说一个数据分析必须要拥有的一个习惯-技术圈

TwilightZjy 的第 63 篇原创

作为一个数据分析师，对数据敏感是一个数据分析师必须要拥有的基本能力，基本上招聘要求上都会有这条内容，但是到底怎么样才算是对数据敏感呢？应用在工作中具体是什么样的情况呢？
今天就来聊一下关于对数据敏感这件事在真实的数据分析师工作日常中的应用情况。
首先要明确的一点就是，并不是所有的数据分析师都会每天监控日常数据，大部分时间其实是在做其他事情，关于数据分析师日常内容可以看这篇文章「」，因此那种 DAU 突然降了，然后去找原因的情况其实相对来说较少。
而且如果真的有项目进行中需要监控日常数据，那么数据波动你肯定能看的出来，对于这种程度的数据敏感度其实大部分人都能拥有。
那么到底什么才能体现数据敏感度呢？举个例子你就能感受到了
你认为下面这张图里的数据有问题么？两个渠道的访问购买率环比都增长了，但是整体却下降了。

如果你没遇到过这种情况，那么你可能会觉得这应该是数据错了吧，怎么可能局部都涨了，但整体却下降了呢？

但这其实是在拆解数据时经常会遇到的辛普森悖论，拆解过数据的人多多少少都会遇到过。具体原因只需要看一下访问和购买的具体数字，就清楚是什么情况了。

虽然每个渠道访购率都在涨，但将 A 渠道和 B 渠道汇总后再计算会发现整体访购率确实是降低的。

而类似的数据情况在实际工作中还有很多，能不能在遇到这种情况时很快发现数据的对错，其实就是一种数据敏感度的体现。
作为一个数据分析师，底线其实就是要保证数据的准确性，而数据敏感度相当于是保证数据准确性的基石。这也是为什么一些分析报告被大佬看一眼就能知道数据有误，而普通人却很难发现的原因。
说了这么多，那么这个必须要拥有的习惯是什么呢？
其实就是要养成背数据的习惯。这里不光指基础数据，最好能将一些趋势、环比和同比数据都记住。不需要具体精确的值，记住大概误差不超过 20% 我觉得都是可以的。
当你对各种数据都了然于心的时候，首先你产出报告的数据准确性就会大大提升，其次当数据有一个深层次的异动时，你会更容易发现问题，而且当一个项目需要判断效果好坏时，如果你记得另一个差不多项目的数据，其实很容易给出一个初步的判断。
比如有一个项目线上投放 CPM 是 20，而你记得另一个预算接近的项目的 CPM 只有15，那至少在这么层面就只需要看一眼心里就有一个判断了。
有人可能会问，数据分析师天天都和数据打交道，即使不用刻意去记也能记住经常使用的数据吧。
没错，话是这么说，但一个人如果要彻底记住一件事，还是需要反复刺激才可以的。而且虽然都是这些指标，但每个项目情况可能都不相同，如果项目做完不经常去回顾一下，其实还是很容易就忘了的。
不信可以自己想想之前的项目自己还能记住多少数据。
背数据这件事，我觉得就像是郭靖修炼内功一样，虽然很基础，但确实非常有必要。而且虽然短期内看不出效果，但如果能养成这种习惯，并且坚持每日像背单词一样去背背数据，那么相信未来肯定会有量变到质变的一天。

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