什麼是可區分型數據

Ⅰ 數據類型的分類

一：基本數據類型

數值類型分為整數型和實數型兩大類。

1、整數型整數型是指不帶小數點和指數符號的數。按表示範圍整數型分為：整型、長整型

（1）整型（Integer，類型符%）

整型數在內存中占兩個位元組（16位）

十進制整型數的取值范圍：-32768 ~ +32767 

例如：15，-345，654%都是整數型。而45678%則會發生溢出錯誤。

（2）長整型（Long，類型符&）長整數型在內存中佔4個位元組（32位）。

十進制長整型數的取值范圍：-2147483648 ~ +2147483647 

例如：123456，45678&都是長整數型.

2、實數型（浮點數或實型數）

實數型數據是指帶有小數部分的數。

注意：數12和數12.0對計算機來說是不同的，前者是整數（佔2個位元組），後者是浮點數（佔4個位元組）

實數型數據分為浮點數和定點數。

浮點數由三部分組成：符號，指數和尾數。

在VB中浮點數分為兩種：

單精度浮點數（Single ）

雙精度浮點數（Double ）

（1）單精度數(Single，類型符！) 

在內存中佔4個位元組（32位），,有效數字：7位十進制數取值范圍：負數-3.402823E+38 ~ -1.401298E-45 正數1.401298E-45 ~ 3.402823E+38 

在計算機程序裡面不能有上標下標的寫法，所以乘冪採用的是一種稱為科學計數法的表達方法

這里用E或者e表示10的次方(E/e大小寫都可以） 

比如：1.401298E-45表示1.401298的10的負45次方

vb裡面可以這樣表示：8.96E-5 

例：21e5（正號省略）表示：

21乘以10的5次方的一個單精度數

3.布爾值（boolean）：true ， false

二：引用數據類型

類：class    介面：interface
數據分類調研分析的基礎是數據，而數據的類型可以分為連續性的變數和分類變數。數據分類就是把具有某種共同屬性或特徵的數據歸並在一起，通過其類別的屬性或特徵來對數據進行區別。換句話說，就是相同內容、相同性質的信息以及要求統一管理的信息集合在一起，而把相異的和需要分別管理的信息區分開來，然後確定各個集合之間的關系，形成一個有條理的分類系統。

Ⅱ 測量系統分析中，什麼是可區分類別數它有什麼作用分為幾個等級各能提供什麼信息

可區分類別數(Number of Distinct Categories)聲明
Minitab 通過將部件的標准差除以量具的標准差，然後乘以穗旁 1.4 來計算此聲明中的類別數（NDC）。然後，Minitab 會截斷該值猜判橡的尾數，除非該值小於 1。沖豎如果小於 1，Minitab 會將可區分類別數設為等於 1。
此數字表示要跨越產品變異極差的非重疊置信區間數。您也可以將其視為測量系統可識別的過程數據中的分組數。
假設您測量 10 個不同部件，Minitab 報告說您的測量系統可以識別 4 個可區分類別。這意味著，10 個部件中某些部件的差異不夠大，不足以被測量系統識別為存在差異。如果希望識別出更多可區分類別，需要更精確的量具。
汽車工業行動組織 (AIAG) [1] 建議，當類別數小於 2 時，測量系統對於控制過程毫無價值，因為無法區分各個部件。當類別數為 2 時，數據可分為兩組，如高和低。當類別數為 3 時，數據可分為三組，如高、中、低。5 或更高的值表明測量系統可接受。

Ⅲ 以下四種數據的定義是什麼如何區分

（變數分為定性和定量兩類，
其中定性變數又分為分類變數和有序變數；
定量變數分為離散型和連續型）

continuous data(連續數據)
discrete data(離散數據)
【discrete data are proced when a variable can take only certain fixed values.】

【continous data are proced when a variable can be take any value between two values.】
【離散數據是在一個變數只能取某些固定值時產生的

連續數據是在一個變數可以在兩個值間取任意值時產生

比如1、2、3這樣的自然數就是離散數據，因為它是特定的自然數值
而比如[1,2]這個區間就是連續的，因為它可以取一到二之間的任意值
】
--------------------------------------------------------------
分類變數里分為有序和無序。
ordinal data (有序變數)（等級）有序分類變數是指各類別之間有程度的差別。如優良中差；±、+、++、+++
nominal data(名義變數)（也叫名義）屬性之間無程度和順序的差別，例如二項分類，性別（男、女），葯物反應（陰性、陽性）等。例如多項分類，血型（ O、A、B、AB），職業（工、農、商、學、兵）等。

