数据分类问题（数据分类过程）

本篇目录：

1、EXCEL中如何把数据分类2、数据的逻辑结构和类型3、数据的分类4、Excel数据分类的一个小问题5、完成一个数据挖掘的分类任务应该注意哪些问题6、数据的分类有哪些种类?

EXCEL中如何把数据分类

打开Excel，例如有如下图所示表格。选中要分类汇总的表格，然后单击工具栏中“数据”选项卡，然后再单击“分级显示”组中的“分类汇总”。

首先对数据按需要分类汇总的列（本例为“城市”列）进行排序。选择“城市”列中的任意单元格，在Excel 2003中单击工具栏中的排序按钮如“A→Z”。

首先在电脑中打开Excel工作薄，并输入数据如图所示。然后选择A和B列数据，选择数据-组合，如下图所示。这时工作薄左上方出现效果如图所示。单击左上角的1，即将A和B列数据折叠起来，不显示。

数据的逻辑结构和类型

数据的逻辑结构就是逻辑上看的结构，用数学模型去描述的，可以看作是从具体问题抽象出来的数学模型。逻辑结构一般分为集合、线性、树形、图形四种，在计算机中的存储表示有顺序存储、链式存储、索引存储、以及散列存储。

数据逻辑结构包括线性结构、树形结构、图状结构。数据结构是在整个计算机科学和技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。

逻辑结构有四种基本类型：集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。集合结构：集合结构的集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。

数据逻辑结构包括①（集合结构）、②（线性结构）和③（树形结构）三种类型－树形结构和图形结构合称为④（非线性结构。集合结构集合结构中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。

数据结构分为数据的逻辑结构、数据的物理结构、数据的存储结构 数据的逻辑结构，指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。

数据的分类

1、数据类型有整数类型、浮点数类型、字符类型、布尔类型。整数类型：有byte、short、int、long，分别表示8位、16位、32位、64位。整数是正或负的整数，包括正数、零和负数。

2、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；按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据和实验数据；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。

3、数据类型有定性，定量；定类，定序，定距，定比等。定性数据包括分类数据和顺序数据，是一组表示事物性质、规定事物类别的文字表述型数据，不能将其量化，只能将其定性。

4、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反映事物类型的数据，又称定类数据。例如，按照性别将人口分为男、女两类；按照经济性质将企业分为国有、集体、私营、其他经济等。

5、数据分类按照类别划分，通常是根据数据的特征、用途、来源等因素进行分类。

6、半结构化数据(semi-structured data)。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类，并设计相应的表，然后将对应的信息保存到相应的表中。

Excel数据分类的一个小问题

在菜单栏中选择“插入”-“数据透视表”。在弹出的对话框中，选择适当的数据范围和放置位置。在数据透视表字段列表中，将需要分类的字段拖动到“行”区域中。选中数据透视表中的任意一个单元格。

打开电脑，新建一个Excel表格。在表格中输入完自己需要的信息，这里以图片中简单的例子用来展示。把你需要筛选分类的信息的首行选择，从姓名开始，鼠标按住不放一直拉到最后放开，这样可以选住需要的内容。

分级显示功能小知识 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。分级最多为八个级别，每组一级。

完成一个数据挖掘的分类任务应该注意哪些问题

聚类问题 聚类问题不归于猜测性的问题，它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓物以类聚，人以群分，故得名聚类。

持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d)，…cM}，2，将式(1)代入式(2)。对于一个待分样本X，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样 本的类别，2，2，该超平面可以将训练集中的数据分开。

（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节(TB)、数拍字节(PB)甚至数艾字节(EB)的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。

数据挖掘的预测建模任务主要包括以下几大类问题：分类问题：将数据分成不同的类别，例如将客户分为高、中、低价值客户，或将电子邮件归类为垃圾邮件和非垃圾邮件等。

数据的分类有哪些种类?

数据类型大致分为以下三类：计算机数据 计算机数据是指计算机中能被识别和处理的物理符号，如数字符号、图形、图像、声音等。

数据类型有整数类型、浮点数类型、字符类型、布尔类型。整数类型：有byte、short、int、long，分别表示8位、16位、32位、64位。整数是正或负的整数，包括正数、零和负数。

图形型数据：如图像、图表、图片等，用于表示图形、图像等信息。音频型数据：如声音、语音等，用于表示声音等信息。视频型数据：如视频、动画等，用于表示视频等信息。

到此，以上就是小编对于数据分类过程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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