從點選流中獲得的資料需要進行計算和彙總，無疑這些操作需要更多的成本，特別對於大型網站的大資料量處理而言，同時實時資料增加了實現的複雜度，並可能會在某種程度上增加資料的不準確性。

資料統計的優點：

1、耗時少：因為是次要資料，所以通常比較便宜，而且耗時較少，因為是別人編譯的。

2、模式和相關性清晰可見：統計資料是已經分析過的資料，因此模式和相關性已經完成並且清晰可見。3、取自大樣本，泛化性高：統計資料是從非常大的資料樣本中收集的資料。這意味著泛化程度更高。

4、可以使用和重複使用來檢查不同的變數：統計資料是可以使用和重複使用的資料。它不需要使用一次，因為可以使用相同的資料做出不同的決定。

5、可模仿：可模仿統計資料檢查變化，增加資料的可靠性和代表性。 6、快速：與其他形式的資料相比，統計資料是可以相對快速和輕鬆地進行分析的資料。

7、標準化：以標準化的方式收集統計資訊，賦予資料意義。

8、直截了當：統計資料通常易於分析。它是已經合成的資料，因此只需要很少的分析。

9、可靠：機構內外的決策者(例如資助者、政府)經常要求並尊重它們。這使它們可靠和準確。

10、質量資料：它們支援從問卷、訪談等獲得的具有“確鑿事實”的定性資料。

11、基準測試：統計資料對於基準測試很有用。它們可用於在組織或專案中進行比較並設定新的標準和目標。

資料統計的缺點：

1、未驗證：研究人員無法檢查有效性，也無法找到因果理論的機制，只能從資料中繪製模式和相關性。這意味著研究人員在驗證資料的有效性和真實性方面的選擇有限。

2、容易被誤解：統計資料通常是次要資料，這意味著它很容易被誤解。這使研究人員容易受到資訊失真的影響，而無法進行確認。

3、它可以被操縱：統計資料很容易被濫用，它可以被操縱和措辭以表明研究人員想要表明的觀點。這使得資料缺乏客觀性，並且在本質上更加主觀。

4、因為這通常是次要資料，所以很難訪問和檢查：統計資料大多是隻能訪問的次要資料。由於資料的主要來源不可用，因此可能很難檢查和驗證資料。

5、不合適：統計資料不是深入瞭解問題並找出解決突出問題的方法的合適方法。這是因為資料是由獨立研究人員從主要來源收集的。

6、評價不理想：不適合評價使用者的意見、需求或對服務的滿意度，因為它們是主觀的。研究人員不能依靠統計來衡量客戶的幸福感或滿意度。

7、費時：安排資料收集方法(例如聯絡供應商、與IT 部門聯絡)可能會很費時間。這是因為初級研究中使用的資料收集方法取決於研究人員的主觀視角。

8、績效管理：統計資料不能用來衡量組織的績效管理，因為它已經過時了。

9、決策：雖然統計資料可用於進行未來的推論，但不能依賴於在組織環境中做出決策。

10、比較：統計資料不能用於與當前資料或未來資料進行比較，因為可能不知道資料收集和資料分析的方法