谈数字敏感度在资料分析中的重要性
敏感度与参数分析.ppt
x2
0
1 2
1
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1 2
x5 0
1
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1 2
1 2
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
x5 RHS r 1 52
1 2
36
1 44
0 56
01
14
p.15/48
3. 改變右手邊常數
作法
重新計算新的RHS。若仍均為非負值，則最佳基底 不變；若有負值，則以對偶單形法繼續求解
最佳基底不變是指構成最佳單形表的BV不會改變， 但BV的值及最佳Z值均允許改變
作法(續)
4. 強迫 xk 進入， xk 離開，並求得下一個單形表 (a) 若同時滿足主要與對偶可行性，則為最佳解 (b) 若僅破壞對偶可行性，則以主要單形法求解 (c) 若僅破壞主要可行性，則以對偶單形法求解 (d) 若均破壞，則須以人工變數 AV 取代 xk 作為基 底，並以大 M 法或雙階法處理 AV，繼續以主 要單形法求解
範例6.6
10
18
解答：
3
B1b
4 1 2
16 12
1 4
1
2
16 12
9 2
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
p.16/48
3. 改變右手邊常數
解答(續)：
因有負值，故最佳基底改變。新Z值為：
cBB1b
5 2
3 2
16 12
58
作業研究 二版 Ch.6 敏感度與參數分析
範例6.12
(a)新增：2x1 5x2 25
(b)新增：2x1 5x2 20
2018广东事业单位行测数量关系解题技巧：培养数字敏感,巧解理科题型
2018广东事业单位行测数量关系解题技巧：培养数字敏感，巧解理科题型许多考生在数量关系的备考中一惯的认知总以为数字敏感度只适用于数字推理题型，这其实是对数字的误解，其实数字的敏感度非常有利于考生去解答数量关系和资料分析的题型。
许多考生在解答理科类题型的时候往往发现自己的解题速度很慢，对特殊数字没有印象，从而导致解答时花费大量时间，在此中公教育老师就带领大家来认识数字敏感以及其在理科类题型中的应用。
一、什么是数字敏感数字敏感是一种见到数字之后的发散性思维。
当我们看到一个数时，能够下意识的联想到一些与题干相关的拆分形式或者找到数本身的属性或者是其他形式的表现形式。
它包含两个方面：(1)分类：数本身的属性，比如正数、整数、奇偶数、质合数、小数、分数等。
(2)关联：数本身可以用其他的形式来表示，如进行四则运算、多次方、拆分、小数分数的转化等等。
当然在数字推理的使用中考生们需要积累的是数字的其它表现形式，那么在数学运算和资料分析的解题中需要积累就是其本身属性。
二、数字敏感的知识积累(一)质合数：质数，又称为素数，除了1和它本身不再有其它因数的数。
否则成为合数。
如：2、3、5、7、11……为质数，4、6、8、9、10……为合数。
对于质合数的使用重点关注合数拆分。
该知识点常用于解数量关系中一般计算问题。
如：看到55可以知道其能拆分为5×11。
(二)分数与小数的互化在资料分析的计算中经常会碰到似曾相识的小数，当我们能够把小数换算成分数的时候就能够快速的计算出所需要的结果。
在分数与小数的互化中我们需要记忆1/2到1/15中分数转换成的小数。
三、数字敏感度的应用例1.2014年父亲、母亲的年龄之和是年龄之差的23倍，年龄之差是儿子年龄的1 /5，5年后母亲和儿子的年龄都是平方数。
问2014年父亲年龄是多少?A.36岁B.40岁C.44岁D.48岁解：选D。
此题的解题重点在于“5年后母亲和儿子的年龄都是平方数”，而又已知儿子的年龄是5的倍数，根据数字特点可知儿子5年后的年龄是25岁，在25到100以内的平方数又符合年龄常识的可知，母亲5年后的年龄是49岁，所以母亲今年是44岁，父亲是48岁，故可知选D。
2020云南事业单位招聘考试行测知识：有意识地培养数字敏感
2020云南事业单位招聘考试行测知识：有意识地培养数字敏感时光荏苒光阴如梭，一转眼就到了金秋时节，2019下半年云南事业单位招聘也在这个时节逐渐接近了尾声；在此，云南中公教育和正在备考的小伙伴分享一下为什么要有意识地培养数字敏感，希望大家能多多了解，为2020云南事业单位考试做准备！首先，什么是数字敏感性呢?其实一句话来说就是：一种见到数字之后的发散性思维。
也就是当我们看到一个数时，能够下意识地去联想到一些特殊数字或者找到数本身的属性或者是其他的表现形式，这就是数字敏感。
它主要包含两个方面的联想。
一方面是分类，也就是数本身的属性。
比方说：正数、整数、奇偶数、质合数、自然数、小数、分数。
另一方面是关联性，也就是数本身可以用其他的形式来表示，比方说：加、减、乘、除、多次方、拆分、小数分数的转化。
例如65这个数字，分类联想：它是整数、正数、奇数、合数;关联性联想：65=4³+1、65=5×13。
