【讨论】你所认为的数据敏感度是啥玩意？

         最近逛论坛，还蛮惊喜的，主要是发现了一些开放式的话题，比如 辩论数据分析到底是IT的活还是业务的活，刚好前不久也跟朋友聊起一些关系数据敏感度的话题，索性我也来开个非技术性的讨论帖，想看看大家对于数据敏感度的看法，希望各位番薯IT也好，业务也罢，都可以畅所欲言！










       给大家几个角度吧：

• 你认为的数据敏感度是什么样的？   
• 何为优秀的数据敏感度？
• 你认为IT的报表设计人员是否需要数据敏感度的能力？
• 如何培养和提升自身的数据敏感度？
  

      P.S：等大家的回帖意见>=10，我会在后面对大家的看法进行一个提炼及总结




        之前说过，超过10个回帖我就来总结关于数据敏感度的内容，因为太忙，一直耽误到现在，以下总结，有网络搬运，有借鉴了大家的发言，也有自己理解，希望能帮助到大家。




        数据敏感度没有一个明确的定义。有人觉得是能快速发现规律，有人觉得是能及时判别异常，也有人觉得是权利和金钱的象征，都没错哈。在人人都是产品经理的《什么是数据敏感度？怎么培养数据敏感度？》这篇文章中，说数据敏感度是：业务理解力、客户理解力、数据理解力的综合结果。我个人觉得业务理解力与客户理解力有一定的重复，所以在我看来的数据敏感度是认知、计算和理解的综合能力：


       ▶ 认知是啥？大家去玩骰子，最大为6，你在夜店跟别人玩骰子的话，一般是6个骰子，如果你喊出5个7或者7个5，可能就被人笑话了，这就是认知

       ▶ 计算又是啥？就是对认知的引申，突然有人说自己一周工作60小时，你的第一反应是啥？一周正常工作5天，每天8小时，实际是一周是40小时，国家劳动法规定的劳动者一周不得超过44个小时，60个小时的概念就是这个人每天要工作12个小时，他真的不怕猝死么？

      ▶ 理解的意思，举个栗子：我突然说武汉市场每个月肉包有6400,000元的销售，你脑子里能浮现整个武汉市场大概有多少包子店。整个数据链路里，你脑海里能浮现出每月天数、肉包单价、有大概的天气情况印象，是否有促销情况的影响等这些信息，你的数据敏感度就超级厉害了。

       所以，会用到数据敏感度的场景就有如下：

• 能辨别真伪  
• 能评判好坏   
• 能发现数据关联
• 能定位问题   
• 能提炼规则
• 能预估未来
  
  
  

       其实总结完这些，我们大家都可以对自己的数据敏感度能力有一个评估了。我们的回复里有人聊数据敏感度的天赋，不可否认数据敏感度有一定的天赋关系，但是后天的培养比先天的天赋占比要大很多，而且，你一旦跳出了自己熟悉的领域，可能行业相关的数据敏感度又得重新培养。
     


      那该说说如何培养数据敏感度了

      1、专业知识。专业知识对培养数据敏感度的帮助就是提升效率，二分位，四分位，正态分布、辛普森悖论这些知识都能好的让你了解到看数据的重点

      2、留意身边有价值的数据。无论工作还是生活，只要你觉得这个数据对你有价值，就请去记住它吧。（提个小问题：你们谁记得自己省份去年的GDP是多少么？）

      3、记住参考值。比如某数值的均值或者范围等。如果是大范围的数据，请参考行业水平，如果是企业内部数据，请参考企业平均值

      4、某些异常值。为什么说要记异常值，其实异常值可以帮我们归纳事情的本质和现象，一般异常值的出现必定有大事件，大家可以联想下股票的涨停和跌停。提醒下大家，这里的异常值并不指的仅仅是那些不好看的数据。

