從宏觀角度分析，數據類型分為定性和定量兩種。定性：變量是品質特征，如車的品牌，寶馬，奔馳，只是為了區分。
定量：變量是數值，可以量化，如身高體重等。定量可以分為離散型和連續型。
離散型一般為計數結果，如拋五次硬幣正面的次數。連續型一般為測量結果，如手掌長度的測量。從統計學分析，數據類型分為四種：定類，定序，定距和定比，這四種類型是從低到高的遞進關系，高級的類型可以用低級類型的分析方法來分析，而反過來卻不行。1、定類變量 Norminal Data【可以分類( = 和 ≠ )，但不能排序】
定類就是給數據定義一個類別。這種數據類型能將所研究的對象區分開，例如把性別分成男女兩類。2、定序變量? Ordinal Data【可以分類( = 和 ≠ )，可以排序(> 和
定序變量的值不僅能夠代表事物的分類，還能代表事物按某種特性的排序，但各個定序變量的值之間沒有確切的間隔距離，只能排列出它們的順序，而不能反映出大于或小于的數量或距離。例如文化程度可以分為大學、高中、初中、小學、文盲。3、定距變量? Interval Data【可以分類( = 和 ≠ )，可以排序(> 和
注意：定距變量沒有絕對零點。
定距變量的值之間可以比較大小，兩個值的差有實際意義。但乘法是沒有意義的。但是加減法有效。
例如華氏溫度：10，20，30，華氏度40不是20的兩倍熱4、定比變量 Ratio Data?【可以分類( = 和 ≠ )，可以排序(> 和
注意：定比變量有絕對零點
定比變量除了具有定距變量的特性外，還具有一個真正的零點，因而它具有乘與除(×、÷)的數學特質。
如A的體重是60kg，而B的體重是30kg，可以算出前者是后者的兩倍重，因為其零點是絕對的。
定比變量是最高測量層次的變量。原文作者：YYIverson原文網址：https://blog.csdn.net/YYIverson/article/details/100068865配圖：數據小兵文章推薦閱讀

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總結

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