对数据敏感有哪些方法

⑴ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时，你会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，并且乐在其中。

而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

一、 识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

二、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

①识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；

②确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；

③录表应便于使用；

④取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

三、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

四、数据分析过程的改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

④据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

⑤据分析所需资源是否得到保障。

⑵ 怎么提高敏感度最有效的方法（5招训练你的数据敏感度）

真正的数岩袜据分析大神是怎样的？有人说能轻松玩转各种分析工具，有人说能从海量数据中找到关联，有人说能一眼识别出报告中的数据异常，还有人说能够撰写一份经典的数据分析报告。

其实对于一个数据大神，这些都是必备技能，要想练就这样的十八般武艺，最重要的就是提高自己的数据敏感度。

所谓数据敏感度，就是善于洞察数据和业务间的联系，一个优秀的数据分析师，总能快速洞察出数据背后的问题和对业务的指导意义。

如果这家餐厅也做外卖，那么给他一个复购率的数据，就能很快判断出菜品的竞争力，给他一个订单量的趋势变化图，就能很快判断出门店经营中可能存在的问题。

做到这种程度需要大量的经验积累和可以训练，那么作为一个数据分析师，怎么刻意训练自己的数据敏感度呢？本文提出了5种方法，希望对你有所帮助。

熟悉行业和业务

做数据分析时，洞察数据必须结合业务，提高数据敏感度的基础就是需要对业务有深刻的认识。

从纵向看，需要熟悉自家业务的历史数据和发展趋势，从横向看，需要熟记同行业各指标平均水平和重要竞争对手的重要数据。

注意，这里所说的熟悉不仅仅停留在报表上，还要多深入一线和业务人员多交流，对每一项数据背后的含义加深理解。

做到什么程度呢，比如，拿到公司业务的一个数据，就要迅速判断出是否存在异常，以及在行业中处于的水平，还要衡量提高该项数据的投入产出比。

除了对业务的了解，我们在日常生活中，也应多积累一些重要的数据和规律，比如人才离职率、各区域的地租价格、各行业各地区平均薪资、各行业利润率、各行业的关键指标和基本规律，对于我们更全面分析业务是有价值的。

提高记忆能力

对于常常跟数据打交道的人，记忆各种各样的行业和业务数据是必然要求，但每个人记忆力有好坏之分，这里介绍一些帮助提高记忆能力的小技巧。

1）通过公式记忆。

比如在电商行业，记住一个【收入=流量*转化率*客单价*复购率】的核心公式，就可以间接记住四个最重要的指标。记住关键指标后，再记对应数据。

对于一般的指标我们只需要记住小数点前的部分，甚至可以把零头去掉记住相近的整数即可。

2）常看报表。

无论是自家还是竞争对手的业务数据，以及行业的分析报告，都是常看常新的，每读一遍都会有新的思考。

3）好记性不如烂笔头。

提高心算能力

优秀的数据分析专家，不会让计算成为快速洞察的障碍，通常都精通心算巧枣消。我建议大家在日常生活中尽量少用计算器，提高心算能力。

提高逻辑推理能力

逻辑推理简单来说就是通过已知推断未知，一个出色的数据分析专家，即便进入一个不熟悉的行业，基于常识也能将商业模式和利润率估算得七七八八。

在公司业务上，数据分析大神们总能通过数据关联的蛛丝马迹，从底层逻辑一点点往上推导，思维严密，得出让人信服的结论。

当然，强大的逻辑推理能力也依靠多年的刻意练习。怎么刻意练习？

在我们以后的推导过程中，要注意两点，一是从底层逻辑出发，二是在推导时不断从各个角度反问自己，直到拿出问不倒的结论。

此外，闭门造车是不妥的，最好的也是最笨的方法是，多去复盘大神们做的数据分析报告，模仿他们的分析思路推导过程，自己再重做一遍。

选对工具很关键

提高数据敏感度，重在透过数据看本质。但很多传统的数据分析工具（如Excel、SQL），一上来就让用户直面密密麻麻的数据，既被枯燥的数据打断思路，影响效率，也不利于我们分析思维的养成。

