當前在各行各業(yè)中，數(shù)據(jù)的重要性經(jīng)常被提起，數(shù)據(jù)分析能力對個人而言越來越重要，如何讓自己真正地具備數(shù)據(jù)敏感的能力呢？

最近和妻子討論面試大學生時，有不少人在簡歷上寫到對數(shù)據(jù)敏感的能力，但有問到具體的問題卻回答不上來的情況。

數(shù)據(jù)分析是今天以及未來對各個行業(yè)都十分重要的能力。

今天來簡單聊聊什么才能叫做對數(shù)據(jù)敏感。我將從求職的角度來談?wù)摚捎谄邢拗荒芑谏虡I(yè)分析來討論，希望對于正在或者將來需要求職的朋友有一點幫助。

首先我們需要重新思考一下數(shù)據(jù)的意義。

數(shù)據(jù)在這個時代已經(jīng)變成了一種資產(chǎn)，這個詞相對以往任何一個時代來說，都變得更加有價值。

亞馬遜可以輕易地通過自家平臺的數(shù)據(jù)，切入任何具有成熟供應鏈的產(chǎn)業(yè)，例如數(shù)據(jù)線，充電寶，耳機，音箱，手機支架等等。它可以建立自己的品牌來提高利潤，同時利用流量傾斜到自己的品牌，它的品牌「創(chuàng)業(yè)」從一開始，就是從1到N的旅程，而不是像大多數(shù)公司那樣經(jīng)歷生死地從0到1。

而谷歌可以通過累積多年的搜索引擎數(shù)據(jù)，建立絕大多數(shù)公司沒有的海量語義識別數(shù)據(jù)庫，在谷歌智能音箱上對人類語言的理解能力更加準確。

故我們在討論數(shù)據(jù)的時候，應該要說是要討論那些能夠成為資產(chǎn)的數(shù)據(jù)。

能成為資產(chǎn)的數(shù)據(jù)是能規(guī)模越大越有優(yōu)勢，能夠產(chǎn)生商業(yè)價值，以及可以被重新計算成為新應用。

人工智能時代背景下，這些資產(chǎn)變得越來越有商業(yè)前景，但同時也讓人們重新思考數(shù)據(jù)分析的定義。

大量重復和苦力的數(shù)據(jù)分析勞動被機器取代，它們?nèi)找岳^夜地工作，并且表現(xiàn)比人類還出色。

那么人類的價值應該在哪里體現(xiàn)？

我們的價值取向應該是往人工智能無法取代的數(shù)據(jù)分析去發(fā)展，讓機器幫我們節(jié)省出來的時間去思考更加深度，分析以前來不及考慮的問題。

例如，長期投資決策的分析不能依賴單一的數(shù)據(jù)模型，或者說不能依賴無法自適應環(huán)境的策略模型，可能涉及宏觀經(jīng)濟，政策，自然環(huán)境等大量復雜的因素影響。

機器無法完成的任務(wù)，人類成為多種機器模型的連接和匯聚分析點，這時人的分析價值才能長久地體現(xiàn)。

所以說，我們不需要抵抗人工智能的數(shù)據(jù)分析，反而需要跟上潮流更好地利用它幫助我們，至少需要掌握一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析工具。

學習一門處理數(shù)據(jù)的編程語言是最好的方法，Python或者R又或者SQL。

如果不愿意學習Python等來抓取以及分析數(shù)據(jù)，入門的工具例如Excel操作和透視表分析也是一項加分項之一。

當然，我還是強烈建議你去接觸并學習一門數(shù)據(jù)分析課程，掌握基本的編程能力。

原因有三點：

• 首先技術(shù)趨勢永遠是扁平化的，越是大規(guī)模應用的技術(shù)都會變得如同堆砌積木一樣簡單。
• 其次，把編程是一門與機器溝通的語言，把機器當做一個物種，學習編程的熱情應該如同學習英語，日語，西班牙語一樣充滿渴望交流的熱情。
• 最后，目前的機器還是很聽話的，一旦你掌握了編程技能，它就是你的能力延伸。

