之前有人問到：「該怎麼培養數據的敏感度？」
詢問者的背景是不常使用數據、不知道該從哪裡開始培養對數據敏感度的人，他想知道，像他這樣一個完全沒有數據相關背景的人，該怎麼開始培養對數據的敏感度呢？
如果你有相同的困擾，先告訴你一個好消息，就是數據敏感度與你的數學程度好壞無關，純粹就是來自於你對該指標的理解程度高低而已，只要略懂平均數、中位數、指標常用的比較方式，長期下來就可以養出自己的數據敏感度。
然後，沒有壞消息，所以我們直接開始吧！
什麼是數據敏感度？
用更簡單的方式來理解數據敏感度的話，它指的其實是一種發現問題的能力。舉個簡單的例子，我以前有在健身時，常常都會到菜市場買食材，所以我會對雞胸肉半斤大約 x 元有隱約的感覺，當我去別間攤位買發現高過 x 元的時候，我就會知道可能買貴了，或是下一週再去買發現低於 x 元，我就會感知到變便宜了。
但是我現在已經超久沒健身，再去菜市場買雞胸肉被當盤子算了很高價我也不會知道，因為太久沒有觀察雞胸肉的價格，我已經對這個數字已經沒有感知了。
一樣的狀況搬到工作場合，當一個指標出現時，你是否對那個數字是有感知的？你能發現數字其實是有問題的嗎？如果能辨識出異常狀況，並且提出問題，那麼這就是一個有數據敏感度的表現了。
什麼叫做有數據敏感度？
從上面提到的例子我們可以理解到，有數據敏感度基本上包含了以下三個要點：
1. 知道數據是否合理
當你看到一個數字的時候，你是否可以一眼發現他不合理的地方？不合理的原因很多，最基本的就是數據來源有問題，或是行銷執行上出錯，甚至是根本放了一個無關緊要的數據在報告上。在這些數字出現的時候，如果你能感知到他是否合理，就是擁有數據敏感度的第一步。
2. 理解數據背後隱藏的商業公式 / 意義
這個其實就是數據敏感度的核心：發現問題的能力，而你會不會發現問題取決於你知不知道這個數字代表什麼意思，是否有能力解讀它。例如以營收來說，在公司裡面可能代表著用戶數 X 轉化率 X 客單價，所以你也會去看這 3 個數字是哪裡有問題。
但如果你對營收沒有這層認識，那麼就只會停留在營收下降了怎麼辦的這個狀態而已。
3. 可以透過數據提出解決方案
在找到問題後，更好的方式就是可以提出應對措施，例如每日報告的 DAU 下降了，你發現是自然流量掉了的關係，那麼你可不可以根據這個問題找出對應的解決方案？如果你做得到，那恭喜你，你已經可以跳出這篇文章了。
但如果做不到也是很合理的，要能提出解決方案，背後依賴的是對公司組織、業務狀況、外部環境的理解，本來就需要更多時間才能做正確解讀與提出方案。這部分我後面會分享更多，先讓我們進入這段的小結。
小結：並不是 3 個都要達成才叫有數據敏感度
上述 3 點中，1 跟 2 會是必備的要素，3 我則覺得要累積足夠的經驗才能達成。包含我自己現在在工作上偶爾會遇到提不出解決方案的狀況。所以正在看這篇的你如果都還不能做到以上任何一點也不用擔心，只要照著下面的方式練習，相信你也會慢慢培養出屬於你的數據敏感度。
培養數據敏感度的方法
回到文章一開頭提到的問題：身為一個完全沒有數據相關背景的人，該怎麼開始培養對數據的敏感度呢？
再告訴你一個好消息，在最一開始接觸數據時，我也是徹頭徹尾的小白，對數據變化完全沒概念，也不知道看了要幹嘛。但在經過工作幾年的訓練後，我也練起了對數據的敏感度，成為了一個能發現數據背後的問題，並進一步研究商業問題的數據分析師。
下面提供你 3 個能培養數據敏感度的步驟，相信不用太多時間，你也能擁有敏銳的數據嗅覺。
1. 知道指標代表的意思
