什么是可区分型数据

Ⅰ 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。

Ⅱ 测量系统分析中，什么是可区分类别数它有什么作用分为几个等级各能提供什么信息

可区分类别数(Number of Distinct Categories)声明
Minitab 通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以穗旁 1.4 来计算此声明中的类别数（NDC）。然后，Minitab 会截断该值猜判橡的尾数，除非该值小于 1。冲竖如果小于 1，Minitab 会将可区分类别数设为等于 1。
此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间数。您也可以将其视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。
假设您测量 10 个不同部件，Minitab 报告说您的测量系统可以识别 4 个可区分类别。这意味着，10 个部件中某些部件的差异不够大，不足以被测量系统识别为存在差异。如果希望识别出更多可区分类别，需要更精确的量具。
汽车工业行动组织 (AIAG) [1] 建议，当类别数小于 2 时，测量系统对于控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。当类别数为 2 时，数据可分为两组，如高和低。当类别数为 3 时，数据可分为三组，如高、中、低。5 或更高的值表明测量系统可接受。

Ⅲ 以下四种数据的定义是什么如何区分

（变量分为定性和定量两类，
其中定性变量又分为分类变量和有序变量；
定量变量分为离散型和连续型）

continuous data(连续数据)
discrete data(离散数据)
【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.】
【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的

连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生

比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值
而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值
】
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分类变量里分为有序和无序。
ordinal data (有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++
nominal data(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。

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统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。
··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；

··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；

··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉’‘回’‘满’，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。

Ⅳ 统计数据可分为哪几种类型

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。

(4)什么是可区分型数据扩展阅读

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。

Ⅳ msa可区分类别数为什么是1

原因如下：

1、MSA（MeasurementSystemAnalysis）使用数理统计和图表的方法对测量系统的分辨率和误差进行分析，以评估测量系统的分辨率和误差对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成分

2、一般来说，测量系统的分辨率应为获得测量参数的过程变差的拦模十分之一。测量系统的偏倚和线性由量具校准来确定。测量系统的稳定性可由重复测量相同部件的同一质量特性的均值极差控制图来监控。测量系统的重复性和再现性由GageR&R研究来确定。

3、分析用的数据必须来自具有合适分辨率和测量系统误差的测量简顷缓系统，否则，不管我们采用什么样的分析方法，最终都可能导致错误的分析结果。在ISO10012-2和QS9000中，都对测量系统的质量保证作出了相应的要求，要求企乎岁业有相关的程序来对测量系统的有效性进行验证。

Ⅵ 计算机数据类型可分为哪两种类型

计算机数据类型可分为数字数据和模拟数据

按表现形式分为数字数据，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；模拟数据，由连续函数组成，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。

(6)什么是可区分型数据扩展阅读

计算机数据的特点

1、双重性。即计算机证据同时具有较高的精密性和脆弱性。计算机证据以技术为依托，很少受主观因素的影响，能够避免其他证据的一些弊端，如证言的误传、书证的误记等，相对比较准确。

但另一方面，由于计算机信息以数字信号的方式存在，而数字信号是非连续性的，如果有人故意或者因为差错对计算机证据进行截收、监听、窃听、删节、剪接，从技术上讲也较难查清。计算机操作人员的差错或者供电系统、 通信网络故障等环境和技术原因，都会使计算机证据无法反映客观真实情况。

此外，计算机证据均以电磁浓缩的形式储存，使得变更、毁灭计算机证据较为便利，同样不易被察觉。在日益普及的网络环境下，数据的通信传输又为远程操纵计算机、破坏和修改计算机证据提供了更加便利的条件。

2、多媒体性。计算机证据的表现形式是多种多样的，尤其是多媒体技术的出现，更使计算机证据综合了文本、图形、图像、动画、音频及视频等多种媒体信息，这种以多媒体形式存在的计算机证据几乎涵盖了所有传统的证据类型。

3、隐蔽性。计算机证据在存储、处理的过程中，必须用特定的二进制编码表示，一切都由这些不可见的无形的编码来传递。因此，它是无纸型的，一切文件和信息都以电子数据的形式存储于磁性介质中，具有较强的隐蔽性，计算机证据与特定主体之间的关联性，按常规手段难以确定。