掌握了工具，還是要實際地用一個框架去分析數(shù)據(jù)，因為工具并不是目的本身，我們希望分析數(shù)據(jù)是希望把這種資產(chǎn)成為有價值的業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)的分析最重要的一條原則是基于業(yè)務(wù)的理解作出價值取向，它往往決定了你的分析框架。

舉個例子，我們需要分析一家電器公司是否具有投資價值。

如果你重視價值投資，你可能會關(guān)注現(xiàn)金流，凈資產(chǎn)收益率，市場占有率，毛利率，存貨周轉(zhuǎn)率等指標。

如果你重視短期投機，你可能回去關(guān)注百度熱點，微博熱點指數(shù)，公司公告，成交量，換手率，KDJ等指標。

無論如何，你的價值取向決定了你選取的數(shù)據(jù)范圍。有了框架內(nèi)的相應關(guān)鍵指標，更進一步地去分析這些指標數(shù)據(jù)的大小和增速。

我們應該重點關(guān)注的數(shù)據(jù)的具體變化，通過橫向的比較，縱向的比較之后，得出相對完整的證據(jù)去支撐你最終的決策觀點。

舉個例子，小米聲稱的硬件凈利率不會超過5%的新聞，不懂行的拍手稱贊，實際上硬件凈利率并不是財報的標準指標，但從這個概念來看也有很多空間可以「調(diào)整」。

橫向來比，其它硬件廠商的毛利率也一直不高，能夠達到5%的企業(yè)其實也并不多，只有像蘋果掌握這APP Store的優(yōu)質(zhì)軟件生態(tài)，像三星掌握大量核心部件的企業(yè)才能從硬件上溢價達到高利潤率。

再從小米本身縱向來比，它上市前兩年的報表數(shù)據(jù)，硬件的毛利率分別是-0.3%和3.4%，還要減去銷售管理研發(fā)等費用，實際硬件利潤率就更低了。

也就是說小米賣硬件一直都不賺錢甚至虧錢，所以這樣的新聞無法有效地支撐你的投資決策，也無法支撐你對其情懷的支持。

大小的變化是一個方面，另一個方面是數(shù)據(jù)的增速。

一個行業(yè)的興衰，處于什么樣的生命周期，已經(jīng)決定了你選取什么樣的工具和指標去分析它的前景。

框架還是一樣，從縱向比較，例如比去年同期的增速，放緩的原因是自身產(chǎn)品吸引力問題，還是行業(yè)生命周期轉(zhuǎn)化了？

橫向比較，行業(yè)平均水平，重要競爭對手的增速等，都能有助于你看懂當下的競爭格局。

對數(shù)據(jù)敏感的體現(xiàn)通過上面的過程也成了一件很自然的事情。

你選取了一個價值指標，它的框架上有對應的關(guān)鍵指標，通過關(guān)鍵指標的橫向縱向分析，它的大與小，快與慢都成為不同含義的語言表達，透露著你所分析的趨勢觀點。

敏感的含義在這里更準確地應該表達為，找到關(guān)鍵指標并且找出出有助于決策的證據(jù)。

最后簡單總結(jié)一下，為了把簡歷上的「對數(shù)據(jù)敏感」提供實際的能力支撐，你至少需要準備：

1. 了解數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)的重要性；
2. 掌握基本的數(shù)據(jù)分析工具,最好學一門編程；
3. 價值取向決定你分析的框架，關(guān)鍵的數(shù)據(jù)指標藏在框架之中，通過橫向縱向?qū)Ρ确治瞿軌颢@取更全面的證據(jù)支撐觀點。

當有天別人問你為什么說你對數(shù)據(jù)敏感的時候，希望你已經(jīng)做好了充足的準備。

作者：聞風（公號：獨思有疑），專注產(chǎn)品思維的商業(yè)分析。

本文由 @聞風 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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