那么为什么要我们大家有意识地去培养数字敏感呢?主要是它能够在考试中广泛进行应用，加快我们的解题速度。
应用范围包括：数字推理、数学运算、资料分析。
首先是数字推理。
【例1】0，0，6，24，60，120，( )【中公解析】这里我们从大数开始看起，如果我们看到120、60、24这几个数能够联想到他们离几个常见的立方数都比较近，也就是125、64、27，那么我们很快就会发现规律：0，0，6，24，60，120+0，+1，+2，+3，+4，+50，1，8，27，64，1250³,1³，2³，3³，4³，5³从而可以推出答案为6³-6=210。
【例2】有个人出生于十九世纪九十年代，有一年他发现他年龄的平方等于当年度的年份，问这个人出生于哪一年?A.1892B.1894C.1896D.1898【中公解析】A。
这个人出生于十九世纪九十年代，也就是一八九几年。
数字敏感度2
洞悉数字的意义，做出正确的决策观赏棒球比赛时，我们总会看到许多统计数字，并据以评断球员的表现优劣。
这些数字不用观众计算，就会自动出现在电视萤幕上，比方说，王建民的投手自责分率、铃木一朗的打击率。
如果是球迷或专家，就会知道这些数字代表什么意义，也会知道球员的表现要用多个数字去综合评估，不能单看一个数字。
商场上也是如此，数字无所不在，而且多半都是用简单的比率呈现。
你或许知道数字是怎么算出来的，甚至自己也会算，但就算你不知道、不会算也没关系，因为总会有精密工具或专业人士，帮你做算术的工作。
身为职场上专业经理人的你，你的工作是什么？就是应用你的专业知识和经验，解开数字背后的意义，做出正确的决策。
养成好的数字习惯《管理是什么》一书指出，哈佛商学院学生在入学第一年，都要阅读一篇名为〈如何不迷失在数字中〉（How to Avoid Getting Lost in the Numbers）的文章。
文长只有5页，对象是在进行个案分析时，对自己处理数字的能力不太有把握的学生。
文中指出，处理数字的能力并非与生俱来，而是一种取径或方法（approach），最重要的是如何拆解（attack）数字，读出数字的意义。
有些分析师将这样的过程描述为「严刑拷打资料，直到它们招认为止」。
数字的表象只是一道门，必须穿透它，才能抵达要去的地方。
据说，很多哈佛MBA学生在读过文章后，都会很惊讶地发现，原来所谓的「数字」，往往和常识比较有关，而且通常不会超过高中程度以上的数学。
重要的是要能看出数字的意义，而非玩弄分割数字的游戏。
该文提出了一些基本观念和实用技巧，以协助读者建立起良好的数字习惯。
在拿起计算机之前，先问自己为什么要计算数字，又会如何詮释计算出来的结果。
如果确认计算是有必要的，或许可先凭直觉或经验去猜测答案。
得出答案后，接著再追问：计算结果有何意义或隐藏意涵？得出的数字是好是坏？若计算结果违反猜测和直觉，令人讶异，很可能就是值得进一步思索的讯息。
报告数据的敏感性分析与结果可靠性
报告数据的敏感性分析与结果可靠性在如今信息爆炸的时代，大量的数据被产生、存储和共享。
无论是学术研究、商业决策还是政策制定，数据的敏感性分析与结果可靠性至关重要。
本文将从六个方面进行展开详细论述，分析报告数据的敏感性以及保障结果的可靠性。
1. 数据源可信度的分析数据的可信度是保障结果可靠性的基础。
首先，应对数据源进行认真的审查和评估。
评估数据源的可信度包括评估数据收集的合法性、收集方法的科学性以及数据的代表性。
例如，在医药领域的研究中，合格的数据源应为医学期刊、大规模多中心研究或授权研究机构提供的数据，而不是来自个人博客或传闻。
2. 数据处理方法的审查数据处理方法是报告数据敏感性分析的关键环节。
不同的数据处理方法会对结果产生重要影响，因此要确保所采用的数据处理方法是合理、普适的。
例如，在统计学中，非参数方法可以减少数据的分布假设，相对于参数方法而言，更能够应对数据的敏感性。
3. 数据隐私与保护数据的敏感性主要涉及个人隐私和商业机密等方面。
在收集和处理数据时，应严格遵守数据的隐私保护政策。
例如，匿名化处理可以避免直接披露个人身份和敏感信息，确保数据的隐私和安全。
4. 敏感性分析的多角度考虑敏感性分析应从多个角度进行考虑。
首先，可以对数据源逐个进行敏感性分析，评估数据对结果的影响程度。
其次，可以对模型或方法进行敏感性分析，检验模型结果在不同参数、假设或算法下的稳定性。
最后，还可以对不确定性进行敏感性分析，确定结果的置信区间。
5. 结果验证与独立复现验证结果并进行独立复现是保证结果可靠性的重要步骤。
结果验证可以通过对原始数据的再次分析来进行，再次利用同样的方法和模型检验结果的一致性。
独立复现可以通过不同的数据集或不同的分析团队来进行，验证结果的可信度和稳定性。
6. 结果的透明度和共享结果的透明度和共享是保证结果可靠性的重要手段。
报告结果应该尽可能清晰明确地呈现，包括数据的详细描述、方法的准确说明以及结果的具体解释。
招聘里经常提到的“对数字敏感”到底该如何理解？
数字敏感是指对数字信息的敏锐度和敏感度，能够快速、准确地理解、处理和分析数字信息的能力。
在现代社会，数字化信息已经成为了生活和工作中不可或缺的一部分。
