數據的分類方法有哪些?

專題數據分類的主要方法有哪些

分類的主要方法:在大類下劃分中類，在中類下劃分小類。

分級的主要方法:《保密法》規定了不同領域各類科學數據的保密等級：絕密、機密、祕密、公開

專題數據分類的主要方法有哪些？分級的主要方法有？

分類的主要方法:在大類下劃分工類，在中類下劃分小類。

分級的主要方法:《保密法》規定了不同領域各類科學數據的保密等級：絕密、機密、祕密、公開

計算機處理數據分析分類方法有哪些

1．按信息的形式和處理方式可分類：

（1）電子數字計算機：所有信息以二進制數表示。

（2）電子模擬計算機：內部信息形式為連續變化的模擬電壓，基本運算部件為運算放大器。（3）混合式電子計算機：既有數字量又能表示模擬量，設計比較困難。

2．按使用可分類為：

（1）通用機：適用於各種應用場合，功能齊全、通用性好的計算機。

（2）專用機：為解決某種特定問題專門設計的計算機，如工業控制機、銀行專用機、超級市場收銀機（POS）等。

3．按計算機系統的規模和處理性能分類為：

所謂計算機系統規模主要指計算機的速度、容量和功能。一般可分巨型機、大型機、中小型機、微型機和工作站等。其中工作站（Workstation）是介於小型機和微型機之間的面向工程的計算機系統。

數據結構都有哪些分類呢？

根據數據元素間關係的不同特性，將數據結構常分為下列四類基本的結構：

⑴集合結構。該結構的數據元素間的關係是“屬於同一個集合”。

⑵線性結構。該結構的數據元素之間存在著一對一的關係。

⑶樹型結構。該結構的數據元素之間存在著一對多的關係。

⑷圖形結構。該結構的數據元素之間存在著多對多的關係，也稱網狀結構。

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關係的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。

內存的分類方法有哪些？謝謝！

按內存條的接口形式，常見內存條有兩種：單列直插內存條（SIMM），和雙列直插內存條（D俯MM）。SIMM內存條分為30線，72線兩種。DIMM內存條與SIMM內存條相比引腳增加到168線。DIMM可單條使用，不同容量可混合使用，SIMM必須成對使用。

按內存的工作方式，內存又有FPA EDO DRAM和SDRAM（同步動態RAM）等形式。

FPA（FAST PAGE MODE）RAM 快速頁面模式隨機存取存儲器：這是較早的電腦系統普通使用的內存，它每個三個時鐘脈衝週期傳送一次數據。

EDO（EXTENDED DATA OUT）RAM 擴展數據輸出隨機存取存儲器：EDO內存取消了主板與內存兩個存儲週期之間的時間間隔，他每個兩個時鐘脈衝週期輸出一次數據，大大地縮短了存取時間，是存儲速度提高30%。EDO一般是72腳，EDO內存已經被SDRAM所取代。

S（SYSNECRONOUS）DRAM 同步動態隨機存取存儲器：SDRAM為168腳，這是目前PENTIUM及以上機型使用的內存。SDRAM將CPU與RAM通過一個相同的時鐘鎖在一起，使CPU和RAM能夠共享一個時鐘週期，以相同的速度同步工作，每一個時鐘脈衝的上升沿便開始傳遞數據，速度比EDO內存提高50%。

DDR（DOUBLE DATA RAGE）RAM ：SDRAM的更新換代產品，他允許在時鐘脈衝的上升沿和下降沿傳輸數據，這樣不需要提高時鐘的頻率就能加倍提高SDRAM的速度。

RDRAM（RAMBUS DRAM） 存儲器總線式動態隨機存取存儲器；RDRAM是RAMBUS公司開發的具有系統帶寬，芯片到芯片接口設計的新型DRAM，他能在很高的頻率範圍內通過一個簡單的總線傳輸數據。他同時使用低電壓信號，在高速同步時鐘脈衝的兩邊沿傳輸數據。INTEL將在其820芯片組產品中加入對RDRAM的支持。 由於這種內存的價格太過昂貴，在pc機上已經見不到他的蹤影。未來的內存是ddr2 和qbm的領域。

取自"wiki.donews.com/...%B1%BB"

