硬数据与软数据：定义，类型，相似之处和区别

你知道硬数据和软数据之间的区别以及它们为什么对你的业务或分析是重要资产吗？在本文中，我们清楚地解释了硬数据和软数据是什么，它们的类型、好处以及核心缺点。

硬数据的类型

硬数据有多种形式，具体取决于所测量的信息。尽管如此，根据来源和收集方法，硬数据有四种类型。这些都是：

主要硬数据

硬数据的初级收集是数据的初始阶段和纯粹形式。这些数据通常是通过数学和科学过程获得的。由于它是定量的，因此收集数据的一些方法是通过问卷调查、精确封闭式统计等。这种方法对数据的分析是公平的，因为它是科学的，因此不受任何感情的影响。这意味着分析不是主观的而是客观的。此外，结果没有偏见，它们遵循一定的指导原则，因此，它们是准确可靠的。

二级硬数据

二次数据收集，顾名思义，就是从二次来源收集数据。这些来源与您的兴趣领域相关且具有良好的可信度。其中包括报纸、期刊、书籍、研究文件和科学报告等。这些来源涉及各个方面，因此，您必须设置某些验证标准。这反过来又将保证数据的可靠性。这些标准可能包括作者的真实性、出版日期以及您认为对您感兴趣的领域有价值的其他参数。该方法的独特之处在于，由于它不需要生成任何新数据，因此速度快且需要较少的精力。

技术硬数据

技术数据可以说是最纯粹的数据之一，因为能够轻松验证和追溯其收集的来源。技术生成的数据是可以测量的。因此，可以从手机、应用程序、计算机和监控软件等设备和机器中收集它。最重要的是还有抓取工具、网络流量等等。由于可以确定和量化该方法的可靠性和可信度，因此该方法逐渐得到普及。

研究硬数据

使用这种方法收集的数据是方法论的。该分析更具实验性和调查导向。数据收集来自专业人士和某些感兴趣领域的专家进行的研究。最重要的是，这些当局必须拥有可靠的依据，以便您能够从他们那里收集数据。它是确定数据合法性的一部分。这种方法的好处是，它是一种组织良好、结构良好的方法。因此，它是经过验证的可靠的。

什么是软数据

另一方面是软数据。这是定性的和主观的。这些数据类型通常是非数字信息，是具有主观性和解释性的更抽象的观察结果。这些数据可以包括客户评论等。最重要的是它是非数字的和定性的。举例来说，如果您经营一家电子商务商店，软数据将包括客户的评论、反馈以及您提供的服务质量等等。

此外，在研究领域，这可以是同行评审、参与者观察和访谈。其背后的技术是，软数据更注重对话性和吸引力。这意味着您从共同讨论中获得的个人经验可以发挥作用。软数据使数据的洞察力和深度更加清晰。他们将通过将情感和经验融入到数据收集的背景中，帮助您理解数字为何如此。

软数据的类型

正如硬数据有多种类型一样，软数据也有多种形式。其中有一些将在下面讨论。

面试

软数据有截然不同的收集数据的方法。与硬数据不同，它更多的是类似的策略，而不是方法论上的分析。软数据与吸引人们或客户进行对话有关。就像可能达成一致或不同意的开放式会谈一样。在这里，意见、批评、评论、反馈和想法都会被考虑在内。知道它不涉及事实数据，任何人都可以公开表达个人观点。因此，研究结果不能概括为精确的科学规则。感觉会发挥作用，因此，它是主观的。

观测数据

使用这种方法，见解通常是通过直接观察获得的。通常，它涉及对行为、交互、现象或经历的定性描述。可以在社交媒体平台上表达意见。尽管这可能有点难以量化，但可以洞察公众情绪。

焦点小组回应

焦点小组作为一种软数据，其作用类似于访谈法。它使用类似的技术。客户或人们正在进行开放式保护，以收回他们的信息。该方法与访谈的区别在于，重点是特定的受众或群体。它是从一群人的讨论中获得的定性数据，探讨他们对特定主题的观点和意见。根据客户的兴趣领域和您的目标向客户提出问题。响应是开放的，因此可以轻松评估和了解客户的动机和需求。

互联网或在线软数据

在线软数据在当今时代很常见。可以通过互联网收集一些软数据。所需要的只是了解该站点和使用正确的工具。可以从在线空间收集的软数据包括但不限于产品评论、情感分析（负面或正面）、客户的意见和建议。品牌认知、兴趣、建议、体验等等。这样做的好处是，这些数据将帮助您了解客户的需求。头，并更好地了解和理解它们。此外，您还可以评估是什么让他们感动，以及您作为企业主如何才能变得更好。

