定性資料：無法輕易測量或計數的描述性資訊。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：沒有預先定義資 國家電子郵件行銷列表 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 潜在客户开发动力：释放伦敦的增长潜力 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
您想了解有關特定類型資料或資料在特定行業中如何使用的更多資訊嗎？塑造格局的主要趨勢
人工智慧和機器學習處於前沿：先進的演算法正在改變數據分析，實現預測建模、客戶細分和個人化行銷活動。
隱私和道德資料使用：隨著資料隱私
法規的收緊，行銷人員和資料科學家正在關注道德資料實踐，確保合規性，同時提取價值。
客戶旅程分析：了解完整的客戶旅程至關重要。數據驅動的洞察正在幫助企業識別接觸點、優化體驗並提高轉換率。
