敏感性分析

Advanced Probability: 数据中的不确定性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

什么是敏感性分析？

• 单个变量如何变化…
• …同时保持其他变量不变？
• 目标：识别关键驱动因素
• 提升前瞻性决策

敏感性分析 vs. 情景分析

情景分析

• 同时包含多个变量
• 探索多种可能的未来结果
• 最佳、基准、最差情景

敏感性分析

• 关注单一变量
• 衡量单个变量变化对结果的影响
• 变量变化导致的结果范围

敏感性分析的步骤

1. 确定关键变量

敏感性分析的步骤

1. 确定关键变量
2. 建立基准情景

敏感性分析的步骤

1. 确定关键变量
2. 建立基准情景
3. 一次只调整一个变量

敏感性分析的步骤

1. 确定关键变量
2. 建立基准情景
3. 一次只调整一个变量
4. 分析结果

可视化敏感性分析结果

可视化敏感性分析结果

可视化敏感性分析结果

示例：利润率

• 不同成本和收入因素如何影响利润率？
• 用敏感性分析测试以下变动：
  • 产品价格
  • 原材料成本
  • 人工成本
  • 广告支出

示例：利润率

让我们练习！

Advanced Probability: 数据中的不确定性