招聘中经常提到“对数字敏感”这一要求，也反映了数字化时代对人才的需求。
那么，数字敏感具体包括哪些方面呢？数字敏感需要具备对数字信息的敏锐感知能力，能够快速、准确地捕捉到数字信息。
数字敏感需要具备对数字信息的理解和分析能力，能够从数字信息中提取出有价值的信息。
第三，数字敏感需要具备对数字信息的处理和运用能力，能够将数字信息转化为实际的行动和决策。
数字敏感在各个领域都有着重要的应用价值。
在金融领域，数字敏感能够帮助分析师快速准确地分析市场动态和投资机会。
在营销领域，数字敏感能够帮助营销人员快速了解消费者需求和市场趋势，制定更加有效的营销策略。
在科技领域，数字敏感能够帮助研发人员快速理解技术规格和数据分析结果，提高研发效率和精度。
那么，如何提高自己的数字敏感能力呢？需要扎实的数学和统计学基础，能够熟练运用各种数字工具和软件。
需要具备良好的逻辑思维和分析能力，能够从数字信息中提取出有价值的信息。
第三，需要具备良好的沟通和表达能力，能够将数字信息转化为实际的行动和决策。
数字敏感已经成为了现代社会对人才的基本要求之一。
只有具备了数字敏感能力，才能够在数字化时代中立于不败之地，实现自己的事业和梦想。
数字敏感是指对数字信息的敏锐度和敏感度，能够快速、准确地理解、处理和分析数字信息的能力。
数字敏感需要具备对数字信息的敏锐感知能力、理解和分析能力、处理和运用能力。
数字敏感在各个领域都有着重要的应用价值。
提高数字敏感能力需要扎实的数学和统计学基础、良好的逻辑思维和分析能力、良好的沟通和表达能力。
数据分析与市场洞察的市场变化敏感度
数据分析与市场洞察的市场变化敏感度作为一个现代企业或组织，了解市场的变化对其经营决策的重要性不言而喻。
市场变化可能对产品需求、竞争环境、消费者行为等方面产生深远影响。
在这样的背景下，数据分析和市场洞察的市场变化敏感度变得尤为重要。
本文将探讨数据分析和市场洞察在提高企业市场变化敏感度方面的应用。
一、数据分析在市场变化敏感度中的作用数据分析是通过采集、整理和分析大量的数据，来发现潜在的市场变化趋势、挖掘消费者行为规律以及了解竞争对手的举措。
可以通过以下几个方面进一步阐述数据分析在市场变化敏感度中的作用。
1. 市场趋势分析数据分析可以帮助企业对市场的趋势进行深入的研究，掌握市场发展的方向。
通过对历史数据和市场指标的分析，企业可以发现新兴市场的潜力、了解消费者需求的变化以及预测市场的未来走向。
这些洞察可以为企业的产品研发和市场推广提供重要的参考。
2. 消费者行为分析消费者是市场变化的主要驱动力之一，了解消费者的行为和需求对于企业及时调整战略至关重要。
数据分析可以揭示消费者的购买决策、购买喜好和购买动机，并帮助企业识别消费者的偏好变化。
这些信息可以帮助企业制定更准确的定位策略，及时调整产品或服务的特性以及有效开展市场活动。
3. 竞争对手分析市场竞争激烈，了解竞争对手的策略和举措对企业的市场变化敏感度至关重要。
数据分析可以帮助企业了解竞争对手的产品特点、价格变动、市场份额等重要信息。
通过对竞争对手数据的深入分析，企业可以及时制定应对策略，做出灵活的市场调整。
二、市场洞察在市场变化敏感度中的作用市场洞察是指企业通过深入了解市场的环境、竞争和消费者行为，发现隐藏在数据背后的洞察力。
下面将介绍市场洞察在提高企业市场变化敏感度方面的作用。
1. 潜在需求发现市场洞察可以帮助企业探索潜在的市场需求。
通过深入了解消费者的生活方式、需求痛点和消费动机，企业可以发现那些尚未被满足的需求，并为产品创新提供了灵感。
这种市场洞察有助于企业在市场变化中保持敏感，并及时调整产品定位和开发战略。
统计数据的敏感信息保护
统计数据的敏感信息保护统计数据在现代社会的发展中起到了至关重要的作用。
它帮助我们了解和解释世界的变化，提供决策支持，并在各种领域中推动社会进步。
然而，统计数据中可能包含各种敏感信息，例如个人身份、健康状况和财务信息等。
因此，保护统计数据的敏感信息是非常重要的。
首先，我们需要确保在收集和储存统计数据时采取适当的措施来确保其安全性。
这包括使用强大的加密技术和安全的数据库管理系统，以防止未经授权的访问。
同时，建立完善的访问控制措施，只允许经过授权的人员访问统计数据，确保数据仅用于统计目的，并定期审查数据访问权限。
其次，保护统计数据的敏感信息还需要遵循隐私保护法律和道德准则。
在访问统计数据时，研究人员和统计机构应遵守法律法规，避免滥用数据。
他们应该明确规定数据使用的目的，并保证数据的机密性和匿名性。
另外，需要强调的是，任何发布的统计数据都应经过严格的审查和脱敏处理，确保个人身份和敏感信息的隐私得到保护。
此外，建立独立的监管机构或委员会对统计数据的敏感信息保护进行监督，是必不可少的。
这些机构将负责监督统计数据的使用情况，并对任何违反隐私保护规定的行为进行调查和惩罚。
在这个过程中，透明度和公开性也非常重要，以确保公众对统计数据的使用和保护有一个清晰的认识。
此外，培养公众对统计信息的正确理解和应用也是保护统计数据敏感信息的关键。
公众应该知道统计数据的重要性和风险，以便在使用和分享统计数据时采取适当的保护措施。
