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本文节选自《麦肯锡结构化高效沟通》电子版：

有没有发生特殊事件，如促销，增长是否可持续?哪些品类或单品贡献了最大的增长，原因是什么?CBD附近的零售店有什么特殊之处，其数据有多大的代表性?其他地段的门店(如社区零售店)有何不同?如果不同，为什么?到底是什么导致了数据层面的变化，有没有可复制、可规模化的举措”止步于数据和数据规律的友现是不成束的职场表现，因为做“数据的搬运工”十分容易，而探究表象后面的洞见需要更多的思考与努力。比如，通过数据挖掘和深度思考，我们发现4月的销售增长主要来源于遍端现磨咖啡品牌B的新品引入，其产品毛利局，但切期促销导致净利低;B的产品在全公司各门店无差别地推广，由于目标消费群体与消费需求错配，社区零售店(与CBD附近的零售店对比)表现一般，甚至部分出现亏损。审着更细致的数据分析和初步的洞见提炼，我们可以更有信心地汇报:“根据销售数据和消费者调研，现磨咖啡品牌B的新品是CBD附近的零售店销售额提升20%的主要贡献者(占增量

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百分比的xx);但数据对比时友现，B的新品由于目标消费群体与消费需求错配，在非CBD附近的零售店(如社区零售店)目前销售情况不理想，并且气损正在扩大(4月亏损xx)，建议进一步调研B的新品市场数据并适当调整推广策略。如果能不停留在数据和数据规律层面，持续透过表象看到洞见，职场人自然会在竞争中脐疾而出。抓住关键分5步走在海量的数据和纷繁的表象中提炼洞见的能力是商务沟通的核心能力。提炬洞见经常是独自摸索的过程，其他人很难介入并提供帮助，这增加了学习难度。由于沟通时的信息不对称，沟通接收廊无法预先了解讲者已有的全部信息，只能告诉讲者他们的沟通中没有或缺少洞见，但无法明确指出那些应该表达而没被表达出来的天键和重点到搬是什么，更别期望由沟通接收方来指导讲者提炬并呈现洞见了。这里介绍“洞见提炼5步法”，初学者可以通过?个简单的步骤反复练习，提炼表象中深藏的洞见，让自学更加体系化。第1步”寻找数字中的规律和趋势第2

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步”寻找极端的数字及其含义第3步”对比参照数据并分析差异第4步”寻求其他相关信息第5步”推演并提炼洞见我们以一组加拿大青少年冰球冠军队成员名单为数据组，展示如何用5步法进行洞见提炬。第1步”寻找数字中的规律和趋势广义的数据包括定量数据、文字摘述和图片等信息。狭义的数据是已经量化的数字，如表3-1中冰球队成员的身高、体重。文字摘述，比如客户满意度访谈中的记录;图片等多媒体信息也是数据，比如租车时拍摄的车辆现状照片。没有量化处理过的文字、图像和视频等被称为“非结构化数据”，很难批量分析。为了便于数据分析和深度挖掘，人们通常会对文字摘述或图片类多媒体信息进行结构化和数据化，如将客户反馈归纳成满意度的分数(比如从1到10)，便于后期分析。随着Al等科技的进步，非结构化数据的处理逐渐自动化。排序是音用且高效的寻找数据规律的方法。我们可以将身高、体重和姓名的纵列都按照升序排列一人下，排序后相同或相近的数据会聚

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