Ⅶ 分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别吗

统计学冲罩知中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别为：性质不同、特点不同。

一、性质不同

1、分类数据：分类数据是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的数据。

2、顺序数据：顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。

3、数值数据：数值数据是包含了可以测量的，可以计数出来的数据。

二、特点不同

1、分类数据：分类数据之间没有数量上的关系和差异。如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是数据的代码。

2、顺序数据：顺闷友序数据之间是有序的。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上。

3、数值数据：数值数据之间有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重，某人一个散消月的成绩。

(7)什么是可区分型数据扩展阅读：

分类数据由用户或专家在模式级显式地说明属性的偏序。通常，分类属性或维的概念分层涉及一组属性。用户或专家在模式级通过说明属性的偏序或全序，可以很容易地定义概念分层。

通过显式数据分组说明分层结构的一部分，这基本上是人工地定义概念分层结构的一部分。在大型数据库中，通过显式的值枚举定义整个概念分层是不现实的。然而，对于一小部分中间层数据，可以很容易地显式说明分组。

参考资料来源：

网络——分类数据

网络——顺序数据

网络——数值数据

Ⅷ 数据按性质可分为几类

观察、测量和试验得到的数据，按其性质可分为两类。

(1)计量值数据。计量值数据，是指可以用计量仪测量的、具有连续分布性质的数据，它一般可以有小数。例如质量、长度、强度、硬度、温度、湿度、压力、化学成分等等。就拿质量来说，可以用磅秤或天平来称量，在1～2千克之间可以称量出1.1、1.2、1.3千克等数值来；还可以在1.11～1.12之间称量出1.111、1.112、1.113千克等数值来，因此我们将质量称为计量值数据。

(2)计数值数据，是指不能用计量仪测量的、具有离散型分布性质的数据。它属于判断属性的数据。通常用查数的办法获得，一般只取整数。例如合格品数、废品数、缺陷数、疵点数。计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是根据某种特点，对产品进行按件查点得到的数据，如合格品数、废品数等；计点值数据是观察产品上的质量缺陷，按点计算得到的数据，如缺陷数、疵点数等。

这些数只能用0、1、2、3等整数表示。

(3)此外，在生产过程中还有以下数据，不属于计量值数据，也不属于计数值数据。如：

①顺序值数据，只能排出顺序的数据。如表面光洁度、手感等，以评为第一、第二、第三等顺序表示。

②评分值数据，凭感官观察评分的数据，如判断舒适性、方便性等。这种数据采用5分制或百分制评分。

③优劣值数据，只能定出优劣程序的数据。如质量评级中的一、二、三级。

Ⅸ C语言中各种数据类型有什么区别

1、数据计算类型不同。基本数据类型分为三类：整数型（定点型）、实数型（浮点型）和字符型。除了基本数据类型，还有构造类型（数组、结构体、共用体、枚举类型）、指针类型、空类型void。

2、各种数据类型的关键词不同。short、long、int、float、double、char六个关键词表示C语言里六种基本数据类型。

3、不同数据类型占用内存的大小不同。short占2byte，int占4byte，long占4byte，float占2byte，double占8byte，char占1byte（不同的平台可能占用内存大小不一样，具体的可以用sizeof 测试下）。