知道指標的意思意味著你對業務的理解度要夠高，知道哪些是真正對公司重要的數據指標，以電商的付費新舊客比為例，什麼定義叫做新客？什麼定義叫做舊客？如果新客比例降低，我們可能需要注意哪些事？是不是需要交錯比對其他哪些指標才能確認是不是有問題？
簡單一句話來說，就是你知道看到該指標變化後，能想到後面應該接續問什麼問題，那麼就算是理解指標的意義了。
2. 該怎麼知道數據有問題？每天看報表
如果你跳過第一步，直接進到第二步每天看報表的話，那數據敏感度肯定是很難培養的，因為根本不知道自己在看什麼，效果肯定很差。而每天看報表其實也分成 3 個步驟：
1. 整合所有數據變成一張報表
如果公司還沒有報表，那你的首要任務就是把公司業務的重要指標做成一張報表每天看。把所有數據整合到一張報表的好處是不會遺漏任何一個數據，也能很清楚指標之間的數據變化。
市面上有很多工具都可以建立數據報表，如果你們公司常用 Google 相關工具，包含 GA、Google Ads 等，那很推薦你可以使用 Google Data Studio 來做數據報表。
關於 Google Data Studio 的使用教學，可以參考我在 Hahow 上開的課程「Data Studio 視覺化報表｜數據分析輕鬆上手」，並私訊我拿課程八折卷。上完課後你可以獨立製作出一張完整的數據報表，就能盡快養成對數據的敏感度。
2. 觀察數據指標的變化
人腦所記憶的感覺其實是很不靠譜的東西，所以除了每天看數據以外，你也需要觀察變化。最典型的變化包含跟「昨天相比，升／降了多少？」、「跟上週相比，升／降了多少？」，光是觀察這兩個百分比，就可以大大提升你對數據的敏感度了。
3. 抓出浮動範圍
當你做到 2-2 的步驟後，會發現數據應該有一個浮動範圍，當數據超過浮動範圍才代表出事啦！這個浮動範圍不一定，可能是 3 個百分點或 5 個百分點，視產品量級、指標、用戶行為而定，但如果沒超過這個浮動範圍，基本上都屬於正常的狀況。這樣長久觀察下來你就能提高對數據的掌握度了！
3. 不斷提出問題，養成找到其他能佐證的數據的習慣
我剛進到現在這間公司的時候，因為不熟悉業務內容，在會議上對數據作出解釋時，常常還是會被資深的同事電，表示數據可能不合理，或是業務上其實更有可能是面對什麼問題。這讓我體認到，通常一個新人要挑戰的，就是資深前輩的經驗。
除了更理解業務以外，我能做的就是先設想同事會做哪些提問，再找其他對應的數據來佐證我的理論，並且不斷問自己「這個數字可以代表什麼情況？」、「我的推論有沒有哪邊不合理的地方？」然後再繼續找其他數據來研究。
當你習慣這樣拆開問題，找到更多數字並理解他們彼此之間關係的時候，其實就是在幫助你自己養成更高的數據敏感度。
從小的習慣開始養成，你也能擁有數據敏感度
在這一篇文章中，我分享了養成數據敏感度的 3 個步驟，分別是：
- 知道指標的意思：對業務的理解度要夠高，知道哪些是對公司重要的數據指標。
- 該怎麼知道數據有問題？每天看報表：在這裡有 3 個步驟是你可以依循的。
- 不斷提出問題，養成找到其他能佐證的數據的習慣。
希望能對每一個想要開始好好解讀數據的人有幫助。如果可以，不妨今天就從建立數據儀表板開始吧！這是最困難的部分，度過了以後其實後面就只是習慣用正確的方法看數字而已。如果在 Data Studio 使用上有問題，也可以到粉絲團聯繫我。謝謝你看到這邊。
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