兴趣的分类？

一、兴趣的分类？

心理学上讲，人的兴趣是各种各样的，可以按不同的标准加以分类。

物质兴趣和精神兴趣

根据兴趣的内容，可以把兴趣分为物质兴趣和精神兴趣。物质兴趣主要是指人们对舒适的物质生活（如衣、食、住、行等）的兴趣和追求；精神兴趣主要是指人们对精神生活（如学习、研究、文学艺术、知识等）的兴趣和追求。儿童更多是对物质的兴趣，青年以后，精神兴趣得到发展，开始对文学、艺术感兴趣。中小学生的人生观和世界观尚未完全形成，无论物质兴趣还是精神兴趣都需要师长进行积极引导，以防止在物质兴趣方面的畸形发展、在精神兴趣方面的消极发展和追求。

直接兴趣和间接兴趣

根据兴趣的倾向性，可以把兴趣分为直接兴趣和间接兴趣。直接兴趣是指对活动过程的兴趣。例如，幼儿园的孩子对游戏有极大的兴趣，他们喜欢游戏过程带给他们的快乐，而很少去注意游戏的结果。间接兴趣主要是指对活动过程所产生的结果的兴趣。有的中学生喜爱英语口语，当发现自己能和外国朋友自如地对答时，他会对自己取得的成绩表现出极大的兴趣。直接兴趣和间接兴趣是相互联系、相互促进的。只有把直接兴趣和间接兴趣有机地结合起来，才能充分发挥一个人的积极性和创造性，才能持之以恒、目标明确，直至取得成功。

短暂兴趣和稳定兴趣

根据兴趣时间的长短，可以把兴趣分为短暂兴趣和稳定兴趣。短暂兴趣存在的时间短，往往产生于某种活动，又随着某种活动的结束而消失。稳定兴趣具有稳定性，它不会因活动的结束而消失。只有短暂兴趣而没有稳定兴趣，最终将是一事无成；只有稳定的对某种事物的兴趣，而没有对其他事物的短暂兴趣，人生也会过于单调。因此，人既要有短暂兴趣，又要有稳定兴趣。

二、兴趣分类之间的联系？

根据兴趣指向的内容是物质的，如食物、衣物，或是精神的，如学习、探究文学，把兴趣分为物质兴趣和精神兴趣。物质兴趣是基础，精神兴趣是升华，没有前者，后者难以继续，没有后者，前者可能出现畸形；根据兴趣所指向的目标是直接的，如对学习过程本身感兴趣，或是间接的，如对学习结果感兴趣，把兴趣分为直接兴趣和间接兴趣。两者相互支持，没有前者，活动将枯燥无味，没有后者，活动将无法继续，只有两者结合才能充分发挥个人积极性。

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、霍兰德职业兴趣分类？

霍兰德职业兴趣量表 作 用 适用范围 理论基础 量表构架 计分与结果分析 如果人能从事自己感兴趣的工作， 作用 那么，人生就是天堂。 约翰·霍兰德（john holland）是美国约翰·霍普金斯大学心理学教授，美国著名的职业指导专家。他于1959年提出了具有广泛社会影响的职业兴趣理论。

认为人的人格类型、兴趣与职业密切相关，兴趣是人们活动的巨大动力，凡是具有职业兴趣的职业，都可以提高人们的积极性，促使人们积极地、愉快地从事该职业，且职业兴趣与人格之间存在很高的相关性。

holland认为人格可分为现实型、研究型、艺术型、社会型、企业型和常规型六种类型。

五、数据分类的原则？

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。

4.综合实用性:从实际需求出发，综合各种因素来确定具体的分类原则，使得由此产生的分类结果总体是最优、符合需求、综合实用和便于操作。

5.兼容性:有相关的国家标准则应执行国家标准，若没有相关的国家标准，则执行相关的行业标准；若二者均不存在，则应参照相关的国际标准。这样，才能尽可能保证不同分类体系间的协调一致和转换。

六、分类数据的特点？

统计数据按不同的分类规则可分为不同的类型，这里主要按三种分类规则分类。

（1）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。

（2）按照统计数据的收集方法，可以将其分为观测数据（observational data）和实验数据（experimental data）。

（3）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。

七、分类数据的例子？

1、类目型2、计数型3、命名型4、顺序型5、等距型6、等比型1和3是一样的吧，至于2，我感觉应该是和4一样的

八、了解学习兴趣的分类与构成？

1.直接学习兴趣与间接学习兴趣 学习兴趣大体上可以分为直接学习兴趣与间接学习兴趣两种。前者是由所学材料或学习活动——学习过程本身直接引起的，后者是由学习活动的结果引起的。间接学习兴趣具有明显的自觉性。当一个人意识到学习的社会意义或与自己的关系时，学习兴趣就随之产生。例如，为了集体的利益，意识到学习的目的或任务，因而支配自己去坚持学习。或者为了得到父母、教师的赞赏，同学、朋友的尊重，在考试中得到好分数，在竞赛中取得胜利等等，也能引起学生对学习的兴趣。 直接学习兴趣与间接学习兴趣常常是融合在一起的，即既有直接学习兴趣的成分，又有间接学习兴趣的成分，其中，或以直接学习兴趣为主，或以间接学习兴趣为主，或两者难分主次。开始时对学习的间接兴趣，在学习过程中很有可能逐渐转化为直接兴趣。而对学习的直接兴趣，若无特殊情况，大多能长期持续下去，并且愈来愈浓厚。实践表明，对学习的直接兴趣是提高学习质量最有利的因素。 2.个体学习兴趣与情境学习兴趣 学习兴趣一般分为个体兴趣与情境兴趣。一般认为，个体兴趣指的是随着时间的迁移而不断发展的、一种相对稳定持久且与某一特定主题或领域有关的动机取向、个人倾向或个人偏好，它与知识、价值观及积极感情相联。而情境兴趣则发生在环境中的某些条件刺激或特征具有吸引力并为个体所认识的那一刻。

九、兴趣爱好分类有哪些？

1、运动类：篮球、羽毛球、兵乓球、足球、滑板、滑旱冰、跑步、跳绳、举重……

2、娱乐类：听音乐、看电影、绘画、写小说、看书……

3、冒险类：做弹弓玩、做木剑玩、做橡皮枪玩……

4、返老还童类：积木、用麻将搭金字塔……

5、智力类：拼图、拆装（拆小汽车、闹钟、电风扇之类的）……

6、收藏类：收藏扑克牌、小汽车、手表、鞋之类的……

7、乐器类：弹吉他、钢琴、萨克斯、葫芦丝、大号、小号……

8、文艺类：折纸（可以尝试无限种折纸飞机的办法）、剪纸、品茶、涂鸦……

9、网游：英雄联盟、QQ堂、CS、CF、地下城勇士……

10、游戏类：桌面游戏(飞行棋、国际象棋、真心话大冒险、五子棋、扑克牌……)

拓展资料：

个人兴趣是指“个人”对特定的“事物”、“活动”以及“人为对象”所产生的带有倾向性、选择性的态度、情绪、喜欢的想法和“个人爱好”意思相近，但含义不同。

根据兴趣产生的方式，可以将兴趣分为直接兴趣和间接兴趣。直接兴趣是人对事物本身或活动过程本身感兴趣。间接兴趣是人对活动的结果感兴趣。直接兴趣的作用时间短暂，而间接兴趣的作用比较持久。

唱歌、K歌、听音乐、看电影、看韩剧、看综艺娱乐节目、看书、看小说、看杂志、逛街、购物、了解市场的行情、跳舞、演奏乐器、去健身房健身等都属于个人兴趣。

十、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。