閱讀新聞、經濟、政治類文章時對數字不敏感，過目即忘。怎麼提高對數字的敏感度？

01-22

謝邀。

說起來，我對數字也不敏感，例如，我記不住工資以及附加上去的一些補貼的具體數，連究竟由那些項組成我的收入，也記不住，只知道個大概，包括日常開支等方面也如此。但對關注的經濟、社會問題所涉的數字，還是比較敏感。

我從未讀過有關如何提高數字記憶力的書，也未專門去背過需要的數字。但卻有關注的問題，而數字會有助於更好地去把握情況，因為需要，就會留意，就會明白數字反映了什麼，久而久之，就會八九不離十地記住一些，並對數字的變化敏感起來。

所以，我覺得首要的是要有一份真關心。能記住，也有些自己常用的辦法：

一、記大不記小。例如，中國的財政收入是11萬億，中央和地方大體各佔一半，地方的稍多一點。如果要把所有的尾數都記住，這比較難。其實，一般用於說問題，有個大數就行。把記尾數的精力省出來記大數。如果要說準確，就是117210億，這就比較難記，如果再問中央和地方的具體數各是多少、就更難記一些。而具體數說你要說全，說錯了一個數就是錯，只說是11萬億，反而不錯，這就是省略的好處。

二、比較中形成問題，注意數字之間的關係。我國GDP在增長10%以上時，財政收入經常增長20%以上甚至高達30%，而城鄉老百姓收入的增幅一段時間以來，要破10%都難，只是近幾年才好一點。這幾者間，到底啥關係？而今年一季度GDP增幅7.7%，財政收入僅增6.9%，明顯有相關性。正好看日本學者《大衰退》一書，書中說，在正常情況下，佔國內生產總值3%的增長會創造略高於3%的稅收收入增長，這是說日本，是人家對相關係數的研究，我一下子就注意到並記住了。而我至今示見我國有相關的說法，如果有，當然就更會敏感地注意到。

三、要有若干基本數據的概念。例如，如果我們設定工業企業產值利潤率在10%為一般水平，那麼超過這一水平時，就會知道，這家企業效益還是不錯的，你因知道這個一般水平，超過多少，就容易記住，因為這是一個認識，否則即使人家說了，也沒感覺，沒感覺，就記不了。再比如，我國去年糧食產量有5.8億噸，年消費量也有5億多噸，自給率大體是95%。這中間還包括了大量工業用糧，可是工業用糧是多少，未見公布，但白酒年產量有1100多萬噸，三斤糧食烤一斤酒是個常數，一算就可以知道，釀酒用糧至少不會少於3300萬噸。

四、經常作點人均方面的換算。比如全國的、東中西部的人均財政收入、人均GDP是多少等等，這樣你到了一個地方，聽當地人說了他們的相關數據，或者你自己找來一算，立即就能明了當地大體是個什麼水平了。好多年前，那時西部一個省的人均儲蓄額只有1000多元，我到珠江三角洲一問，當地人均達到5萬元，馬上就知道兩地民間資金擁有量的差距了。同時，一人均，就剔除了許多複雜因素，可以從個人身上或生活經驗上找參照，容易明白是什麼水平，也易記住。

如果真關心，就可以想出一些適用自己的辦法來。時間長了，就會明白這些數據說明了什麼，敏感到數據的變化，然後便有了自己的看法，讀出其中的問題或某些方面的趨勢。到了這個程度，成了習慣，要想不敏感都難。

我殺了他。

我用手槍殺了他。

我用1把手槍殺了他。

我用1把M52式手槍射出0.72毫米口徑的子彈射殺了他。

看到了么，數字的作用在於對邏輯的完善，你對數據不敏感，只能說明一個問題，你的邏輯還不夠完善，你以為自己弄明白了事情的來龍去脈，但是實際上離真相還差之千里。

也就是說，越緊密的邏輯，對數字的需求越大，隨著你的邏輯不斷的完善，你的腦海中會自動保留很多，關鍵性的數字，作為你分析的比較樣本，這個時候，出現了較大差異的數字變動，你才會發現不對勁，然後進一步挖掘數字背後的邏輯，這就是所謂的對數字的敏感性。