教育和宣传活动可以提高公众对统计数据隐私保护的认识，鼓励他们更加重视自己的隐私权利。
综上所述，保护统计数据的敏感信息是一项重要的任务。
通过采取适当的安全措施，遵守隐私保护法律和道德准则，建立监管机构和教育公众，我们可以确保统计数据的安全性和隐私保护，进一步促进统计工作的发展和社会进步。
（字数：553）。
统计学家数据敏感度提升
统计学家数据敏感度提升在当今数字化时代，数据已成为一种宝贵的资源，而对于统计学家来说，具备高度的数据敏感度是至关重要的。
数据敏感度不仅能够帮助他们更准确地解读和分析数据，还能在复杂的数据环境中发现有价值的信息和潜在的趋势。
那么，如何提升统计学家的数据敏感度呢？首先，扎实的统计学知识是基础。
统计学家需要深入理解各种统计方法、原理和模型，这包括概率论、数理统计、回归分析、抽样理论等等。
只有对这些基础知识有了透彻的掌握，才能在面对数据时迅速选择合适的方法进行处理和分析。
比如，在研究一组数据的分布特征时，熟练掌握正态分布、泊松分布等概念，就能更快地判断数据是否符合某种常见分布，从而为进一步的分析提供方向。
广泛的知识涉猎也是提升数据敏感度的关键。
统计学家不应仅仅局限于统计学领域，还应了解相关的学科知识，如经济学、社会学、生物学、医学等。
不同领域的数据特点和问题各不相同，通过接触跨学科的知识，能够拓宽视野，培养从不同角度看待数据的能力。
例如，在分析经济数据时，如果了解宏观经济的运行规律和政策影响，就能更好地解读数据背后的经济现象。
实践经验的积累对于提升数据敏感度不可或缺。
通过参与实际的项目和研究，统计学家能够接触到各种各样的数据情况，从而不断锻炼自己的分析能力。
在实践中，他们会遇到数据质量不佳、样本偏差、异常值等问题，解决这些问题的过程就是提升数据敏感度的过程。
而且，不同行业的数据应用场景各异，积累丰富的实践经验有助于快速适应新的数据分析任务。
注重细节是培养数据敏感度的重要环节。
在处理数据时，统计学家要仔细观察数据的每一个特征，包括数据的取值范围、分布形态、缺失值情况等。
一个看似微不足道的细节，可能会对整个分析结果产生重大影响。
比如，一组数据中的异常高值，如果不加以注意，可能会导致对整体趋势的误判。
因此，养成严谨细致的工作习惯，不放过任何一个可能影响分析结果的细节，是提升数据敏感度的必要条件。
数据可视化也是提升数据敏感度的有效手段。
浅谈“数据敏感度”
浅谈“数据敏感度”先从⾝边的⼀件⼩事说起：7⽉初交⽔电费的时候发现⽤⽔量⼤幅上涨——6⽉份竟然⽤了9吨⽔——之前每个⽉都是在3-4吨左右，这期间⽤⽔习惯、计费周期并没有发⽣变化。
“⽤⽔量”很可能有问题。
⽤⽔量来⾃⽔表的读数，⽔表读数异常可能有两种情况：①⽔管有漏⽔(⽔表出⼝的那头)，②⽔表的读数不准。
⽔管漏⽔的话，那么不⽤⽔的时候表也会转，这个假设很快就通过试验排除了。
接下来验证⽔表的跑数，接连3天下班后查看⼀下⽔表数据，发现⽔表跑得真得好快啊，平均⼀天能跑半⽅(吨)⽔，⼀个⽉能跑15⽅，明显不科学啊。
后来把这个事情反馈给房东，就把⽔表换掉了。
从上⾯的案例中可以看出，如果没有注意到之前每个⽉的⽤⽔量，那么很可能不会发现⽔表有问题——对数据敏感不是数据分析师的专利，⽽是⽇常⽣活、⼯作中，⼈⼈都需要也很容易习得的能⼒。
对数据敏感的起点是“注意⼒”——要有意识的去感知和记录⼀些数据，做到“⼼中有数”是对数据敏感的基础。
有⼀些数据和我们息息相关，⾃然⽽然会投⼊更多的注意⼒，⽐如：像⽂章开头那样，会注意到⽔电费波动；如果你处于减肥中，那么会关注体重数据以及每天摄⼊的卡路⾥；如果你常去菜市场买菜，就会知晓各类蔬菜的价格范围，也能明显感知到菜价的上涨或下降；如果你玩股票，那么对股票价格的波动就会⽐较敏感；你应该很清楚上班通勤单程需要花费的平均⽤时，毕竟要根据这个时长来设定⾃⼰出门时间点(通常你不会想迟到)；“数据敏感度”可以定义为对数据的感知、计算、理解的能⼒：“感知”指能从⽣活或者⼯作场景中发现数据；“计算”是能依据某种规则计算得到某个数据；“理解”则是能发现数据背后的含义，⽐如从数据中发现规律、探索数据间的关系、通过数据发现业务问题等；注：以上只是笔者的理解，仅供参考。
需要⽤到“数据敏感度”的场景可能涉及到如下⼏⽅⾯：鉴别真伪，能看出数据是不是有猫腻；评判好坏，从数据指标上评判事物的好坏以及是否异常；数据关联，基于特定的场景，发现数据间的关联；问题定位，通过数据来诊断特定问题；提炼规则，从数据中发现某种模式或者趋势；数据预估，基于已知的数据推算未知的⽬标数据；1 鉴别真伪e.g. 判断如下描述的真伪：200名学⽣参加优秀学⽣⼲部选举投票，在5位候选⼈中投票，⼀⼈只能投⼀票(不能弃权)，最终得最⾼票者的⽀持率为88.7%；某校AB两院系录取学⽣，已知两院系的男⽣录取率都⾼于⼥⽣，那么整体⽽⾔两个院系的整体的男⽣录取率都会⾼于⼥⽣；某电商平台交易⾦额环⽐增长30%，其中⽼客交易增长50%，新客交易增长20%；数据上的真伪主要从以下⼏个⽅⾯判断：采样数据覆盖的范围，可以理解为筛选数据的条件有哪些——⽐如具有某种特征的⽤户(e.g.年龄、性别)，某个特定的业务场景或业务环节等；指标的计算⼝径是啥，是否适⽤于当前场景？e.g. ⽐率指标要看分⼦分母，对⽐的时间周期等；计算得到的指标是否准确？通常的做法有两种——①和某个参照值(或者区间)对⽐；②指标验算，看能否还原这个指标；e.g. 某APP声称⾃⼰的⽇活(DAU)是千万级的，你事前查过该app在应⽤商店的累计下载量才⼩⼏百万，那么对⽅的数据可能有问题。
