一、数学概况

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?二、数据类型

【分类1】

离散型数据 ： 比如骰子，无论怎么掷，概率都是1/6。

离散随机变量是指一个只取有限个数或可数无限个数值的随机变量。

通常用古典概型来描述。

连续型数据 ：比如 时间/长度/面积 ，概览都是1/∞=0。

连续随机变量是指一个取任何实数的概率都为零的变量。

通常用几何概型来描述。

【分类2】

横截面数据：某个时间点/时间段内取到的数据，比如商业领域数据，是处理方法最全面最完善的数据。有各种各样的模型来处理横截面数据，比如回归模型，神经网络，决策树等。

时间序列数据：比如金融领域数据，例如股票，随着时间的改变，股票的市值呈现折线图，其自带因果性，过去的数据或多或少会影响未来。

面板数据：既有时间属性又有空间属性，比如去年一年所有省市自治区的销售数据，该类企业很少处理使用。

【分类3】

定类尺度：比如国籍/男女，不可排序，不可运算，因为中国不可能大于美国，中国也不可以加减美国。

定序尺度：比如健康状况，可以排序，不可运算，比如健康可依次分为优良差，但不可以优加减良。

定距尺度：数值型数据，可以排序，可以运算，比如年份，0点是有意义的，公元零年。

定比尺度：数值型数据，可以排序，可以运算，比如体重，0点是没有意义的，0体重不存在。

?最后，注意不同类型数据要用不同数据类型去处理。

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