如何练习对数据敏感(学习)
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improve students' sensitivity to numbers -回复题目：提高学生对数字的敏感性引言：在现代社会中，数字无处不在。
无论是在日常生活中还是在职业生涯中，都离不开数字的应用。
然而，对数字的敏感性在很多学生中却存在不足。
提高学生对数字的敏感性对于他们的学业和未来职业发展起着重要的作用。
本文将从以下几个方面介绍如何提高学生对数字的敏感性。
一、建立基础知识：学生对数字的敏感性首先要建立在扎实的基础知识上。
教师要注重对各类数字的识别和理解培养，包括整数、小数、分数、百分数等。
通过有趣的游戏和实例解释，让学生在轻松的环境中初步了解数字的含义和用途。
二、培养逻辑思维：数字是逻辑思维的基础。
学生需要通过数学问题的解决和数学推理的训练来培养他们的逻辑思维能力。
教师可以提供一些有关数字逻辑的案例，如数列推理、等差数列和等比数列的计算等，引导学生思考和解决问题的能力。
三、实践应用：学生对数字的敏感性需要通过实践应用来巩固。
教师可以设计一些与日常生活相关的数学问题，并引导学生运用数学知识来解决问题。
例如，让学生计算购物清单中物品的价格总和，或通过实地考察测量建筑物的尺寸等活动。
这样的实践应用将使学生把数字与实际问题紧密联系起来，提高他们对数字的敏感性。
四、数学游戏与竞赛：数学游戏和竞赛是提高学生对数字敏感性的有效手段。
教师可以组织学生在课余时间参加数学游戏和竞赛活动，例如数独、计算比赛、数学竞赛等。
这些游戏和竞赛不仅能提高学生的计算速度和准确度，还能增强他们的兴趣和参与度。
五、数字资源的利用：教师要充分利用数字资源来提高学生对数字的敏感性。
例如，通过使用数学软件和教学视频，让学生在虚拟环境中进行数字运算和推理，提高他们对数字的理解和操作能力。
同时，引导学生使用互联网搜索和阅读与数字相关的信息，培养他们获取数字知识的能力。
六、个性化学习：每个学生对数字的感知和运用能力都不同，因此教师要采用个性化学习方法来提高学生的数字敏感性。
EXCEL控的数据敏感性分析技巧
EXCEL控的数据敏感性分析技巧Excel控制的数据敏感性分析技巧数据敏感性分析是一种对数据的变化和不确定性进行评估的方法，能够帮助我们了解数据对结果的影响程度。
在Excel中，我们可以利用各种功能和技巧进行数据敏感性分析，以提高我们对数据的理解和决策的准确性。
本文将介绍几种常用的Excel数据敏感性分析技巧。
1. 数据表数据表是Excel中一个非常有用的功能。
使用数据表，我们可以将数据分组并进行快速分析。
在进行数据敏感性分析时，我们可以将不同的变量作为数据表的行或列，然后通过改变变量的值，观察结果的变化。
数据表还可以用于对大量数据进行排序、筛选和统计。
2. 条件格式条件格式是Excel中用于根据某些条件自动给单元格添加样式的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用条件格式来突出显示对结果影响较大的数据。
例如，我们可以设定一个条件，如果某个单元格的数值超过或低于某个阈值，那么该单元格就会显示为红色或绿色，以便我们更容易地发现数据的敏感性。
3. 数据透视表数据透视表是Excel中用于汇总和分析大量数据的功能。
通过数据透视表，我们可以将数据按照不同的维度进行分组，并对这些组进行聚合和计算。
在进行数据敏感性分析时，我们可以通过改变数据透视表中的字段和筛选条件，来观察结果的变化。
数据透视表还可以用于对数据进行图表化展示，以便我们更好地理解数据的特点和趋势。
4. 目标搜索目标搜索是Excel中一个用于求解某个特定目标值的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用目标搜索来找到使得某个结果达到预期的变量值。
通过设定目标值和相关约束条件，Excel会自动计算出满足这些条件的变量值，并将其显示在指定单元格中。
5. 条件求和条件求和是Excel中一个用于根据条件对数据进行汇总运算的功能。
在数据敏感性分析中，我们可以使用条件求和来提取满足某些条件的数据，并进行聚合运算。
通过改变条件，我们可以观察结果的变化，并进一步对数据的敏感性进行评估。
最新如何提升对数字的敏感性
如何提升对数字的敏感性如何提升对数字的敏感性同学们，从今天开始，你真正开始了数字记忆训练。
一串串随机出现的数字你可以轻松、快速地转换成生动有趣的物象，并且和地点很容易地联接起紧密的动作联接，最终达到瞬时记忆的效果！数字技术或数学思维可以使自己的思维反应更敏捷，信息接受能力、记忆能力得到很大提升。
大家训练中可能会出现一些疑问，现在针对可能出现的问题给大家说明如下：数字代码不熟强化进行读数训练。