什么叫对数据敏感？怎样做数据分析？
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。
三、运营说到底就是一个漏斗互联网的模式下，无论做什么产品，根本目的都是为了变现，只要是变现，就涉及到了转化。
而转化其实就是一个漏斗模型。
漏斗模型是运营数据里提到的最多的词了，在业务的链条里，每个环节的用户数是呈不断衰减的，运营要做的事，就是想尽一切的办法来提升漏斗中各环节的转化率。
比如一个电商的活动页，它的漏斗模型应该是这样的：有了这么个漏斗，我就可以分析每个环节代表了什么，我怎样去改善：1. pv/uv：页面访问深度，直接体现了这个页面是否吸引人，用户在这个页面是否产生点击的兴趣。
2. 活动页—>详情页uv：页面上的内容是否吸引人，商品是否是用户喜欢的，需根据页面点击情况及时替换点击效果差的商品。
3. 详情页uv—>下单人数：商品的转化率如何，是不是爆款，此处转化过低需替换高转化的商品。
4. 下单人数—>付款人数：商品的付款率，如果低于正常值，需要卖家催单。
需要注意的是，漏斗模型是需要对比的，如果仅仅只有一个漏斗模型，那么就只是数据的陈列，如果要做分析的话，就一定要有对比，比如和往期的漏斗作对比，比如与平台的均值作对比，只有在对比过程中才会发现问题。
行测要保证数字敏感性
行测要保证数字敏感性中公教育研究与辅导专家刘钰对于行测来讲，数字敏感是比较核心的内容，而很多同学对于数字敏感的重视程度都是不够的，所以接下来中公教育简单的讲解一下何为数字敏感。
数字敏感额可以分为三个维度：数字本身的属性，比如“2”，它是偶数、正数、质数且最小的质数···数字的横向关联特性，主要指该数字和前后数字的横向递推关系，如“3、4、6、9、13···”，后项数字分别为前项数字+1、+2、+3···数字的纵向拆解特性，主要指该数字可以拆成什么形式，拆解时往往有两个方向，一是多次方，一是倍数关系，比如“27”，可以拆为“3*9、33”。
而想要具备数字敏感，就需要考生花费一定的精力去记忆一些内容，在这里，把常考的多次方的内容罗列总结出来，供大家参考：1、1-20的平方2、1-11的立方这只是一部分的多次方数字，篇幅原因无法把所有的内容全部罗列，需要考生自己总结，包括1-5的1-5次方，2的1-10次方这些数字。
接下来，通过一些题目来巩固这些知识点。
例1.1、32、81、64、25、（）A、4B、6C、8D、10【答案】B。
中公解析：这个数列的数字可以比较容易的联想到多次方数字，规律为：61 5243342516例2.7、28、124、344、（）A、990B、1330C、1432D、1691【答案】B。
中公解析：规律为：123-1113-33+173+153-1例3.10、21、44、65、（）A、122B、105C、102D、90【答案】C。
中公解析：规律为：2×5,3×7,4×11,5×13,6×17相信通过上述的讲解，同学们大概了解了什么是数字敏感，希望各位考生能够考出个好成绩。
公务员行测答题技巧：“三板斧”提升数字敏感
公务员⾏测答题技巧：“三板斧”提升数字敏感 考⽣在复习时⼤量的实践做题，对提升数字敏感和快速反应很有益。
⼩编为⼤家提供公务员⾏测答题技巧：“三板斧”提升数字敏感，⼀起来看看吧！ 公务员⾏测答题技巧：“三板斧”提升数字敏感 众所周知，在⾏测考试的整个环节当中，我们需要有很好的数字敏感性。
在整个考试的很多环节体现了这⼀要素，⽐如数量关系的考题是最频繁的，需要我们具备数字敏感去破题，甚⾄快速巧解;资料分析当中，也需要我们⽤较强的数字敏感去快速运算，甚⾄⼝算⼼算;其他⽅向⽐如图推⾥的数量之间关系的推理规则，均有涉及。
数字推理的题型更是直指数字敏感的重要性。
鉴于此，⼩编今天来探讨下数字敏感该如何提升。
⽬前考⽣们⾯对的问题是，对提⾼数字敏感的很茫然，没有具体可⾏的⽅法，以下⼏个阶段供⼤家参考。
⼀、积累系统的数字敏感 (⼆) 1、常见质合数 质数：2，3，5，7，11，13，17，19.... 合数：4，6，8，9，10，12，14，15，16，18，20.. 2、数的整除等特性。
(1)、⼀个数的末位数能被2和5整除，这个数就能被2或5整除。
(2)、⼀个数的末两位数能被4或25整除，这个数就能被4或25整除。
(3)、⼀个数的末三位数能被8或125整除，这个数就能被8或125整除。
(4)、⼀个数各位数数字和能被3或9整除，这个数就能够被3或9整除。
(5)、如果⼀个整数的末三位与末三位以前的数字组成的数之差能被7、11或13整除，那么这个数能被7、11或13整除 诸如此类可归纳的数字特性的积累，有赖于⼴⼤考⽣朋友们去刻意积累。
⼆、计算技巧的学习 在计算阶段的数字敏感练习，也是需要去刻意练习的。
