1. 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。
2. 「命名的資料庫實例」指的是什麼
所謂的「實例」，就是一個 SQL Server 資料庫引擎
一個 資料庫引擎 下面，又可以建立 多個資料庫
例如我的計算機，SQL Server 實例的名字是 SQLEXPRESS
這個實例下面，有好幾個資料庫。
為什麼要命名。就是我機器上，很有可能安裝了 SQL Server 2005, 又安裝了 SQL Server 2008。 2個伺服器， 需要不同的名字來區分。
對於 網路請求來說
如果我要訪問一個 SQL 資料庫
必須提供 機器名 + 實例的名字，才能訪問
例如：
C:\Documents and Settings\wzq>sqlcmd -S "localhost\SQLEXPRESS"
1> use stock
2> go
已將資料庫上下文更改為 'Stock'。
3. 數據類型如何區分，舉例說明
1、類目型2、計數型3、命名型4、順序型5、等距型6、等比型1和3是一樣的吧，至於2，我感覺應該是和4一樣的。區分的話，你把每個類型的特徵的掌握了就好了。最好記住四個例子吧。
4. 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
】
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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。
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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。