===========================

統計學依據數據的計量尺度將數據劃分為三類：定距型數據（Scale）、定序型數據（Ordinal）、定類型數據（Nominal）。
··定距型數據（Scale）通常是指諸如身高、體重、血壓等的連續型數據，也包括諸如人數、商品件數等離散型數據；

··定序型數據（Ordinal）具有內在固有大小或高低順序，但它又不同於定距型數據，一般可以數值或字元表示。如職稱變數可以有低級、中級、高級三個取值，可以分別用1、2、3等表示，年齡段變數可以有老、中、青三個取值，分別用A B C表示等。這里，無論是數值型的1、2 、3 還是字元型的A B C ，都是有大小或高低順序的，但數據之間卻是不等距的。因為，低級和中級職稱之間的差距與中級和高級職稱之間的差距是不相等的；

··定類型數據（Nominal）是指沒有內在固有大小或高低順序，一般以數值或字元表示的分類數據。如性別變數中的男、女取值，可以分別用1、 2表示，民族變數中的各個民族，可以用『漢』『回』『滿』等字元表示等。這里，無論是數值型的1、 2 還是字元型的『漢』『回』『滿』，都不存在內部固有的大小或高低順序，而只是一種名義上的指代。

Ⅳ 統計數據可分為哪幾種類型

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。

(4)什麼是可區分型數據擴展閱讀

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。

Ⅳ msa可區分類別數為什麼是1

原因如下：

1、MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用數理統計和圖表的方法對測量系統的解析度和誤差進行分析，以評估測量系統的解析度和誤差對於被測量的參數來說是否合適，並確定測量系統誤差的主要成分

2、一般來說，測量系統的解析度應為獲得測量參數的過程變差的攔模十分之一。測量系統的偏倚和線性由量具校準來確定。測量系統的穩定性可由重復測量相同部件的同一質量特性的均值極差控制圖來監控。測量系統的重復性和再現性由GageR&R研究來確定。

3、分析用的數據必須來自具有合適解析度和測量系統誤差的測量簡頃緩系統，否則，不管我們採用什麼樣的分析方法，最終都可能導致錯誤的分析結果。在ISO10012-2和QS9000中，都對測量系統的質量保證作出了相應的要求，要求企乎歲業有相關的程序來對測量系統的有效性進行驗證。

Ⅵ 計算機數據類型可分為哪兩種類型

計算機數據類型可分為數字數據和模擬數據

按表現形式分為數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值；模擬數據，由連續函數組成，指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

按記錄方式分為地圖、表格、影像、磁帶、紙帶。按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。在地理信息系統中，數據的選擇、類型、數量、採集方法、詳細程度、可信度等，取決於系統應用目標、功能、結構和數據處理、管理與分析的要求。

(6)什麼是可區分型數據擴展閱讀

計算機數據的特點

1、雙重性。即計算機證據同時具有較高的精密性和脆弱性。計算機證據以技術為依託，很少受主觀因素的影響，能夠避免其他證據的一些弊端，如證言的誤傳、書證的誤記等，相對比較准確。

但另一方面，由於計算機信息以數字信號的方式存在，而數字信號是非連續性的，如果有人故意或者因為差錯對計算機證據進行截收、監聽、竊聽、刪節、剪接，從技術上講也較難查清。計算機操作人員的差錯或者供電系統、 通信網路故障等環境和技術原因，都會使計算機證據無法反映客觀真實情況。

此外，計算機證據均以電磁濃縮的形式儲存，使得變更、毀滅計算機證據較為便利，同樣不易被察覺。在日益普及的網路環境下，數據的通信傳輸又為遠程操縱計算機、破壞和修改計算機證據提供了更加便利的條件。

2、多媒體性。計算機證據的表現形式是多種多樣的，尤其是多媒體技術的出現，更使計算機證據綜合了文本、圖形、圖像、動畫、音頻及視頻等多種媒體信息，這種以多媒體形式存在的計算機證據幾乎涵蓋了所有傳統的證據類型。

3、隱蔽性。計算機證據在存儲、處理的過程中，必須用特定的二進制編碼表示，一切都由這些不可見的無形的編碼來傳遞。因此，它是無紙型的，一切文件和信息都以電子數據的形式存儲於磁性介質中，具有較強的隱蔽性，計算機證據與特定主體之間的關聯性，按常規手段難以確定。

