網(wǎng)友解答: 鄙人拙見，往大了說叫天賦，對數(shù)據(jù)的變化和數(shù)據(jù)本身有興趣，有好奇心。好的扯遠(yuǎn)了。數(shù)據(jù)的敏感度，我認(rèn)為是對于目標(biāo)函數(shù)而言，需要的是能發(fā)現(xiàn)哪些特征能最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)，盡管可以通過實驗得

鄙人拙見，往大了說叫天賦，對數(shù)據(jù)的變化和數(shù)據(jù)本身有興趣，有好奇心。好的扯遠(yuǎn)了。

數(shù)據(jù)的敏感度，我認(rèn)為是對于目標(biāo)函數(shù)而言，需要的是能發(fā)現(xiàn)哪些特征能最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)，盡管可以通過實驗得到答案，但是對于企業(yè)來講，更期望效率越高越好。例如，有A,B兩個特征，明明A起到?jīng)Q定性作用，但是如果選擇B做主要特征，會導(dǎo)目標(biāo)函數(shù)并沒有最優(yōu)化，也就是說敏感度不高。這只是簡化的例子。

很多實際的數(shù)據(jù)并沒有明顯的特征，需要手動選擇。近年來深度學(xué)習(xí)為什么這么火，就是做了一件事情，人工選擇特征變成了機(jī)器，當(dāng)然主要是因為現(xiàn)在的機(jī)器跟得上節(jié)奏。

但是深度學(xué)習(xí)并不是萬能的，依然很多問題需要工程師來解決這些難題，如果對這方面沒夠熱情和執(zhí)著，在調(diào)試一些模型的時候總是得不到滿意的結(jié)果，甚至比不調(diào)還要差，這時候該怎么辦。

這些東西需要鉆研和經(jīng)驗，但前提是你真的熱愛而不是看就業(yè)形勢，否則很難走下去的。

我也不知道是不是扯遠(yuǎn)了，簡單點，想象一下，通過分析地鐵的進(jìn)出站記錄，能知道高峰期，能知道更多表面上沒有的信息，你會興奮嗎？不會的話，就是沒感覺?；蛘哒f數(shù)據(jù)能帶來不可思議的結(jié)果，你期待不期待。我是覺得如果一個人對數(shù)據(jù)不熱愛，那他肯定不適合，也就是不敏感。我好像說了對廢話。。。

數(shù)據(jù)敏感度，說白了就是記憶力+獨到視角，很多人可能覺得不可思議，但作為一個數(shù)據(jù)從業(yè)者，我深感記憶力的重要程度，可以說記憶力是數(shù)據(jù)分析師的硬件，視角是分析師的天分。

什么情況下需要敏感？舉例，今天APP開了個活動，當(dāng)你看到眼前的今天活躍數(shù)據(jù)，你能否想起來昨天的值？上月均值？今年的平均值？你能否想起來歷次活動促活效果？你的腦海里有沒有趨勢線，有沒有橫截面數(shù)據(jù)？競品的活動效果你了解多少？這些不止要看，要學(xué)，更要記住，這是一個數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)素養(yǎng)，當(dāng)你告訴別人一個數(shù)據(jù)，你必然清楚數(shù)據(jù)來源與口徑，當(dāng)別人問你一個重點數(shù)據(jù)，你要張口說出準(zhǔn)確的數(shù)字，如果做不到，大概多少不能搞錯，數(shù)量級你至少應(yīng)該知道。

記住，記憶力有用，特別有用，除此以外，就是獨到的視角了。同樣的數(shù)據(jù)源，分析的結(jié)果未必相同，給出的建議未必一樣，原因就是構(gòu)建的分析指標(biāo)不同。為什么構(gòu)建的不同呢，對業(yè)務(wù)的理解不同，這個指標(biāo)是看增長的絕對量還是相對量，怎么構(gòu)建公平的評價指標(biāo)，怎么識別欺詐行為，甚至于構(gòu)建模型特征，這里面都有太多分析師的主觀判斷，你的視角將決定你的報告，所以，培養(yǎng)你的知識體系，構(gòu)建屬于你的分析框架，非常重要。

這就是分析師的慧根吧