统计数据有哪些类型

1. 统计数据的类型有哪些

1、统计数据表达形式有统计表格和统计地图两种。

按表示方法分为：

①分区统计。即用图形的面积或同样图形的个数，代表所在区划单元内全部同类现象的总和；如2008美国社区调查一年数据样本文件总体

②分级统计。即以统计图形式按行政区划或经济区划分级，以不同深浅的颜色或疏密不等的晕线、晕点表示现象相对指标的差异；

③定位统计。以统计图表形式表示某一点上的特种现象和变化规律。

2、按统计指标统计数据分为 宏观经济指标统计和行业经济指标统计。

常见的宏观经济指标有：GDP,CPI,PPI，PMI及流通中的现金。

行业经济指标如煤炭行业，石油行业的景气状况分析等。

(1)统计数据有哪些类型扩展阅读

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：

1、定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。

2、定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。

3、定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。

4、定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。

2. 统计图的基本类型有哪些

统计图的类型有：扇形统计图、折线统计图、条形统计图、半对数线图、散点图、直方图、统计地图。

3. 统计数据的四种类型

实型，单精度，双精度，字符串

4. 统计表有哪些种类

按统计表的作用分类：

1、在统计中用于搜集和登记原始统计资料的调查表；

2、在统计资料整理过程中使用的汇总表或整理表；

3、在统计分析过程中对统计整理资料进行定量分析使用的分析表。

统计表是反映统计资料的表格。是对统计指标加以合理叙述的形式，它使统计资料条理化，简明清晰，便于检查数字的完整性和准确性，以及对比分析。统计表从形式上看，由标题、横行、纵栏、数字等部分所组成。从内容上看，由主辞和宾辞两部分所组成。

主辞是统计表所要说明的对象，是由总体、总体各组、总体各单位的名称所构成。宾辞是说明主辞的统计指标的名称及数字资料。

(4)统计数据有哪些类型扩展阅读：

设计统计表注意事项：

1、合理安排统计表的结构。比如行标题、列标题、数字资料的位置应安排合理。

2、表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容。

3、如果表中的全部数据都是同一计量单位，可放在表的右上角标明，若各指标的计量单位不同，则应放在每个指标后或单列出一列标明。

4、表中的上下两条线一般用粗线，中间的其他线要用细线，这样使人看起来清楚、醒目。

5、在使用统计表时，必要时可在表的下方加上注释，特别要注明资料来源，以表示对他人劳动成果的尊重，方便读者查阅使用。

参考资料来源：网络-统计表

5. 教育统计学的数据有哪些类型

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型： 定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。 定序数...

6. 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。

7. 统计学的数据类型有哪些

有：定类数据、定序数据、定距数据、定比变量。

统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。

统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。

英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分”。甚至有的科学家还把我们的时代叫做“统计时代”。显然，20世纪统计科学的发展及其未来，已经被赋予了划时代的意义。

8. 统计数据的统计数据的类型

统计数据是采用某种计量尺度对事物进行计量的结果，采用不同的计量尺度会得到不同类型的统计数据。从上述四种计量尺度计量的结果来看，可以将统计数据分为以下四种类型：
定类数据——表现为类别，但不区分顺序，是由定类尺度计量形成的。
定序数据——表现为类别，但有顺序，是由定序尺度计量形成的。
定距数据——表现为数值，可进行加、减运算，是由定距尺度计量形成的。
定比数据——表现为数值，可进行加、减、乘、除运算，是由定比尺度计量形成的。
前两类数据说明的是事物的品质特征，不能用数据表示，其结果均表现为类别，也称为定性数据或品质数据（Oualitative data）；后两类数据说明的是现象的数量特征，能够用数值来表现，因此也称为定量数据或数量数据（Quantitative data）。由于定距尺度和定比尺度属于同一测度层次，所以可以把后两种数据看作是同一类数据，统称为定量数据或数值型数据。
区分测量的层次和数据的类型是十分重要的，因为对不同类型的数据将采用不同的统计方法来处理和分析。比如，对定类数据，通常计算出各组的频数或频率，计算其众数和异众比率，进行列联表分析和x2检验等；对定序数据，可以计算其中位数和四分位差，计算等级相关系数等非参数分析；对定距或定比数据还可以用更多的统计方法进行处理，如计算各种统计量、进行参数估计和检验等。我们所处理的大多为数量数据。
这里需要特别指出的是，适用于低层次测量数据的统计方法，也适用于较高层次的测量数据，因为后者具有前者的数学特性。比如：在描述数据的集中趋势时，对定类数据通常是计算众数，对定序数据通常是计算中位数，但对定距和定比数据同样也可以计算众数和中位数。反之，适用于高层次测量数据的统计方法，则不能用于较低层次的测量数据，因为低层次数据不具有高层次测量数据的数学特性。比如，对于定距和定比数据可以计算平均数，但对于定类数据和定序数据则不能计算平均数。理解这一点，对于选择统计分析方法是十分有用的。

9. 统计资料分为哪些类型

按照计量尺度不同，可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照统计数据的收集方法可以分为观测数据和实验数据；按照被描述的现象与时间的关系可分为截面数据和时间序列数据。