(9)什么是可区分型数据扩展阅读：

C语言各种数据类型取值范围：

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

参考资料：网络-c语言

Ⅹ 解锁数据分析的正确姿势 描述统计

当获得一份数据集时，你会怎么做？
立马撩起袖管进行分析么？这不是一个好建议。无数的经验告诉我们，如果分析师不先行了解数据集的质量，后续的推断分析是事倍功半的。
正确的处理方法是先使用描述统计。
丨什么是描述统计学
它是一种综合概括数据集的方式，包括数据的加工和显示，数据集的分布特征等。它与推断统计相呼应。
在进入统计学习前，先明确基础概念。
数据可以分为分类型数据和数值型数据。分类型数据是识别变量的类型，比如男女、地区、各种类别；数值型数据是表示数值的大小和多少，比如年龄中的18、19、20岁。
最明显的区分是，分类型数据不能使用加减法，而数值型数据可以。两者在一定程度可以互相转换。比如年龄，18岁是数值型数据，但它也可以转换成分类数据“青少年”。我们也能用数值表示分类数据，比如0代表女，1代表男，它依旧没有计算意义，更多是方便计算机存储而已。
分类数据和数值数据的具体应用，会在往后的学习中继续深入，本文先将主要精力放在数值型数据。
丨数据的度量
平均数是一种数据位置的度量，用以了解整体数据，这是小学就学到的内容。可是平均数并不是一个权威的衡量指标，当我们提到全国平均工资的时候，我们都是被马云爸爸王健林爸爸平均的普通人。
平均数容易受到极值的影响，因为数据集并不能保证“干净”，各类悔差运营数据经常受到扰动，比如薅羊毛党就会拉高营销活动的平均值。一般而言，可以用调整平均数（trimmed mean）消除异常波动，在数据集中删除一定比例的极大值和极小值，比如5%，然后重新计算平均数。
它既然不靠谱，我们便请出中位数。将所有数据按升序排列后，位于中间的数值即中位数。当数据集是奇数，中位数是中间的数值，当数据集是偶数，中位数是中间两个数的平均值。这也是小学的内容。
另外一种度量是众数，它是数据集出现频次最多的数据，当有多个众数时，称为多众数。众数使用的频率低于前两者，更多用于分类数据。
平均数、中位数、众数构成了标准的衡量方法。但是还不够。
数据分析师常将数据划分为四个部分，每一部分包含25%的数据集，划分的分割点叫做四分位数。
依次将数据升序排列，位于第25%位置的叫做第一四分位数Q1，位于第50%位置的叫做第二四分位数Q2，即中位数，位于第75%的叫做第三分位数Q3。这三个点，能辅助衡量数据的分布状态。
丨数据的离散和变异
我们考虑一个新的问题，现在一家电商公司要卖两个同类型的商品，它们的一周销量（单位：个）如下：
商品A：10，10，10，11，12，12，12
商品B：3，5，6，11，16，17，19
它们的平均数一样，中位数也一样，可它们的真实情况呢？当然不。作为商品，我们更喜欢销量稳定的。激前滑
方差是一种可以衡量数据“稳定性”的度量，更通俗的解释是衡量数据的变异性，从图形上说，也叫离散程度。
方差的计算公式是各个数据分别与其平均数之差的平方和的平均数。
上述公式是总体数据集的方差计算，当数据近为部分抽样样本时，n应该改为n-1。数据集足够大时，两者的误差也可以忽略不计。
现在计算上文商品的方差。Excel中的方差公式为VARP( )，如果是样本数据，则为VAR( )。不同Excel版本，函数会有微小差异。
方差越大，说明数据集的离散程度越大，商品A的销量波动明显比商品B稳定。方差的计算中，因为涉及到了平方和，所以单位的量纲是平方（商品A和B的方差，单位为个^2），它很难有直观的诠释。于是我们又引入标准差。
标准差是方差的开平方:
Excel中，标准差的计算函数为stdevp( )，如果是样本数据，则为stdev( )。
方差和标准差的意义是相同的，但是标准差与原始数据的单位量纲相同，它更容易与平均数等度量比较。比如商品A的平均销量为11个，标准差为0.85个，于是我们知道这个商品卖的比较稳。
切比雪夫定理指出，至少有75%的数据值与平均数的距离在2个标准差以内，至少有89%的数据与平均数在3个标准差之内，至少有94%的数据与平均数在4个标准差以内。这是一个非常方便的定理，能快速掌握数据包含的范围。
