⑴ excel做敏感性分析的教程
Excel 中經常需要做銘感性分析，具體該如何做呢?接下來是我為大家帶來的excel做敏感性分析的教程，供大家參考。
excel做敏感性分析的教程：
敏感性分析步驟1：建立基礎數據
可以利用EXCEL的滾動條調節百分比值
敏感性分析步驟2：多因素變動對利潤的綜合影響
1、計算預計利潤額
利潤額=銷售量*(產品單價—單位變動成本)—固定成本
2、計算變動後利潤
變動後的利潤=變動後的銷量*(變動後產品單價—變動後單位變動成本)—變動後的固定成本
利用EXCEL輸入公式，就可以看到滾動條的變化，隨之帶來的變化的數值變化。
敏感性分析步驟3：分析單因素變動對利潤的影響
敏感性分析步驟4：利用利潤敏感性分析設計調價價格模型
1、基礎數據
2、利用EXCEL模擬運算表，求出在單價、銷量變化時的利潤。最後用有效性把大於某個數據的值標為黃顏色。
⑵ 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。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。
⑶ 如何培養財務人員的數字敏感度
在我們會計工作中如何培養對數字的敏感度？很多時候我們對數字沒有多大概念，我們雖然知道計算規則，比如150-50=100，知道如何計算固定資產折舊，但是卻不知道這個數字背後的含義。現實職場的工作是服務於商業社會的，每個數字背後都隱藏了特有的含義，要麼代表了一個資產（可以是有形的或是無形的）；要麼代表了一項債務或是一項資本。總之一個數字背後都有其對應的東西，這就是數字的敏感性。
既然每個數字都有對應的東西，那它就要符合自然界、符合我們這個社會的規則，而不僅是數字的規則。會計行業中特別講究這種東西，各種各樣的數據代表的是商業的行為，數字背後的商業行為要輔助現有的商業決策，所以作為財務我們要培養數字的敏感性。
再開聊之前先導入一個職場的案例：
某公司的財務總監A負責付款審批(報銷費用、年會費用、采購費用等等)，當然他前面還有其他人簽批（B、C、D）。
這個月行政部報銷一筆5萬元的清潔費用。行政專員提交費用申請，行政部門負責人簽字確認（有這個事情，而且的確要本月付款）；簽完字審批單就流轉到財務部門，基層財務人員C確認簽字（審核附件支撐是否正確），並及時記賬；財務經理B審批確認（看一下賬務處理有沒有錯）；最後到財務總監A的手裡，做最後的把關。這個時候如果你是A，你會不會從頭看一遍呢？當然A有可能會看，也有可能不會看。什麼情況下會不看呢？當然是他心裡有把握，有底的時候。因為他知道公司一個月發生的清潔費大概就是5萬元左右。但是如果申請單上的金額是8萬呢？那是A肯定都不用細看，就會說：「哎，怎麼回事啊？你這個有異常，經理B你去查查清楚好不好，差別太大的你寫清楚原因。」兩個不同的數字，引起兩種截然不同的效果，這就是數字敏感性的存在。
月初稅務會計D，計算每個月要交多少增值稅，做稅務申報，算出來之後交財務經理B審核，然後財務總監A審批，A審批完最後總經理審批同意，確認支付稅款。
公司稅務會計D工作兩年，數字敏感度不夠，以前工作中也被B講過多次，但是每個人的成長速度不一樣，還沒有修煉到家。這個月，剛好財務經理B休假了，D計算完稅款之後直接找總監A審批。
A一看報表5秒鍾就發火了：「你怎麼回事啊，我們去年一年的稅款才1200萬，這個月怎麼就400萬了？回去檢查去。」
D回去之後就在想：「怎麼回事啊？我很用心計算了啊。我知道B不在，怕出錯，更是特別謹慎的計算了啊。」
結果查來查去發現問題了，400萬確實多了，本月實際應交的增值稅是115萬。問題再哪呢？原來400萬是1-4月的累計數，D把累計數填到了本月數去了。因為沒人給她檢查，她自己又檢查不出來。這個時候財務總監A一看就發現了數字的邏輯性不對。
大家回想一下你們工作中有沒有發生過這樣的事情：辛苦做了半天的報表被上司幾秒鍾就發現問題。當然有的財務總監、財務領導不會像A這樣當場發火，可能會笑眯眯的跟你說。有的話就是你的數字敏感性不夠。那財務人員如何培養數字的敏感度？接下來從以下四個方面分享一下：
第一：數字和財務的關系。
