数据都分什么

⑴ 计算机中的数据可分为哪两大类

电脑中的数据可以分为数字数据和文字数据。
数字数据包括数字、括号、小数点、百分比符号、千位分隔符、美元符号、括号、科学计算符号、冒号和除号等。数字数据可以在工作表中进行加、减、乘、除等计算，包括日期和时间。当数字的数字长度超过11位时，将以科学记数法形式显示。
文字数据是数字数据符号之外的字符，如中英文字符、字母和数字的组合。文字数据不能进行加、减、乘、除等计算，但可以进行连接操作。数字数据前面如果加上单引号，则表示把它作为文字，不可以计算，单元格左上角会出现一个绿色三角标记。例如：邮政编码虽然是纯数字，但是对它进行计算没有意义，应该把它作为文字数据来处理。

⑵ 什么叫数据

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。

数据类型大致分为以下三类：

一、计算机数据

计算机数据是指计算机中能被识别和处理的物理符号，如数字符号、图形、图像、声音等。数据分为数值型数据(如整数、实数)和非数值型数据(如数字符号、图形、图像、声音等)，数据是信息的表现形式。

二、物流数据

物流数据是指不能直接满足物流作业系统某一环节的需要，但又与之密切相关，只有经过一系列的信息处理之后才能满足需要的物流情报；而那些能够直接应用或者经过简单处理后就能在某一作业环节发挥作用的物流数据，则称为物流信息。

三、会计数据

会计数据是指用于描述各种经济业务属性的数据，例如：银行存款100万元、同定资产800万元、注册资本5000万元和利润总额130万元等。

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数据的特点：

1、变异性

数据的变异性包括以下两方面的含义。一方面是指一组数据的多数取值是不相同的。因为数据是用来描述事物的量化特征的，世界上不同的事物大都具有不同的特征，因此，其数量表现也是不同的。

另一方面是指在不同的时间、地点测量同一事物的数量特征也可能得出不同的结果，特别是在对人的精神属性的测量方面，例如，不同的时间测试同样的课程，学生的得分可能不一样。

2、规律性

数据具有变异性，初看起来一组数据往往是杂乱无章的，但统计学的研究表明，一组大样本的数据其实是具有一定的规律的。寻找这种规律就是研究目的之一。正因为数据具有变异性，对数据的研究才有必要，如果都是相同的数据也就没有研究的必要了；也正因为数据具有规律性，对其进行研究才有可能。

⑶ 数据类型的分类

一：基本数据类型

数值类型分为整数型和实数型两大类。

1、整数型整数型是指不带小数点和指数符号的数。按表示范围整数型分为：整型、长整型

（1）整型（Integer，类型符%）

整型数在内存中占两个字节（16位）

十进制整型数的取值范围：-32768 ~ +32767 

例如：15，-345，654%都是整数型。而45678%则会发生溢出错误。

（2）长整型（Long，类型符&）长整数型在内存中占4个字节（32位）。

十进制长整型数的取值范围：-2147483648 ~ +2147483647 

例如：123456，45678&都是长整数型.

2、实数型（浮点数或实型数）

实数型数据是指带有小数部分的数。

注意：数12和数12.0对计算机来说是不同的，前者是整数（占2个字节），后者是浮点数（占4个字节）

实数型数据分为浮点数和定点数。

浮点数由三部分组成：符号，指数和尾数。

在VB中浮点数分为两种：

单精度浮点数（Single ）

双精度浮点数（Double ）

（1）单精度数(Single，类型符！) 

在内存中占4个字节（32位），,有效数字：7位十进制数取值范围：负数-3.402823E+38 ~ -1.401298E-45 正数1.401298E-45 ~ 3.402823E+38 

在计算机程序里面不能有上标下标的写法，所以乘幂采用的是一种称为科学计数法的表达方法

这里用E或者e表示10的次方(E/e大小写都可以） 

比如：1.401298E-45表示1.401298的10的负45次方

vb里面可以这样表示：8.96E-5 

例：21e5（正号省略）表示：

21乘以10的5次方的一个单精度数

3.布尔值（boolean）：true ， false

二：引用数据类型

类：class    接口：interface
数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

⑷ 数据指的是什么

数据（英语：data），是指未经过处理的原始记录。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。

数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

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数据的分类

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3]；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

⑸ 大数据的数据类型分为哪三类

大数据的类型大致可分为三种类型：
传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫记录（Call Detail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
社交数据（Social data）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

⑹ 数据分析都分析什么

1、总规模度量

总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原始数据经管分组和汇总以后得到的各项总计数字，是统计整理阶段的直接成功。

2、相对度量

相对指标是说明现象之间数量对比关系的指标，由两个有联系的指标数值对比而求得，其结果表现为相对数，相对数的重要特点就是把两个具体的数值概括为一个抽象的数。

3、集中趋势的度量

集中趋势是通过指标反映某一现象在一定时间段内所达到的一般水平。用平均指标来表示。平均指标分为数值平均和位置平均。

4、离散程度的度量

变异指标是用来表示总体分布的变异情况和离散程度的指标，通过变异程度也可以看出平均值指标的代表性程度，如果离散程度小，说明大部分数据都是挨着的，则平均值可以很好的反映整体情况的一般水平，反之相反。

⑺ 统计数据可分为哪几种类型

统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型,这里主要按三种分类规则分类.
（1）按照所采用的计量尺度不同,可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据.分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据,比如性别中的男女就是分类数据.顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据,比如产品的等级.数值型数据是按数字尺度测量的观察值,它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果.
（2）按照统计数据的收集方法,可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）.观测数据是通过调查或观测而收集到的数据,它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的,有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据.在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据.
（3）按照被描述的对象与时间的关系,可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据.在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据（cross-sectional data）.在不同时间上收集到的数据,称为时间序列数据（time series data）.