假设上海地区的平均薪资是20k，标准差是5K，那么大约有90%的薪资，都在5k～35k的区间内。
如果数据本身符合正态（钟形）分布明腊，那么切比雪夫定理的估算将进一步准确：68%的数据落在距离平均数一个标准差内，95%的数据值落在距离平均数2个标准差之内，几乎所有的数据落在三个标准差内。
在Excel中，有一个重要的工具叫数据分析库（部分Excel版本需要安装，自行搜索），里面封装了大量的统计工具。
点击描述统计，选择需要计算的区域，设置为逐列，输出区域选择旁边U2区块。输出计算结果。
列1的所有内容，均属于描述统计中的各类度量。我们不用一个个函数去计算了。
方差和标准差是重要的概念，在后续的统计学中将继续出现。
丨数据的箱线图
回到度量，上文提到的内容，都属于数值类的方法，可它们还是不够直观。
先汇总五类数据：最小值、第一四分位数Q1、中位数、第三四分位数Q3、最大值。
拿数据分析师的薪资数据作案例。
以上是清洗后的数据。我们用Excel函数计算这五个度量。分别是median( )、max( )、min( )、quartile( )。按城市区分。
通过数据，现在可以了解各城市的数据分析师薪资分布了，接下来把它们加工成箱线图，它是最常用的描述统计图表。
箱线图通过我们求出的五个数据确定位置。
箱线图的上下边缘分别是最大值和最小值（实际不是，这里为了方便，先这样理解），箱体的上下边界则是25%分位数和75分位数。箱内横线是中位数。异常值是箱线边缘外的数值，需要直接排除。
Excel2016可以直接绘制箱线图，如果是早期版本，有两种作图思路。
第一种，是利用股价图。将图表按25%分位数、最大值、最小值、75%分位数的顺序排列。
然后直接生成图表:
这个图表是没有中位数的，中位数需要添加上去。数据源新建一个系列，该系列应该调整到位于数据源的中间位置。
选择中位数的数据系列格式，更改标记为“-”，大小为12榜，颜色为黑色。此时就有箱线图的雏形了。
另外一种思路是利用散点图的误差线绘制，和甘特图的原理一样，大家自己练习吧。
其实从图表中看到，虽然我们描绘出了箱线图，但是不同城市的数据区别并不直观，因为最大值撑高了箱线图的边缘。我们经常会遇到这些影响分析质量的异常值（过于异常的数值虽然存在合理性，但是很多分析必须移除掉它们）。我们需要清洗掉这批异常值。
定义四分位差IQR=Q3（75%分位数）—Q1（25%分位数），箱线图的界限在（Q1-1.5IQR，Q3+1.5个IQR）处。界限外部所有值均为异常值。
bottom和top就是新的界限，对于在界限外部的数据，均认为是异常值。界限内部的数据则是箱线图的主体，接下来找出界限内的最大值和最小值。比如上海的界限是-5～39之间，而界限内的数据实际范围为1.5～37.5，那么就以1.5~37.5绘制箱形。
现在大家求出了真正的五个度量，可以重新绘制箱线图（我们要用bottom和top求出范围内新的最大值和最小值）。为了方便演示，我直接以Python生成（以前教过的BI也行，更好看）。
比Excel绘制的图直观多了。红线位置，是各个城市中游水平的数据分析师能够获得的薪资标准，上边的蓝线区间为中上游，下边的蓝线区间为中下游，以此类推。简而言之，人群被四等分了。
我们解读一下：上海、北京、深圳的数据分析师，薪资范围接近，但是中上游水平的人，北京地区能获得更高的薪资，因为中位数的位置更高。西安、长沙、天津则不利于数据分析师的发展。杭州的水平接近北上深，但是薪资上限受到一定限制。
这张图能一眼看出不少内容，想必大家已经明白箱线图的作用了，它能读出数据的整体分布和倾斜趋势（偏态）。
通过图表（直方图、散点图也算描述统计）快速解读数据，是数据分析师的基础能力之一。
大家想一下，如果是O2O的数据分析，能不能快速判断各城市的业务状况？如果是金融，能不能划分人群看它们业务之间不同的分布？如果是电商，不同类目的营销数据会有大的差异吗？再配合不同的维度细分，发挥的价值大着呢。
箱线图是一种非常优秀的图表。虽然在Excel中会繁琐一些（赶紧更新到2016），但是在Python和R语言，也就是十秒钟的操作时间。