主要区别
统计学是收集和分析大量数值数据的实践或科学。它是为了从代表性样本中推断出整体比例而特别指定的。统计数据在整理和收集数据方面很方便。统计中主要是对数值或数值中的数据进行评价。收集和分析的数据有几种类型。数据分析的主要技术有原始数据、辅助数据、定性数据和定量数据。定性数据是在属性和属性中进行数据收集的数据类型。定性数据的表示是用语言或文字，而不是用数字或数值来表示。相反，定量数据是数据的类型，其中数据分类是根据数量、数量或范围进行的。定量数据用数字、测量单位或数值表示。
比较图
什么是定性数据(qualitative data)？
定性数据是可以观察到但无法测量的数据类型。此类数据中的对象分类是根据属性和属性进行的。它是近似的数据分析，无法计算或那样精确。分析这类数据的人需要事先了解对象的类型及其特征。如果任何一个外行试图分析它，事情可能会变得更糟，因为定性数据本质上是描述性的，当涉及到分析它时需要一些专家接近。期间数据分析过程，根据物体的物理属性和属性来区分它们，然后将它们分为不同的类别。不能单纯地用观测数据来表达，而不能用观测数据来表达。用一种更简洁的方式，我们可以说这是一种用语言和文字对数据进行整理和分析的数据解释类型。在这种类型的数据解释中，纹理、味道、感觉、气味是很少使用的可观察属性。除了观察，定性数据是基于访谈或评估。定性数据也被称为分类数据，因为信息是按类别分类的，而不是按数字分类的。
什么是定量数据(quantitative data)？
定量数据是用数字、数值和测量单位表示的数据。数据按数量、数量或范围分为不同的组。换言之，我们可以说，这是一个数字游戏，可以应用不同的算术运算，并可以检查其有效性。定量数据是用数值计算或表示数据的方法。图表，图表，柱状图甚至是用来表达的。使用上述方法，对一个人的数据评估变得相当简单，因为它以非常简洁的方式涵盖了所有内容。长度、体积、面积和温度的测量是此类数据分析的几个突出例子。在这种情况下，需要数字以及测量单位。实验、调查和观察都是在这种类型的数据评估中进行的。
定性数据(qualitative data) vs. 定量数据(quantitative data)
- 定性数据是可以观察到但无法测量的数据类型。另一方面，定量数据是用数字、数值和测量单位表示的数据。
- 质感、味觉、手感、嗅觉是这一定性数据解释中使用的可观察属性中很少的。与此相反，根据定性数据的数量、数量或范围将数据分为不同的组。
- 定性数据采用非统计分析，定量数据采用统计分析。
- 在定量数据中，数字和度量单位用于表示，而在定性数据中则使用单词来表示。
