数据有哪些类型

❶ 数据分析的类型有哪些

1.交易数据

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2.人为数据

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3.移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4.机器和传感器数据

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。

❷ 大数据的类型都有哪些

大数据的类型大致可分为三类： 传统企业数据 (Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

❸ 常用的数据类型有哪些

数据类型在数据结构中的定义是一组性质相同的值的集合以及定义在这个值集合上的一组操作的总称；变量是用来存储值的所在处，它们有名字和数据类型。
变量的数据类型决定了如何将代表这些值的位存储到计算机的内存中；在声明变量时也可指定它的数据类型；所有变量都具有数据类型，以决定能够存储哪种数据；数据类型包括原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数据类型、参考类型以及函数类型。

❹ 数据分析有哪些分类

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

❺ 数据的类型有哪些

数据表的常见数据类型有：整数类型、浮点数类型、日期与时间类型、字符串类型、二进制型、布尔类型。

❻ 常见的数据有哪些类型

常见的展示设计类型：
各种展览会、展销会和博览会，在内容、规摸和形式等方面具有极大的灵活性，多数是紧密配合当前的形势并直接为现实服务的，展出的时间一般不长（通常为两周，最短的两天，最长的半年）。一般的展览会对展品保护、照明、展厅内的温度与湿度、展出内容的完整性和顺序性等方面要求并不十分严格，也不要求展品全是实物.可以使用图片、绘画与模型。各种类型的展览会都比较注重创造丰富、活泼和热烈的气氛，追求招贴广告式的强烈印象和宣传效果，形式多变、色彩强烈鲜明，不像博物馆陈列那样精确、严密、庄重、宁静。

按内容来分，展览会有综合性的和专题性的两大类;按形式和规模来分甲有大型、中型、小型和流动展览（包括展览车）四类。一般的展览会在开幕之后，有接待办公室、服务员休.室就行了。但是，商品陈列馆、物资交流会和闰际性的博览会，除了接待办公室、外宾接待室、工作人员休息室外，还必须有产品销售部和若干个贸易洽谈问，以满足顾客购物和厂商谈生意两方面的需要。