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　　数据敏感度还是一把标尺，这把标尺在招聘时可以用来筛选更符合要求的候选人。

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但数据敏感度应该是对某些特定岗位的要求，比如：数据分析师、数据建模工程师、数据产品经理等。

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这些人员经常与数据打交道，同时也经常用数据跟业务人员进行交流，因此，这些岗位对数据敏感度这方面的要求会高一些，此时的数据敏感度是必选项。但是，对于其它与数据或业务离的比较远的岗位，比如人力资源、行政后勤等岗位，有数据敏感度固然很好，但没有数据敏感度也无可厚非，此时的数据敏感度就是可选项，不是对岗位的硬性要求。因此，数据敏感度因人而异、因事而异，不能强求每个人都要对数据有敏感度。
　　数据敏感度既然是一把标尺，就能将测试者分出不同的等级。在笔者看来，数据敏感度分为三个等级：基础等级、高阶等级和大神级别。基础等级是只对数据敏感，也就说对数据是不是出现异常了、是不是有错漏了等有感觉，能立马发现这些异常现象。
　　比如：某一天APP的卸载量突然超出平常数值的20%以上，此时如能发现卸载量数据的异常算是达到了数据敏感度的基本要求；高阶等级不仅要求对数据本身是否出现异常有判断力，还要求分析到这种异常一块的麻将群犯法吗麻将群怎么挣钱，参与线上线下学习分享活动的，可以把奖品设为各种专业书籍；以年轻女性为主的活动，可以考虑化妆品、护肤品等奖品。
　　2. 增加奖品的真实性
　　如今，各种诈骗事件频发，人们对于从网络上获得的信息大多持不信任态度，很多活动都会被怀疑真实性，或者早有内定。

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如何打消受众这些顾虑？最好的方式就是设置公平的参与抽奖规则，方式公开透明，不允许多次操作开刷；如果在活动之前还做过别的活动，就可以让上次活动获奖的用户作为真实的佐证。
　　3. 奖品的概率设置要合理
　　概率太小的话，比如一个比较大型的活动，奖品就抽1个人，那基本没啥动力去参与了；但如果概率过大的话，就要考虑成本是否过高的问题了。

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不管怎样，按照参与的总体人数和活动预算做出一个合理奖品概率。
　　要特别提醒一下：做线下的活动，特别是需要一系列报名手续并且亲自到现场的，不要让参与者无获而归，突出“参与即有奖”，让粉丝有一种参与了不会亏的认知，千万不要让去到现场的用户两手空空，不然后引起不满，甚至会到处散播主办方的不是，到时就是得不尝试了。
　　活动的环节很重要，一定要简单易操作，这无疑是
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