數字和財務的關系。我們知道差旅費報銷時：出差有火車票、飛機票、住宿費、外地餐飲費等，這就形成了一個數字，一趟回來費用5000元，就要填寫報銷單申請報銷，單子審核過後要付錢做賬，這就形成了財務報表上差旅費的一個數字。財務報表就是有這樣的N多的數字構成的。這是財務的基本做法。任何一個經濟行為體現在公司裡面只要跟錢、數字有關都會最終以財務報表的形式體現出來。
D要申報增值稅的案例中，我們發現有三個數字很重要：第一個數字1200萬，為什麼A一下字反應出來了1200萬呢？因為去年一年的增值稅納稅總額1200萬是這家公司會計的常識。
可以說每一個做到財務經理、總監的人對於她所服務的企業都有一個會計的常識。這樣說可能大家不太理解，我們換個方式來說，你現在問你們的財務經理、財務總監公司的收入、利潤、成本、稅收、毛利率，增長率等等這些重要的指標，他們腦子里是清清楚楚的，這不是因為別的，就是因為會計的常識。
大家反思一下自己，處於自己的職位，你們有多少的會計常識呢？我們經常講我要學點東西，特別是會計小白最容易說：「我去這家公司工作主要是考慮到能不能多學點東西，讓自己有所成長。」那麼現跟大家有沒有發現，會計常識就是我們大家要學的東西。不要以為高深的會計理論才是我們要學的，理論雖然要學，但是會計的經驗、會計的常識才是基本的。
實例中的1200萬是會計常識，D辛苦算出來400萬是第二個重要的數字，它是現實數字，也是一個具有故事的數字。財務總監A一看這個數字不對，400萬跟實際的情況發生矛盾了，也就是這個現實數字違背了會計常識，肯定有問題。這就是數字敏感性，背後有會計常識的存在。D最後重新算出來的數字115萬是第三個重要的數字，財務總監看到115萬，為什麼給她簽字了呢？如果不是年末的話，假使D一開始出來的數據就是115萬，B不在，A很有可能都不細看115萬是怎麼算出來的。因為他看到115萬的數字，心裡一想去年是1200萬，攤到每個月就是100萬，100萬有個升降的幅度，可能是今年的業績增長了。所以D算出來的115萬，就姑且不看算的究竟對不對了，即使不對下個月再調整就是了。
我們經常會發現有些財務總監、財務經理整天說說笑笑，好像沒什麼事情，那是因為他們的數字敏感性高，很多事情他們一下字就處理完了，就有時間去做別的事情。這是我們要向財務總監學習的很重要的點。
1200萬、400萬、115萬這三個數字就構成了三方面的內容，第一個是會計常識，第二個是現實的數字有沒有違背常識，第三個是需要修正到會計常識的可理解范圍之內。115萬就是100萬可允許變動的范圍之內，這三點非常重要，貫穿於整個財務工作當中。
如果你是應收會計，起碼閉著眼睛就能說出應收賬款的余額大概是什麼數，這就是一個會計常識。你這家公司是製造業，去年應收賬款大概是1200萬左右，如果今年某一個月做出來是2000萬，那你第一意識就應該是「我是不是做錯了？」然後去檢查，這樣你上報領導的時候，領導對你的印象會非常好，因為你經常不出錯啊。其實不是你不出錯，而是你自己已經檢查過了。做費用也一樣，每個部門，每個月大概會產生多少費用，都在掌握之中，都是會計常識。做到經理掌握的會計常識就更多了，我們的費用、應收、應付、資產、負債、利息每個月大概多少錢，知道的清清楚楚，這就是每個人的經驗，每個人常年積累下來的會計常識。
講了這么多，最重要的一點是要想提高對數字的敏感度就要先修煉你的會計常識。
第二：數字對財務的重要性。
數字對財務就好比空氣對動物的重要性，關乎生命，如果你不喜歡數字而去做財務、做會計，你是走不遠的，說不定做個一兩年或是一段時間就轉做銷售了。數字就是財務的空氣。為什麼這么說呢？我們來分析一下財務和會計整天做的事情是什麼：固定資產管理、費用報銷、稅務申報這些都是數字的來源，財務部門有很多崗位，每個崗位職責不同，職責不同每個人負責的東西就不同，每個東西的最前端其實是不同的業務，我簡單的來分一下。不同的業務部門產生不同的數字：銷售、采購的業務會產生應收、應付；生產部門會產生成本或是存貨；研發部門會產生無形資產、研發費用；後勤部會產生人工工資等等。每個部門都會產生對應的費用。
大家發現沒有，財務部門一天忙到晚都在干一件事情，那就是在記錄各部門的商業行為。