用最短的时间最快速地把120个数字读完（尽量达到50秒读完），这可以有效提升你的代码熟悉度。
刚开始可以看到数字去想对于的代码名称，及时反映不出图像或图像模糊也没关系。
随着训练的提高，逐渐提升成像能力，看到数字可以快速反应出鲜明的图像，而且速度很快。
代码和地点联接困难增强代码的动感。
在进行记数训练的时候，逐渐给代码固定一个特定的鲜明的动作。
比如：78，青蛙，想象青蛙把腮帮子鼓起来准备吼蛤蟆功；41，蜥蜴，舌头很长，像蜘蛛人一样用舌头黏住地点荡秋千，等等。
每个代码都有一个特定的动作，以后就直接跟不同的地点之间发生相应的连接就可以。
记数心得如下：1、代码系统要有特点，突出特点。
如：40 贺龙抽烟锅，特点冒烟；67 刷绿色油漆。
2、代码要尽量简单化。
我尝试每个代码都有主谓宾，但特征太多，核心特征不突出，在转码时，花时间长，且耗时长，最好代码就一个对象，特征明显且独一无二。
3、记数要快速、均匀。
记数速度慢，左脑会分析，即费时又记不住。
只要代码在地点上一闪就过去，不留思考时间。
4、记数能力要循序渐进。
大脑成像能力包括：成像速度，成像奇特性，成像连接速度、牢固性。
大脑要经过缓慢成像，建立联接，然后逐渐加快速度，并在奇异幻想方面提高能力，这个过程要循序渐进，不能急于求成。
5、地点要不断优化。
记数过程中发现，有些地点的附着性差，或顺序不合理，要进行如下几种加工：1）将地点特征化，将其某方面特征夸大。
2）更换观察角度，从平视改为俯视，全方位观察，加深印象。
如何在Excel中对数据进行表和表的敏感分析
如何在Excel中对数据进行表和表的敏感分析如何在Excel中进行数据表和表的敏感分析Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析和管理。
对于数据分析师和决策者来说，进行表和表的敏感分析是一项非常重要的任务。
本文将介绍在Excel中如何对数据进行表和表的敏感分析。
1. 数据表的建立及基本操作在进行敏感分析之前，首先需要建立数据表并掌握基本的操作技巧。
下面简要介绍一些常用的操作方法：（1）建立数据表：在Excel的工作表中，用行和列创建数据表。
确保每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。
（2）数据输入：在相应的单元格中输入数据，确保数据的准确性和完整性。
（3）数据筛选：通过筛选功能，可以根据特定的条件过滤数据，以便于后续的分析。
（4）数据排序：通过排序功能，可以按照特定列的数值大小或者字母顺序对数据进行排序。
（5）数据格式化：根据数据的种类和需要，进行数字格式化、文本格式化等操作，提高数据的可读性。
2. 敏感分析的基本概念和方法敏感分析是指为了了解某个变量对结果的敏感程度，而对该变量进行一系列数值上的变动，观察结果的变化情况。
在Excel中，有几种常用的敏感分析方法：（1）数据表的副本：在进行敏感分析之前，先复制原数据表并粘贴到新的位置，用于后续敏感分析的操作。
（2）条件格式：通过设置条件格式，根据特定的条件，对数据表中的元素进行格式化，以便于对特定变量的敏感性进行观察。
（3）数据表的引用：通过在单元格中使用相对引用或绝对引用的方法，可以将某个单元格作为变量，以便于观察结果的变化情况。
（4）数据透视表：通过创建数据透视表，可以对数据表中的变量进行汇总和分析，快速获得敏感分析的结果。
（5）图表分析：通过创建图表，展示数据之间的关系，更加直观地观察结果的变化情况。
3. 敏感分析的实际应用敏感分析在实际应用中有许多用途，例如：（1）销售预测：通过对产品价格、市场需求等变量进行敏感分析，可以对销售额进行预测和评估。
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。
使用EXCEL进行数据敏感性分析的方法
使用EXCEL进行数据敏感性分析的方法在当今数据驱动的时代，数据敏感性分析愈发重要。
组织往往需要了解参数变化对结果的影响，从而进行更为明智的决策。
EXCEL作为一款功能强大的工具，能够帮助用户高效地进行数据敏感性分析。
以下内容将深入探讨如何运用EXCEL进行有效的数据敏感性分析，助你掌握这一关键技能。
理解数据敏感性分析敏感性分析的核心在于理解变量之间的相互关系。
简单来说，就是当输入参数发生变化时，输出结果会如何波动。
例如，在财务建模中，小幅度的销售增长可能导致利润大幅提升。
通过分析这些联系，用户可以识别哪些变量对最终结果最为关键，从而集中精力进行针对性优化。
趋势分析工具的应用EXCEL提供多种工具以帮助进行敏感性分析。
其中“数据表”功能是极为实用的。
用户可以创建一个一维或二维的数据表来观察不同输入值下的输出结果。
设定一个公式，以便根据输入变量的变化，生成不同的预测结果。
