什麼是數據敏感性怎樣提高

在招聘的要求上面，不管是對數據分析、產品運營或者另外一些其他崗位，總寫着“對數據敏感”這一條，那什麼是數據敏感性怎麼去提升自己的數據敏感性呢今天來聊聊這個話題

01 什麼是數據敏感度

在我看來，所謂數據敏感度，其實就是在認知內建立了數字和業務之間的聯繫，並且能通過數字和業務正向或反向地識別出數據背後的業務含義、問題和原因。

怎麼算是好的數據敏感度，對於分析師而言，數據敏感度高的表現應該是這樣的：

1、看到業務關鍵數據指標，能夠在1秒內，發現它們是高了低了還是錯了

2、知道所有指標是怎麼來的，知道它們的意義以及相互的關係，進而判斷數據異常的原因

3、拿到海量的數據，能夠根據分析目標很快理出分析框架，得出結論。

在面試中的考察，更多地是給實際的case來讓你去解決，你的答案是通過自己的臆想猜測，還是有邏輯結構的回答，則決定着你在面試中的表現

02 怎麼去培養數據敏感度

那怎麼去在實際工作中，去提升自己的數據敏感度呢

給大家分享一下自己的看法：

1、瞭解更加底層的數據口徑

這點很重要，很多同學只知道這個指標叫做活躍，但是什麼時候定義為活躍卻是不太清楚的，是進入APP的時候上報呢還是進入商店後有過用户行為的時候才上報呢

瞭解上報邏輯，能讓我們更好的瞭解數字背後的含義有條件者，還可以進一步瞭解下，這個上報是什麼方式上報服務端埋點還是前端埋點實時上報還是離線上報等等。

總的來講，就是能夠了解關於上報口徑、上報邏輯和上報方式，能夠幫助我們更好理解指標含義

２、梳理指標，搭建指標指標體系，理清指標間關係

為什麼我是先説要先搭建指標體系呢而不是讓大家就開始背數據因為我可能我做事情，還是願意先從宏觀上去思考，指標更多的是單點，指標體系是全景圖，你需要先把框架搭建起來，再去往裏面填充數據，補充血肉

指標體系一定要結合業務去搭建，給業務意義，指標體系可以在完善的基礎上，可以更有實操性，可落地性

指標體系不一定只有一套對應不同的分析框架，拆解思路，可以有多套指標體系，這個指標體系，本質上也就是你對業務問題的拆解思路和拆解維度

３、背數據、跟蹤數據、瞭解行業或者競品數據

背熟據，每天看數據，是提升數據敏感度的必經之路，但是這裏的背熟據，一定是在指標體系的基礎上的，不然就是會像被無生命的數字一樣

跟蹤數據，養成良好的習慣，比如每天早上到了公司之後，觀察一下數據看看有沒有問題

當然，作為更加高階的同學，可以去跟蹤行業上的、競品的橫向對比數據，不僅知道我們自己的產品有沒有問題，還了解自己的產品在行業內是什麼水平

４、巧用可視化發現問題

有時候，數據的波動可能不會太大，或者即使認真看了，也沒有發現，這時候我們可以巧用數據可視化去發現，搭建自己的儀表盤，每天通過可視化去儘可能地發現問題

５、多問為什麼發現問題，學會利用指標體系拆解原因

通過數據指標、數據可視化，我們可以發現一部分問題，但是更多的是，我們要多問為什麼，即使有時候拐點只有一點點，我們也要多問問為什麼這樣，而不是那樣多思考產品邏輯，多思考內外因素，多思考用户習慣

發現問題，我們可以通過我們之前搭建的指標體系進行原因拆解，發現原因

６、逐漸形成自己的業務理解和分析習慣

事情總在不斷變化和變好，慢慢地，我們經過沉澱，就慢慢形成了自己的產品理解和業務行業理解，也對指標相關性有了自己的分析理解，這就是我們想要的效果