財務的任務就是把商業行為轉化成財務的數字，最終形成財務的報表（資產負債表、利潤表、現金流量表等等）。財務的報表又用來支持明年的商業決策。老闆通過報表可以發現：公司有1個億的資金，那明年可以用來做一些投資，讓閑置資金動起來，錢生錢；原先投資的項目回報不怎麼樣，可以調整策略；應收賬款周轉不靈，要剔除一些壞的、差的客戶。這就是用財務數據來支持商業決策。
所以，要培養數字的敏感度，就要了解每個數字背後的商業行為。
第三：只會算數的財務不是稱職的好財務。
財務人員只會算數是不稱職的。一個稱職的財務不能只會算數字。比如財務人員C她每月統計應收賬款，知道應收賬款每個月的余額，余額可以分解成多少公司也知道的清清楚楚。她是不是只要每個月按時把應收賬款表提交給領導就行是稱職了呢？
如果公司的應收賬款常識是1200萬，這個月她統計的是2000萬，就這么提交了，總監一看報表，5秒不到又要挨罵，回頭一查，統計重復了。
公司使用ERP，前面下單的人同一家公司使用了不同的編碼。造成這個結果的原因，可能是這個客戶不是經常有業務往來的客戶，可能2年前有過合作也有可能這個公司改名字了，但是業務員不知道，申請編號的時候重復了。那你在做應收賬款統計的時候有沒有合並同類項呢？做一名稱職的財務，計算應收賬款的時候要檢查有沒有算重復，有沒有算漏了。
大家想做一個稱職的財務，培養自己的敏感度，可以列出自己崗位的關鍵指標，每一天都看看，感受每一個數字背後的支撐和邏輯。
第四：要講清楚數字背後的故事。
當D把稅表做出來的時候，面對400萬的增值稅他從來沒有想過數字背後的故事。我們整理的財務數據的來源是商業行為，財務數據最好反哺支持公司的商業決策。從業務到財務數據其實有5個步驟：
報表前的工作就是會計核算，報表後的工作主要做兩件事情。第一是解讀、分析：像預算、財務分析是報表後的崗位，對報表的各個指標進行分析，講出他的原因。第二件事就是檢查。其實很多公司都是一邊做分析，一邊發現問題，發現這個月少計提了什麼，某項成本漏結了，月結結束後還在動成本。為了盡量減少這種情況，很多企業會在之前做個預估；或是做個月結時間進度表，按著時間進度表去一項項完成。
報表後的工作要用報表檢閱和分析的角度去驗證數字的准確性。尤其是管理不是很好的企業，應收賬款經常掛錯科目，或者是掛錯對象。因為他搞不清楚數字背後的故事。這家為什麼是200萬的應收，為什麼沒有按時回款。知道200萬應收背後故事的人就會跟領導說：「這個200萬是因為這家企業在XXX項目上砸的錢，導致資金斷裂了，預計XX時候才能回血、回款。」
一個好的財務領導能把這些數字背後的故事說的清清楚楚。在舉個例子，經常會發生稅務人員對某一家公司進行稽查，做稅的會計就很害怕啊：「又來稽查了，說我這個地方不對，那個地方漏稅，哪有啊，我怎麼沒有發現。」基層的稅務會計就報給領導，領導一聽，這有什麼啊，我來應付。稽查人員來了，財務領導劈里啪啦解釋一通，OK，過關了。因為他講清楚了數字背後的關系，講清楚了數字背後故事及邏輯性，說明了數字代表的商業行為。稽查人員一聽，哦，沒有漏稅啊，商業行為的性質原來事這樣啊，對應的合同有，對應的納稅時點、計算也准確，那就是真的沒問題了。
如果你是基層的稅務會計，你有沒有讀懂數字背後的含義？你能跟稅務局解釋數字背後的商業行為么？如果可以說明你是很OK。應收、應付、稅務、資金的管理、出納、預算的分析等等，只要是每一個數字，我們都要能講清楚背後的含義及故事。這里推薦給大家一個做法：報表報送前，先拿鉛筆對著每一個數據，在能過清楚知道其背後含義的數字後面打勾，符合你的會計常識的數字後面也用鉛筆打個勾，自己先驗證每個數字的准確性，確保准確。全部打完後再發送。
最好我們總結一下前面講的例子中，包括了四個層次的崗位，每個層次的崗位都要講清楚數字背後的含義，但是重點是不一樣的。
C——基礎會計：底層的會計要求弱一點，如果自我要求高，對每個數字都研究的很細的話最好。要做到到有依有據，就是說做賬憑證要齊全，包括內外部原始單據、簽批的流程，數字產生的合理性，不要掛錯科目、客戶、供應商、個人。
D——專業會計：復雜的會計要做到准確時效。做報表分析的人要做到准確跟時效，會計常識要像崩緊了的弦一樣刻在腦子里，一看到費用這么多，就發現不對，立馬向下個層次的人要明細，找原因。
B——財務經理：重點在對變動的解釋。合理的異常，要備注清楚，把故事講清楚。
A——總監：重點考慮業務的邏輯性。有了上面幾個層次的基礎，他可以重點考慮業務的邏輯性。