例如，假设你有一个销量预测模型，你可以在数据表中输入不同的销售增长率，EXCEL将快速计算出对应的利润值。
使用数据表的优点在于它能通过一次计算生成多个结果，大大节省了时间和精力。
设计模型与数据结构创造清晰的数据模型是进行敏感性分析的首要步骤。
确定关键变量和目标结果。
将这些变量系统化地输入EXCEL，并保证数据的整洁性。
建议使用命名范围来定义变量，方便后续公式的引用。
在工作表中可使用“数据透视表”，对数据进行归类和汇总，让后续分析显得简单明了。
例如，考虑一个投资项目的模型。
在设计时，可以设置投资额、预期回报率及运营成本等参数。
在计算出内部收益率或净现值之后，用户可以根据不同变量的变化，对比结果。
使用场景分析在不同的场景中，数据敏感性分析所关注的变量各有不同。
以运营管理为例，用户往往需要分析库存周转率、销售预测等关键数据。
使用EXCEL，用户可通过“图表”功能直观展示不同变量的影响。
图表也使得数据更加容易理解，有助于团队讨论和决策。
例如，一个零售企业希望分析不同促销策略下的销量变化，使用EXCEL 创建散点图或柱状图，可以轻易地展示不同策略带来的销量效果，从而选择最优方案。
如何培养优秀的数据灵敏度
如何培养优秀的数据灵敏度？
1、什么是数据敏感度？
所谓的数据敏感度，其实就是在大脑内建立了数字和业务之间的联系，而优秀的数据敏感度，就是能够一眼看出数据的问题和背后可能的原因。
2、如何提升数据敏感度？
秘籍：熟悉业务。
⒈快速判断数据是高了低了还是错了：熟记关键指标的大数、观察
趋势、紧盯异常值。
⒉知道所有指标是怎么来的，知道它们的意义以及相互的关系，进
而判断数据异常的原因。
⒊拿到数据，快速根据分析目标理出分析框架，得出结论。
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。
高中信息技术必修11.11感知数据教学设计
2.学生分组讨论，分析案例中的数据，探讨以下问题：
-如何整理和分析这些数据？
-选择哪种数据可视化工具呈现结果更为合适？
-从数据分析结果中能得出哪些有益的结论？
3.各小组汇报讨论成果，教师给予点评和指导。
（四）课堂练习，500字
高中信息技术必修11.11感知数据教学设计
一、教学目标
（一）知识与技能
本章节“感知数据”是高中信息技术必修1的重要部分，旨在使学生掌握数据感知的基本知识和技能。在此部分，学生将学习以下内容：
1.理解数据感知的概念，了解数据感知在信息技术领域的应用。
2.学习数据的采集、整理和表示方法，掌握常见的数据可视化工具。
4.课后拓展：布置具有挑战性的课后任务，让学生在实践中巩固所学知识，提高解决问题的能力。
（三）情感态度与价值观
1.培养对数据敏感的意识，认识到数据在现实生活中的重要作用。
2.树立数据驱动的思维，学会用数据说话，提高决策的科学性。
3.增强对信息技术学科的兴趣，激发学习热情，提高学科素养。
4.培养严谨、求实的科学态度，具备良好的数据道德观念，尊重数据隐私。
3.结合实际案例，让学生充分了解数据可视化工具的用途和操作方法。
4.关注学生个体差异，针对不同学生的学习需求，给予个性化指导。
三、教学重难点和教学设想
（一）教学重难点
1.数据感知的理解与运用：如何引导学生理解数据感知的概念，并将其应用于实际问题中，是本章节教学的重点和难点。
2.数据整理与分析方法的掌握：培养学生掌握有效的数据整理与分析方法，提高数据处理能力。
（五）总结归纳，500字
提高数字敏感度的5个攻略
提高数字敏感度的5个攻略在GMAT考试中，数学能力是主要考察内容。
包括了对基础数学概念的了解以及解释数学问题和数据的能力。
而良好的数字敏感度无疑会给你的数学学习提供助力。
怎样提高数字敏感度呢？就从下面的5个攻略开始吧：1. 常记车牌号随机记忆车牌号是观察生活中的数字的开始。
当一辆车从你眼前开过，快速记忆车牌号。
3分钟后，试着回忆一下，你还记得几个数字？从一开始的扭头就忘到可以回忆15分钟前记下的车牌号，你对数字的感觉会不断提升。
2. 小票的Total是正确的吗？每次拿到购物小票或午饭发票时，不妨遮住机打的总金额，心算一下总和然后与小票核对。
当然，也可以在点菜或购物过程中预算金额。
多动一动脑筋，既可以防止付款失误还可以锻炼心算。
3. 在目标中加入数字不论是生活还是学习目标，将其转化为数字指标。
例如，可将“拓展人脉”这项目标，转化为“每个月与人交换30张名片，而且日后与其中5位保持联系”。
或是将“加强GMAT复习”转化为“每天做2套真题，背单词30个”。
4. 养成记忆时间的习惯寻找生活中的时间细节，精确数字。
例如，从寝室走到图书馆14分钟，下班时地铁时间32分钟，微波炉加热晚餐要3分钟。
随着数字在日常生活中出现频率的不断增加，你的时间观念和数字严谨度都会提高。
5. 随时掌握最新的数据我们经常可以从网络或者专业杂志中看到行业的数据。