但是练习要有针对性，尤其是⾃⼰不擅长的运算数据类型要重点突破，注重技巧性。
再次列举⼏个⽅向： (1) 23×27时，理解成(25-2)×(25+2)=252-4=621 (2)14×45时，理解成7×90=630 (3)23×11时，理解成230+23=253 (4)23×9时，理解成230-23=207 通过类似这类计算，提⾼我们对于数字之间运算的敏感性，提⾼运算速度。
数据分析：把握分析标准与敏感度
写在正文之前，想说几句话，今天是2012年3月16日，是我开博客以来的第9个月，9个月让我成长的非常迅速，这期间我收获了很多东西，认识了很多人，开了群，见了网站，持续的写博，从来没想到我的博客会有这么大的作用，从来没有SEO，从来没推广，从来没有任何宣传，我想到和我做的就是把我自己的成长纪录下来，把网游数据分析的点滴分享出来，当然我希望有人看，但是我毕竟不是高手，只是一个小白，小白只能是学习心得的纪录和整理，帮助自己理顺思路，很希望自己的文章有人看，因为那样就会有高手帮助我指点问题。
今天博客9个月了，我会一直写下去，写很多，大概还是依旧会很小白，对高手用户不大，对新手算是个指点，对自己是纪录和成长，看着自己写的东西，心中有一种满足感，虽然很糙，很烂，不过能写出来对我而言不错了。
我这个人不喜欢微博，140个字也就是发个牢骚，这是我的观点，每天有大量的时间在筛选信息，不如把时间拿出来静静的写点什么，纪录一下心情，学习心得。
我一直认为形成不了文字的东西算不得知识和能力，停留在脑袋里永远都只是那几个脑细胞和神经，时常纪录，用真心和研究的心态对待学问，对待问题，对待生活，对待这群关注自己的人，就能把东西逐渐的写好。
说到这，想说的是，游戏运营也是这个道理，只有你真心运营，真心做好游戏，真心对待玩家，玩家才会捧场，才会留下来，就像这个blog聚集的这一批人气一样。
好了废话太多开始今天的内容。
昨天说了说怎么利用箱线图进行DAU指标的分析，略显寒酸和潦草，还请各位见谅，今天说说从另一个方面来分析一下数据，如果通过Excel的复合图表来分析一下DAU，同理分析其他数据指标的方法也是一样的。
在游戏数据分析方面，一般数据变化都是以周为周期进行有规律的变化的，所以无论我们进行什么时间周期的分析，一定要把握周期变化情况适时的做出分析，否则就会得出错误的结论和图表。
如下图所示，每逢周五到周日数据会较平日出现明显的波峰情况，而且这种变化是一种以周为周期性的变化趋势，也是我们做出分析时的考虑因素。
培养对数字的感知能力
培养对数字的感知能力数字在现代社会中扮演着极为重要的角色。
无论是在日常生活中还是在职业领域，数字都无处不在。
因此，培养对数字的感知能力对我们来说至关重要。
本文将探讨如何提高对数字的感知能力以及其对我们生活和工作的影响。
一、数字感知的定义和重要性数字感知是指对数字的辨别、理解、应用和分析的能力。
它不仅仅是基本的数学技能，还包括对数字信息的敏感度和识别能力。
数字感知的重要性在于它是解决实际问题、推动创新和促进发展的基础。
二、提高数字感知能力的方法1. 学习基本数学技能数字感知能力的基础是掌握基本的数学技能。
学习和熟练掌握加减乘除、分数、百分比等基本概念和运算方法是提高数字感知能力的第一步。
2. 提高数据分析能力数据分析是数字感知能力的核心。
通过学习统计学和数据分析方法，我们能够更好地理解和应用数字信息。
掌握数据收集、整理、分析和呈现的技巧，能够帮助我们更准确地解读数字背后的含义。
3. 练习逻辑思维数字感知需要良好的逻辑思维能力。
通过解决数学问题、推理和分析等活动，我们能够锻炼逻辑思维，提高对数字的感知能力。
4. 培养数字化解决问题的习惯在解决问题时，我们应该养成使用数字化工具和方法的习惯。
例如，在日常生活中使用计算器、制作电子表格来处理数据，在工作中使用统计软件和数据可视化工具等。
这些工具和方法能够帮助我们更高效地处理数字信息和解决问题。
三、数字感知能力对生活和工作的影响1. 提高生活质量数字感知能力使我们能够更好地理解和管理个人财务，做出理性的消费和投资决策。
此外，数字感知能力还使我们能够更好地应对日常生活中的各种数字信息，例如解读食品标签、理解医疗报告等，进而改善我们的生活质量。
2. 提升职业竞争力数字化已经渗透到各个行业和职业领域，具备良好的数字感知能力对于就业和职业发展至关重要。
在金融、市场营销、数据分析等职业中，数字感知能力是基本要求。
通过提高数字感知能力，我们能够更好地利用数据分析和信息技术来解决问题，从而提升自己的职业竞争力。
数据分析在工作报告中的敏感指标预警与因果关系发现
数据分析在工作报告中的敏感指标预警与因果关系发现在现代社会，数据已经成为决策和分析的重要基础。
数据分析作为一种强大的工具，不仅可以帮助我们了解现象背后的规律，还可以提供有效的预警和预测。
在工作报告中，数据分析的运用能够帮助我们准确把握重要的敏感指标，并发现因果关系。
本文将就这两个方面进行探讨，以期为读者提供更深入的了解。
一、敏感指标的预警敏感指标是反映问题或现象的重要标志，在工作报告中常常被用来评估工作的进展和成效。