Ⅶ 分類數據，順序數據和數值數據三者的區別嗎

統計學沖罩知中，分類數據，順序數據和數值數據三者的區別為：性質不同、特點不同。

一、性質不同

1、分類數據：分類數據是按照現象的某種屬性對其進行分類或分組而得到的數據。

2、順序數據：順序數據是只能歸於某一有序類別的非數字型數據。

3、數值數據：數值數據是包含了可以測量的，可以計數出來的數據。

二、特點不同

1、分類數據：分類數據之間沒有數量上的關系和差異。如，用1表示「男性」，0表示「女性」，但是1和0等只是數據的代碼。

2、順序數據：順悶友序數據之間是有序的。如表示受教育程度可以分為小學、初中、高中、大學及以上。

3、數值數據：數值數據之間有數量上的關系和差異。如表示一組青少年的身高體重，某人一個散消月的成績。

(7)什麼是可區分型數據擴展閱讀：

分類數據由用戶或專家在模式級顯式地說明屬性的偏序。通常，分類屬性或維的概念分層涉及一組屬性。用戶或專家在模式級通過說明屬性的偏序或全序，可以很容易地定義概念分層。

通過顯式數據分組說明分層結構的一部分，這基本上是人工地定義概念分層結構的一部分。在大型資料庫中，通過顯式的值枚舉定義整個概念分層是不現實的。然而，對於一小部分中間層數據，可以很容易地顯式說明分組。

參考資料來源：

網路——分類數據

網路——順序數據

網路——數值數據

Ⅷ 數據按性質可分為幾類

觀察、測量和試驗得到的數據，按其性質可分為兩類。

(1)計量值數據。計量值數據，是指可以用計量儀測量的、具有連續分布性質的數據，它一般可以有小數。例如質量、長度、強度、硬度、溫度、濕度、壓力、化學成分等等。就拿質量來說，可以用磅秤或天平來稱量，在1～2千克之間可以稱量出1.1、1.2、1.3千克等數值來；還可以在1.11～1.12之間稱量出1.111、1.112、1.113千克等數值來，因此我們將質量稱為計量值數據。

(2)計數值數據，是指不能用計量儀測量的、具有離散型分布性質的數據。它屬於判斷屬性的數據。通常用查數的辦法獲得，一般只取整數。例如合格品數、廢品數、缺陷數、疵點數。計數值數據又可以分為計件值數據和計點值數據。計件值數據是根據某種特點，對產品進行按件查點得到的數據，如合格品數、廢品數等；計點值數據是觀察產品上的質量缺陷，按點計算得到的數據，如缺陷數、疵點數等。

這些數只能用0、1、2、3等整數表示。

(3)此外，在生產過程中還有以下數據，不屬於計量值數據，也不屬於計數值數據。如：

①順序值數據，只能排出順序的數據。如表面光潔度、手感等，以評為第一、第二、第三等順序表示。

②評分值數據，憑感官觀察評分的數據，如判斷舒適性、方便性等。這種數據採用5分制或百分制評分。

③優劣值數據，只能定出優劣程序的數據。如質量評級中的一、二、三級。

Ⅸ C語言中各種數據類型有什麼區別

1、數據計算類型不同。基本數據類型分為三類：整數型（定點型）、實數型（浮點型）和字元型。除了基本數據類型，還有構造類型（數組、結構體、共用體、枚舉類型）、指針類型、空類型void。

2、各種數據類型的關鍵詞不同。short、long、int、float、double、char六個關鍵詞表示C語言里六種基本數據類型。

3、不同數據類型佔用內存的大小不同。short佔2byte，int佔4byte，long佔4byte，float佔2byte，double佔8byte，char佔1byte（不同的平台可能佔用內存大小不一樣，具體的可以用sizeof 測試下）。

(9)什麼是可區分型數據擴展閱讀：

C語言各種數據類型取值范圍：

1、char -128 ~ +127 (1 Byte)

2、short -32768 ~ + 32767 (2 Bytes)

3、unsigned short 0 ~ 65536 (2 Bytes)

4、int -2147483648 ~ +2147483647 (4 Bytes)

5、unsigned int 0 ~ 4294967295 (4 Bytes)

6、long long -9223372036854775808 ~ +9223372036854775807 (8 Bytes)

7、double 1.7 * 10^308 (8 Bytes)

