定性資料：無法輕易測述性資訊。例子包括顏色、紋理、氣味和意見。
定量數據：可以測量和計數的數值數據。它經常用於統計分析。例如身高、體重、年齡和收入。
數位世界中的數據
在當今的數位時代，數據已成為無價的資產。從企業到政府，組織正在收集和分析大量數據以獲得競爭優勢。該數據可以採取多種形式：
結構化資料：易於電腦
搜尋的有組織的信息，例如資料庫中的資料。
非結構化資料：沒有預先定 國家明智電子郵件活動資料庫 義資料模型的訊息，例如文字、圖像、視訊和音訊。
半結構化資料：結合了結構化和非結構化資料元素的資料。
數據的力量
有效分析數據後，可以：
推動決策：透過提供對過去趨勢和未來潛在結果的見解。
提高效率：透過識別瓶頸和優化流程。
創新產品和服務：透過了解客戶的需求和偏好
個人化體驗：透過為個 2024 年排名前 20 的潜在客户生成软件和工具 人客戶量身打造產品。
隨著我們的世界變得越來越數據驅動，收集、分析和解釋數據的能力將成為一項關鍵技能。
關鍵字：資料、資料類型
質性資料、量化資料、結構化資料、非結構化資料、資料分析、資料科學、大數據
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