数据分析可以帮助我们识别出敏感指标，并及时预警，以便针对问题进行及时的调整和改善。
首先，数据分析可以帮助我们建立敏感指标的模型。
通过对历史数据进行挖掘和分析，我们可以找到与敏感指标相关的变量以及其权重。
通过建立模型，我们可以将敏感指标与其他因素进行对比，以便更准确地衡量工作进展的优劣。
其次，数据分析可以帮助我们进行实时监测和预警。
利用现代计算机和互联网技术，我们可以将数据实时采集和处理，以便及时发现敏感指标的异常情况。
例如，当某个指标超过预设阈值时，我们可以立即收到警报，从而及时采取措施来避免问题的进一步扩大。
二、因果关系的发现除了预警功能，数据分析还可以帮助我们发现工作报告中不同指标之间的因果关系。
这对于深入了解问题的本质和制定合理的解决方案非常重要。
首先，通过数据分析，我们可以探索指标之间的相关性。
相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的相互关系。
例如，在销售报告中，我们可以通过分析不同的市场推广活动与销售额的关系，找到最有效的营销策略。
其次，数据分析还可以帮助我们进行因果关系的推断。
通过利用因果模型和统计学方法，我们可以确定某些因素对指标的影响程度。
例如，通过推断分析，我们可以得出某种产品特征对销售增长的贡献度，从而帮助我们调整产品的设计和推广策略。
总之，数据分析在工作报告中起到了至关重要的作用。
它不仅能够帮助我们预警敏感指标，及时调整和改善工作，还可以帮助我们发现指标之间的因果关系，为决策提供科学依据。
销售人员应有的数据敏感性与数据分析力_市场营销论文_管理学论文__7015
销售人员应有的数据敏感性与数据分析力_市场营销论文_管理学论文_当市场竞争已经趋于同质化，当数据库营销已经成为一种趋势，当销售人员的级别日益提高，当你所接触的数据越来越多，市场对销售人员的销售数据分析能力的要求也越来越高。
新时代的精益化营销给销售人员提出了更高的要求，要求一名合格的销售人员必须具有强烈的数据敏感性与较强的数据分析能力。
作为一名销售人员，无论你处于那一级别，你都必须面对库存、出货、费用、促销等一系列销售数据，这些数据可能健全、准确，也可能出现残缺、虚假等现象，销售人员如何识别、利用这些的销售数据，并通过这些销售数据的有效利用与精确分析，实现对市场的准确判断，对销售的有效预测，对产品的有效推广，已经成为销售人员必须具备的一项基本功。
根据市场销售需要，市场人员所应掌握的销售数据包括：产品库存数据、出入库数据、终端销售数据、渠道细分数据、费用投入产出数据等。
而且这些数据中还必须包含着许多子数据。
比如：产品库存数据就必须包含各产品单品项库存及单品占总库存比例等数据，出入库数据就必须包含单品的出库数量以及产品的区域流量等数据，终端销售数据必须包含各零售终端的整体销售数据及单品销售、库存等数据，渠道细分数据必须包含大型零售终端、通路终端以及特殊渠道等数据，费用投入产出数据包括广告的投入产出数据、促销投入产出数据、陈列投入产出数据、人员投入产出数据等多个方面。
销售人员应有的数据敏感性与数据分析力是指销售人员要善于进行相关数据的统计与整理，并从现有的数据分析中发现市场问题、挖掘市场潜能的能力。
它包括具体两个方面的能力：一是对相关数据的统计及整理能力；二是对数据的分析及运用能力。
对数据进行准确的分析、评估与运用的前提是对市场数据进行准确的统计、汇总、细分，建立完善的数据库。
CRM系统的实施就是一项数据库建立的过程，销售人员不可能建立全面CRM数据管理体统，但是销售人员必须掌握与自身日常销售相关的几组数据，并能够通过对这些数据准确的细分与整理做出相应的市场分析与判断。
敏感系数_精品文档
敏感系数1. 什么是敏感系数？敏感系数是指某个系统或者数据在面对外部威胁时，受到攻击或泄露的敏感程度。
在信息安全领域中，它被用来衡量一个系统或数据的安全性，并帮助决策者评估系统的弱点和风险。
敏感系数通常是一个相对的指标，根据具体情景和使用者需求，可以进行量化和定量的分析，以判断不同等级的敏感信息的重要性和保护程度。
2. 敏感系数的评估方法2.1. 信息分类和分级在对敏感系数进行评估之前，首先需要对信息进行分类和分级。
不同类型的信息可能有不同的敏感程度，因此分类和分级可以帮助我们更准确地评估敏感系数。
常用的信息分类包括个人隐私信息、商业机密信息、国家重要信息等。
而针对不同类型的信息，可以根据实际需要设定不同的分级，常见的分级包括保密级别、访问权限等。
2.2. 潜在威胁分析评估敏感系数的另一个重要步骤是进行潜在威胁分析。
通过分析可能存在的攻击手段和威胁方式，可以确定敏感信息受到攻击的潜在威胁。
常见的潜在威胁包括网络攻击、物理攻击、社交工程等。
通过对可能的威胁进行分析，可以帮助我们理解系统的脆弱点，并提出相应的保护措施。
2.3. 评估模型和指标敏感系数的评估通常需要借助一些评估模型和指标。
这些模型和指标可以帮助我们量化和定量地评估敏感系数，并为决策者提供可行的参考依据。
流行的敏感系数评估模型包括CVSS（Common Vulnerability Scoring System）、DREAD（Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected Users, Discoverability）等。