学会从数据中获取有效的信息，并随时更新最新的数据。
不论是GMAT考试还是生活中，我们总是离不开数字，只要学会准确地分析数据，对数据产生“感觉”，就可以提高数字敏感力。
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。
怎样培养孩子对数字的敏感度_whizkids
在对孩子的数学启蒙教育中，培养孩子对数字的敏感度非常关键，那么要怎么培育呢，就看看下面小编给大家带来的方法吧。
一、培养孩子对数字的兴趣。
兴趣是最好的老师，对孩子数字敏感度的培养也是如此，要培养孩子对数字的兴趣，一个最基本的做法就是在生活中，从那些孩子们喜欢的事物中，选择和数字有关的教给孩子。
二、多和孩子玩数字游戏。
关于数字的游戏是非常多的，各位家长要注意选择孩子们喜欢的数字游戏，在孩子的空余时间，就陪孩子一起玩，这样不仅会丰富孩子的生活，还会提高孩子对数字的敏感度。
三、生活中对小细节留心。
我们的生活中，到处都充满了数字，所以，家长们要留心这些小细节，当发现比较有趣的和数字有关的事情的时候，就将这些事情告诉孩子，让孩子借助这些事情，培养对数字的敏感度。
以上的这些小方法都是针对提高孩子的敏感度的，希望会给大家带来帮助。
5、关于坚持的名言，你既然期望辉煌伟大的一生，那么就应该从今天起，以毫不动摇的决心和坚定不移的信念，凭自己的智慧和毅力，去创造你和人类的快乐。
——佚名6、最可怕的敌人，就是没有坚强的信念。
——罗曼·罗兰7、只要持续地努力，不懈地奋斗，就没有征服不了的东西。
——塞内加8、无论是美女的歌声，还是鬓狗的狂吠，无论是鳄鱼的眼泪，还是恶狼的嚎叫，都不会使我动摇。
——恰普曼9、书不记，熟读可记；义不精，细思可精；惟有志不立，直是无着力处。
——朱熹10、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。
——康德11、坚强的信念能赢得强者的心，并使他们变得更坚强。
——白哲特12、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。
——佚名13、立志不坚，终不济事。
——朱熹14、富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈。
——孟子15、关于坚持的名言，意志目标不在自然中存在，而在生命中蕴藏。
——武者小路实笃关于坚持不懈的50条励志名人名言16、意志若是屈从，不论程度如何，它都帮助了暴力。
——但丁17、只要有坚强的意志力，就自然而然地会有能耐、机灵和知识。
数据思维的养成方式
数据思维的养成方式数据认知素养之父乔丹·莫罗曾说过，数据思维是数字时代人类听、说、读、写之后的第五种基本生存技能。
数据思维，是基于具体应用场景，建立数据分析框架，利用数据提出问题和解决问题的能力。
无论是身处什么行业什么领域，拥有数据思维，成为一个真正懂数据的人，将成为自己在职场上的一个核心竞争力。
那么，应该如何培养数据思维呢？本文基于近期学习的一个数据思维课程，并结合自身感悟，讲讲数据思维的养成方式，内容具体包括四大部分：感知数据、收集数据、理解数据、“操纵”数据。
一、感知数据1.三步法培养数据敏感度培养对数据敏感度是数据思维形成的基础，这就像作家对文字有着很高的敏感度、摄影师就对光线、角度有很高的敏感度。
但这个能力通常不是天生的，需要通过练习进行培养。
定性思考转向定量思考。
思考或使用一个东西时，要有意识地把过去定性的方式转变为定量的方式。
例如，谈论经济发展的时候，不要简单的用“快”、“慢”、“疲软”等比较模糊的词，而是用GDP增速、PPI、CPI等定量数据去阐述。
用量来定义质。
一个事物的性质常常用某一个关键量来定义，如果搞清楚这个关键量具体的定义和内涵，就很容易通过关键量来抓住事物的本质。
例如，我们通常用PMI这个指标来衡量宏观经济的景气状况时，PMI是涵盖了企业采购、生产、流通等各个环节的综合性经济监测指标体系，其高低值代表了该行业或经济总体较上月处于收缩或扩张状态，也就能反映经济景气度。
确定量的标准。
单纯的数据并没有太大的价值，还需要基于自己对事物的理解，设定一个可比标准。
以上面提到的PMI为例，其范围值在0%-100%之间，折旧需要定义一个扩张与收缩的临界点（即荣枯线50%），来直接判断宏观经济的发展趋势。
2.弄清数据的背景背景不同，数据代表的意义就不同。
以美国GDP增速为例，2021年美国GDP增速5.9%，这个水平是高是低呢？客观上讲，5.9%是美国自1984年以来最高的经济增速，属于高水平；但考虑到美国2020年受疫情影响导致GDP基数较低，从这个角度讲，5.9%属于“虚高”。
数据分析中的敏感性分析方法
数据分析中的敏感性分析方法数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
