想要做一个专题分析，首先就是要有数据。那么数据有哪些种类呢，数据又从哪里来呢？这两个问题将会引导大家学会如何理解数据和收集数据。
01数据的类型大家经常会在Excel的设置单元格对话框中看到很多的数据类型,但其实这么多数据类型，最终都可以归为两大类。
? 定性数据（字符型数据）：
◎分类数据，如男女、民族等，不能区分大小，不能运算
◎顺序数据，如成绩的优良中差、满意度评分等，可分大小
? 定量数据（数值型数据）：
◎离散型数据：如用户数、消费次数等，可加减
◎连续型数据：成绩、消费金额等，可乘除
※统计方法差异：
连续型变量：频数分析、集中趋势分析（均值、众数、中位数）、离散程度分析（标准差、方差、最大值、最小值、范围）；
非连续性变量：主要能做频SEo-6.com数分析
02数据的收集? 企业自己的数据库
互联网企业一般会通过数据埋点（日志）来获取数据，如UV/PV、用户数、用户停留时间、浏览页面等用户行为数据。
传统业务的企业则可能会通过一些系统，如SAP；
? 公开出版物，如统计局出版的期刊、年鉴等；
? 互联网
互联网上有很多的第三方的数据平台如：年鉴汪、中研网数据、中国互联网数据平台、Tencent大数据、国家数据，中国统计信息网等。
? 市场调研
线上问卷调查（如问卷星）、线下问卷调查、电话回访等。
03数据的整理收集完数据，下一步就是要做数据的整理了，数据整理是一项很繁琐很枯燥的工作。
? “三心二意”的整理数据：
◎信心：无论多少数据，相信自己一定能干掉它；
◎细心：1%的错误=100%的失败，注意每一个细微之处。
◎平常心：加班、电脑死机，App无响应，一定要淡定！
◎诚意：对数据严谨负责，诚心诚意，保证数据客观真实
◎合意：要满足领导和业务部门的需求，及时沟通。
? “火眼金睛”的整理数据：
◎数据的异常表现：
空值、重复值、缺失值、波动太大、不同数据源获取的数据矛盾，数据与常识或经验矛盾等。
◎数据异常原因分析：系统故障，人为因素
?“按部就班”的整理数据（记得数据源备份一下哦）
◎数据分类化：每类数据命名并统一格式
◎数据统一化
数据口径的统一化，也就是同一维度的数据单位要一致。举个例子：二手车的行驶里程里面的数据不能有单位是“公里”的还有单位是“万公里”的，所有的数据要换算成同一单位。
数据定义的统一化，举个例子，新增对普遍人来说就是新注册用户，但在这个总数据里头，仍需细分，内部人员注册 / 搜索引擎注册 / 其他子产品用户注册 / 公众号入口注册 / PC端的注册 / 移动端的注册 / APP端的注册…等等，在整理数据时，要细分数据指标的意义。
◎删除多余的空格
◎删除重复值
◎填补缺失值(统计计算值填充，模型计算填充等）
◎处理异常值（平均值填充，统计计算值填充等）
◎不同数据源的交叉验证。
好啦，数据的收集和整理过程中的需要注意的问题到这里就大概先容完啦，剩下的更多的是需要你在实际工作中结合实际情况去应用啦！作为一名数据分析师，你一定要学会修炼出一颗平常心，不能浮躁敷衍。记住，整理数据要“三心二意”、“火眼金睛”、“按部就班”。一起奋斗吧，加油！
最后，祝你早安，午安，晚安！