當通過數(shù)據(jù)分析來揭示變化趨勢時，數(shù)據(jù)量越大越好，對于任何類型的統(tǒng)計分析，樣本量越大，所得到的結(jié)果越精確。

僅僅追蹤公司一周銷售數(shù)據(jù)的價值是很難看出未來發(fā)展趨勢的，3個月的會好一些，6個月的更佳。

即使無法確定所尋找的是什么，也要確保所收集的數(shù)據(jù)包含的信息盡可能詳盡和精確。

試著弄清楚獲得所需最優(yōu)數(shù)據(jù)的途徑，然后開始收集，如果沒有數(shù)據(jù)，就不能夠進行分析。

收集數(shù)據(jù)是如何將數(shù)據(jù)記錄下來的環(huán)節(jié)。

在這個環(huán)節(jié)中需要著重說明的是兩個原則，即全量而非抽樣，以及多維而非單維。

今天的技術(shù)革命和數(shù)據(jù)分析2.0主要就體現(xiàn)在這兩個層面上。

1）全量而非抽樣由于系統(tǒng)分析速度以及數(shù)據(jù)導(dǎo)出速度的制約，因此，在非大數(shù)據(jù)系統(tǒng)支撐的公司中，做數(shù)據(jù)分析的人員也很少能夠做到完全全量地對數(shù)據(jù)進行收集和分析。

但這在未來將不會再成為一個問題。

2)多維而非單維另一方面則在于數(shù)據(jù)的維度上，即針對客戶行為實現(xiàn)SWIH的全面細化，將交互過程的什么時間、什么地點、什么人、由于什么原因、做了什么事情、怎么做的全面記錄下來，并將每一個板塊進行細化。

時間可以通過起始時間、結(jié)束時間、中斷時間、周期間隔時間等細分:地點可以通過地市、小區(qū)、氣候等地理特征、渠道等細分:人可以通過多渠道注冊賬號、成員、薪資、個人成長階段等細分:原因可以通過愛好、人生大事、需求層級等細分:事情可以通過主題、步驟、質(zhì)量、效率等細分，通過這些細分維度，增加分析的多樣性，從而挖掘規(guī)律。

有目的地收集數(shù)據(jù)是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎(chǔ)，需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方式進行策劃，主要考慮:①將識別的數(shù)據(jù)分析需求轉(zhuǎn)化為更具體的要求，如評價供方時，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其采集能力、測量系統(tǒng)不確定性等相關(guān)數(shù)據(jù):②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數(shù)據(jù):③記錄表應(yīng)便于使用:④采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的干擾。