......其实是因为我的老大经验丰富，已经做了十几年销售，对于一些关键数、异常数等都非常敏感与熟悉，而我编的数据都是孤立的点，老板就能轻松地判断我的数据真假了。
所以通过多做报表，例如公司里的销售分析、商品分析、会员分析、供应商分析等等，都是提升数据敏感度的有效手段，这是非常好的一种方法。
给大家的建议：
1、企业有各种数据，可以根据自己的业务需求去有目的的创造一些报表，虽然这些报表可能只是自己看。
2、将自己目前的报表利用思维导图整理一下，务必做到逻辑清楚，结构紧凑。
3、还可以将自己生活中的数据做成报表。如每日收支表，个人社交关系表等
4、如果你是部门领导，想训练新进员工的时候，就可以让他们多做表。
04 学会质疑
遇到新闻，网络信息等，大家还要学会质疑。在上一期的测试题目：中国城市离婚率三强是：北京--离婚率39％，上海--离婚率38％，深圳--离婚率36.25％。这段描述的答案是：错误的。
这个就要结合你身边的实际情况去思考，例如北京，10对有接近4对是离婚的，你看看自己身边的圈子，真有那么高的离婚比例吗？肯定是没有的！
其实这些新闻报道的离婚率算法是这样的：例如假设去年的北京离婚对数是10000对，结婚是30000对，然后他们计算去年北京的离婚率 =10000/30000=33.3％ ，显然就是不对的，因为分子和分母都不是一回事，离婚的10000对做为分子是没有问题的，但是分母的30000对只是当年的结婚对数，并不是已婚对数。如果标准的离婚率应该是：离婚对数/在婚对数，但是在婚对数很难统计准确的，例如离异、再婚等因素。国际上通用关于离婚是用一个叫做初离婚率的指标：离婚人数/城市总人口数，用来大概看看这个城市的离婚趋势。
离婚率当然离我们有点远，但是我们在零售行业里，有一个指标与离婚率的情况相似，就是退货率。一般大家的算法都是：上周的退货数/发货数，其实分子和分母也不是一回事，例如假设在每年的 11 月，由于双 11 的原因，可能后期算的退货率会高达1000％甚至2000％……
所以大家记得遇到信息时，包括新闻报道，商业报告，微信朋友圈等，都要学会质疑，养成习惯。特别是朋友圈里面假的数据、消息、新闻非常多，经常用一种质疑的态度去看他们，三个月后你会进步很多。
05 分析案例
多做案例分析，是提升数据敏感度的很好方法。先说一个好玩的，例如你可以看《新闻联播》，基本上每天都会发布各种数字，例如假设是在播报：去年下半年粮食大丰收，每亩产量由XXXX斤增长到XXXX斤，那怎么玩这种新闻呢？你就假设这新闻的数字是错的心态，然后上网搜索各种信息，去证明你的结论。这种事情做多了，过程中就会很好地提升你的数据敏感度，你不仅可以提升你的搜索能力，也有锻炼你的思维能力。
不仅在新闻联播，你在看财经杂志，网络新闻等，都可以先质疑，再深入分析。假如是在公司里面，你可以进行一些项目类型的案例分析，例如会员消费分析、销售分析、畅滞销分析等。
天天和数据打交道你还愁数据不敏感？所以有目的的多分析案例吧！
06 善于找茬
假如你是领导，下属过来给你汇报工作，是关于上周的业绩。他肯定会跟你说，总业绩，总完成率这些关键指标。但是你为了锻炼他，肯定不能简单地放过他，你可以再深入问他更细致的数据，例如：哪个大区第一？哪个大区最后？第一名的大区同比去年怎么样？环比怎么样？哪个大类的商品卖得最好？……
反正就各种问，这样的话，下次这个下属过来汇报工作时，他就会想办法记住更多的数据，理解更多的逻辑，就有助于提高他的数据敏感度。
当然其实自己对自己找茬也是一样的玩法，看到一个业绩报告后，不断去问自己背后的更多的数字，坚持下去就会有比较好的效果了。找茬就是考验自己或别人数据的广度，长期下去敏感度就有了。
07 强迫自己用数据说话
当你在做报告时，包括日报、周报、月报、季报、年报等等，都要学会用数据说话，没有数据支撑的报告，很难让人信服。
假如是演讲、谈判中，引用相关数据去表达，是能非常有力的去辅助你要表达的观点，也会让人觉得你说话比较靠谱，增强说服力。
所以在各种场景中，要多强迫自己用数据说话，讲得多了数据思维也自然能提升上来。
08 参加培训
数据分析的培训还是比较多的，但数据敏感度的培训相对少一些，大多是自己根据前面的几种方法训练。不过大家可以订阅我的微博《数说》栏目，就是一种培训学习。有时候纯粹靠自己去练习，需要的时间可能会比较长，如果再加上外界的引导，就会提升得更快一些。 | 