硬数据和软数据的好处

硬数据和软数据的好处会影响到它们的优点。在本文的这一部分中，我们将找出其中的一些内容。

硬数据

• 硬数据是可量化、可测量的。这将实现轻松灵活的比较和数据分析。
• 硬数据通过可量化的指标提供精确、准确的信息，为决策提供可靠的基础。
• 客观性是硬数据的主要有益特征之一。硬数据的性质促进了客观性并减少了个人解释的影响。而且，决策过程中也存在偏见。
• 硬数据有利于统计、数学和科学分析。它允许应用各种统计工具来提取有关客户动机和当前趋势的可靠见解。
• 硬数据基于经验证据；因此，它是数据驱动的。对于硬数据，重点在于事实和可验证的数字数据，而不是直觉或主观意见。

软数据

• 软数据本质上是定性的。这样做的好处是，它可以提供对客户行为的有利见解。
• 软数据与上下文密切相关，因此它通过观点和解释来提供理解。
• 软数据通常是对硬数据的补充，以确保进行更普遍的分析。
• 软数据与数字无关。它提供与特定上下文相关的信息。从而确保看透并提供观众喜欢的内容。
• 由于软数据是定性的。它的重点是帮助清楚地理解问题及其发生的原因。

硬数据和软数据之间的相似之处

硬数据和软数据都有其独特的属性，但也有一些相似之处。让我们概述并讨论它们是什么。

动态性质：

硬数据和软数据之间的一个主要相似之处是它们都会随着时间的推移而发生变化。经常更新以检查新内容可能是保持信息的重要性和准确性所必需的。随着客户偏好的增加，他们需要的数据类型也随之增加。通过重新评估，您可以判断之前评论的情感分析和反馈是否与当前评论相同或是否有所不同。

决策：

决策过程是硬数据和软数据核心结果的一部分。数据收集程序从头开始或在二级层面启动以做出决策。因此，两种类型的数据都可以促进决策过程。硬数据为更客观的决策提供定量数据。然而，软数据都是定性的，以提供主观洞察力。

互补性质：

有人说，没有软数据，就没有完美的硬数据。这是因为在大多数情况下，硬数据和软数据是相辅相成的。将硬数据的定量指标与软数据的定性洞察相结合，将有助于您更全面、更清晰地了解您需要数据的背景和情况。

研究：

说到研究，这也是需要数据的一个关键原因。这里的价值在于，无论是对于科学数据采集的自主企业，研究人员都会结合这两种数据类型进行彻底的探究。硬数据和软数据的整合将有助于对重点研究领域进行更稳健和完整的分析。

有效性问题：

尽管有效性很重要，但它也成为这两种类型数据的关注点。硬数据和软数据都可能面临验证问题。为什么，因为它们在某些方面有所不同。硬数据可能会在某个时刻受到测量误差的影响。然而，软数据是主观的并且容易产生偏见。即使如此，确保两种类型的数据都有可靠性评分也至关重要。

硬数据与软数据的对比

看到硬数据和软数据之间的相似之处后，您需要注意它们的差异存在争议。在本文的这一部分中，我们将列出并解释这些数据类型之间出现的一些核心差异。现在，让我们更清楚地了解这些。

可测量性

硬数据是可量化和可测量的。它以统计和测量等数字术语表示。另一方面，软数据是定性的，因此无法用数字来衡量。它涉及更抽象的品质和属性，例如客户的看法和态度。可测量性是将硬数据与软数据区分开来的一项独特特征。简单地说，硬数据是有形信息，软数据是无形信息。

分析

尽管软数据提供了硬数据所缺乏的信息丰富的特征，但由于软数据具有主观性，因此很容易受到基础性的影响。这是因为软数据很难分析。而且，数据分析是硬数据的核心，因为它驱动结果和决策。尽管软数据具有洞察力和深度，但硬数据没有偏见，也不受任何感情的影响。这就是为什么硬数据更加可靠和可验证。然而，软数据很难分析。

数据形式和性质

软数据通常是非数字的，它们以信息格式进行叙述。而硬数据是数字化的，主要通过数字、图表和表格来表示。最重要的是，从本质上来说，硬数据是事实性的，由事实和证据组成。相比之下，软数据更多的是观察的解释和抽象。硬数据的示例包括统计数据、数学计算和销售数据等。软数据的例子包括意见、销售评论、客户反馈、客户动机和看法等。与软数据不同，硬数据可用于概括或预测。

方法

与硬数据不同，软数据确实遵循任何研究方法。软数据通常基于观点、情绪、解释甚至假设。由于软数据的这些属性，它被认为是不可靠的。但是，可以肯定的是，在商业世界中，如果没有软数据，就不存在值得信赖或完美的硬数据。这是因为企业需要的是软数据的构成。如今，许多企业依靠深入了解客户来获得评论、反馈和批评，以进一步了解客户。为什么这很关键，因为有了这些软数据，他们将能够了解客户的需求以及他们的动机和购买动机。硬数据由软数据补充以产生可靠的功能。

