数据分哪些种类

❶ 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。

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 大数据怎么分类

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。

1、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。

2、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。

3、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。

(3)数据分哪些种类扩展阅读：

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1、客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2、模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3、加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4、降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

❹ 大数据的数据类型有哪些

大数据常见的类型有哪几种?
1)传统公司数据(Traditionalenterprisedata)
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。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata)
包括呼叫记载(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digitalexhaust)，交易数据等。
3)外交数据(Socialdata)
包括用户做法记载，反应数据等。如Twitter，Facebook这么的外交媒体途径。
透过大数据的三种类型，我们可以了解到，大数据是数据计算技术的展开，是一种简略的数据计算到计算运算技术的展开，大数据有关技术的展开与立异，使得大数据现已从简略的数据计算展开到了关于数据的开掘、分析、运用才干的立异上，大数据时代对人类的数据驾御才干提出了新的应战，也为我们获得更为深入、全部的洞悉才能供应了史无前例的空间与潜力。

❺ java语言的所有数据类型分为哪几种

JAVA中一共有八种基本数据类型，分别是：byte、short、int、long、float、double、char、boolean。

1、byte：8位，最大存储数据量是255，存放的数据范围是-128~127之间。

2、short：16位，最大数据存储量是65536，数据范围是-32768~32767之间。

3、int：32位，最大数据存储容量是2的32次方减1，数据范围是负的2的31次方到正的2的31次方减1。

4、long：64位，最大数据存储容量是2的64次方减1，数据范围为负的2的63次方到正的2的63次方减1。

5、float：32位，数据范围在3.4e-45~1.4e38，直接赋值时必须在数字后加上f或F。

6、double：64位，数据范围在4.9e-324~1.8e308，赋值时可以加d或D也可以不加。

7、boolean：只有true和false两个取值。

8、char：16位，存储Unicode码，用单引号赋值。

(5)数据分哪些种类扩展阅读：

Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。

❻ 基本数据类型是什么

根据不同的分类方法，可以将统计数据分为以下几种类型：按计量层次分类、按来源分类、按时间状况分类。

数据的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查获得的原始数据，一般称为第一手或直接的统计数据；另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称之为第二手或间接的统计数据。

数据分类的基本原则如下：

1、稳定性：依据分类的目的，选择分类对象的最稳定的本质特性作为分类的基础和依据，以确保由此产生的分类结果最稳定。因此，在分类过程中，首先应明确界定分类对象最稳定、最本质的特征。

2、系统性：将选定的分类对象的特征（或特性）按其内在规律系统化进行排列，形成一个逻辑层次清晰、结构合理、类目明确的分类体系。

3、可扩充性：在类目的设置或层级的划分上，留有适当的余地，以保证分类对象增加时，不会打乱已经建立的分类体系。

以上内容参考网络—数据分类

❼ 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。

❽ 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。

(8)数据分哪些种类扩展阅读

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。

❾ 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。

(9)数据分哪些种类扩展阅读：
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。

❿ 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。