很多時候發現領導不是很忙，就是因為下面的人已經看了很多遍，到他那一步只要考慮商業行為的邏輯性就可以了。
會計的常識、現實的數據、前端的商業行為之間的關系對我們培養數字敏感度有著非常重要的作用。
⑷ 想拿高薪的數據分析er必看：如何提升數據敏感度
作為一名數據分析師，你是否會羨慕這種人：他能一眼看出你做的PPT裡面的數據有異常，隨時能提出一個數據證明你的小結論有問題，然後用一個數據問題迅速推翻你整個報告的結論。你害怕他這種能力，因為他的能力結果就是你耗費心力做了很久的分析，全都是無用功，要重新做；另一方面，你又很羨慕他能擁有這種能力，同時希望自己也有，這樣子就能提高工作效率，減輕工作負擔。
那麼他擁有的這個能力是什麼呢？他擁有的是 數據敏感度 。這種人非常的有邏輯，同時對於你的匯報他有絕對否定權，更讓人羨慕的是，他有著極強的數據敏感度。什麼是數據敏感度？能通過後天練習得到提升嗎？下文會給你答案。
所謂的數據敏感度，就是在看到數據後，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和業務之間的聯系，並找到機會，有人眼裡只是一個數字。前者就是有優秀的數據敏感度。對數據的解讀基於對數據的理解，對數據的理解則基於對數據、業務、客戶的理解。
數據敏感度能通過練習和經驗總結得到提升，秘籍就是熟悉數據和業務和客戶。
一、數 據方面
1、 了解指標定義，理清指標關系，常與標准作對比 。 我們可以在有新業務時，嘗試自己設計指標體系。指標體系可以把你從局部的點拉升到整體的面上，這樣就能更深刻的理解到指標之間的相互聯系。最常見的標准就是部門的KPI，如果某個指標沒有定KPI，也可以跟競品或同行業的數據標准對齊。
2、 多看數據報表，積累感覺 。 可以定期的總結自己所負責業務的數據特性，了解指標存在的趨勢性。這點類似於我們以前上學的時候，英語老師讓我們多讀文章積累語感。
3、 對待數據波動多思考，推斷業務發展狀態 。 對待數據指標波動，不能單維度考量。就算小的數據波動也可以考慮有哪些因素可能會影響數據，多思考指標之間的關系，業務之間的關聯性。
二、 業務方面
1、 與業務方多溝通、多交流 。 有條件可以參加業務方的組會，讓他們抄份周報給你。保持多聽，多問。遇到不理解的問題及時問為什麼，為什麼我們主要監控的是A指標，不是B指標。為什麼有的指標波動的很大，但是業務同學一點也不著急。很多小夥伴不願意問別人，就會想：哎呀這個問題會不會太簡單，我問了別人會不會覺得我水平很低之類這樣的想法。這種想法大可不必，術業有專攻而已。反正我們的目標都是為了讓業務發展的更好。當然提問也是一門藝術，有興趣的小夥伴可以了解下「5 why分析法」。
2、 把自己放在主動位上 。 有的時候心態也會影響我們對工作的態度。不要局限於自己數據分析師的工作。如果你給自己的定位就是數據支撐，那從一開始的定位就錯了。我們可以適當的脫離數據，將自己放在業務的位置上，想一想如果要完成業務的KPI有哪些資源可以調用。這個時候再結合數據，看看我們用數據能否發現其中的隱藏點，從而獲得業務上的突破。
三、客戶方面
客戶理解力是理解客戶的能力,是對客戶需求的理解能力、滿足能力以及維護客戶的能力,力求與客戶共同成長,關注客戶終身價值。在客戶方面，我們需要及時和客戶進行積極有效的溝通，理解他們的需求，站在客戶的角度想問題。
數據敏感度是數據理解力、業務理解力、客戶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，數據理解力、業務理解力、客戶理解力，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。
最後，在平時的日常生活中，可以多看新聞，多閱讀書籍，看到數據後要聯想數據背後的意義，不能看山是山，見水是水，而要看到山水背後的深意。這樣，你的數據敏感度就能慢慢提升，工作效率也會大大提高，升職加薪還會遠嗎？
如果想要和我交流更多數據分析相關資訊，歡迎小夥伴們在評論區留言和我互動，也可以戳我頭像私信我哦~
⑸ 怎麼發現敏感數據
基於AI發現能力：
通過自動化嗅探技術將客戶環境中的存儲進行識別，並通過掃描樣例數據摸底，初步梳理出客戶的數據資產。包括：