⑻ 统计学上，根据数据反映的测量水平，可以把数据分成什么类别

根据数据反映的测量水平，可把数据区分为称名数据、顺序数据、等距数据和比率数据四种类型。
1、称名数据只说明某一事物与其它事物在属性上的不同或类别上的差异，它具有独立的分类单位，其数值一般都取整数形式，只计算个数，并不说明事物之间差异的大小。
2、顺序数据是指既无相等单位，也无绝对零点的数据，是按事物某种属性的多少或大小，按次序将各个事物加以排列后获得的数据资料。
3、等距数据是具有相等单位，但无绝对零点的数据。
4、比率数据既表明量的大小，也有相等单位，同时还具有绝对零点的数据。
区别是称名变量不说明事物与事物之间的差异的大小顺序先后；顺序变量可以就事物的大小多少按照次序进行对事物排列；等距变量具有相等的单位能表明量的相对大小，它观测数据的单位是相等的但是零点是相对的；比率变量除了具有量的大小、相等单位还有绝对零点,对它的数据可以进行加减乘除的运算。

(8)数据都分什么扩展阅读：
数据的逻辑结构四种分类是：
1、第一种是集合，集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系,组织形式松散。
2、第二种是线性结构，线性结构中的结点按逻辑关系依次排列形成一个“锁链”。
3、第三种是树形结构，树形结构具有分支、层次特性,其形态有点象自然界中的树。
4、第四种是图状结构，图状结构中的结点按逻辑关系互相缠绕,任何两个结点都可以邻接。

⑼ 数据划分

评价数据库内存放的数据将支持资源评价的整个过程。为了能更好地管理库中数据，需要对整个过程中将用到的数据进行分类管理。具体分类方式如图3-1所示。

1.按照应用类型划分

按照数据在资源评价过程中的应用类型划分，可以划分为基础数据、参数数据和评价结果数据。

基础数据是指从勘探生产活动及认识中直接获取的原始数据，这些数据一般没有经过复杂的处理和计算过程。如分析化验数据、钻井地质数据、盆地基础数据等。这些数据是整个评价工作的基础。

图3-1 数据分类示意图

参数数据是指在评价过程中各种评价方法和软件直接使用的参数数据。

评价结果数据是指资源评价中产生的各种评价结果数据，如资源量结果数据、地质评价结果数据等。

2.按照评价对象划分

本次评价共分为大区、评价单元、计算单元三个层次，在研究中又使用了盆地、一级构造单元，在评价对象总体考虑中按照评价对象将数据划分为大区、评价单元、计算单元等类型。

3.按照获取方式划分

按照获取方式可以将数据分为直接获取、研究获取、间接获取几类。

4.按照存储类型划分

按照存储类型可以将数据划分为结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据，进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。

非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和操作的数据，它必须借助于另外的工具管理和操作。如图件数据、文档数据等。

库中数据类型的划分共分六个层次逐次划分，包括：数据存储类型→资源类型—→评价对象→应用→获取方式→数据特征。

对于结构化存储的数据在应用层分为三类：基础数据、中间数据和结果数据，基础数据中包含用于类比的基础数据、用于统计分析的基础数据和直接用于公式运算的基础数据；

结构化存储的数据在获取方式上可以继续划分，其中，用于公式运算的数据可以细化为专家直接录入、由地质类比获取、通过生产过程获取、通过地质研究过程获取及其他方式。中间数据可以从以下方式获取：标准、统计、类比、参数的关联。结果数据的获取有两种方式：公式运算结果和通过钻井、地质、综合研究等提交的文字报告。

对于非结构化存储的数据在应用层分为两类：图形数据和文档数据；

图形数据在获取方式上可以继续划分成四种方式：通过工程测量数据获取（如地理图件、井位坐标数据等）、通过地质研究过程获取（如沉积相图、构造区划图等）、由综合研究获取（如综合评价图等）、其他方式获取。

图形数据在表现方式上又可以进一步分为有坐标意义的图形（如构造单元划分图、地理图、井位图等）、数值图（如产烃率曲线图、酐洛根热降解图等）和无坐标含义图（如剖面图）等。

文档数据是指评价过程中产生的各种报告、项目运行记录等。

⑽ 数据类型有哪几种

数据类型有：

1、整数类型【byte、short、int、long】；

2、浮点数类型【float、double】；

3、字符类型char；

4、布尔类型boolean。

1）四种整数类型（byte、short、int、long)：

byte：8位，用于表示最小数据单位，如文件中数据，－128~127。

short：16位，很少用，－32768 ~ 32767。

int：32位、最常用，－2^31-1~2^31（21亿）。

long：64位、次常用。

注意事项：int i=5; // 5叫直接量（或字面量），即直接写出的常数。

整数字面量默认都为int类型，所以在定义的long型数据后面加L或l。

小于32位数的变量，都按int结果计算。

强转符比数学运算符优先级高。见常量与变量中的例子。

2）两种浮点数类型（float、double)：

float：32位，后缀F或f，1位符号位，8位指数，23位有效尾数。

double：64位，最常用，后缀D或d，1位符号位，11位指数，52位有效尾。

注意事项：

二进制浮点数：1010100010=101010001.0*2=10101000.10*2^10（2次方）=1010100.010*2^11(3次方）= . 1010100010*2^1010(10次方）。

尾数：. 1010100010

指数：1010

基数：2

浮点数字面量默认都为double类型，所以在定义的float型数据后面加F或f；double类型可不写后缀，但在小数计算中一定要写D或X.X float的精度没有long高，有效位数（尾数）短。

float的范围大于long指数可以很大。

浮点数是不精确的，不能对浮点数进行精确比较。