来源不同

硬数据和软数据的来源和收集方式有多种。与此同时，软数据的来源多种多样，包括调查、访谈、抽象观察、焦点小组、在线和实验。硬数据主要通过进行研究或创建新数据来获取和收集。二手资料包括报纸、期刊、书籍等。需要记住的是，数据类型的选择取决于研究问题或您需要或想要收集的信息。

可靠性和可验证性

硬数据由于其客观性通常被认为是可靠的。最重要的是，硬数据通常更容易验证，因为它是事实。相反，软数据的可靠性取决于所获得的来源的解释。这种解释有时可能因人而异，但它是所收集的软数据可信度的主要决定因素。

硬数据和软数据的缺点

纵观迄今为止所解释的所有内容，了解硬数据和软数据所具有的缺点、缺点或劣势也很重要。

硬数据的缺点

硬数据有很多缺点，这些是：

1. 不准确：尽管硬数据可靠，但有时也可能存在一些不准确的情况。错误并非完全不可避免；因此，可能会出现测量误差。这种不准确的错误可能是由于数据收集中的偏差或不完整的数据集造成的。仅依赖定量指标也可能导致分析有缺陷。
2. 无上下文：硬数据无法全面理解和清晰。这是因为它是可测量且精确的。因此，它缺乏衡量无形数字的能力，而这可能会显示出更深入的洞察力。
3. 禁止捕捉人类：在捕捉人类感受或情绪、动机和行为方面通常缺乏硬数据。因此，它无法提供复杂的人机交互的完整视图，例如反馈、销售评论、客户对产品和品牌的看法等。
4. 不灵活：硬数据不灵活，可能无法很好地适应不断变化的环境。与软数据不同，硬数据是刚性的，并且不那么动态。这告诉您的是，它不会有效地捕获所有当前趋势或定性修改。

软数据的缺点

软数据也有其缺点，这些是：

1. 偏见和主观：由于软数据是定性的，因此它本质上是主观的，因此很容易受到个人偏见和解释的影响。不同的人可能会以不同的方式感知和解释相同的信息。这样，一个观察者可能会比另一个观察者更加情绪化，因此会导致偏见。软数据并不是100%合理和可验证的。
2. 解释驱动：软数据的可信度始终严重依赖于解释。这可能会带来一定程度的不确定性。不同的分析师可能会从同一组软数据中得出不同的结论。这里的危险信号是，如果没有这种解释，软数据的有效性和可靠性就不能或将很难确定。
3. 没有精度：与硬数据不同，软数据缺乏硬数据的精度，使其量化和比较发人深省。这可能会限制其在某些分析环境和情况下的有用性。
4. 难以量化：软数据，尤其是定性信息，在进行一致且频繁的量化时可能具有挑战性。在需要测量数据的情况下，这可能会影响结果的可靠性和可信度。此外，在数字精度对于严格决策至关重要的情况下，这可能会限制其使用和重要性。

有关硬数据和软数据的常见问题解答

1. 为什么硬数据和软数据很重要？

出于多种原因，硬数据和软数据至关重要。它们对于研究和分析很重要。用于决策、统计洞察、了解数据的性能和可信度以及测量等。软数据有时会补充硬数据，以便在更有洞察力的数据收集方面产生更清晰的结果。尽管对于这些数据类型中哪一种更重要存在争议，但硬数据和软数据对于为销售或科学研究获取正确的信息都至关重要。

2. 如何有效收集硬数据和软数据？

收集硬数据和软数据可以使用多种方法。您可以通过调查、问卷、技术以及报纸、期刊、书籍和研究等一手和二手来源有效地收集硬数据。对于软数据，您可以通过有针对性的焦点小组、同行评审、访谈、抽象观察、在线空间和实验来简单地收集数据。这些只是一些方法。因此，收集硬数据和软数据并不仅限于这些方法。还有其他方式，例如创建民意调查、投票等。

3. 硬数据和软数据之间的主要区别是什么？

硬数据和软数据之间的主要区别正如其名称所暗示的那样。硬数据是那些可测量的、客观的并且通常由事实表示的数据。因此，它们被视为是定量的。然而，在谈论软数据时，你会忽视涉及解释、叙述和观点的主观数据。硬数据是数字的，而软数据是非数字的。了解这两种数据类型都非常重要且有价值，具体取决于相关的上下文和决策过程。

结    论

硬数据和软数据的区别对于理解不同信息的收集方式至关重要。硬数据也被称为事实数据，是可量化、可测量和客观的，而软数据则是主观定性的，需要深入洞察才能进行正确解读。在本文中，我们涵盖了关于软数据和硬数据的一切你需要知道的内容，并包括它们的类型、好处、相似之处以及几个例子以便快速理解。