統計數據可分為哪幾種類型 不同類型的統計數據各有什麼特點

答：統計數據按不同的分類規則可分為不同的類型，這裡主要按三種分類規則分類。

（1）按照所採用的計量尺度不同，可以將統計數據分為分類數據、順序數據和數值型數據。分類數據是指只能歸於某一類別的非數字型數據，比如性別中的男女就是分類數據。順序數據是隻能歸於某一有序類別的非數字型數據，比如產品的等級。數值型數據是按數字尺度測量的觀察值，它是自然或度量衡單位對事物進行測量的結果。

（2）按照統計數據的收集方法，可以將其分為觀測數據（observational data）和實驗數據（experimental data）。觀測數據是通過調查或觀測而收集到的數據，它是在沒有對事物進行人為控制的條件下得到的，有關社會經濟現象的統計數據幾乎都是觀測數據。在實驗中控制實驗對象而收集到的數據則稱為實驗數據。

（3）按照被描述的對象與時間的關係，可以將統計數據分為截面數據和時間序列數據。在相同或近似相同的時間點上收集到的數據稱為截面數據（cross-sectional data）。在不同時間上收集到的數據，稱為時間序列數據（time series data）。

分類數據和順序數據的整理和圖示方法各有哪些?

對於分類數據：

（1）數據的整理方法有列出所分的類別，計算每一類別的頻數、頻率、比例、比率等

（2）圖示方法有條形圖和圓形圖

對於順序數據：

（1）數據的整理方法中包括所有的處理分類數據的方法，同時還可以計算累積頻數和累積頻率

（2）圖示方法包括累積分佈圖和環形圖

大數據有哪些類型和價值挖掘方法

1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。 2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。 3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率

數據挖掘的方法有哪些

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、迴歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

1、分類

分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

2、迴歸分析

迴歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關係等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命週期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

3、聚類

聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性儘可能大，不同類別中的數據間的相似性儘可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

4、關聯規則

關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關係。在客戶關係管理中，通過對企業的客戶數據庫裡的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關係，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

5、特徵

特徵分析是從數據庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。

6、變化和偏差分析

偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。

7、Web頁挖掘

隨著Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

數據分析方法的選擇與數據類型有什麼關係

一、概念解析： 首先來談一下數據分析方法論概念， 數據分析方法論是指導數據分析師進行一個完整的數據分析， 它 更多的是指 數據分析的思路，它也是數據分析的前期規劃，指導著後期數據分析工作的開展，而數 據分析法則是指具體的數 據分析方法，比如我們常見的對比分析，交叉分析，相關分析迴歸分析等。 當你給領導提交一個數據分析報告時， 領導會問你的數據分析方法論是什麼？這一點很重要， 如果你 的方法論都 不正確或者不合理，那麼你的數據分析報告將沒有價值可言。數據分析方法論就像指南 針，南轅北轍很難達到目 的的，正所謂方向不對，努力白費。 數據分析方法論好比服裝設計圖， 他為我們的數據分析工作指引方向， 而具體的數據分析方法好比制 作服裝的工 具和技術，它為數據分析提供技術保障和支持。 二、內容解析： 數據分析方法論中常見的有 PEST 方法論， 5W2H 、邏輯樹、 4P 理論、用戶使用行為分析 5 換個比較 經典實用的理論 。 PEST 理論是指 zheng. 治，經濟，社會文化，技術環境，它一般是用於對宏觀環境的分析，主要適用 於行業分析； 5W2H 是指以 5 個 W 開頭的字母和 2 個以 H 開頭英語單詞進行提問，在提問中解決問題。 5W 代表 why ， when ， where, what ， who,2H 代表 how ， how much ，它的使用範圍比較廣泛，可用於用戶行為 分析，也可用於業務問題的專業分 析等等。 邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或者分解樹，它是通過把一個已知的問題當成樹幹，然後考慮這個問題和 哪些問題有 關，找出問題所有的關聯項目然後以解決，它主要適用於對業務問題的分析。 4P 理論有產品，價格，渠道，促銷 4 個因素組成，它主要適用於對公司運營狀況的分析。 用戶行為理論是指用戶為獲取、使用物品或服務後所採取的各種行動，一般包括認知，熟悉，試用， 使用，忠誠 五個環節，主要適用於對用戶行為的分析。 數據分析方法主要包括對比分析法，分組分析，交叉分析，平均分析法等，每種方法都有各自的特點 和適用範圍 ，在實際操作的過程中大家可以根據自己的需要來選擇合適的方法。