分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别吗

统计学中，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，某人一个月的成绩。

扩展资料：

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：

百度百科——分类数据

百度百科——顺序数据

百度百科——数值数据

数据库的体系结构分成三级：外部级、概念级和内部级。

1、外部级

外部级最接近用户是单个用户所能看到的数据特征，单个用户使用的数据视图的描述称为“外模式”。

2、概念级

概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称为“概念模式”。

3、内部级

内部级最接近于物理存储设备，涉及到物理数据存储的结构。物理视图的描述称为“内模式”。

拓展资料：

数据库的三级模式是数据库在三个级别（层次）上的抽象，使用户能够逻辑地、抽象地处理数据而不必关心数据在计算机中的物理表示和存储。

实际上 ，对于一个数据库系统而言一有物理级数据库是客观存在的，它是进行数据库 *** 作的基础，概念级数据库中不过是物理数据库的一种逻辑的、抽象的描述（即模式），用户级数据库则是用户与数据库的接口，它是概念级数据库的一个子集（外模式）。

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