那麼我們怎麼找出正確的資料指標呢？這就需要重視幾個細節，那就是定性指標與量化指標。那麼怎麼區分定性指標和量化指標呢？定量資料指的是那些我們跟蹤和衡量的數字。定性資料指的是難量化的資料。定量資料回答的是「什麼」和「多少」這樣的問題，定性資料回答的就是「為什麼」。定量資料排斥主觀因素；定性資料吸納主觀因素。
除了定性指標和量化指標，我們還需要認識一下先見性指標與後見性指標。而先見性指標可使用者**未來。後見性指標能提示問題的存在。不過等到你有機會收集資料，找出問題，往往為時已晚，這就需要大家在平時中獲得資料。
當然，我們還得關注相關性指標與因果性指標，發現相關性可以幫助你**未來，而發現因果關係意味著你可以改變未來。相關性很好，因果性更佳。有時候，大家只能夠找到相關性的指標，但是我們必須要知道因果性。知道了因果性容易使資料分析工作做得更好。
但是資料是雜亂無章並且海量的，資料的形式可能是無規則、無組織的，甚至有的單一的資料並沒有實際的意義。我們日常所做的大部分資料統計工作只是將資料進行統計和儲存，以供日後需要所用。而對於資料分析而言，我們需要聚焦於能夠指導實踐的資料。如何讓自己保持注意力在產品的核心資料上，讓自己在正確的時間樹立正確的目標，用正確的方法做正確的事情。有這樣的方式才能夠做好資料分析工作。
通過這篇文章我們了解到了資料分析的實際情況，大家在進行資料分析的時候要結合實際，多運用思維轉化邏輯，做到舉一反三，融會貫通，這樣才能夠更好地完成資料分析工作，此外對於資料分析大家一定要找到乙個合適的指標，只有開好了頭才有可能結出好的果實。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。
學資料分析需要知道的知識（二）
那麼我們怎麼找出正確的資料指標呢？這就需要重視幾個細節，那就是定性指標與量化指標。那麼怎麼區分定性指標和量化指標呢？定量資料指的是那些我們跟蹤和衡量的數字。定性資料指的是難量化的資料。定量資料回答的是 什麼 和 多少 這樣的問題，定性資料回答的就是 為什麼 定量資料排斥主觀因素 定性資料吸納主觀因素...
學資料分析需要學的知識詳解（二）
在這裡給大家一點建議，就是大家在學習爬蟲到時候需要學習一些python的知識，python的知識有很多，比如元素 變數 迴圈 函式等等，我們除了學會這些知識，還需要學會使用python 庫來實現網頁爬蟲。然後給大家說一下資料訪問，資料訪問需要學習sql語言。有不少了解過資料分析的人知道excel也是...
你需要知道的編碼 亂碼 知識
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