什麼是分類數據

㈠ 什麼叫量化數據和類別數據

量化數據是將一些不具體，模糊的因素用具體的數據來表示，以一定范圍內線性變換的數據反映自然界或社會的狀態，從而達到分析比較的目的。

類別數據是按照現象的某種屬性對其進行分類或分組而得到的反映事物類型的數據，又稱定類數據。

雖然量化分析可以幫助更加方便和直觀地衡量風險和收益，但需要強調指出的是，美國華爾街頂級量化金融大師、哥倫比亞大學著名教授伊曼紐爾·德曼，在《數學建模如何誘騙了華爾街》一文中，毫無忌諱地承認：根本不可能（通過數理分析方法）發明出一個能夠預測股票價格將會如何變化的模型；如果我們相信人類行為可完全遵守數學法則，從而把有著諸多限制的模型與理論相混淆的話，其結果肯定會是一場災難。

(1)什麼是分類數據擴展閱讀：

股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。

眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。

㈡ 數據分級分類是什麼有產品嗎

數據分類是指根據業務特點對產生、採集、加工、使用或管理的數據進行分類，以便管理和維護，數據分級是在數據分類的基礎上，再按照重要性、敏感程度、影響程度等標准將數據分為重要數據、一般數據、敏感數據等，以維護隱私安全和最小化成本。產品推薦你了解下安華金和的新品數據安全評估系統。

㈢ 分類數據的介紹

統計數據的一種。指反映事物類別的數據。如人按性別分為男、女兩類。 分類數據（categorical data）是離散數據(discrete data)。分類屬性具有有限個（但可能很多）不同值，值之間無序。例子包括地理位置、工作類別和商品類型。有很多方法產生分類數據的概念分層。

㈣ 數據挖掘為什麼要對數據進行分類

不太明白您說的分類是什麼意思？是在數據預處理階段，還是挖掘的目的？

如果在數據預處理階段，可能是只對某個領域的數據進行挖掘，從而可以得出更置信的結論；
如果是挖掘目的，也就是模型的輸出，這就比較好理解了。

㈤ 什麼是分類變數

分類變數（categorical variable）是說明事物類別的一個名稱，其取值是分類數據。如「性別」就是一個分類變數，其變數值為「男」或「女」；「行業」也是一個分類變數，其變數

㈥ 數據分類和聚類有什麼區別

主要區別是，性質不同、目的不同、應用不同，具體如下：

一、性質不同

1、數據分類

數據分類就是把具有某種共同屬性或特徵的數據歸並在一起，通過其類別的屬性或特徵來對數據進行區別。為了實現數據共享和提高處理效率，必須遵循約定的分類原則和方法，按照信息的內涵、性質及管理的要求，將系統內所有信息按一定的結構體系分為不同的集合，從而使得每個信息在相應的分類體系中都有一個對應位置。

2、數據聚類

數據聚類是指根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大。

二、目的不同

1、數據分類

數據分類的目的是根據新數據對象的屬性，將其分配到一個正確的類別中。

2、數據聚類

聚類分析的目的是分析數據是否屬於各個獨立的分組，使一組中的成員彼此相似，而與其他組中的成員不同。

三、應用不同

1、數據分類

應用於統計學、計算機控制。

2、數據聚類

廣泛應用於機器學習，數據挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息等。

以上內容參考網路-數據分類、網路-數據聚類

㈦ 簡答什麼是EXCEL的數據分類匯總。

分類匯總就是按類別對數據進行分類匯總（求和、均值、極值等）

以下圖為例，計算每個人的銷售額合計。

單擊某姓名左側的+號，可展開某人的明細。

2、單擊「數據」>>>「分類匯總」，再單擊「分類匯總」對話框的」全部刪除「按鈕，可清除分類匯總。

㈧ 統計數據可分為哪幾種類型 不同類型的統計數據各有什麼特點

答：統計數據按不同的分類規則可分為不同的類型，這里主要按三種分類規則分類。
（1）按照所採用的計量尺度不同，可以將統計數據分為分類數據、順序數據和數值型數據。分類數據是指只能歸於某一類別的非數字型數據，比如性別中的男女就是分類數據。順序數據是只能歸於某一有序類別的非數字型數據，比如產品的等級。數值型數據是按數字尺度測量的觀察值，它是自然或度量衡單位對事物進行測量的結果。
（2）按照統計數據的收集方法，可以將其分為觀測數據（observational data）和實驗數據（experimental data）。觀測數據是通過調查或觀測而收集到的數據，它是在沒有對事物進行人為控制的條件下得到的，有關社會經濟現象的統計數據幾乎都是觀測數據。在實驗中控制實驗對象而收集到的數據則稱為實驗數據。
（3）按照被描述的對象與時間的關系，可以將統計數據分為截面數據和時間序列數據。在相同或近似相同的時間點上收集到的數據稱為截面數據（cross-sectional data）。在不同時間上收集到的數據，稱為時間序列數據（time series data）。