如何判斷對數據是否敏感

① 如何判斷一個人對數據是否敏感

告訴一遍他你的電話號碼，過幾分鍾再問問他，如果他還記得就是敏感

② 面試數據分析師看重哪些方面

1、考察對數據的敏感度

面試的時候，數據部門經理問一些生活中的數據的問題，一個優秀的數據分析師對數據有很強的敏感度，生活中常見的數據，你直觀的感受往往能反應出你的資質。

2、數學基本概念和統計學方法

遇到的有排列組合的問題的，還有指數衰減的定義等等。或者直接給一個問題或者數據，問問你打算用什麼樣的方法怎樣去分析。在給你數據的時候，一定要記得說數據預處理!這一點非常重要，這樣會讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數據科學相關的崗位，需要學習的數據知識可以參考成都加米穀大數據培訓機構的：想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎“必備”。

3、編程能力

你一定要有自己熟練的軟體，常問的問題是，你一般用excel干什麼，常用的函數有哪些，你是否用過數據透視表，是夠用過宏，你平時多久用一次R，你是否用過或了解過並行等等關於軟體的問題。在面試小公司時，HR會可能直接給你一個數據進行數據分析，題目一般給的都不太難。

③ 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。

④ 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。

⑤ 如何說明自己對數據敏感

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。

⑥ 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。