數據目標通常指的是通過數據分析來達到的特定目的或結果。這些目標可以根據不同的套用場景和需求而有所不同，但通常包括以下幾個方面：
提供有價值的見解：數據分析的主要目標是深入探究數據背後的規律和趨勢，為企業或個人提供有價值的見解，指導他們做出明智的決策。
描述性分析：通過總結數據的總體特徵，如平均數、中位數、眾數、方差等，幫助我們更好地了解數據的全貌，並通過數據可視化技術直觀地呈現數據特徵。
預測性分析：利用已有的數據預測未來的趨勢和行為，通過機器學習和統計方法建立模型對數據的未來變化進行預測，幫助企業理解和把握市場趨勢。
規範性分析：最佳化決策和行動方案，通過深入探究數據背後的因果關係和機制，提出有針對性的改進措施和建議。
獲得洞察力和理解力：數據科學的研究目標是通過對數據的分析來解釋、預測、洞見和決策，為現實世界服務。
提供基礎數據支持：確保數據的準確、可靠和及時，為分析提供可靠的數據工具和支撐，提高數據解讀能力。
挖掘潛在商機：深入挖掘用戶基礎，了解用戶價值和特性，為商業模式調整提供參考，為商業決策提供輔助、建議和參考。
綜上所述，數據目標涵蓋了從描述和分析數據以提供見解，到利用數據預測未來趨勢，再到最佳化決策和行動方案的全過程。這些目標的實現有助於數據科學在現實世界中的套用，為個人、企業和社會帶來實際價值。