数据分析方***-数据分析方***有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析方***的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析方***的解答，让我们一起看看吧。

1. EDA、PHA是什么意思？
2. 数据分析主要是做什么的？

EDA、PHA是什么意思？

EDA是Exploratory Data Analysis的缩写，它是一种数据分析的方***，在数据预处理和特征工程阶段发挥重要作用。EDA的目标是通过数据可视化和统计方法来获取数据的特征、结构、异常情况等信息，从而揭示数据之间的关系和规律。
PHA是Preliminary Hazard Analysis的缩写，它是一种初步危害分析方法，在安全工程和风险评估领域使用广泛。PHA的目标是通过系统性地对系统、设备或过程中的潜在故障、缺陷和意外事故进行分析，识别可能的危害和潜在风险，从而***取相应的措施来预防和减轻事故发生的可能性。

数据分析主要是做什么的？

数据分析的工作内容

5W1H基本回答了数据分析的工作内容，What（什么）——分析什么数据?When（何时）——什么时候数据分析？Where（那里）——从那里获取数据？Which（那个）——***用什么分析工具处理分析数据？Who（谁）——***用那个供应商的基础数据服务，帮你构建数据产品或处理数据？How（怎样）——如何进行数据分析？

·What 分析什么数据

分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策***策略，这个过程也是一个反复博弈的过程。

·When 什么时候数据分析

数据分析基本上贯彻了业务运营的各个环节，也就是在业务运营过程中要做到全程数据跟踪。例如电子商务中的商品选择、商品陈列、更新、广告投放引流跟踪、效果评估、客户跟踪等等都需要数据支撑。

·Where 从那里获取数据

企业通常的数据来源可分为两大类：内部来源数据和外部来源数据。对于互联网企业而言，内部数据主要包括网络日志相关数据、客户信息数据、业务流程数据等，而外部数据则主要包括各类第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

·Which 那个数据分析工具处理数据

数据处理分析的工具非常多，也非常的细。用什么样的工具常常取决于企业的具体需求，不管怎样，相对于各类工具而言，操作工具的人更加重要。通常，企业在人与对应的工具上的投入比大约为9：1，也就是说当你投入10元钱在数据分析工具上的时候，那么你的企业对入在对应的人上的成本大约90元。

·How 如何进行数据分析

数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，关于AMAT以及如何确定数据问题的过程详细情况将在《数据应用前奏》部分详细说明。（摘自数据元素）

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。 互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、***和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。 与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方***方面进行创新和突破。 就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

到此，以上就是小编对于数据分析方***的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析方***的2点解答对大家有用。