通过对大量数据的收集、整理和分析，我们能够揭示隐藏在数据背后的事实和规律，为决策提供有力的支持。
然而，在进行数据分析时，我们必须考虑到数据的敏感性，以避免产生误导性的结果。
本文将介绍一些常用的数据分析中的敏感性分析方法，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
首先，敏感性分析是一种评估模型输出对输入变量变化的敏感程度的方法。
在数据分析中，我们经常使用模型来预测或解释现象。
然而，模型的输出往往受到输入变量的影响，而输入变量可能存在不确定性或误差。
因此，进行敏感性分析可以帮助我们了解模型输出对输入变量的变化的响应情况，从而评估模型的可靠性和稳定性。
一种常用的敏感性分析方法是参数敏感性分析。
参数敏感性分析通过改变模型中的参数值来评估模型输出的变化情况。
常见的参数敏感性分析方法包括单参数敏感性分析和多参数敏感性分析。
单参数敏感性分析是指逐个改变模型中的参数值，观察模型输出的变化情况。
这种方法适用于模型中参数之间相互独立的情况。
而多参数敏感性分析则是同时改变多个参数值，观察模型输出的综合变化情况。
这种方法适用于模型中参数之间存在相互作用的情况。
除了参数敏感性分析，还有一种常用的敏感性分析方法是输入变量敏感性分析。
输入变量敏感性分析是指通过改变模型的输入变量值来评估模型输出的变化情况。
这种方法适用于模型中的输入变量是不确定或存在误差的情况。
通过对输入变量进行敏感性分析，我们可以了解模型输出对输入变量的变化的响应情况，并评估模型的可靠性和稳定性。
常见的输入变量敏感性分析方法包括单变量敏感性分析和多变量敏感性分析。
单变量敏感性分析是指逐个改变模型的输入变量值，观察模型输出的变化情况。
多变量敏感性分析则是同时改变多个输入变量值，观察模型输出的综合变化情况。
此外，还有一种常用的敏感性分析方法是模型结构敏感性分析。
模型结构敏感性分析是指通过改变模型的结构来评估模型输出的变化情况。
如何培养数据敏感度
什么是数据敏感度？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，三者缺一不可。
——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，就好比一个人很有故事，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。
所以，数据的价值之一，就是统一视角，统一事实；如果还能统一对事实的理解，就更牛了。
让数据说话，不要讲那么多我怎么想，因为我怎么想一点不重要。
但客户怎么想、市场怎么想很重要，用数据来表达业务、客户的诉求，大家更能达成一致。
所以我认为：数据是一种语言，数据价值在于通过语言的应用，把商业价值传递、应用起来。
而懂数据，但不懂业务、不懂客户的人，就好像手里拿着最权威、最专业、满满精华的朗文英汉大字典——可那只是字典，不是文学史籍，不是诗词歌赋，也不是重大科学研究发现。
学习培训如何提高数字化思维与数据分析能力
学习培训如何提高数字化思维与数据分析能力在当今数字化时代，数字化思维和数据分析能力成为了越来越重要的技能。
为了适应快速发展的科技环境，学习培训起到了至关重要的作用。
本文将探讨如何通过学习培训提高数字化思维与数据分析能力，以应对日益复杂的社会和商业挑战。
数字化思维是指以数字为基础，通过感知、理解、利用和创造技术来解决问题和实现目标的思维方式。
数字化思维强调逻辑思维、创造力和数据驱动决策。
而数据分析能力是对数据进行详细的分析和解释，以寻找出其中的价值和洞察。
数字化思维和数据分析能力相辅相成，能够帮助个人和组织更好地理解和应对复杂的问题。
首先，学习培训机构可以通过提供专业的数字化思维课程来提高学员的思维水平。
这些课程通常涵盖逻辑思维、创新思维、系统思维和信息管理等方面。
通过系统学习，学员能够培养自己的思维模式，并且在实践中不断提高。
例如，一个数字化思维课程可以引导学员通过实际案例分析，了解如何利用技术来解决问题。
通过这样的学习，学员能够开始转变思维方式，并且在日常工作中应用所学知识。
其次，学习培训应该注重数据分析能力的培养。
数据分析是数字化时代不可或缺的技能，能够帮助个人和组织掌握和运用大量的信息。
学习培训机构可以提供基础和高级的数据分析课程，例如数据可视化、数据挖掘和统计分析等。
这些课程可以帮助学员掌握数据分析工具和技巧，培养他们对数据的敏感性和洞察力。
通过实践和案例分析，学员能够更好地理解和应用数据分析方法，提高自己的决策能力。
另外，学习培训机构可以通过项目实践来提高数字化思维和数据分析能力。
在实践中，学员能够应用所学知识解决实际问题，并且获得更深入的理解。
