對數據敏感有哪些方法

⑴ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析

對數據敏感就是當你看到一大堆雜亂無章的數據時，你會很有耐心的找出其中的規律所在，不厭其煩，並且樂在其中。

而做典型的數據分析可能包含以下三個步驟：

1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

一、 識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

二、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

①識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；

②確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；

③錄表應便於使用；

④取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

三、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有： 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖； 新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；

四、數據分析過程的改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

①供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；

②息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；

④據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；

⑤據分析所需資源是否得到保障。

⑵ 怎麼提高敏感度最有效的方法（5招訓練你的數據敏感度）

真正的數岩襪據分析大神是怎樣的？有人說能輕松玩轉各種分析工具，有人說能從海量數據中找到關聯，有人說能一眼識別出報告中的數據異常，還有人說能夠撰寫一份經典的數據分析報告。

其實對於一個數據大神，這些都是必備技能，要想練就這樣的十八般武藝，最重要的就是提高自己的數據敏感度。

所謂數據敏感度，就是善於洞察數據和業務間的聯系，一個優秀的數據分析師，總能快速洞察出數據背後的問題和對業務的指導意義。

如果這家餐廳也做外賣，那麼給他一個復購率的數據，就能很快判斷出菜品的競爭力，給他一個訂單量的趨勢變化圖，就能很快判斷出門店經營中可能存在的問題。

做到這種程度需要大量的經驗積累和可以訓練，那麼作為一個數據分析師，怎麼刻意訓練自己的數據敏感度呢？本文提出了5種方法，希望對你有所幫助。

熟悉行業和業務

做數據分析時，洞察數據必須結合業務，提高數據敏感度的基礎就是需要對業務有深刻的認識。

從縱向看，需要熟悉自家業務的歷史數據和發展趨勢，從橫向看，需要熟記同行業各指標平均水平和重要競爭對手的重要數據。

注意，這里所說的熟悉不僅僅停留在報表上，還要多深入一線和業務人員多交流，對每一項數據背後的含義加深理解。

做到什麼程度呢，比如，拿到公司業務的一個數據，就要迅速判斷出是否存在異常，以及在行業中處於的水平，還要衡量提高該項數據的投入產出比。

除了對業務的了解，我們在日常生活中，也應多積累一些重要的數據和規律，比如人才離職率、各區域的地租價格、各行業各地區平均薪資、各行業利潤率、各行業的關鍵指標和基本規律，對於我們更全面分析業務是有價值的。

提高記憶能力

對於常常跟數據打交道的人，記憶各種各樣的行業和業務數據是必然要求，但每個人記憶力有好壞之分，這里介紹一些幫助提高記憶能力的小技巧。

1）通過公式記憶。

比如在電商行業，記住一個【收入=流量*轉化率*客單價*復購率】的核心公式，就可以間接記住四個最重要的指標。記住關鍵指標後，再記對應數據。

對於一般的指標我們只需要記住小數點前的部分，甚至可以把零頭去掉記住相近的整數即可。

2）常看報表。

無論是自家還是競爭對手的業務數據，以及行業的分析報告，都是常看常新的，每讀一遍都會有新的思考。

3）好記性不如爛筆頭。

提高心算能力

優秀的數據分析專家，不會讓計算成為快速洞察的障礙，通常都精通心算巧棗消。我建議大家在日常生活中盡量少用計算器，提高心算能力。

提高邏輯推理能力

邏輯推理簡單來說就是通過已知推斷未知，一個出色的數據分析專家，即便進入一個不熟悉的行業，基於常識也能將商業模式和利潤率估算得七七八八。

在公司業務上，數據分析大神們總能通過數據關聯的蛛絲馬跡，從底層邏輯一點點往上推導，思維嚴密，得出讓人信服的結論。

當然，強大的邏輯推理能力也依靠多年的刻意練習。怎麼刻意練習？

在我們以後的推導過程中，要注意兩點，一是從底層邏輯出發，二是在推導時不斷從各個角度反問自己，直到拿出問不倒的結論。

此外，閉門造車是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去復盤大神們做的數據分析報告，模仿他們的分析思路推導過程，自己再重做一遍。

選對工具很關鍵

提高數據敏感度，重在透過數據看本質。但很多傳統的數據分析工具（如Excel、SQL），一上來就讓用戶直面密密麻麻的數據，既被枯燥的數據打斷思路，影響效率，也不利於我們分析思維的養成。

相比之下，一款專業的數據分析，比如我在用的 FineBI ，就有一套自助分析的流程。當孝知我們要分析雜亂無章的數據時，它不會上來就展示這些枯燥的數據，FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什麼，明確目標後選擇對應的操作，然後選出相關的指標數據，一步步靠近目標。