8、unsigned int 0～4294967295

參考資料：網路-c語言

Ⅹ 解鎖數據分析的正確姿勢 描述統計

當獲得一份數據集時，你會怎麼做？
立馬撩起袖管進行分析么？這不是一個好建議。無數的經驗告訴我們，如果分析師不先行了解數據集的質量，後續的推斷分析是事倍功半的。
正確的處理方法是先使用描述統計。
丨什麼是描述統計學
它是一種綜合概括數據集的方式，包括數據的加工和顯示，數據集的分布特徵等。它與推斷統計相呼應。
在進入統計學習前，先明確基礎概念。
數據可以分為分類型數據和數值型數據。分類型數據是識別變數的類型，比如男女、地區、各種類別；數值型數據是表示數值的大小和多少，比如年齡中的18、19、20歲。
最明顯的區分是，分類型數據不能使用加減法，而數值型數據可以。兩者在一定程度可以互相轉換。比如年齡，18歲是數值型數據，但它也可以轉換成分類數據「青少年」。我們也能用數值表示分類數據，比如0代表女，1代表男，它依舊沒有計算意義，更多是方便計算機存儲而已。
分類數據和數值數據的具體應用，會在往後的學習中繼續深入，本文先將主要精力放在數值型數據。
丨數據的度量
平均數是一種數據位置的度量，用以了解整體數據，這是小學就學到的內容。可是平均數並不是一個權威的衡量指標，當我們提到全國平均工資的時候，我們都是被馬雲爸爸王健林爸爸平均的普通人。
平均數容易受到極值的影響，因為數據集並不能保證「干凈」，各類悔差運營數據經常受到擾動，比如薅羊毛黨就會拉高營銷活動的平均值。一般而言，可以用調整平均數（trimmed mean）消除異常波動，在數據集中刪除一定比例的極大值和極小值，比如5%，然後重新計算平均數。
它既然不靠譜，我們便請出中位數。將所有數據按升序排列後，位於中間的數值即中位數。當數據集是奇數，中位數是中間的數值，當數據集是偶數，中位數是中間兩個數的平均值。這也是小學的內容。
另外一種度量是眾數，它是數據集出現頻次最多的數據，當有多個眾數時，稱為多眾數。眾數使用的頻率低於前兩者，更多用於分類數據。
平均數、中位數、眾數構成了標準的衡量方法。但是還不夠。
數據分析師常將數據劃分為四個部分，每一部分包含25%的數據集，劃分的分割點叫做四分位數。
依次將數據升序排列，位於第25%位置的叫做第一四分位數Q1，位於第50%位置的叫做第二四分位數Q2，即中位數，位於第75%的叫做第三分位數Q3。這三個點，能輔助衡量數據的分布狀態。
丨數據的離散和變異
我們考慮一個新的問題，現在一家電商公司要賣兩個同類型的商品，它們的一周銷量（單位：個）如下：
商品A：10，10，10，11，12，12，12
商品B：3，5，6，11，16，17，19
它們的平均數一樣，中位數也一樣，可它們的真實情況呢？當然不。作為商品，我們更喜歡銷量穩定的。激前滑
方差是一種可以衡量數據「穩定性」的度量，更通俗的解釋是衡量數據的變異性，從圖形上說，也叫離散程度。
方差的計算公式是各個數據分別與其平均數之差的平方和的平均數。
上述公式是總體數據集的方差計算，當數據近為部分抽樣樣本時，n應該改為n-1。數據集足夠大時，兩者的誤差也可以忽略不計。
現在計算上文商品的方差。Excel中的方差公式為VARP( )，如果是樣本數據，則為VAR( )。不同Excel版本，函數會有微小差異。
方差越大，說明數據集的離散程度越大，商品A的銷量波動明顯比商品B穩定。方差的計算中，因為涉及到了平方和，所以單位的量綱是平方（商品A和B的方差，單位為個^2），它很難有直觀的詮釋。於是我們又引入標准差。
標准差是方差的開平方:
Excel中，標准差的計算函數為stdevp( )，如果是樣本數據，則為stdev( )。
方差和標准差的意義是相同的，但是標准差與原始數據的單位量綱相同，它更容易與平均數等度量比較。比如商品A的平均銷量為11個，標准差為0.85個，於是我們知道這個商品賣的比較穩。
切比雪夫定理指出，至少有75%的數據值與平均數的距離在2個標准差以內，至少有89%的數據與平均數在3個標准差之內，至少有94%的數據與平均數在4個標准差以內。這是一個非常方便的定理，能快速掌握數據包含的范圍。