项目实践可以帮助学员培养解决问题的能力，并且提高对数据分析的应用能力。
例如，一个数字化思维课程可以要求学员分组完成一个实际项目，通过团队合作和数据分析，解决一个真实的商业问题。
这样的实践能够使学员在真实场景中锻炼自己的能力，并且加深对数字化思维和数据分析的理解。
如何克服数字恐惧和数据分析的困难
如何克服数字恐惧和数据分析的困难数字在今天的社会中扮演着越来越重要的角色，数据也越来越成为决策的重要参考。
但是，很多人对数字和数据都存在一些恐惧和困难。
在这篇文章中，我们将探讨如何克服数字恐惧和数据分析的困难，让您能够更好地利用数字和数据为自己服务。
1. 深入了解数字与数据数字和数据并不是神秘的东西，我们可以对其进行更深入的了解，学习数字和数据的基础知识，包括数字的表示和计算、数据的类型和处理方法等。
掌握这些基础知识可以帮助我们更好地理解数字和数据是如何被利用的，并为我们更好地利用数字和数据提供支持和帮助。
2. 尝试使用数字与数据对数字和数据的恐惧往往来源于对陌生事物的不安全感，因此我们可以通过尝试使用数字和数据来逐渐克服这种恐惧。
通过使用数字和数据，我们可以更好地了解其实际用途和方法，发现其中的乐趣和好处，并逐渐从中获取掌控和安全感。
3. 寻找数字与数据的实际应用场景数字和数据作为现代社会中的重要工具和手段，被广泛应用于各个领域和行业。
通过寻找数字和数据的实际应用场景，我们可以更好地了解它们的作用和价值，并发现其中实际的好处和收益。
进而，我们可以逐渐克服对数字和数据的恐惧和难度，并更好地利用它们为自己及社会创造价值。
4. 学习数据分析的方法和技巧数据分析是利用数据进行决策的重要工具和手段，但对于绝大多数人来说，数据分析却是一项相当复杂和困难的任务。
因此，我们可以通过学习数据分析的方法和技巧，逐渐掌握数据分析的能力，更好地利用数据为自己服务。
5. 探索数字与数据的潜力与创新数字和数据作为现代社会中的优势资源和创新工具，有着广泛的应用和潜力。
为了更好地利用数字与数据，我们需要从创新的角度去分析和探索这些潜力，并尝试将其应用到实际生活中。
通过创新，我们可以发现新的数据分析方法和数据处理工具，从而更好地利用数字和数据为自己和社会创造价值。
以上就是如何克服数字恐惧和数据分析的困难的几点建议。
以数字和数据为工具和手段，我们可以更好地创造和实现自己的目标和价值，并为社会发展做出应有的贡献。
数据脱敏实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
数据作为推动社会进步的重要资源，其价值日益凸显。
然而，数据泄露事件频发，给个人隐私、企业利益和国家安全带来了严重威胁。
为了保障数据安全，数据脱敏技术应运而生。
本实训旨在通过实践操作，加深对数据脱敏技术的理解，提高数据安全防护能力。
二、实训目标1. 理解数据脱敏技术的概念、原理和作用；2. 掌握常用的数据脱敏方法，如随机脱敏、掩码脱敏、伪脱敏等；3. 学会使用数据脱敏工具，如DataMasker、DMTools等；4. 提高数据安全防护意识，为实际工作提供数据安全保障。
三、实训内容1. 数据脱敏技术概述（1）数据脱敏技术的定义：数据脱敏技术是指在确保数据真实性的前提下，对敏感数据进行部分或全部隐藏的技术。
（2）数据脱敏技术的原理：通过对敏感数据进行变换、替换、删除等操作，降低数据泄露风险。
（3）数据脱敏技术的作用：保障个人隐私、企业利益和国家安全。
2. 常用数据脱敏方法（1）随机脱敏：将敏感数据替换为随机生成的数据，如身份证号、手机号码等。
（2）掩码脱敏：对敏感数据进行部分隐藏，如身份证号前几位保留，后几位用星号代替。
（3）伪脱敏：将敏感数据替换为类似真实数据的伪数据，如将真实姓名替换为同音字。
3. 数据脱敏工具使用（1）DataMasker：一款功能强大的数据脱敏工具，支持多种脱敏方法，操作简单易用。
（2）DMTools：一款适用于多种数据库的数据脱敏工具，支持多种脱敏方法，可批量处理数据。
4. 数据脱敏实践（1）选择数据源：选取实际业务场景中的数据作为脱敏对象。
（2）确定脱敏范围：根据业务需求，确定需要脱敏的敏感字段。
（3）选择脱敏方法：根据敏感字段类型和业务需求，选择合适的脱敏方法。
（4）进行脱敏操作：使用数据脱敏工具对数据进行脱敏处理。
（5）验证脱敏效果：检查脱敏后的数据，确保敏感信息被有效隐藏。
四、实训总结通过本次数据脱敏实训，我深刻认识到数据脱敏技术在数据安全防护中的重要性。
improve students' sensitivity to numbers -回复
improve students' sensitivity to numbers -回复『提高学生对数字的敏感性』引言：数字是我们日常生活中无可避免的一部分。
无论是购物、计算时间、理解金融信息，还是处理数据和统计，数字都起着至关重要的作用。