这些模型根据不同的需求和场景，使用不同的评估指标进行综合评估。
3. 敏感系数的应用场景3.1. 信息系统安全评估敏感系数在信息系统安全评估中扮演着重要的角色。
通过对系统中敏感信息的敏感系数进行评估，可以确定系统中的安全风险，并提出相应的安全措施。
3.2. 数据保护和隐私保护在数据保护和隐私保护领域，敏感系数也是一个重要的概念。
产品经理什么是数据敏感度怎么培养数据敏感度
编辑导读：做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，对数据背后的商业意义能进行思考。
这需要经验，也需要你的思考和执行力。
本文作者结合自身经验分享了培养数据敏感度的相关方法，希望对你有用。
前几天，群里小伙伴提问什么是数据敏感度？提这个问题是因为她的主管自诩数据敏感度很高，做为下属的她想知道到底什么是数据敏感度，怎么培养数据敏感度。
数据敏感度高的人，看到数字，两眼冒光，早已飞速纵身跳到3米外，甚至10米外，脑子里在观察、找问题、找机会，喜不自禁或者哀叹不喋也或者沉着淡定。
对数据不敏感的人，看到数字，则晃晃脑袋，目光发散，心里嘀咕，这是什么？这能说明什么？就像人体对温度的敏感度，碰到滚烫的开水，人的本能反应就是把手缩回来，再吹手散温。
每个人对温度的敏感度差不多，因为这是身体本能。
但每个人对数据的敏感度截然不同，因为这和每个人的经验相关，所以有人对数据敏感，有人对数据无感。
数据敏感度是业务理解力、客户理解力、数据理解力三者的综合结果。
很多人误以为数据敏感度只是数据能力强。
事实上，要对数据敏感，业务理解力、客户理解力、数据理解力，3者缺一不可。
因为数据只是对商业行为的客观描述，只有真正懂数据背后的意义，才能解读数据，才能挖掘数据背后的含义，才能形成数据敏感。
如何判断数据敏感度高不高？1）看到数据后，能一眼判断数据靠不靠谱，因为很多数据本身不靠谱，有指标口径问题、有数据质量问题，也有可能搞数据的人真的不理解业务，放了个风马牛不相及的数据。
2）看到数据后，能马上思考数据本身的商业意义，有人能快速定位数据背后的原因，并找到机会，有人眼里只是一个数字。
对数据的解读基于对数据的理解，对数据的理解则基于对业务、客户、数据的理解。
懂业务、懂客户，但不懂数据的人，就好比1个人很有故事，内心早已百转千回，把自己感动哭了，但就是讲不出来，或者讲出来了，也没有说服力。
因为听者觉得讲的是他的主观看法，没有公信力。
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谈数字敏感度在资料分析中的重要性
资料分析，我们应注重对数字敏感度的培养。
所谓“数字敏感”是指对于某个数字或某个关系式能够找到该数字或该关系式与相关的典型特征数字之间的关系，从而能够简化解题步骤，提高解题速度的一种能力。
数字推理需要数字敏感度的培养，这样才会快速找到数列各项之间的关系，从而快速准确的选出正确答案。
当然，对于资料分析，同样需要数字敏感度的培养以达到事半功倍的效果。
资料分析主要考查应试者对不同形式资料(文字资料、图形资料、表格资料)的准确理解、综合分析及快速计算的能力。
那么如何来提高我们的快速计算能力?我们知道资料分析中的大部分试题要求的计算精度并不是很高，因此，我们多数采用估算法及其他的方法来提高我们的答题速度。
在估算的时候，我们就可运用我们的数字敏感度，将数字之间的复杂关系转变为较为简单的关系。
我们说，在选项数字差距较大的情况下，我们可以采用估算法来简化计算过程。
利用我们对数字的敏感度来估算某些具有与典型特征数字相关的数字和关系式。
1)、将繁琐的小数转化为分数，从而可将除法转化为乘法
2)、关系式的乘除法转化
3)、繁琐的数字之间的关系转化为比例关系比较明显的数字关系
数字敏感度的应用：(浙考2009)
2007年我国粮食种植面积10553万公顷，比上年增加70万公顷;棉花种植面积559万公顷，增加7万公顷;油料种植面积1094万公顷，减少60万公顷;糖料种植面积167万公顷，增加10万公顷。
全年粮食产量50150万吨，比上年增加350万吨，增产0.7%，其中：夏粮产量11534万吨，增产1.3%;早稻产量3196万吨，增产0.3%;秋粮产量35420万吨，增产0.6%。
1、2007年我国粮食的平均亩产量约为(1公顷=15亩)( )。
A.475公斤
B.416公斤
C.368公斤
D.317公斤
【答案】D
2、下列阴影部分最能体现2006年秋粮产量占当年粮食产量比重的是( )。
在这里我们应注意的是将比较繁琐的数字之间的关系转化为比例关系比较明显的数字关系，从而可以快速得到答案。
如果不寻求一些特殊的数字，一味的埋头计算就会浪费掉许多宝贵的时间。
因此，对于资料分析当中的估算，我们应多培养对数字的敏感度，找到更为省时省力的数字关系进行估算。
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