怎麼提高對數字的敏感性，人類的行為驅動，不外乎興趣和利益，當你想要更接近真相，或者想用這些真相謀取利益的時候，你就會對數字敏感，這是一種習慣，慢慢培養。

記大數，記重要的數

數字本身沒有意義，關鍵要分析相關性

這個只能靠可視化了

統計學：數據圖像化

1.觀點化。數字是用來支撐觀點的，先明確觀點或概念，數據就會自動「黏」上去。沒人會對孤零零的數字有感覺。

2.形成比較。比如「南京的淘寶賣家發江浙滬地區首重郵費只需1.7元/kg」,對這樣的數據沒背景知識的肯定不敏感，但是後面如果加上一句「而發往其它地區，首重資費是7-10元/kg」，這樣形成比較，就會敏感起來。

3.可視化。如前述回答。圖形是大腦喜歡的。也易於形成比較。

4.找自己背景知識多或感興趣的領域，用數據的方式表達，練習。可以用上述可視化的辦法。比如喜歡紅樓夢，研究紅樓夢的流派有幾個，各有哪些代表作，當今的紅樓夢研究者屬於哪個流派，出了幾本書，把這些數據做成圖表，就大約知道最近的紅樓夢研究的趨勢。

在我看來，不同的細節程度意味著可以衍生的邏輯越多，和其他信息的交接點越多。

借@Cody 例子比如：

我殺了他。---------------我為什麼殺他，為什麼是我殺他，我為什麼殺的是他。

我用手槍殺了他。-------我為什麼是用手槍殺他，在國內的話我是如何搞到手槍的。

我用1把手槍殺了他。--這裡強調的一把，當然這是一種比較正常的情況，但是也可能我只有一隻手，或者另外只幾本廢了，也可能我是雙槍老太婆，但是今天忘帶了一把。。。如何如何

我用1把M52式手槍射出0.72毫米口徑的子彈射殺了他。-這句話是在炫耀吧。。。。M52的普及度如何（價格，獲取途徑），使用起來相比其他手槍有何優劣；而.72的子彈又是一種什麼水準，我是因為要這種子彈而選這種槍的還是因為這種槍而不得不用這種子彈的。（不好意思。。我對槍一點都不懂，只是舉個例子）

感謝第一名的答案所提供的實用的例子。

於是可以看出，再大再多的信息沒有對其衍生的解釋，孤立的存在是沒有太大意義的。於是如果一篇文章足夠好有邏輯且耐心，他或許會把這些信息一一道來。但是，這樣不免拖沓累贅，因為作品都有一個特定的受眾，於是默認受眾具有一定的common sense。可見的是，對於專業人士來說，為什麼他們對數字敏感？很大程度上因為他們的腦子裡面有大量的相關衍生知識，能夠與這些數字銜接。

可見，不是你對數字不敏感，而是相關知識的缺乏。不知我說得有沒有邏輯。。。。清楚不清楚。。。

個人認為，對數字（或其他方面）敏感與否是跟你本身的興趣和專業/職業有關。

個人經驗來說，本人對3C很感興趣，經常看各種IT新聞，因此新的旗艦類手機、相機、筆記本之類的配置，只消看一遍，就記住了他們的參數，後來的一段時間內提起來能脫口而出：因為總是關注，所以就會看出演變套路，記住就很容易了。我對數字不算敏感，數學也蠻差，但就3C的各種參數配置記得清……

對於新聞、經濟數字，你若是很感興趣，經常關注就很快會對他們變得敏感。不敏感是因為他們對於你，既不是興趣，也不是你的專業/職業所在。

例如：金融分析師總能對近期形勢了如指掌，因為他總在關注，並且自己對未來可能的變化有所預測：

如果預測正確，他不用記就記住了；

如果預測失敗，他必會得到深刻印象，也自然記住了。

以 @Cody 的回答來說，同樣的新聞，普通人看到有人被手槍殺死了；槍支愛好者看了可能會討論

M52式手槍的特點；而法醫則可能會關注槍的口徑與擊中部位是否能對人身造成必殺……關注點不同決定了讀者對細節的敏感程度不同。

Cuz U don"t care.