然而，研究表明许多学生对数字的敏感性较低，这可能影响他们在数学和其他学科中的表现。
因此，提高学生对数字的敏感性变得至关重要。
本文将详细介绍一些步骤，以帮助学生提高他们对数字的敏感性。
第一步：建立数字的实际应用学生对数字的敏感性可以通过将数字与他们日常生活中的实际应用联系起来而得以提高。
教师可以设计活动或情境，要求学生在这些情境中进行数字计算、分析或解决问题。
例如，在购物活动中，要求学生计算商品的价格、找零或比较不同商品的价格。
这种实际应用的学习模式可以帮助学生更好地理解和欣赏数字的重要性，从而增强他们对数字的敏感性。
第二步：教授数字分析技巧教师可以通过教授数字分析技巧和策略，帮助学生提高对数字的敏感性。
这些技巧可以包括计算百分比、读取图表和数据、解读统计数据等。
学生应该了解如何使用这些技巧来理解和解决现实生活中的问题。
例如，学生可以学会如何在图表中找出趋势、解释折线图的变化或者通过分析数据来做出推断。
这些技能将帮助学生更深入地了解数字的含义和背后的信息。
第三步：培养数学思维能力培养学生的数学思维能力是提高他们对数字敏感性的关键步骤之一。
这意味着学生需要学会分析问题、从不同角度思考、运用逻辑推理和解决问题。
数学思维能力的培养可以通过解决数学问题、进行数学推理和证明、组织数学实验等活动来实现。
此外，教师还可以设计一些数学游戏或挑战，以促进学生的数学思维和数字敏感性的提升。
第四步：积极反馈和激励为了激发学生对数字的敏感性，教师应该提供积极的反馈和激励。
当学生取得进步时，应给予肯定和认可，并提供建设性的指导。
教师可以利用课堂评估和个人反馈，了解每个学生的数字敏感性水平，并根据需要进行个别辅导。
如何训练自己对数字的敏感
如何训练自己对数字的敏感开经营会议的时候，我常常发现很多中高层管理人员，对数字相当的不敏感。
有时候，整个一场会开完，有些管理人员对各部门所报告的数据，既无问询，也不质疑，只是盯着幻灯片，任其往下翻。
而报告的人，常常将一些数字念到个位数，乃至小数点后面两位数，也让我觉得不可思议。
我觉得这样的会议，这样的数字，这样的管理人员，都没有价值。
不能透过数字，看出数字背后的问题的管理人员，不是好管理人员。
要么赶快训练对数字的敏感度，要么，干脆另谋生路。
这让我想自己与数字打交道的故事。
读书时，我的数学成绩并不好。
参加工作后，我所从事的工作，却是个天天跟各种数据打交道的工作。
至今还记得，第一次做统计数据的工作，一堆数字，我加过去，而后加过来，怎么都对不起来。
第二天就要交那份报告，那天晚上，我却被困在一堆数字里，晕头转向，欲哭无泪。
在快要绝望的时候，一位新来的工程师来找资料，成了我最后的救命稻草。
在我的万般央求之下，他帮我把那堆统计数据给弄了出来。
从此，那些数据就变成了我的噩梦。
有段时间，我做梦的主要内容，就是不停计算数字。
但我却常常因为一些数字的准确性，而被上司骂得狗血喷头。
我不服气，但又无奈。
有些事情，我也常常搞不懂，那些数字都是我统计的，一个个都是我输进电脑，做成图表的。
为何我发现不了其中的错，而上司翻翻，扫一眼，就能发现错误呢？后来，我从统计，被调入生产线，之后，又被调去任品质部主管。
最糟糕的事情，就发生在那一年。
工作忙，常常起早贪黑。
每次开会，检讨工作，除了带着一堆资料之外，当然还要记住很多重要的数据。
但我是对数据不敏感。
其结果是，我越想拼命记住那些数字，我的记忆力却变得越差。
一度到了我跟别人讲话，讲了上半句，竟然会忘记下半句想讲什么。
有一天，我们在那里进行月度检讨。
老板问财务部经理一些经营数字，比如销售业绩，成本状况，等等，我听财务部经理在那里翻着月统计报表，答：“8360912元”，“337231元”，“4053222元”。
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如何练习对数据敏感
开经营会议的时候，我常常发现很多中高层管理人员，对数字相当的不敏感。
有时候，整个一场会开完，有些管理人员对各部门所报告的数据，既无问询，也不质疑，只是盯着幻灯片，任其往下翻。
而报告的人，常常将一些数字念到个位数，乃至小数点后面两位数，也让我觉得不可思议。
我觉得这样的会议，这样的数字，这样的管理人员，都没有价值。
不能透过数字，看出数字背后的问题的管理人员，不是好管理人员。
要么赶快训练对数字的敏感度，要么，干脆另谋生路。
这让我想自己与数字打交道的故事。
读书时，我的数学成绩并不好。
参加工作后，我所从事的工作，却是个天天跟各种数据打交道的工作。
至今还记得，第一次做统计数据的工作，一堆数字，我加过去，而后加过来，怎么都对不起来。
第二天就要交那份报告，那天晚上，我却被困在一堆数字里，晕头转向，欲哭无泪。
在快要绝望的时候，一位新来的工程师来找资料，成了我最后的救命稻草。
在我的万般央求之下，他帮我把那堆统计数据给弄了出来。
