数据的结构属性分类：结构化数据、非结构化数据
（1）结构化数据：即为联想的各种数值；数据库存储的对象基本都是结构化数据。如生活中的企业系统
财务系统等。结构化数据可以直接用于检索、分析和结果可视化。
（2）非结构化数据：无统一的存在形式，如：视频、音频、图片图像、文本文档等。非结构化能存储在数据
库中；它们无法被直接用于数据分析，只能通过量化的方法将非结构化数据量化为结构化数据。
数据的连续性特征分类：离散型数据、连续型数据
（1）连续型数据：数据不是单独的整十整百的数字，包含若干位小数且取值密集。
（2）离散型数据：数据全部都是整数，而且不能再细分，也不能进一步提高他们的精确度。
example：实线为连续型数据，只要在该区间都能取任意值，且值与值之间间隙可以很小。
虚线（看作并排的点）为离散型数据，点与点之间不连接，取值只能取区间中存在的点。
数据的测量尺度：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据
（1）定类数据：仅能标识不同数据的类别（判断数据属于哪一类），不能进行数学运算和排序。
如超市的商品能分为：零食、酒水饮料、日用产品、蔬菜水果四大类。
（2）定序数据：不仅能标识数据类别，还能对数据进行大小比较高低次序（大于号、小于号）。
如一个班同学成绩排名。
（3）定据数据：能标识类别、比较还能进行加减乘除的数学运算。如：一个班级同学的考试成绩。