抽絲剝繭，FineBI可以引導我們一步步找出關鍵指標。

數據處理時，我們可以在FineBI的幫助下，抽絲剝繭，洞察數據中的關鍵指標。

數據敏感度的提升，來源於對業務的各個細節和背後的含義的認識，這是一項長跑運動，並非一朝一夕就能習得。在生活中刻意培養上面這些小習慣，能夠幫助我們提高數據敏感度，實現數據分析師到商業分析師的進階。

⑶ 如何增強對數字的敏感程度和記憶能力

我是一個對數字不敏感的人，甚至我女朋友電話號碼和QQ號之類的數字信息我都記不下來，要儲存在手機里才行。我有兩個朋友非常厲害，他們手機的所有電話號碼，自己都能背下來，他們存別人的手機號，從來不存姓名，通訊里全是數字。其中一個朋友告訴我，他最討厭陌生人給自己留手機號了，因為只要對方念過一次，他即使不想記住，也能無意識記憶對方的號碼。所以我向他們請教了記憶數字的方法。

對數字的記憶能力和先天基因有很多關系，有的人天生就對數字比較敏感。但是通過觀察，那些經常和數字打交道的人，例如電話客服、會計等都比別人對數字更敏感，這就能證明對數字的記憶能力是可以通過後天改善的。只是需要掌握一定的方法和耐心。

⑷ 什麼是數據敏感性怎樣提高

數據敏感性是指對某些數據具有一定的辨識能力，並且能針對這些數據看到一些別人意識不到的問題，或者別人意識不到的信息。
各個行業都有各自的數據，所以這些敏感性也是對這些不同的數據而言的。
例如：某財務負責人，看到財務的報表就能對企業的大致情況進行了解，知道這個企業是成長型企業，還是衰退型企業，是健康型企業還是非健康企業，是研發型企業還是生產型企業，這就是數據的敏感性。對於沒有財務知識的人，是看不到這些的。
當然，這里所說的數據，不單單是數字，也有可能是文字信息，例如：某紅磚生產企業，看到政府有相應的環保政策等，就意識到紅磚會漲價，於是加大原材料囤貨量，加快生產步伐，生產一大批紅磚，之後，價格優勢和競爭優勢都上來了，就能夠大賺一筆。
如果這個企業沒有長足的眼光，沒有剖析政府政策的能力，沒有相應的數據敏感性，那麼就賺不了這個錢。

應該不難看出，數據敏感性的提高，是需要對自己所屬行業知識和衍生知識的理解，不斷學習自己所屬行業的專業能力。那麼自然而然你的敏感度就來了。

希望能對你有所幫助。

⑸ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析

一、從數據維度做拆分，讓目標更加落地。
我做過近兩年的電商運營，其中感觸很深的一個點就是從數據的維度對目標做拆分。
天貓的雙11剛剛過去，馬雲又創造了新的成績，912億。從去年的571億到今年的912億，馬雲怎麼就敢說今年可以做900億呢？在設定這個目標之前就少不了對目標的拆分。

900億的成交，首先按照過往的類目佔比，拆分到各個類目，每個類目承擔多少銷售指標，類目再按照過往的賣家成交額佔比拆分到各個賣家，每個賣家承擔多少銷售指標。賣家再根據各自的日常店鋪轉化率反推需要多少流量，各類目再結合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下來再按照各渠道獲取流量的成本來計算，就可以得出雙11平台需投入的營銷經費數值。整個900億的目標，通過這樣的拆分，就變得明確可執行了。
無論做什麼事情，想做成，都離不開對目標的拆解，任何抽象的事物都可以通過數學的方法來解決，把事情數據化會讓事情更簡單可執行，也更容易考核效果。
二、很多業務其實就是一個公式。
我剛開始接觸電商接受業務培訓，第一節課就只講了一個公式。
成交額=買家數x客單價
如果你想提升成交額，要麼提升買家數，要麼提升客單價。我們可以盤點一下，我們見過這么多的促銷手段，有哪個不是為了提升這兩個數值的。滿減、滿送、買二送一，這是為了提升客單價的手段；秒殺，團購，這是為了提升買家數的手段（秒殺的核心在於集聚大量流量做關聯銷售）。
不僅僅如此，這個公式依據不同的業務場景還可以拆分成多種形式。
買家數 = 商詳uv x 下單率 x 付款率
商詳uv = 廣告展現 x 廣告轉化率 = 搜索展現x搜索轉化率 = 活動展現x活動點擊率
於是，決定成交額的因素就變成了各個渠道的轉化率、圖片的點擊率、產品的下單率、付款率，這樣多的細節共同決定了最後的成交額。接下來針對這些細節分別去做優化，這個過程就叫依據數據做精細化運營。
仔細想想，你自己的業務又何嘗不是一個公式呢？試著找到自己的公式，去拆分它，你也許會不少改進的方法。

⑹ 怎樣提高對數字的敏感度呢

多練。比如逛超市的時候就可以對著各種商品練心算：不同包裝的東西算單價玩，對購物車內的物品估算總價玩，每周比較同一商品的價格變化差異玩。互聯網上的各種數據就更多了，預祝玩得愉快。