在数据分析和处理中，根据数据的属性，可以将数据分为计量型和计数型两种。这两种类型的数据具有不同的特征和处理方法。计量型 计量型数据是指可以连续取值的数据，通常表现为数值大小和度量单位。这类数据具有连续性、可比性和可量化性。典型的计量型数据如长度、重量、温度等。
观察、测量和实验得到的数据，根据其性质，可以分为以下几类：（1） 计量值数据。这类数据可以通过计量仪器测量，并具有连续分布的特点，通常包含小数。例如，质量、长度、强度、硬度、温度、湿度、压力和化学成分等。
顾客响应时间属于计量型数据，顾客响应时间按照数据的属性有计量数据和计数数据两种。计量数据是指使用计量器具经检测而出具的数据，也可以叫“量值”、“测量结果”、“测量数据”等。计量数据能反映能源消耗水平的高低，标志着生产、技术、安全、环保水平，管理好计量数据是非常必要的。
指代不同 计量型：是指使用计量器具经检验产生的数据，也可称为“量值”、“计量结果”、“计量数据”等；计数性：被分类用来记录和分析的定性数据。
这就是计量型特性的特点。计数数值数据是定性观察的结果， 例如患者的性别、职业等等。统计指标是各个属性或类别的计数，率，结构百分比等等。计数型数据是离散量，不是连续的，是能有限区分的。最常用的比如合格和不合格，就分两种；比如根据水果的大小和外观，通过目视将水果等级分为几个等级。
在地理信息系统中储存和处理的数据可以分成两大类：第一类是反映事物地理空间位置的信息，称空间信息或空间数据（也称地图数据，图形数据）；第二类是与地理位置有关的反映事物其它特征的信息，称属性信息或属性数据（也可称为文字数据，非图形数据）。
GIS中的数据分为栅格数据（X、Y）和矢量数据（经、纬度）两大类，如何在计算机中有效存储和管理这两类数据是GIS的基本问题。栅格模型、矢量模型或栅格/矢量混合模型是常用的空间数据组织方法。空间数据结构的选择在一定程度上决定了系统所能执行的数据与分析功能。
地理信息系统中的数据类型有空间数据和非空间的属性数据两大类。空间数据用来确定图形和制图特征的位置，是以地球表面空间位置为参照。根据地理实体的空间图形表示形式，可将空间数据抽象为点、线、面三类元素。
在地理信息系统中储存和处理的数据可以分成两大类： 第一类是反映事物地理空间位置的信息，称空间信息或空间数据（也称地图数据，图形数据）；第二类是与地理位置有关的反映事物其它特征的信息，称属性信息或属性数据（也可称为文字数据，非图形数据）。
大数据预处理 数据预处理是提高数据分析质量的关键。它包括数据清理、数据集成、变换和数据规约。数据清理涉及过滤、去噪和处理不一致数据。数据集成解决模式匹配、数据冗余和数据值冲突问题。数据变换包括平滑、聚集、数据泛化和规范化。
遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
大数据技术的关键在于处理海量数据，并从中提取有价值的信息。这个过程涉及多个技术层面，包括数据采集、预处理、存储管理、处理与分析以及可视化展示。 数据采集技术 数据采集技术通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的收集。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
1、当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
2、可分为批处理和实时数据处理方式两种。批处理：也称为批处理脚本。顾名思义，批处理就是对某对象进行批量的处理，通常被认为是一种简化的脚本语言，它应用于DOS和Windows系统中。批处理文件的扩展名为bat。目前比较常见的批处理包含两类：DOS批处理和PS批处理。
3、④根据计算机中央处理器的工作方式区分，有单道作业处理方式、多道作业处理方式和交互式处理方式。数据处理对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。
4、★平均值修正（用前后两个观测值平均值）综上，还是方案一靠谱。人生苦短，学好python 3 数据量太多，有三种方法：集成，规约，变换 （1）数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。
1、工资数据按变动频度分为基本数据和变动数据，分类的意义在于方便工资数据处理。基本数据是每月固不变的数据，在系统初始化时录入。变动数据是每月变化的部分，于每月工资计算处理前录入。工资数据分为这两类后更便于处理。
2、分为基本数据和变动数据。平均工资在社会经济中有重要作用。一是反映劳动力用工成本。工资作为劳动力的价格，是最重要的劳动力市场数据之一。国家和企业进行投资活动，都需要参照本地区、本行业的平均劳动力价格进行劳动力成本核算。二是用于制定社会保障政策和赔偿标准。
1、在环境与工程测量中获得的磁测数据的处理与解释方法与矿产勘查中数据处理与解释方法基本相同。数据处理大体上可分为滤除干扰的一般处理和提取信息的专项处理两类。一般处理的目的在于滤除干扰，得到能客观反映磁场面貌特征的基础图件。
2、定量解释是在定性解释和半定量解释的基础上进行的。定量解释的任务是根据地表测得的地球响应，例如，视电阻率、相位、表面阻抗等，通过一定的数学处理（反演）求得一个合理的地电模型，定量地给出不同电性介质在地下的分布规律。 根据地质情况的复杂程度，反演分为一维、二维和三维反演。
3、对磁测资料进行预处理和预分析，是使对资料的解释建立在资料完整、可靠和便于解释的基础上。因此，在解释前分析磁测精度的高低、测网的稀密、系统误差的有无和大小、正常场选择是否正确、图件的拼接是否正确、资料是否齐全、是否有干扰（磁性表土、人工磁性堆积物等）影响存在等，若有问题，就应改正或处理。
4、磁参数系指磁化率κ和剩余磁化强度Mr，κ是纯量，Mr是向量，因此为测量出标本磁性的大小和方向，必须采集定向标本，即采集前在露头上标出磁北方向和铅直向下的方向，如图2-4-2所示。用MP-4型质子磁力仪（高斯第一位置）测磁参数的方法如下。
5、经此项处理后，每个测点，各不同频率的Zyx和Zxy都分别与二维构造的走 向和倾向相对应。
6、航磁ΔT剩余异常的提取处理效果较好，既有效地消除或压制了区域背景场，同时达到了突出局部异常的目的，尤其对低幅值局部异常的突出效果更加明显；航磁ΔT化极垂向一次导数图特点是异常明显、位置可靠，它们为局部构造异常的圈定解释起到了主要作用。