對數據敏感的投資有哪些

㈠ 做股票交易員需要對數字優很強的敏感性是什麼意思

股票交易員每天面對的是各種繁雜的價格和不斷變換的數字和代碼。所以很多優秀交易員都具有對數字敏感的能力。
投資成功學習是唯一途徑，沒有任何捷徑可走，建議你網路 new星星 老師網易博客，他寫的股票實戰技巧通俗易懂，實戰性很強，非常適合投資者學習提高，另外這位老師是我在網路中發現對大盤判斷超級牛的老師，查他幾年的記錄，都能准確把握大盤的漲跌，包括這次股災。

㈡ 在投資決策中，敏感性分析通常用於哪些方面

1、確定投資方案對不同數據(變數)的敏感程度。

2、測算為了保持方案的可取性，各有關數據的允許變動范圍。

3、測算如果有關數據發生一定幅度的變動，對投資決策結果會產生什麼影響。

㈢ 海外投資敏感國家，敏感行業有哪些

不敏感主要是因為，外國殺軟的病毒庫可能對新出現的本土病毒升級較慢，但現在主流殺軟都使用了主動防禦技術，即使沒有病毒庫的支持也能辨別出一部分的新病毒，所以使用外國的殺軟也是不錯的選擇，本土殺軟實在不敢恭維。

㈣ 什麼叫對數據敏感

對數據敏感就是能清楚數據異常背後的原因,這需要經驗,也需要你的思考和執行力。

數據敏感度是業務理解力、客戶理解力、數據理解力三者的綜合結果。很多人誤以為數據敏感度只是數據能力強。事實上要對數據敏感，業務理解力、客戶理解力、數據理解力，3者缺一不可。因為數據只是對商業行為的客觀描述，只有真正懂數據背後的意義，才能解讀數據，才能挖掘數據背後的含義，才能形成數據敏感。

看到數據後，能馬上思考數據本身的商業意義，有人能快速定位數據背後的原因，並找到機會，有人眼裡只是一個數字。對數據的解讀基於對數據的理解，對數據的理解則基於對業務、客戶、數據的理解。

對數據敏感注意事項

數據的分析最重要的一條原則是基於業務的理解作出價值取向，它往往決定了你的分析框架，如果你重視價值投資，你可能會關注現金流，凈資產收益率，市場佔有率，毛利率，存貨周轉率等指標。

如果你重視短期投機，你可能回去關注網路熱點，微博熱點指數，公司公告，成交量，換手率，KDJ等指標。無論如何，你的價值取向決定了你選取的數據范圍。有了框架內的相應關鍵指標，更進一步地去分析這些指標數據的大小和增速。

㈤ 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。

㈥ 誰能告訴我什麼是對數字敏感嗎可不可以再舉兩個對數字敏感的例子呢。

一般說搞財務分析的要對數字敏感，主要還是說要對"數字背後揭示的事實"敏感

比如
1) 大數要清晰：做基本分析行業判斷的時候，這個總盤子是一個20億的市場還是一個100億的市場總得搞清楚吧，你不能說"大概幾十億"這種屁話

2) 公司老闆給你畫大餅，說我們明年銷售目標是XX億。你要學會分解對方提供的數字，知道這個數字怎麼組成以及如何去核實。
比如我可以去生產車間，在老闆沒有陪同的時候去跟車間生產主任(或者看上去比較老實的技術人員)聊天，數數廠房裡生產線有幾條，每條年產量多少，明年預計單價多少。
或者換一個角度問他招工計劃，現有生產人員多少，計劃擴招多少，如何進行人員配置(你跟我說明年銷售翻一番，但HR跟我講沒有擴招員工計劃，如果又沒有新的生產技術引進，這對我就是一個flag)
又比如我去數廠門口的進出車輛，從供應商量的角度去側面比對。這些都是對大數的核實，保證至少數量級上沒差。
雖然說來簡單，但是你會吃驚現實案例中有多少前後不搭的例子存在，很多企業還是知名的成熟企業。

3) 對於交易結構上數字的敏感，比如我對公司以及創始人團隊的可信度有信心，那麼我可以從15倍+對賭起談，到最後以12.5倍不對賭為目標。這個中間數字的分寸拿捏以及與其他投資條款的牽制連動，也是「數字的敏感性」表現。 自己上網找找吧，例子很多的。。。

㈦ 什麼是敏感性分析如何在投資決策中進行敏感性分析

敏感性分析是投資項目的經濟評估中常用的分析不確定性的方法之一。從多個不確定性因素中逐一找出對投資項目經濟效益指標有重要影響的敏感性因素，並分析、測算其對項目經濟效益指標的影響程度和敏感性程度，進而判斷項目承受風險的能力。

若某參數的小幅度變化能導致經濟效益指標的較大變化，則稱此參數為敏感性因素，反之則稱其為非敏感性因素。這種分析方法的缺點是每次只允許一個因素發生變化而假定其他因素不變，這與實際情況可能不符。

敏感性因素一般可選擇主要參數（如銷售收入、經營成本、生產能力、初始投資、壽命期、建設期、達產期等）進行分析。若某參數的小幅度變化能導致經濟效果指標的較大變化，則稱此參數為敏感性因素，反之則稱其為非敏感性因素。

(7)對數據敏感的投資有哪些擴展閱讀：

敏感性分析的作用

1、確定影響項目經濟效益的敏感因素。尋找出影響最大、最敏感的主要變數因素，進一步分析、預測或估算其影響程度，找出產生不確定性的根源，採取相應有效措施。

2、計算主要變數因素的變化引起項目經濟效益評價指標變動的范圍，使決策者全面了解建設項目投資方案可能出現的經濟效益變動情況，以減少和避免不利因素的影響，改善和提高項目的投資效果。

3、通過各種方案敏感度大小的對比，區別敏感度大或敏感度小的方案，選擇敏感度小的，即風險小的項目作投資方案。

4、通過可能出現的最有利與最不利的經濟效益變動范圍的分析，為投資決策者預測可能出現的風險程度，並對原方案採取某些控制措施或尋找可替代方案，為最後確定可行的投資方案提供可靠的決策依據。

㈧ 什麼叫做對數據敏感

看到數據知道表示什麼意思，最好能對數據進行各種統計、分析，從數據中發現問題。

㈨ 什麼是對數據敏感

你是不是裝過濾軟體了，
或者你那的網路通訊被監視了？

如果對您有幫助，請記得採納為滿意答案，謝謝！祝您生活愉快！

vaela

㈩ 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。