今天鞋百科给各位分享如何区分分类数据的知识，其中也会对Excel表格中的数据怎么分级? excel表格分级显示的详细教程(excel数据划分等级)进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在我们开始吧！
Excel表格中的数据怎么分级? excel表格分级显示的详细教程
最近有网友询问我，在Word文档中，可以通过对标题的大纲级别设置后，在“视图”中选用“文档结构图”模式来查看，方便地通过点击标题中的‘+’号‘-’号来展开或收起某部分内容，不少软件也有此功能，在Excel中是否可以实现？接下来我就介绍2种实现的方法。
一、分级显示功能小知识
1、分级显示可以快速显示摘要行或摘要列，或者显示每组的明细数据。可创建行的分级显示、列的分级显示或者行和列的分级显示。
2、分 级最多为八个级别，每组一级。
3、在自动分类汇总和工作表分级显示中，由汇总数据汇总的分类汇总行或列。明细数据通常与汇总数据相邻，并位于其上方或左侧。
二、分级的两种方法
方法一：手工组合
1、首先我们创建出一个要采用分级显示的列表，通俗一点来说，就是一个总纲，总纲下面又分部分，部分下面又分小模块，选中明细数据，即：要被收起的内容。
2、点击工具栏中的“ 数据”---“组及分级显示”---“组合 ”，在弹出的创建组对话框中，选择 “行 ”，然后点击确定。
3、默认是明细数据下方是展开的方向，即从下向上展开。
4、但展开的数据应该是属于内容审核组的，所以，我们需要调整成从上向下展开，依次点击“ 数据”---“组及分级显示”---“设置 ”，在设置对话框中，取消“ 明细数据的下方 ”勾选即可。
5、这样，展开方向就正确了，同理，其他的模块也是一样。
6、设置完成后，将所有模块收起，就会产生我们想要的效果了。
7、在前面的小知识里，小猪也有提到，最多为8级，所以，可以继续设置子级，方法也是一样的。
方法二：自动建立分级显示
1、首先来说一下原理，其实就是在一个空白的地方，先划定出要展开和收起的范围，使之分别引用所包含的单元格区域。
2、我们在B2处划出要收起的明细数据范围，如果读者仔细，就会发现，其实B2代表的就是A2，而划出的范围，就是A2要收起的明细数据范围。
3、同理，3级分类的划分方式也是一样。
4、都划分完毕以后，系统会显示不正常的值，这个读者无须担心，主要是为了接下来自动分配做准备的。
5、依次点击“ 数据”---“组及分级显 示”---“自动建立分级显示”，就会出现自动分级后的效果了。
注意事项：
分级的基本技巧就是这个，那我们可以根据这个技巧呢，添加上更多的东西，比如背景图片，将此作为一个导航栏，还有一些其他的功能等，将你做的Excel更为灵活和方便。
统计数据可分为哪几种类型 不同类型的统计数据各有什么特点
答：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。分类数据是指只能归于某一类别的非数字型数据，比如性别中的男女就是分类数据。顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据，比如产品的等级。数值型数据是按数字尺度测量的观察值，它是自然或度量衡单位对事物进行测量的结果。
（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）。观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，它是在没有对事物进行人为控制的条件下得到的，有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据。在实验中控制实验对象而收集到的数据则称为实验数据。
（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。在相同或近似相同的时间点上收集到的数据称为截面数据（cross-sectional data）。在不同时间上收集到的数据，称为时间序列数据（time series data）。
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。
continuous data discrete data ordinal data nominal data 这四种数据的定义，以及如何区分？
（变量分为定性和定量两类，
其中定性变量又分为分类变量和有序变量；
定量变量分为离散型和连续型）
continuous data(连续数据)
discrete data(离散数据)
【discrete data are produced when a variable can take only certain fixed values.】
【continous data are produced when a variable can be take any value between two values.】
【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的
连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生
比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值
而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值
】
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分类变量里分为有序和无序。
ordinal data (有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++
nominal data(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（*性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。
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统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。
··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；
··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；
··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉’‘回’‘满’，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。
根据数据反映的测量水平，可把数据区分为哪四种类型？这四种类型数据有什么分别？
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.称名变量。称名变量只说明某一事物与其他事物在名称、类别或属性上的不同并不说明事物与事物之间差异的大小、顺序的先后。这些数据仅是类别符号而已,没有在量方面的实质性意义,一般不能对这类数据进行加、减、乘、除运算但通常可对每一类别计算次数或个数等。
2.顺序变量。顺序变量是指可以就事物的某一属性的多少或大小按次序将各事物加以排列的变量具有等级性和次序性的特点。顺序变量的观测结果有些是直接用序数等级来表示事物属性的多少与大小另外有些观测结果则是用有序的类别来区分事物属性的差异。在实际应用和研究中常用有序的整数或自然数来表示顺序变量的各种观测结果从而得到顺序变量数据。顺序变量数据之间虽有次序与等级关系但这种数据之间不具有相等的单位也不具有绝对的数量大小和零点。因此只能进行顺序递推运算。
3.等距变量。等距变量除能表明量的相对大小外,还具有相等的单位。等距变量观测数据的单位是相等的但零点却是相对的。对这类数据一般不能用乘、除法运算来反映两个数据。
4.比率变量。比率变量除了具有量的大小、相等单位外,还有绝对零点。比率变量数据可以进行加、减、乘、除运算,允许人们用乘、除法处理数据,以便对不同个体的测量结果进行比较并作比率性即倍比关系描述。
区别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。
数据挖掘中分类分析和聚类分析的区别
简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在**性原因的过程。分类分析 和 聚类分析，分别是挖掘中分析这两种方法（分类和聚类）的方法，比如分类分析的内容有分析在此样本情况下能够被分类的程度，并且依据此分析重新分布数据，使得数据更容易被分析，相关技术有多类判别分析、主成分分析。聚类分析指类似的能够衡量一个聚类方法的方法。小弟拙见，也是数据挖掘初学者。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课
比较oracle数据类型和pl/sql数据类型，它们的区别是什么
比较
字符数据类型 CHAR CHAR :都是固定长度字符资料但oracle里面最大度为2kb，SQLServer里面最大长度为8kb
变长字符数据类型 VARCHAR2 VARCHAR :racle里面最大长度为4kb，SQLServer里面最大长度为8kb
根据字符集而定的固定长度字符串 NCHAR :NCHAR 前者最大长度2kb后者最大长度4kb
根据字符集而定的可变长度字符串 NVARCHAR2 NVARCHAR :者最大长度都为4kb
日期和时间数据类型 DATE 有Datetime和Smalldatetime两种 在oracle里面格式为DMY在SQLSerser里面可以调节，默认的为MDY
数字类型 NUMBER(P,S) NUMERIC[P(,S)] :Oracle里面p代表小数点左面的位数，s代表小数点右面的位数。而SQLServer里面p代表小数点左右两面的位数之和，s代表小数点右面的位数。
数字类型 DECIMAL(P,S) DECIMAL[P(,S)] :racle里面p代表小数点左面的位数，s代表小数点右面的位数。而SQLServer里面p代表小数点左右两面的位数之和，s代表小数点右面的位数。
整数类型 INTEGER INT 同为整数类型，存储大小都为4个字节
浮点数类型 FLOAT FLOAT
实数类型 REAL REAL
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