統計數據有哪些類型

1. 統計數據的類型有哪些

1、統計數據表達形式有統計表格和統計地圖兩種。

按表示方法分為：

①分區統計。即用圖形的面積或同樣圖形的個數，代表所在區劃單元內全部同類現象的總和；如2008美國社區調查一年數據樣本文件總體

②分級統計。即以統計圖形式按行政區劃或經濟區劃分級，以不同深淺的顏色或疏密不等的暈線、暈點表示現象相對指標的差異；

③定位統計。以統計圖表形式表示某一點上的特種現象和變化規律。

2、按統計指標統計數據分為 宏觀經濟指標統計和行業經濟指標統計。

常見的宏觀經濟指標有：GDP,CPI,PPI，PMI及流通中的現金。

行業經濟指標如煤炭行業，石油行業的景氣狀況分析等。

(1)統計數據有哪些類型擴展閱讀

統計數據是採用某種計量尺度對事物進行計量的結果，採用不同的計量尺度會得到不同類型的統計數據。從上述四種計量尺度計量的結果來看，可以將統計數據分為以下四種類型：

1、定類數據——表現為類別，但不區分順序，是由定類尺度計量形成的。

2、定序數據——表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。

3、定距數據——表現為數值，可進行加、減運算，是由定距尺度計量形成的。

4、定比數據——表現為數值，可進行加、減、乘、除運算，是由定比尺度計量形成的。

2. 統計圖的基本類型有哪些

統計圖的類型有：扇形統計圖、折線統計圖、條形統計圖、半對數線圖、散點圖、直方圖、統計地圖。

3. 統計數據的四種類型

實型，單精度，雙精度，字元串

4. 統計表有哪些種類

按統計表的作用分類：

1、在統計中用於搜集和登記原始統計資料的調查表；

2、在統計資料整理過程中使用的匯總表或整理表；

3、在統計分析過程中對統計整理資料進行定量分析使用的分析表。

統計表是反映統計資料的表格。是對統計指標加以合理敘述的形式，它使統計資料條理化，簡明清晰，便於檢查數字的完整性和准確性，以及對比分析。統計表從形式上看，由標題、橫行、縱欄、數字等部分所組成。從內容上看，由主辭和賓辭兩部分所組成。

主辭是統計表所要說明的對象，是由總體、總體各組、總體各單位的名稱所構成。賓辭是說明主辭的統計指標的名稱及數字資料。

(4)統計數據有哪些類型擴展閱讀：

設計統計表注意事項：

1、合理安排統計表的結構。比如行標題、列標題、數字資料的位置應安排合理。

2、表頭一般應包括表號、總標題和表中數據的單位等內容。

3、如果表中的全部數據都是同一計量單位，可放在表的右上角標明，若各指標的計量單位不同，則應放在每個指標後或單列出一列標明。

4、表中的上下兩條線一般用粗線，中間的其他線要用細線，這樣使人看起來清楚、醒目。

5、在使用統計表時，必要時可在表的下方加上注釋，特別要註明資料來源，以表示對他人勞動成果的尊重，方便讀者查閱使用。

參考資料來源：網路-統計表

5. 教育統計學的數據有哪些類型

統計數據是採用某種計量尺度對事物進行計量的結果，採用不同的計量尺度會得到不同類型的統計數據。從上述四種計量尺度計量的結果來看，可以將統計數據分為以下四種類型： 定類數據——表現為類別，但不區分順序，是由定類尺度計量形成的。 定序數...

6. 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。

7. 統計學的數據類型有哪些

有：定類數據、定序數據、定距數據、定比變數。

統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。統計學用到了大量的數學及其它學科的專業知識，其應用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。

任何統計方法是有效的只有當這個系統或是所討論的母體滿足方法論的基本假設。誤用統計學可能會導致描述面或是推論面嚴重的錯誤，這個錯誤可能會影響社會政策，醫療實踐以及橋梁或是核能發電計劃結構的可靠性。

統計在現代化管理和社會生活中的地位日益重要。隨著社會、經濟和科學技術的發展，統計在現代化國家管理和企業管理中的地位，在社會生活中的地位，越來越重要了。人們的日常生活和一切社會生活都離不開統計。

英國統計學家哈斯利特說：「統計方法的應用是這樣普遍，在我們的生活和習慣中，統計的影響是這樣巨大，以致統計的重要性無論怎樣強調也不過分」。甚至有的科學家還把我們的時代叫做「統計時代」。顯然，20世紀統計科學的發展及其未來，已經被賦予了劃時代的意義。

8. 統計數據的統計數據的類型

統計數據是採用某種計量尺度對事物進行計量的結果，採用不同的計量尺度會得到不同類型的統計數據。從上述四種計量尺度計量的結果來看，可以將統計數據分為以下四種類型：
定類數據——表現為類別，但不區分順序，是由定類尺度計量形成的。
定序數據——表現為類別，但有順序，是由定序尺度計量形成的。
定距數據——表現為數值，可進行加、減運算，是由定距尺度計量形成的。
定比數據——表現為數值，可進行加、減、乘、除運算，是由定比尺度計量形成的。
前兩類數據說明的是事物的品質特徵，不能用數據表示，其結果均表現為類別，也稱為定性數據或品質數據（Oualitative data）；後兩類數據說明的是現象的數量特徵，能夠用數值來表現，因此也稱為定量數據或數量數據（Quantitative data）。由於定距尺度和定比尺度屬於同一測度層次，所以可以把後兩種數據看作是同一類數據，統稱為定量數據或數值型數據。
區分測量的層次和數據的類型是十分重要的，因為對不同類型的數據將採用不同的統計方法來處理和分析。比如，對定類數據，通常計算出各組的頻數或頻率，計算其眾數和異眾比率，進行列聯表分析和x2檢驗等；對定序數據，可以計算其中位數和四分位差，計算等級相關系數等非參數分析；對定距或定比數據還可以用更多的統計方法進行處理，如計算各種統計量、進行參數估計和檢驗等。我們所處理的大多為數量數據。
這里需要特別指出的是，適用於低層次測量數據的統計方法，也適用於較高層次的測量數據，因為後者具有前者的數學特性。比如：在描述數據的集中趨勢時，對定類數據通常是計算眾數，對定序數據通常是計算中位數，但對定距和定比數據同樣也可以計算眾數和中位數。反之，適用於高層次測量數據的統計方法，則不能用於較低層次的測量數據，因為低層次數據不具有高層次測量數據的數學特性。比如，對於定距和定比數據可以計算平均數，但對於定類數據和定序數據則不能計算平均數。理解這一點，對於選擇統計分析方法是十分有用的。

9. 統計資料分為哪些類型

按照計量尺度不同，可分為分類數據、順序數據和數值型數據；按照統計數據的收集方法可以分為觀測數據和實驗數據；按照被描述的現象與時間的關系可分為截面數據和時間序列數據。