从此，那些数据就变成了我的噩梦。
有段时间，我做梦的主要内容，就是不停计算数字。
但我却常常因为一些数字的准确性，而被上司骂得狗血喷头。
我不服气，但又无奈。
有些事情，我也常常搞不懂，那些数字都是我统计的，一个个都是我输进电脑，做成图表的。
为何我发现不了其中的错，而上司翻翻，扫一眼，就能发现错误呢？
后来，我从统计，被调入生产线，之后，又被调去任品质部主管。
最糟糕的事情，就发生在第一年。
工作忙，常常起早贪黑。
每次开会，检讨工作，除了带着一堆资料之外，当然还要记住很多重要的数据。
但我是对数据不敏感。
其结果是，我越想拼命记住那些数字，我的记忆力却变得越差。
一度到了我跟别人讲话，讲了上半句，竟然会忘记下半句想讲什么。
有一天，我们在那里进行月度检讨。
老板问财务部经理一些经营数字，比如销售业绩，成本状况，等等，我听财务部经理在那里翻着月统计报表，答：“8360912元”，“337231元”，“4053222元”。
老板忽然问起三个月前的材料成本数据，财务经理傻眼了，手上没有报告，答不出来。
我恰好记得那些数据，便顺口答：“234万。
占了整个产值的28%。
”散会后，我很奇怪，对数据一向迟钝如我的人，何以记得三个月前的成本数据？仔细想，原来那时候我要分析品质成本，就看了整个成本数据。
但我记忆力本身就差，又对数字不敏感，所以只是记了大数。
记大数？我忽然开了窍。
我过去之所以记不住那么多数据的原因，想来大概也如财务经理一样，数字弄得太精准。
数字精准，就必须得花大力气去记。
但事实是，没有人有那样的精力和能力，记得那些精确到个位的数字。
我仔细分析了一下，发现，在企业里，做为管理人员，分析和判断时，只需要到万位数就可以，万以下的数字，可以忽略不计。
另外一些数字，则只需要记住百分比即可。
有了大数，有了百分比，有些数字记不住，其实不打紧，一推算，就出来了。
之后，我再接再厉，继续分析总结，发现，其实，很多数字是有规律的。
比如成品率，废品率，材料成本，管理费用，他们都在某个百分比上下波动。
记住了上年度，或者本年度第一季度的大数（到万即可）和百分比，以其为参考基准线，后面几个月，上下的波动，其实很
容易记住。
如果报表中，忽然出现某个跳动太明显的数字，自然便是异常的。
快速判断这个异常是计算错误，还是真的异常，只需要看与其相关联的数字即可，如果与其相关联的数字也随之波动，则是真的异常，如果与之相关联的数据没有太大变化，立刻就可以判断出来，这个数字的计算是有问题的。
大数当然只是用于方向和趋势的判断。
仅仅记住大数是不够的，还要记住每个项目的关键指标。
关键指标，是很多数字赖以存在的基础和基点。
比如，计划部门，必须记住物料采购周期，产品生产周期、按时交货率、每个工序标准加工时间等等，以此为参考基点，任何与之相关的数字拿来一比，他可以立即判断进度是否异常。
若考核业绩的话，一定要记得部门平均业绩，个人平均业绩，最高、最低业绩等。
如果是市场部，除了记住一个月的销售指标外，自然要分解到每天，每个片区的销售业绩指标，到哪天，只要看当天业绩和累积大数，自然对销售状况了然于胸了。
除了根据大数和关键指标去衡量和判断之外，还要随着异常的波动，适当调整自己的注意力。
每天，那些项目虽然重要，但是在图表上显示正常的数据，可以一扫而过，不必为之花时间。
你要集中注意力，重点盯异常点。
一般异常的，就是一个，或者几个点而已，所以，你会很容易关注的过来，自然也就很容易记得住，盯得住。
其实，只要理解了数字背后的意义，记住相关数字，是比较容易的事。
当明白了这些的时候，我就开始调整我的工作方法，记数字的方式，有意识训练自己。
后来，我尝试让自己记住更大范围、更宏观的数字，比如世界范围内的行业数字，在日本、美国、韩国、台湾等国家地区的数字，中国的行业数据，某个地区的行业数据。
我尽大可能放宽我的视野，搜寻与我所从事领域相关联的数字，拿来判断一下，琢磨一下它的好坏，根据它的走势，寻找一下它的判断基准点。
渐渐的，我也变成了一个对数字敏感的人。
特别是我离开原来的公司，到了新公司之后，能快速记住主要的关键指标和数字。
我在一两天之内，就能从各部门提供的数据和报告中找出问题；我能看一眼财务的数据，就指出那些重要指标与世界发达国家水平及中国发达地区水平、行业平均水平的差异，乃至重要物料计算是否准确。
我甚至能比排计划的人，更能快速计算出物料需求量，生产中可能受阻的位置和可能受阻的时间等等。
他们常常惊叹我对数字的敏感程度，以为我的记忆力超人。
其实非也。
到现在，我还会常常忘掉很多常用的电话号码，每次都要从手机中查，甚至不记得现在租住房子的门牌号码。
之所以能记住与那么多与工作有关的数字，无非是我对工作用心，找到了一点点记住数字的技巧和规律。
总结起来，其实也相当简单，就几句话：“记大数，略小数，有事没事，琢磨琢磨关键指标数，盯盯异常数。
”。