一、计算机数据的分类有哪些呢?
按数据处理方式可分类:
(1)电子数字计算机:所有信息以二进制数表示;
(2)电子模拟计算机:内部信息形式为连续变化的模拟电压,基本运算部件为运算放大器;
(3)混合式电子计算机:既有数字量又能表示模拟量,设计比较困难。
二、pandas数据分类?
Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
Time- Series:以时间为索引的Series。
DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。
PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
三、数据的分类?
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
按照数据的计量层次,可以将统计数据分为定类数据、定序数据、定距数据与定比数据。
1.定类数据。这是数据的最低层。它将数据按照类别属性进行分类,各类别之间是平等并列关系。这种数据不带数量信息,并且不能在各类别间进行排序。例如,某商场将顾客所喜爱的服装颜色分为红色、白色、黄色等,红色、白色、黄色即为定类数据。又如,人类按性别分为男性和女性也属于定类数据。虽然定类数据表现为类别,但为了便于统计处理,可以对不同的类别用不同的数字或编码来表示。如1表示女性,2表示男性,但这些数码不代表着这些数字可以区分大小或进行数学运算。不论用何种编码,其所包含的信息都没有任何损失。对定类数据执行的主要数值运算是计算每一类别中的项目的频数和频率。[3]
2.定序数据。这时数据的中间级别。定序数据不仅可以将数据分成不同的类别,而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说,定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如,人的受教育程度就属于定序数据。我们仍可以采用数字编码表示不同的类别:文盲半文盲=1,小学=2,初中-3,高中=4,大学=5,硕士=6,博士=7.通过将编码进行排序,可以明显地表示出受教育程度之间的高低差异。虽然这种差异程度不能通过编码之间的差异进行准确的度量,但是可以确定其高低顺序,即可以通过编码数值进行不等式的运算。[3]
3.定距数据。定距数据是具有一定单位的实际测量值(如摄氏温度、考试成绩等)。此时不仅可以知道两个变量之间存在差异,还可以通过加、减法运算准确的计算出各变量之间的实际差距是多少。可以说,定距数据的精确性比定类数据和定序数据前进了一大步,它可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。例如,甲的英语成绩为80分,乙的英语成绩为85分,可知乙的英语成绩比甲的高5分。[3]
4.定比数据。这是数据的最高等级。它的数据表现形式同定距数据一样,均为实际的测量值。定比数据与定距数据唯一的区别是:在定比数据中是存在绝对零点的,而定距数据中是不存在绝对零点的(零点是人为制定的)。因此定比数据间不仅可以比较大小,进行加、减运算,还可以进行乘、除运算。[3]
在统计分析中,区分数据的类型十分重要,不同测度类型的数据,扮演的角色是不一样的。[3]
按来源分类
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。[3]
按时间状况分类
1.时间序列数据。它是指在不同的时间上搜集到的数据,反映现象随时间变化的情况。
2.截面型数据。它是指在相同的或近似的时间点上搜集到的数据,描述现象在某一时刻的变化情况。
四、数据行业分类?
归纳起来可以按照以下方式进行分类:
(1)从大数据处理的过程来分:包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台,它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、 分析、预测、应用等功能。
(2)从大数据处理的数据类型来划分:可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
(3)从大数据处理的方式来划分:可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理,而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求,综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
(4)从平台对数据的部署方式看:可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行,后者则是通过磁盘文件的方式
五、定性数据和分类数据区别?
两种数据都是用来描述对象特征的数据类型,但它们在统计学和数据分析中具有不同的应用和数学特征。
定性数据,也称为定类数据或分类数据,是一种用于描述对象属性的数据类型,可以用来区分不同的类别或属性。定性数据通常以文字或数字的形式表示,但这些数字并不代表数量的大小或顺序。定性数据的数学特征是“=”或“≠”,它们仅用于表示不同类别的品质。例如,人的性别是一个定性数据,因为它只能分为男性和女性两个类别,这两个类别之间不存在数量上的大小关系。
分类数据是定性数据的一种特殊形式,通常用于描述对象的属性或类别归属。与定性数据不同,分类数据通常以文字或数字的形式表示,但这些数字仅代表不同的类别,并不表示数量的大小或顺序。分类数据的数学特征也是“=”或“≠”,它们仅用于表示不同类别的品质。例如,学生的专业是一个分类数据,因为每个学生只能属于一个专业,不同的专业之间不存在数量上的大小关系。
总的来说,定性数据和分类数据都是描述对象属性的数据类型,但它们的主要区别在于它们的应用和数学特征。定性数据主要用于描述对象的属性或类别,而分类数据则更侧重于描述对象的类别归属。
六、计算机知识分类?
超级计算机,网路计算机,工业控制
七、计算机分类依据?
国际上对计算机进行分类的依据是计算机的性能。
国际上根据计算机的性能将计算机分为超级计算机、大型计算机、小型计算机、微型计算机、工作站和服务器。
计算机(computer)俗称电脑,是现代一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行,自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类,较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。
计算机发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域,已形成了规模巨大的计算机产业,带动了全球范围的技术进步,由此引发了深刻的社会变革,计算机已遍及一般学校、企事业单位,进入寻常百姓家,成为信息社会中必不可少的工具。
八、计算机如何分类?
计算机的分类有:
1、超级计算机:通常是指由数百数千甚至更多的处理器(机)组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机,是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。
2、网络计算机:包括服务器、工作站、集线器、交换机和路由器等。
3、工业控制:主要类别有IPC(PC总线工业电脑)、PLC(可编程控制系统)、DCS(分散型控制系统)、FCS(现场总线系统)及CNC(数控系统)五种。
4、个人电脑:包括台式机、电脑一体机、笔记本电脑、掌上电脑和平板电脑。
5、嵌入式系统:是一种以应用为中心、以微处理器为基础,软硬件可裁剪的,适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗等综合性严格要求的专用计算机系统。它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。
九、计算机的分类?
1、巨型计算机(Supercomputer),也称超级计算机,它采用了大规模并行处理的体系结构,CPU由数以百计、千计的处理器组成,有极强的运算处理能力,大多5使用在军事、科研、气象、石油勘探等领域。
2、小巨型计算机(MiniSupercomputer),与巨型机相同,但使用了更加先进的大规模集成电路与制造技术,因而体积小、成本低,甚至可以做成桌面机形式,放在用户的办公桌上,便于巨型机的推广使用。
3、主机(Mainframe),或称主干机、大型机。
4、小型计算机(SuperMinicomputer)
5、工作站(Workstation),指SGI、SUN、DEC、HP、IBM等大公司推出的具有高速运算能力和很强图形处理功能的计算机。
6、个人计算机(PersonalComputer),也称个人电脑(PC机)或微型计算机,它们价格便宜、性能不断提高,适合个人办公或家庭使用。
十、计算机编程分类?
一、计算机语言分类
低级语言 高级语言 专用语言 脚本语言
二、对数据类型的要求
强类型预言—-强调数据类型
弱类型语音—-忽略数据类型
三、
1、低级语言
机器语言、汇编语言和符号语言 - 汇编语言源程序必须经过汇编,生成目标文件,然后执行