1）通過SQL檢索摸底並梳理結構化資料庫數據信息；
2）通過NLP及對應的數據學習模型完成非結構化文檔中的敏感數據解析；
3）通過大數據連接組件及內置的正則式發現半結構化數據中的敏感信息。發現敏感數據的方式其實有很多，上海安策信息現在有脫敏技術，技術也是比較成熟的，你可以詳細的去了解下哦。具體不妨網路一下。
⑹ 如何鍛煉數字敏感度
數學不好的人，數字能力就不好嗎？對數字敏感的人，成本掌控能力就一流嗎？雖然答案未必是肯定的，但想在工作上事半功倍，就必須養成對數字敏感的20個好習慣。 每每說到數字，人們下意識地就會說：「我數學最爛了！」而既然數學很爛，顯然也就不會懂得太艱深的數學公式或原理，更別說是怎麼應用了。所以，我們或許可以說，數學爛的人就無法將太高深的數學用在職場上，但有沒有另一種可能的狀況是：商場上所用到的數學，其實都不會很難，有專家說是不會超過高中數學程度；也有人說，只要會加減乘除即可。 這很容易得到驗證，因為我們很少聽到什麼經營之神是數學家，反倒經常聽到沒讀過什麼書的傑出企業人士，對於財報數字瞭若指掌。 在工作場合里，我們會看到很多數字，但是我們不見得要計算這些數字，重點是對於數字要有一種「感覺」。感覺也許還是太過抽象，具體一點地說，就是要在心中對於數字所反映出來的真實，依據自己的專業與經驗，建立起一套評斷的標准，然後據以做出行動。 以下這20個數字力，不只是觀念，更要養成一種習慣。如果在逐一檢視之下，你發現自己已經多半具備，那恭喜你堪稱「數字達人」，但如果發現自己缺了很多項，也不要覺得自己是「數字白痴」，因為它們都不難學會。
⑺ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析
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。
而做典型的數據分析可能包含以下三個步驟：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
數據分析過程實施
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
一、 識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
二、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
①識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；
②確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；
③錄表應便於使用；
④取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。
三、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有： 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖； 新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；
四、數據分析過程的改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
①供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；
②息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。
③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；
④據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；
⑤據分析所需資源是否得到保障。
⑻ 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。
⑼ 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。