什麼是數字化？

比特取代原子（即物理世界）的過程，比特即計算機通過0和1存儲信息，通過這樣簡化為0和1的比特表示物理世界，這樣的過程就是數字化。

互聯網的本質是傳輸比特，移動比特比移動原子更快、成本更低。只移動比特就能完成數據的傳輸，無需磁碟硬體。原子只能有限的人使用，使用的人越多，會變得越少；比特可以由無限的人使用，使用的人越多，價值越多，這也是互聯網的長尾價值所在。

數字化第一重天是計算機，生產比特，使虛擬世界成為可能；第二重天是互聯網，讓人們能傳輸比特；第三重天是數字經濟，本質是讓人們不僅僅能傳輸比特，通過處理比特，反過來改變和影響原子。

什麼是數字經濟？

數字經濟時代是農業經濟、工業經濟之後的一種新的經濟社會發展形態，這種以比特思考為基礎的全新模式，不同於互聯網時代將比特和原子割裂的狀態，數字經濟需要將比特和原子放在一起，思考他們的相互關係。

數字經濟是一個階段性的概念，介於互聯網經濟和未來的智能經濟的一個中間階段，比特將成為像水和電一樣的生態要素，去滲透到各行各業，滲透到經濟社會的每個環節，它對於經濟的影響和促進作用會不斷釋放，到了一定階段，就不會有數字經濟的提法。像現在每一家企業都是用電的，但沒有一家企業會說自己是一個用電的企業。

農業經濟時代的核心生產要素是土地；工業經濟時代的核心生產要素是技術和資本；數字經濟的核心生產要素是比特，也就是數據；

數字經濟時代生產和消費之間沒有明顯的界限存在，消費者能深度的參與生產過程中；生產者能跟蹤到消費的每個階段。在這種條件下，數字素養成為供給側和消費側應具備的最基本的生存技能，數字素養包含數字技能和專業技能，勞動者需要具備雙重技能，目前市場普遍奇缺具備數字素養高的人才。

從互聯網到信息物理系統到信息物理生物系統的過程，數字化逐步深入演變，更強調人機互動，虛擬和物理世界的界限會逐步消失。

不同行業的數字化轉型的思路

工業（製造業）數字化

工業1.0到工業4.0不是迭代的關係，而是並存的關係，有的企業在工業1.0是最佳狀態，有的企業工業4.0是最佳狀態，這個取決於市場的需要。

工業數字化的方向在於如何通過比特和原子的聯繫，改變生產方式，實現快速的反應和定製化。

農業數字化轉型

需要解決優化生產效率，提升農產品的標準化，提升質量的穩定性和可追溯的問題。

農業數字化的發展大致有3個方向：

1.單一的數字農業技術向數字集成化和高度自動化發展

2.信息資源分散向農業資源共享協作化發展

3.農業服務方式單一化向數字農業定製化發展

商品流通數字化轉型

包含2個角度：零售服務體系的數字化和貿易協作體系的數字化。這2種模式的底層商業模式是不同的，淘寶天貓C2C和B2C做得很好，但市場上的B2B電商做得半死不活，C2C和B2C是零售體系，B2B的本質是一個貿易體系，解決的是不同的問題。

零售服務體系數字化

網路零售有更低的運營成本和更高的運行效率，對一個零售企業來說，庫存周轉天數和賬期是衡量一個企業運行效率的最重要的2個指標，網路零售商在這2個指標上的的表現遠遠高於線下零售店。網路零售有線下實體店難以比擬的優勢，如海量的貨櫃，不受物理空間的限制等。

數字化品類發展，經歷從標準化商品到非標準化產品的發展路徑。早期網路零售多數是以標準化商品起步，如圖書、酒水，但是非標準化商品、個性化商品有很大的機會，如生鮮電商，標準化很低，流通的損耗很大，同時生鮮是一個高頻的消費，有非常好的發展前景。

零售服務的本質主要解決信息不對稱的問題，即解決幫你找到商品的問題。

貿易協作體系數字化

貿易協作體系數字主要解決協作信任的問題，幫你降低風險；組織決策與個人決策不一樣，它是一個重決策，個人更願意體會一些較新的東西，高體驗的東西，但組織決策往往追求風險的最低。

教育數字化轉型

教育領域是內容為王，主要解決教育公平問題，即優質教育稀缺和分配不均的問題。教育數字化主要表現形式有2個方面：1是在線教育，教育直播、教育O2O方式的共享，特別適合碎片化學習，滿足各種定製化的教育需求，能夠將專而精的內容得到更廣泛的傳播；另一方面是教育機構本身的數字化，通過數字化教育系統管理各種教育資源。

