作者：机智的叉烧（OPPO·NLP算法工程师）

数据敏感性第一次接触是在我实习的时候，虽说自己在学校学习阶段一直也有接触，但在实习过程中觉得自己其实并不够强，此后就开始有意识地修炼自己的能力。到现在其实已经挺久的，最近聊天又有聊到这个问题，就正好说说我的个人看法吧。

不过这事感觉说的有些玄，毕竟是属于内功类的，我尽量用例子来给大家解释吧。

什么是数据敏感性

我理解的数据敏感性，是一种能从数据中获取信息的能力。表面上看这是一个很日常的能力，很多场景都能看到很多数据，借助数据我们也能够得到一些结论。但实际上，更深层次，我们可能还能考虑很多有意思的问题。来举几个例子：

  • 抽样范围是否合理。例如我们不能去火车上统计大家买到票的概率。
  • 指标使用是否正常。例如我们经常看平均工资很高，但实际上中位数可能会更接近我们的认知，实际上中位数可能很低。
  • 数据到结论的环节是否可信。例如游戏的角色加强，并不代表会变成强势角色。

能看出这些问题，其实都算是数据敏感性能力的体现了。说白了，就是我们要开始关注数据，认识数据，开始探索数据背后的一些信息，而不是被数据、被列数据的人牵着鼻子走。

说起这个，来提提常见的数据陷阱吧：

  • 用相对量的变大来避开绝对量的短板。毕竟增长率高，很可能不是因为分子大，而是分母小，很多小公司、新项目的增长率看着高就是这个原因。
  • 大数字。洗手液广告上经常用细菌的绝对数，看着很多，实际上包括我在内很多人都对这数没概念。

来一个日常的例子

一个召回率提升的专项，针对未召回的query进行补充召回，从而使得召回率的提升明显，同时数据集结果显示，准确率比较平稳，整体达到上线目标，但是上线后的结果显示，流量确实有提升，但是准确率却有所下降，也就是准确率的离在线指标差距较远。最终的问题是召回率提升后，在线召回量提升明显，但是离线的准确率数据因为没有及时更新，里面没有覆盖到新召回的那部分的数据，从而导致准确率指标的显示上变化不大。

而这个问题定位的过程其实比较困难的，线上线下不一致本身是一个比较复杂的问题，以为涉及到全链路的对比，数据、模型、指标等多个方面都可能会导致这个问题，定位的时候思路可以这样，最终定位到问题：

  • 召回率基本一致，准确率差别较大，很可能不是模型和代码的问题。
  • 指标本身的计算是一致的，没有更新。
  • 准确率数据为了泛化，离在线会有些不同，只能是这块的问题了。

回头想这件事的问题，离线的准确率很稳定，但是其实实际上的准确率已经下降明显了，但是发现不了，这里换个视角，其实就是数据敏感性不足，召回率提升后，准确率对应所覆盖的数据就不同了，因为新召回的数据很可能不在数据里，也就观测不到，正确做法是我们也要刷新准确率的数据集。

如何提升数据的敏感性

这里来聊聊我是怎么提升数据敏感性的。

首先，是要培养一个看数据注意思考的意识，也要明确一些容易出错的问题，培养这种意识吧，推进大家看一本书，比较老了——《统计陷阱》，这本书算是我这方面开智的一本书吧，数据内很可能会有很多骗我们的东西，这本书给我们解释了，这就让我们对数据开始有意识，敏感起来，这是一个主动性的问题，会开始有意识地质疑一些数据给我们的信息。当然，一些有关数据分析的书也可以看看，看看他们常用的一些思路和方法论。

然后是，熟悉自己场景的数据。上面提的很多问题，其实都一定程度来源于对业务的理解，例如上面那个例子，要定位问题看出问题，就需要对这件事要有一些了解，如果我们不知道准召计算的数据，如果我们不知道指标计算的背景，我们不可能能定位出问题。

第三，但也是很重要的一点，就是要多看数据，熟悉数据，只有熟悉数据，才能发现出数据的异常，这个熟悉数据，不仅是宏观上的，还要到微观上，到样本层面，还是上面的例子，如果我们不去思考数据本身内容，思考覆盖程度的问题，我们可能就和解决问题擦肩而过。

如何利用数据敏感性解决问题

一旦有了数据敏感性，其实很多时候能跟敏锐地发现问题关键并解决问题的。

举例子吧，现在很多团队都会有数据报表了，上面的东西说复杂其实不复杂，只是一些数据表，上面很多数据，指望别人分析，是不太可能的，只能自己看自己分析了。可以观测某些数据的波动变化以及整体趋势，这应该是自己所在领域一个比较基本的技能了，毕竟问题不会主动暴露在你的面前，而是需要你去探索数据的波动发现的。不过，这只是一层被动的能力。

要主动的，其实更多应该是构造一些数据和指标来让我们能观测的出来，日常的要监控在线的准召、点击率等，然后端到端、非端到端的等，例如还是准确率，除了这个值本身，我们可以把分子分母都打出来看看，在线流量是否有变化，这样可以方便我们更好地定位问题，有的时候分子分母会同时增加，某些query流量变化，可能和某些运营活动有关等，这就能发现得了。

小结

数据敏感性本身是个很空的概念，本质就是我们对数据的理解，这篇文章也就是聊聊我自己的一些想法吧，希望对大家有用。