什么是数据敏感度？

网友解答: 鄙人拙见，往大了说叫天赋，对数据的变化和数据本身有兴趣，有好奇心。好的扯远了。数据的敏感度，我认为是对于目标函数而言，需要的是能发现哪些特征能最优目标函数，尽管可以通过实验得

鄙人拙见，往大了说叫天赋，对数据的变化和数据本身有兴趣，有好奇心。好的扯远了。

数据的敏感度，我认为是对于目标函数而言，需要的是能发现哪些特征能最优目标函数，尽管可以通过实验得到答案，但是对于企业来讲，更期望效率越高越好。例如，有A,B两个特征，明明A起到决定性作用，但是如果选择B做主要特征，会导目标函数并没有最优化，也就是说敏感度不高。这只是简化的例子。

很多实际的数据并没有明显的特征，需要手动选择。近年来深度学习为什么这么火，就是做了一件事情，人工选择特征变成了机器，当然主要是因为现在的机器跟得上节奏。

但是深度学习并不是万能的，依然很多问题需要工程师来解决这些难题，如果对这方面没够热情和执着，在调试一些模型的时候总是得不到满意的结果，甚至比不调还要差，这时候该怎么办。

这些东西需要钻研和经验，但前提是你真的热爱而不是看就业形势，否则很难走下去的。

我也不知道是不是扯远了，简单点，想象一下，通过分析地铁的进出站记录，能知道高峰期，能知道更多表面上没有的信息，你会兴奋吗？不会的话，就是没感觉。或者说数据能带来不可思议的结果，你期待不期待。我是觉得如果一个人对数据不热爱，那他肯定不适合，也就是不敏感。我好像说了对废话。。。

数据敏感度，说白了就是记忆力+独到视角，很多人可能觉得不可思议，但作为一个数据从业者，我深感记忆力的重要程度，可以说记忆力是数据分析师的硬件，视角是分析师的天分。

什么情况下需要敏感？举例，今天APP开了个活动，当你看到眼前的今天活跃数据，你能否想起来昨天的值？上月均值？今年的平均值？你能否想起来历次活动促活效果？你的脑海里有没有趋势线，有没有横截面数据？竞品的活动效果你了解多少？这些不止要看，要学，更要记住，这是一个数据分析师的专业素养，当你告诉别人一个数据，你必然清楚数据来源与口径，当别人问你一个重点数据，你要张口说出准确的数字，如果做不到，大概多少不能搞错，数量级你至少应该知道。

记住，记忆力有用，特别有用，除此以外，就是独到的视角了。同样的数据源，分析的结果未必相同，给出的建议未必一样，原因就是构建的分析指标不同。为什么构建的不同呢，对业务的理解不同，这个指标是看增长的绝对量还是相对量，怎么构建公平的评价指标，怎么识别欺诈行为，甚至于构建模型特征，这里面都有太多分析师的主观判断，你的视角将决定你的报告，所以，培养你的知识体系，构建属于你的分析框架，非常重要。

这就是分析师的慧根吧