假設上海地區的平均薪資是20k，標准差是5K，那麼大約有90%的薪資，都在5k～35k的區間內。
如果數據本身符合正態（鍾形）分布明臘，那麼切比雪夫定理的估算將進一步准確：68%的數據落在距離平均數一個標准差內，95%的數據值落在距離平均數2個標准差之內，幾乎所有的數據落在三個標准差內。
在Excel中，有一個重要的工具叫數據分析庫（部分Excel版本需要安裝，自行搜索），裡面封裝了大量的統計工具。
點擊描述統計，選擇需要計算的區域，設置為逐列，輸出區域選擇旁邊U2區塊。輸出計算結果。
列1的所有內容，均屬於描述統計中的各類度量。我們不用一個個函數去計算了。
方差和標准差是重要的概念，在後續的統計學中將繼續出現。
丨數據的箱線圖
回到度量，上文提到的內容，都屬於數值類的方法，可它們還是不夠直觀。
先匯總五類數據：最小值、第一四分位數Q1、中位數、第三四分位數Q3、最大值。
拿數據分析師的薪資數據作案例。
以上是清洗後的數據。我們用Excel函數計算這五個度量。分別是median( )、max( )、min( )、quartile( )。按城市區分。
通過數據，現在可以了解各城市的數據分析師薪資分布了，接下來把它們加工成箱線圖，它是最常用的描述統計圖表。
箱線圖通過我們求出的五個數據確定位置。
箱線圖的上下邊緣分別是最大值和最小值（實際不是，這里為了方便，先這樣理解），箱體的上下邊界則是25%分位數和75分位數。箱內橫線是中位數。異常值是箱線邊緣外的數值，需要直接排除。
Excel2016可以直接繪制箱線圖，如果是早期版本，有兩種作圖思路。
第一種，是利用股價圖。將圖表按25%分位數、最大值、最小值、75%分位數的順序排列。
然後直接生成圖表:
這個圖表是沒有中位數的，中位數需要添加上去。數據源新建一個系列，該系列應該調整到位於數據源的中間位置。
選擇中位數的數據系列格式，更改標記為「-」，大小為12榜，顏色為黑色。此時就有箱線圖的雛形了。
另外一種思路是利用散點圖的誤差線繪制，和甘特圖的原理一樣，大家自己練習吧。
其實從圖表中看到，雖然我們描繪出了箱線圖，但是不同城市的數據區別並不直觀，因為最大值撐高了箱線圖的邊緣。我們經常會遇到這些影響分析質量的異常值（過於異常的數值雖然存在合理性，但是很多分析必須移除掉它們）。我們需要清洗掉這批異常值。
定義四分位差IQR=Q3（75%分位數）—Q1（25%分位數），箱線圖的界限在（Q1-1.5IQR，Q3+1.5個IQR）處。界限外部所有值均為異常值。
bottom和top就是新的界限，對於在界限外部的數據，均認為是異常值。界限內部的數據則是箱線圖的主體，接下來找出界限內的最大值和最小值。比如上海的界限是-5～39之間，而界限內的數據實際范圍為1.5～37.5，那麼就以1.5~37.5繪制箱形。
現在大家求出了真正的五個度量，可以重新繪制箱線圖（我們要用bottom和top求出范圍內新的最大值和最小值）。為了方便演示，我直接以Python生成（以前教過的BI也行，更好看）。
比Excel繪制的圖直觀多了。紅線位置，是各個城市中游水平的數據分析師能夠獲得的薪資標准，上邊的藍線區間為中上游，下邊的藍線區間為中下游，以此類推。簡而言之，人群被四等分了。
我們解讀一下：上海、北京、深圳的數據分析師，薪資范圍接近，但是中上游水平的人，北京地區能獲得更高的薪資，因為中位數的位置更高。西安、長沙、天津則不利於數據分析師的發展。杭州的水平接近北上深，但是薪資上限受到一定限制。
這張圖能一眼看出不少內容，想必大家已經明白箱線圖的作用了，它能讀出數據的整體分布和傾斜趨勢（偏態）。
通過圖表（直方圖、散點圖也算描述統計）快速解讀數據，是數據分析師的基礎能力之一。
大家想一下，如果是O2O的數據分析，能不能快速判斷各城市的業務狀況？如果是金融，能不能劃分人群看它們業務之間不同的分布？如果是電商，不同類目的營銷數據會有大的差異嗎？再配合不同的維度細分，發揮的價值大著呢。
箱線圖是一種非常優秀的圖表。雖然在Excel中會繁瑣一些（趕緊更新到2016），但是在Python和R語言，也就是十秒鍾的操作時間。