數據有哪些類型

❶ 數據分析的類型有哪些

1.交易數據

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2.人為數據

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3.移動數據

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4.機器和感測器數據

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

❷ 大數據的類型都有哪些

大數據的類型大致可分為三類： 傳統企業數據 (Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

❸ 常用的數據類型有哪些

數據類型在數據結構中的定義是一組性質相同的值的集合以及定義在這個值集合上的一組操作的總稱；變數是用來存儲值的所在處，它們有名字和數據類型。
變數的數據類型決定了如何將代表這些值的位存儲到計算機的內存中；在聲明變數時也可指定它的數據類型；所有變數都具有數據類型，以決定能夠存儲哪種數據；數據類型包括原始類型、多元組、記錄單元、代數數據類型、抽象數據類型、參考類型以及函數類型。

❹ 數據分析有哪些分類

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

❺ 數據的類型有哪些

數據表的常見數據類型有：整數類型、浮點數類型、日期與時間類型、字元串類型、二進制型、布爾類型。

❻ 常見的數據有哪些類型

常見的展示設計類型：
各種展覽會、展銷會和博覽會，在內容、規摸和形式等方面具有極大的靈活性，多數是緊密配合當前的形勢並直接為現實服務的，展出的時間一般不長（通常為兩周，最短的兩天，最長的半年）。一般的展覽會對展品保護、照明、展廳內的溫度與濕度、展出內容的完整性和順序性等方面要求並不十分嚴格，也不要求展品全是實物.可以使用圖片、繪畫與模型。各種類型的展覽會都比較注重創造豐富、活潑和熱烈的氣氛，追求招貼廣告式的強烈印象和宣傳效果，形式多變、色彩強烈鮮明，不像博物館陳列那樣精確、嚴密、莊重、寧靜。

按內容來分，展覽會有綜合性的和專題性的兩大類;按形式和規模來分甲有大型、中型、小型和流動展覽（包括展覽車）四類。一般的展覽會在開幕之後，有接待辦公室、服務員休.室就行了。但是，商品陳列館、物資交流會和閏際性的博覽會，除了接待辦公室、外賓接待室、工作人員休息室外，還必須有產品銷售部和若干個貿易洽談問，以滿足顧客購物和廠商談生意兩方面的需要。