投资者和企业可能感兴趣的定性数据的例子多种多样。这取决于您的目标、研究项目的范围以及数据收集的目的。
例如，如果您想投资一家企业，您可能会对 按行业划分的特定数据库 社交媒体上提及该公司产品的评论以及评价是正面的还是负面的感兴趣。
或者，试图了解竞争对手的公司可能会寻求相同的信息，或者想了解客户的社会经济地位。
谈到网络数据，另一个定性数据来源是传感器。这指的是从CCTV、POS、卫星、地理位置等收集的信息。
这种数据收集是通过设备互联来实现的。例如，它可以显示竞争对手营业地点的人流量。
定性数据的主要类型
分类数据
如上所述，某些数据类型指的 应用能力带货本文将从用 是相同的信息。在统计学中，定性数据与分类数据相同。这是因为这些信息可以根据属性或某些特征轻松分类。
其主要特点是定性数据不是具有数学意义的数字，而是文字。在某些情况下，定性数据可能会被分配数字（例如 1 或 0）以用于分析目的。
例如，如果您进行一份调查问卷来了解客户的母语，您可能会将英语标记为“1”，将其他标记为“0”。
然而，从数学角度来看，这些数字没有任何意义；同样，如果你检查客户的邮政编码，数据仍然是定性的，因为邮政编码号码没有任何数学意义；它只显示了客户的地址。
名义数据与序数数据
分类数据可以进一步分为名义数据或序数数据。
名义数据是指无法以特定方式排序的信息——您可以为这些数据分配类别，但无法对其进行排序，例如从最高到最低。
例如，通过“是”或“否”封闭式问题收集的信息是一种名义数据：“您会推荐这款产品吗？”。收集到的答案可以分为“是”或“否”，但无法进一步组织它们。
名义数据可以帮助你计算百分比，例如社交媒体上 50% 的评论对公司的售后服务、比例或频率感到满意。
分类数据的相反类型是序数数据；换 007 數據 句话说，你为定性数据分配类别，然后可以按照逻辑方式对其进行排序。
假设您有一家 B2B 公司，并且想要收集有关客户的信息。您可以获取表明每个客户公司规模的企业统计数据，并将其归类为小型、中型或大型企业。这是一种序数数据。与带有“是/否”答案的信息不同，类别可以从小到大排序。
序数数据也可以被赋予数字；但是，这些数字没有数学意义。因此，它仍然属于定性范畴。例如，如果您进行问卷调查，要求客户对产品的质量进行 1 到 5 的评分，其中 1 表示“差”，5 表示“高质量”，则可以将您的序数数据分类并分配给这些数字。
然而，从数学角度来看，它们没有任何意义。这只是一种简单的数据排序方式。就像名义数据一样，这也可以用来计算百分比、比例和频率等。
定性数据的好处
定性数据可以帮助您了解某些现象背后的原因。例如，您注意到竞争对手的收入比您高出 50%。定量数据（例如收入数字）无法帮助您了解该公司表现为何更佳。
正确的定性数据可以帮助您了解竞争对手，帮助您调整自己的竞争策略以保持领先地位。
例如，您可以使用传感器收集的数据来识别竞争对手的客流量。在这种情况下，您可能会发现他们的客户比您多，这解释了收入。
或者，您可能会发现数量相同或更少的客户，这可能意味着他们对其产品和服务收取额外费用。
此类网络数据的其他一些好处和应用包括：
- 通过从社交媒体平台收集想法或意见来微调营销策略；
- 寻找吸引新客户的方法；
- 深入了解企业或您选择的目标受众；
- 熟悉其他公司的经营策略、优势和劣势，保持竞争优势；
- 获取详细的数据来为投资或商业决策提供信息。