本文目录一览：

• 1、数据类型的分类
• 2、基本数据类型是什么？
• 3、数据分类是什么意思？

数据类型的分类

一：基本数据类型

数值类型分为整数型和实数型两大类。

1、整数型整数型是指不带小数点和指数符号的数。按表示范围整数型分为：整型、长整型

（1）整型（Integer，类型符%）

整型数在内存中占两个字节（16位）

十进制整型数的取值范围：-32768 ~ +32767 

例如：15，-345，654%都是整数型。而45678%则会发生溢出错误。

（2）长整型（Long，类型符）长整数型在内存中占4个字节（32位）。

十进制长整型数的取值范围：-2147483648 ~ +2147483647 

例如：123456，45678都是长整数型.

2、实数型（浮点数或实型数）

实数型数据是指带有小数部分的数。

注意：数12和数12.0对计算机来说是不同的，前者是整数（占2个字节），后者是浮点数（占4个字节）

实数型数据分为浮点数和定点数。

浮点数由三部分组成：符号，指数和尾数。

在VB中浮点数分为两种：

单精度浮点数（Single ）

双精度浮点数（Double ）

（1）单精度数(Single，类型符！) 

在内存中占4个字节（32位），,有效数字：7位十进制数取值范围：负数-3.402823E+38 ~ -1.401298E-45 正数1.401298E-45 ~ 3.402823E+38 

在计算机程序里面不能有上标下标的写法，所以乘幂采用的是一种称为科学计数法的表达方法

这里用E或者e表示10的次方(E/e大小写都可以） 

比如：1.401298E-45表示1.401298的10的负45次方

vb里面可以这样表示：8.96E-5 

例：21e5（正号省略）表示：

21乘以10的5次方的一个单精度数

3.布尔值（boolean）：true ， false

二：引用数据类型

类：class    接口：interface

数据分类调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

基本数据类型是什么？

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、按来源分类、按时间状况分类。

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。

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。

以上内容参考 百度百科—数据分类

数据分类是什么意思？

数据分类调研分析的基础是数据数据分类，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起数据分类，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。

数据分类的目的是根据新数据对象的属性，将其分配到一个正确的类别中。分类分析用预测方法预测给定数据对象的类标号，被广泛地应用到信誉证实、医疗诊断及选择购物等领域。[2]

我们都知道调研分析的基础是数据，而数据的类型可以分为：

连续性的变量：比如，身高，体重，化验值等等，这些变量的特点可以有小数点，可以直接录入；

2. 分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。实际上在调研当中运用最多的就是分类变量，可分为无序变量和有序变量两类。

①无序分类变量是指所分类别或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（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。

②有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如尿糖化验结果按－、±、+、++、+++分类；疗效按治愈、显效、好转、无效分类。