      5、训练自己的判断思维。如果说没有判断思维，那就不要来谈论数据和敏感度了，男人的直觉和女人的第六感在这里都不适用。任何数据都可以进行怀疑，剩下的就是验证了。

      6、结合实践培养的话，我觉得《什么是数据敏感度？怎么培养数据敏感度？》就讲的很好，分别从懂数据和懂业务的角度去告诉大家如何培养。

       基本上，我要总结的就这些了，当然我也不是数据敏感度很高的人，写这个帖子的初衷就想学习下大家平时练习培养数据敏感度的方法，现在就拿此贴与君共勉吧。最后，还是要谢谢参与过留言的大家！

马上开始百度什么是数据敏感度
http://www.woshipm.com/data-analysis/4127118.html

反过来问一下现在有多少人还处在数据搬运工的状态

--数据敏感度其实听得最多的地方就是面试的时候，面试官会问你：作为数据分析师，你数据敏感度怎么样
--常说的数据敏感度就是一堆数据在你眼前，你能不能一眼或者很快的就看出规律，并且知道怎么展示
--如果只是数据搬运工，不需要做到分析这一层，那IT人员不需要有太多的数据敏感度，但是也需要有一点，至少一个报表做出来，如果是异常数据（不是业务问题，而是自己的代码问题等）能直接看得出来
--怎么培养，这玩意儿就像你上学时候，有些牲口就算上课不听也能考优秀，自己起早贪黑也就一个良好，所以说，有些技能和感觉是天生的，后天的那就只能多接触数据，多看看其他企业或者行业分析案例，慢慢练

概念：个人觉得再提数据敏感度之前需要先熟悉数据的结构，了解一些数据常用的类型，小数百分比整型，而且还得熟悉对应值域，久而久之形成了一种直觉或经验，而数据敏感度就是发现数据存在异常的能力（异常包含值的异常，违反常理的异常），如一个表示重量的值出现了负数，或者某家公司销售额一年为1W块，或者医院平均住院费用远远小于平均门诊费用，这些都是违背常理的）
优秀数据敏感度：及时发现数据敏感和快速定位问题解决问题的能力
需要：可以减少沟通成本，正常来讲先回顾公司前几年业务的基本情况，大概对公司的重要数据有个基本认知，如人，货品销量，去年收入。当同维度数据差的值有好几个量级时，这可能就是异常数据，你肯定哪部分算错了。
培养：哈哈想不出来了，就写多读书多看报少吃零食多睡觉

数据敏感度，是建立在你了解业务数据结构基础上，对其规律、大小等等熟悉掌握，能够快速判断一个数字对错，也能发现它的规律，快速找错误的地方并解决，作为数据分析师、数据仓库工程师，数据挖掘工程师等等需要对数据有一定敏感，报表设计人员要求比较没那么高，培养和提升主要靠自己对业务数据了解程度，对于有些疑惑的数据，可以寻找它让你疑惑的地方，它为什么某个月如此之高？什么原因，多去寻找数据里面出现的疑惑，并找到答案，慢慢的你知道业务知识也更了解了，数据规律也你掌握了，自然对数据更加敏感

数据敏感度就是最终目的展示，略过繁琐的步骤。提升亲和力。

有钱，工资高

1.喜欢数据
2.喜欢看数据
3.对于数据的一点点变化都很关心和了解

数据敏感度，之前也看到一些材料提到过，但是我没有深究。
我个人理解它是现在数据生存时代的一种新出现的个人或者企业属性。科学定义我说不出来，但是我觉得它可以是判断一个人或者企业，能够主动利用客观数据衡量自身和外部世界的能力。
拙见。

我是业务出身，我觉得数据敏感度，因为数据本质上就是对业务的一种量化描述，那么数据的变化就是业务变化，相对来说，数据是抽象的，业务是具体的，有着数据的敏感度，就是头脑中抽象思维能力很强，通过观察数据，发现业务变化的趋势、强弱，通过数据指引业务执行、创新、创造。