统计学的数据分类中，“年龄”属于分类数据还是顺序数据？

一、统计学的数据分类中，“年龄”属于分类数据还是顺序数据？

年龄首先它是等距数据,这很好理解,不管是什么年龄段,相差一岁的距离都是相等的,比如1岁和2岁的差距,与35岁和36岁的差距是一样的,都代表相差整整一年,顺序数据和这个就不一样,比如一次考试的排名,第一名和第二名的差距很可能就跟第九名和第十名的差距不同.顺序数据的数值只代表排序,不代表具体的分数差异,因此不可加减,而等距数据可以加减年龄应该是绝对零点,绝对的意思就是说这里的零就代表什么都没有,很显然0岁就是没有年龄,没出生,而考试中的零分就是相对的,因为零分不能代表一点知识水平都没有.年龄是有相对零点的等距数据,也就是等比数据,可以加减乘除

二、数据的分类？

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

按照数据的计量层次，可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。

1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类，各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息，并且不能在各类别间进行排序。例如，某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等，红色、白色、黄色即为定类数据。又如，人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别，但为了便于统计处理，可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性，2表示男性，但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码，其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]

2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别：文盲半文盲=1，小学=2，初中-3，高中=4，大学=5，硕士=6，博士=7.通过将编码进行排序，可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量，但是可以确定其高低顺序，即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]

3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值（如摄氏温度、考试成绩等）。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异，还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说，定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步，它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如，甲的英语成绩为80分，乙的英语成绩为85分，可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]

4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是：在定比数据中是存在绝对零点的，而定距数据中是不存在绝对零点的（零点是人为制定的）。因此定比数据间不仅可以比较大小，进行加、减运算，还可以进行乘、除运算。[3]

在统计分析中，区分数据的类型十分重要，不同测度类型的数据，扮演的角色是不一样的。[3]

按来源分类

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。[3]

按时间状况分类

1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据，反映现象随时间变化的情况。

2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据，描述现象在某一时刻的变化情况。

三、EXCEL中如何把数据分类？

在Excel中，你可以使用数据分类功能将数据按特定的条件进行分类。以下是一些基本的步骤：

1. 首先，在Excel中打开你的工作表，并确保你的数据已经正确组织在相应的列和行中。

2. 选中你要分类的数据区域。可以点击并拖动鼠标来选择多个单元格，或者使用快捷键Ctrl（或Cmd） + Shift + 方向键来选择整个数据区域。

3. 在Excel的菜单栏上选择“数据”选项卡，然后点击“分类”。

4. 在“分类”对话框中，选择你希望基于哪一列或字段来进行分类。根据你的数据类型，可以选择按数字值、文本、日期等分类。

5. 根据你选择的分类方式，进一步选择相应的选项。例如，如果你选择基于文本分类，可以选择不区分大小写、去除重复项等选项。

6. 点击“确定”按钮，Excel将会按照你的选择对数据进行分类，并在选定的列旁边插入分类的标签或筛选的箭头。

通过使用Excel的数据分类功能，你可以轻松地对数据进行分类和排序，以便更好地组织和分析数据。根据你的具体需求，你还可以进一步使用排序、筛选或其他功

能来处理和展示所分类的数据。

四、大数据中什么是分类？

传统企业数据，机器和传感数据，社交数据

五、数据分类的原则？

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。

4.综合实用性:从实际需求出发，综合各种因素来确定具体的分类原则，使得由此产生的分类结果总体是最优、符合需求、综合实用和便于操作。

5.兼容性:有相关的国家标准则应执行国家标准，若没有相关的国家标准，则执行相关的行业标准；若二者均不存在，则应参照相关的国际标准。这样，才能尽可能保证不同分类体系间的协调一致和转换。

六、统计学中，分类数据、顺序数据和数值型数据的含义？

分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。

是对事物进行分类的结果，该数据表现为类别，使用文字来表述的。

分类数据主要由分类尺度计量形成的。

顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

这些类别是有顺序的，它是由顺序尺度计量形成的。

数值型数据：按数字尺度测量的观察值。

是使用自然或度量衡单位对事物进行测量的结果，其结果表现为具体的数值。

七、分类数据的特点？

统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型，这里主要按三种分类规则分类。

（1）按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。

（3）按照被描述的对象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。

八、分类数据的例子？

1、类目型2、计数型3、命名型4、顺序型5、等距型6、等比型1和3是一样的吧，至于2，我感觉应该是和4一样的

九、定性数据和分类数据区别？

两种数据都是用来描述对象特征的数据类型，但它们在统计学和数据分析中具有不同的应用和数学特征。

定性数据，也称为定类数据或分类数据，是一种用于描述对象属性的数据类型，可以用来区分不同的类别或属性。定性数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字并不代表数量的大小或顺序。定性数据的数学特征是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，人的性别是一个定性数据，因为它只能分为男性和女性两个类别，这两个类别之间不存在数量上的大小关系。

分类数据是定性数据的一种特殊形式，通常用于描述对象的属性或类别归属。与定性数据不同，分类数据通常以文字或数字的形式表示，但这些数字仅代表不同的类别，并不表示数量的大小或顺序。分类数据的数学特征也是“=”或“≠”，它们仅用于表示不同类别的品质。例如，学生的专业是一个分类数据，因为每个学生只能属于一个专业，不同的专业之间不存在数量上的大小关系。

总的来说，定性数据和分类数据都是描述对象属性的数据类型，但它们的主要区别在于它们的应用和数学特征。定性数据主要用于描述对象的属性或类别，而分类数据则更侧重于描述对象的类别归属。

十、pandas数据分类？

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series：以时间为索引的Series。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。