数据分析需要学什么技术（数据分析的必备能力）

也许是看到数据的价值随着信息化、数字化的推行愈发重要，整个社会都对数据的价值有了新的认识。而对数据本身就很关注的商业世界更是如此，各行各业的企业已经看出了数据能够带给公司的价值，开始寻求通过数据分析来将企业沉淀的业务数据变成信息和知识，提高业务发展能力以及预测的准确性。

在对这些企业的数据分析要求进行汇总统计后，很容易就能发现“数据敏感度”是企业对数据分析师，甚至是运营、营销等众多人员的共同要求。同时，在很多数据分析交流的论坛、社区中我们也经常能看到关于数据敏感度的讨论，哪怕是质疑数据敏感度作用的也只是针对其重要程度，却没有对数据敏感度本身价值进行否认，所以数据敏感度到底是什么，又有什么作用呢。

数据敏感度是什么

从字面意思来解释，数据敏感度指的就是对数据足够敏感，在看到一组数据的时候能够在短时间内理解其背后深层次的含义，也就是我们常说的能够看出数据背后隐藏着的信息。

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数据敏感度其实并没有明确的定义或者概念，这主要是因为数据敏感度的高低主要体现在实际的分析工作中，需要结合企业的业务、数据一同进行展现。如果要有一个判断的方向，那就是数据敏感度较高的人在讨论企业业务问题的时候，能够通过一组数据构建业务情况信息，并通过数据以及分析信息与企业其他人员或客户进行交流，通过数据和分析结果让人觉得有可信度。

从上面对数据敏感度的判断我们也可以发现，数据敏感度其实并不只是能够理解数据，同时还要充分理解业务，是一种数据分析的综合能力。数据本身其实只是一串数字，就像那句话“未来是数据处理的时代”，为什么要说数据处理而不是数据的时代，其实就是因为数据是需要通过分析、处理才能进行价值化转变的。

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有些人可能不明白数据敏感度为什么是数据理解力和业务理解力的综合能力，举一个简单的例子，给出一组数据比方说100、500、700、600，很难根据这组数字明白要分析什么，但再加上这四个数据分别是1、2、3、4月销售数量的业务背景，这组数字才算有了可以分析挖掘的信息，而数据敏感度搞的人就能在看到的第一眼意识到销售数量的变化，并开始分析背后的原因。

数据敏感度怎么培养

要培养数据敏感度，首先要明确培养的方向和目标，这一点我们可以根据上面提到的数据敏感度概念进行总结，只有搞清楚数据敏感度是什么我们才能找到正确的培养方向和目标，综上我大概总结了三个目标：

1、熟练掌握企业业务指标，明白业务指标深层次的意义以及不同业务指标之间的关系；

2、能够判断业务指标数据是否存在问题，可以在第一眼看到业务指标数据的时候，判断业务基本情况；

3、在根据分析需求得到充足业务数据之后，能够根据业务需求进行统计分析，得到分析成果。

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所以，培养数据敏感度，首先就要快速学习企业、行业、业务知识，熟悉企业业务指标和数据之间的对应关系，构建出一套完整的数字和业务的联系，当然在这个过程中也可以通过和业务人员之间的沟通协作，加快学习的进展以及对业务的了解。

在初级阶段，培养数据敏感度最好的方法就是一个字，记。和数据分析相关的比如这个数据和什么业务指标对应、这个业务指标数据的大概范围、行业对业务数据的影响、不同部门指标之间的联系等，都可以从关键点开始记忆，掌握关键的业务指标。如果没有太多任务要求，可以多进行业务情况的复盘分析，在实际分析会有更强的记忆力。

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在掌握这些内容之后，就到了大规模进行业务需求分析的时候，这个阶段可以总结出特定的方法，形成完整的分析方法论，通过重复的分析实践来提升数据敏感度，对业务逻辑越了解，对数据之间的逻辑关系理解越透彻，相应的数据敏感度也会进行提升。

在当前时代数据已经在事实上成为了企业的重要资产，而数据在进行价值化转变的时候需要经过分析处理才能变成可以理解的信息和知识。在可见的未来，数据分析的重要性将会不断提升，而随着数据规模、类型、模式的增加，对数据分析能力的要求也会不断增加，所以数据敏感能力是当前也是未来数据分析师必须要掌握的基础能力，也是在数据分析上不断深化的必要条件。

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