線下的教育互動依然是重點，未來將線上和線下的優質教育資源整合在一起，是教育行業轉型的目標。

醫療數字化轉型

主要解決醫療公平、醫療質量問題。

數字醫療的主要趨勢是優化醫療流程、開放共享和重用醫療數據以及保護個人隱私。如何分析利用醫療背後的非結構化數據，可能是未來數字醫療從業者的研究重點。

交通行業數字化

交通核心主要是效率和彈性。效率的問題：如何解決大範圍優化整個交通系統，減少擁堵和車禍。彈性的問題：希望達到最優化城市交通系統，但是最優化也意味著最脆弱；從規劃、設計、實施等多個方面綜合考慮，才能夠真正實現帶有彈性的交通系統。

交通數字化包含3個手段：一是建立起各種數字交通的指示信息，比如數字化指示燈、指示牌；二是車聯網和自動駕駛；三是汽車電子的標示，基於互聯網無線射頻的識別，實現智慧停車等。

金融行業數字化轉型

金融可能是數字領域最快爆發、最先顯現效果的行業。金融數字化，比較初級應用是用大數據、雲計算和人工智慧進行快速授信、風控反欺詐等，深度的方向是區塊鏈和數字貨幣，可能使銀行變成輕資產的商業模式，徹底改變目前的存貸差模式。

政府數字化轉型

推動政府服務和治理的數字化轉型。至少需要經歷3個階段：

1是電子政府：進行IT化改造

2是一站式政府：提供公共服務，加強信息的協同和共享，跨政府部門的協同和合作

3是數字政府：隨著顛覆性技術和產品的廣泛使用，政府的數字化轉型將繼續深化。

基礎設施的數字化轉型

各種各樣的基礎設置都會出現數字化；一個完全建立在比特基礎上的全新原子世界，就會展現在我們面前。像鐵路基礎設施的數字化，會產生鐵路通信的傳播網和鐵路通信的數據網等；公路基礎設施的數字化，現在有全國高速公路的信息系統、聯網工程等；水運基礎設施的數字化，比如建設的水運行業的數據信息、公共服務信息以及智慧水運等。電力基礎設施的數字化，主要集中在能源管理和能效管理，比如現在國家電網正深入研究區塊鏈技術，未來通過區塊鏈技術一一映射，能跟蹤每一度電的來源，是風電、水電還是核電等。

當所有的基礎設施實現數字化後，我們將進入數字經濟的下一階段——智能經濟，到時，我們會住在虛擬的數字世界裡，可能會把比特穿在身上，可能會以比特為食。

國際數字經濟的大勢

各種國際組織，基本上都把數字經濟列為創新增長藍圖上非常重要的議題。數字經濟是下一個風口，可以說是全球的共識。各個國家和地區，基本上都有跟數字化相關的國家戰略，像美國、歐盟、英國、日韓，數字經濟戰略都比較有代表性。

美國：重在通過數字經濟提高國家創新，並自上而下引導工業化數字經濟。

歐盟：以德法為軸心，重點在於工業數字化，以成為數字經濟的領先市場和領先供應商；同時有單一數字經濟的概念，希望通過數字經濟把歐盟各個國家整合到一起。

英國：整個數字經濟領域非常積極，最重視數字經濟的國家，集中在金融數字化和文化創意數字化。英國將區塊鏈上升到國家戰略，可能會從根本上動搖整個國家的金融體系。

日韓：由於日韓人口老齡化趨勢，日本人的科技朝擬人化方向發展，數字化方向突出人工智慧和機器人。

中國：還沒有關於數字化的頂層設計；基本分散到各個戰略當中，未來1—2年，中國一定會出關於數字經濟的頂層戰略。

如何應對數字經濟革命？

我們無法否定數字經濟的存在，也無法阻礙數字經濟的前進。互聯網＋強調連接，數字經濟是全面連接後產生的效益，是互聯網＋的結果。我們正在進入比特世界，這個世界的法則跟原子世界相比，是完全不一樣的，我們需要建立全新的思考模式。所以在下一個時代到來之前，儲備數字化經濟的知識，才能幫助我們實現穿越。

本文為Tina根據「數字經濟研習社」兔哥的第1次研習直播整理而成的筆記。

文章首發於微信公眾號: Tinadreamer，關注獲取更多原創乾貨，帶你體驗成長的快樂。

也可以退一步來看，這些數字是需要記住的嗎？這些新聞是需要讀的嗎？

仔細想想可能首先就不需要讀這些新聞不看新聞的原理是正確的嗎？ - 大學生 - 知乎

如果確實需要新聞，那就建議先設定自己攝取信息的框架，例如打算通過新聞捕捉什麼趨勢、檢驗什麼假設等，之後看信息、數字應該更有針對性了。