2.1.1 資料型別
（1）資料：狹義上，資料就是數字；廣義上，資料的定義是：資料物件及其屬性的集合，其表現形式可以是數字、符號、文字、影象等。
（2）屬性：屬性是指乙個物件的某方面性質或特徵，乙個物件往往是通過乙個或多個屬性來刻畫的，屬性也稱為特徵、維、字段。
（3）資料集：資料集指的是資料物件的集合。
2.1.2 屬性型別
屬性型別 描述
例子分類的
(定性的)
標稱 其屬性值只提供足夠的資訊以區分物件
。這種屬性值沒有實際意義
。如三個物件可以用
a,b,c
區分，也可以用甲,乙
.丙區分
顏色、性別、產品編號。 序數
其屬性值提供足夠的資訊以區分物件的序。
成績等級
(優、良、中、及格、不及格
)、年級
(一年級、二年級、三年級、四年級)
數值的 (
定量的) 區間
其屬性值之間的差是有意義的。
日曆日期、攝氏溫度 比率
其屬性值之間的差和比率都是有意義的。
長度、時間和速度
2.1.3 資料集特徵介紹
（1）維度：資料集中的物件具有的屬性個數總和。（為避免高維度導致的維度災難，因此在資料預處理中經常會使用維歸約技術降低維度）
（2）稀疏性：又是在某些資料集中，有意義的資料非常少，非0項屬性不到1%（如文明本資料集）
（3）解析度：也稱為粒度，在不同解析度下資料的性質不同。
2.1.4 資料集的屬性
（1）記錄型資料：事務資料、資料矩陣、文字資料
（2）基於圖形的資料：全球資訊網、化合物結構
（3）有序資料：時態資料、序列資料、時間序列資料、空間資料、流資料
2.1.5 資料特徵
（1）中心趨勢度量：均值、中位數、眾數、中列數。
算術平均值：
加權平均值：
截斷均值：去掉高、低極端值p/2得到的均值。
中位數：中位數針對的主要是傾斜資料。
眾數：資料集中頻率出現最高的值。
中列數：資料集中最大值和最小值的平均值。
（2）離散程度度量：極差、方差、四分位數極差
極差：最大值與最小值的差
方差：
四分位數極差（iqr）：
2 1 資料型別
資料型別是指資料在計算機內部的表達和儲存形式。根據性質和用途，資料被劃分為多種不同的型別。python基本資料型別包括數值型 字串型 邏輯型等。此外，python還有列表 元組 字典和集合等復合型別。數值型資料可以分為整型 實型和複數型。python語言的整型資料即是有符號整數，不帶小數點。在pyt...
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mysql資料型別 含義 有符號 tinyint m 1個位元組 範圍 128 127 smallint m 2個位元組 範圍 32768 32767 mediumint m 3個位元組 範圍 8388608 8388607 int m 4個位元組 範圍 2147483648 2147483647 ...
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