量化數據是指通過數學方法量化的信息，它可以分為兩類：
定性數據：這類數據描述的是事物的性質、狀態等非數值型的信息。
定量數據：這類數據則涉及具體的數值，如股票價格、交易量等。定量數據可以通過各種數學公式和模型進行處理和分析，例如市盈率（PE）是一個反映投資者願意為每一單位收益支付的金額的定量指標，它可以幫助投資者比較不同公司的估值水平。
在進行數據分析時，通常需要結合使用定性數據和定量數據，以形成全面、客觀的市場判斷。例如，在投資決策中，除了考慮市盈率等定量指標外，還應結合公司的管理層能力、市場競爭力以及行業前景等定性因素。
數據標準化是量化數據處理的一個重要步驟，它包括數據同趨化（解決不同性質數據問題）和無量綱化（解決數據的可比性）。數據標準化處理可以通過多種方法進行，如直線型（極值法、標準差法）、折線型（三折線法）和曲線型（半正態性分布）。其中，最小-最大標準化（Min-max normalization）是一種常見的歸一化處理方法，它將原始數據轉化為一個0到1的數，適用於將數據統一映射到之間。
掌握量化數據的分析方法對於在投資領域取得更好的成績、了解經濟運行的規律以及為政策制定和企業發展提供支持都是非常重要的。