数据驱动的决策可能是当今最受关注的财务和商业解决方案之一。此类数据驱动解决方案的成功需要多种类型的数据。
一方面是传统数据，即某个公司产生的内部数据。另一方面是非传统数据，即从众多外部来源收集的网络数据。
在本文中，我将重点关注网 最近的手机号码数据 络数据并深入了解网络数据类型的细微差别。
定性数据和定量数据有什么区别？
- 定性数据。为定性研究方法提供信息的非数字数据。它通常是非结构化的文本信息，可以收集有关产品或服务质量的信息。例如，它可以是产品评论、公司员工评论、调查等等。定性研究旨在回答为什么的问题。
定量数据。为定量研究方法提供信息的数值数据。它可以更容易地构造并放入图形和图表中以提高可读性。这种类型的数据显示公司收入、员工人数、资金金额等数值。定量研究旨在回答“什么”的问题。
数据类型
统计和分析中的数据类型千 设计智能合约符合特定的 差万别，因此容易造成混淆。其中一些是不同的概念，例如定量数据和定性数据。
其他类型的数据包括数值型、离散型、分类型、序数型、名义型、比率型和连续型等。但是，所有数据类型都属于以下两个类别之一：定性和定量。
让我们看一下这两种数据类型。
定性数据
定性数据是指解释非数字数据。它通常是非结构化或半结构化的，也许最简单的识别方法之一就是它不是以数字的形式出现的。
换句话说，定性方法是指描述某些属性、标签和属性的信息。
定性方法通常被称为调查方法，因为它们可用于使用开放式问题 回答“为什么”的问题。它有助于创建故事、提出假设或获得对案例或 007 數據 情况的初步了解。
定性数据来源
定性数据通过多种渠道生成，例如公司员工评论、深入访谈和焦点小组等等。
此类网络数据通常以非结构化形式出现，并且通常难以收集和分析。
定性网络数据的一些示例包括从社交媒体、搜索引擎、产品评论、评论或其他网络交互收集的信息。
感兴趣的各方可以直接从来源（即社交媒体平台）收集这些数据，或者利用网络数据提供商。
选择数据提供商的好处是，信息已经选择并以易于理解的格式呈现，而不是收集所有社交媒体平台或搜索引擎上可用的所有数据。
例如，通过公司员工评价数据，您可以了解公司的内部环境并识别潜在风险。这些评价是由在公司工作的员工撰写的，因此可以帮助您评估内部情况。如果评价是负面的，则可能表明公司存在问题，并让您三思而后行。
另一方面，如果评价是正面的，员工们也乐意在那里工作，这表明公司很关心员工。因此，这可能会巩固潜在的投资机会。