相比之下，一款专业的数据分析，比如我在用的 FineBI ，就有一套自助分析的流程。当孝知我们要分析杂乱无章的数据时，它不会上来就展示这些枯燥的数据，FineBI会在我们开始分析之前，让我们先思考想要什么，明确目标后选择对应的操作，然后选出相关的指标数据，一步步靠近目标。

抽丝剥茧，FineBI可以引导我们一步步找出关键指标。

数据处理时，我们可以在FineBI的帮助下，抽丝剥茧，洞察数据中的关键指标。

数据敏感度的提升，来源于对业务的各个细节和背后的含义的认识，这是一项长跑运动，并非一朝一夕就能习得。在生活中刻意培养上面这些小习惯，能够帮助我们提高数据敏感度，实现数据分析师到商业分析师的进阶。

⑶ 如何增强对数字的敏感程度和记忆能力

我是一个对数字不敏感的人，甚至我女朋友电话号码和QQ号之类的数字信息我都记不下来，要储存在手机里才行。我有两个朋友非常厉害，他们手机的所有电话号码，自己都能背下来，他们存别人的手机号，从来不存姓名，通讯里全是数字。其中一个朋友告诉我，他最讨厌陌生人给自己留手机号了，因为只要对方念过一次，他即使不想记住，也能无意识记忆对方的号码。所以我向他们请教了记忆数字的方法。

对数字的记忆能力和先天基因有很多关系，有的人天生就对数字比较敏感。但是通过观察，那些经常和数字打交道的人，例如电话客服、会计等都比别人对数字更敏感，这就能证明对数字的记忆能力是可以通过后天改善的。只是需要掌握一定的方法和耐心。

⑷ 什么是数据敏感性怎样提高

数据敏感性是指对某些数据具有一定的辨识能力，并且能针对这些数据看到一些别人意识不到的问题，或者别人意识不到的信息。
各个行业都有各自的数据，所以这些敏感性也是对这些不同的数据而言的。
例如：某财务负责人，看到财务的报表就能对企业的大致情况进行了解，知道这个企业是成长型企业，还是衰退型企业，是健康型企业还是非健康企业，是研发型企业还是生产型企业，这就是数据的敏感性。对于没有财务知识的人，是看不到这些的。
当然，这里所说的数据，不单单是数字，也有可能是文字信息，例如：某红砖生产企业，看到政府有相应的环保政策等，就意识到红砖会涨价，于是加大原材料囤货量，加快生产步伐，生产一大批红砖，之后，价格优势和竞争优势都上来了，就能够大赚一笔。
如果这个企业没有长足的眼光，没有剖析政府政策的能力，没有相应的数据敏感性，那么就赚不了这个钱。

应该不难看出，数据敏感性的提高，是需要对自己所属行业知识和衍生知识的理解，不断学习自己所属行业的专业能力。那么自然而然你的敏感度就来了。

希望能对你有所帮助。

⑸ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析

一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。
我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。
天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。

900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。
无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。
二、很多业务其实就是一个公式。
我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。
成交额=买家数x客单价
如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。
不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。
买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率
商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率 = 活动展现x活动点击率
于是，决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率，这样多的细节共同决定了最后的成交额。接下来针对这些细节分别去做优化，这个过程就叫依据数据做精细化运营。
仔细想想，你自己的业务又何尝不是一个公式呢？试着找到自己的公式，去拆分它，你也许会不少改进的方法。

⑹ 怎样提高对数字的敏感度呢

多练。比如逛超市的时候就可以对着各种商品练心算：不同包装的东西算单价玩，对购物车内的物品估算总价玩，每周比较同一商品的价格变化差异玩。互联网上的各种数据就更多了，预祝玩得愉快。