📋 數據類型

📋 數據類型和分類

在資訊處理中，數據有各種類型和形式。了解這些不同類型有助於選擇適當的處理方法和存儲格式。

🔠 基本數據類型

📝 文本數據

• 字符、單詞、句子和段落
• 例子：姓名、地址、描述
• 以字符代碼存儲（ASCII、Unicode）
• 用於文檔、訊息和標籤

🔢 數值數據

• 用於計算和測量的數字
• 進一步分類為：
  • 整數：沒有小數點的整數（例如，42、-7）
  • 浮點數：帶小數點的數字（例如，3.14、-0.5）
  • 貨幣：貨幣值（例如，HK$500.75）
• 用於計算、統計和測量

📅 日期和時間數據

• 日曆日期和時鐘時間
• 例子：2025-10-04、14:30:22
• 涉及時間段計算的特殊格式
• 用於調度、跟踪和基於時間的分析

✅ 布爾數據

• 只表示兩種狀態：真/假、是/否、1/0
• 用於邏輯操作和條件
• 例子：學生是否出席？費用是否已支付？

📱 多媒體數據

• 🖼️ 圖像：視覺表示（照片、圖表）
• 🔊 音頻：聲音錄製和音樂
• 🎬 視頻：有或沒有聲音的移動圖像
• 通常需要更多存儲空間和處理能力

🏗️ 按結構分類的數據

📊 結構化數據

• 按預定義格式組織
• 遵循一致的數據模型
• 例子：電子表格、數據庫
• 易於搜索、排序和分析
• 通常存儲在具有行和列的表格中

📄 非結構化數據

• 沒有預定義的格式或組織
• 例子：電子郵件、社交媒體帖子、音頻錄製
• 使用傳統方法更難搜索和分析
• 在大多數組織中佔數據的大部分

🔄 半結構化數據

• 包含一些組織屬性但沒有嚴格結構
• 例子：XML文件、JSON文檔
• 結合靈活性和一定程度的組織

🔍 按來源分類的數據

🔎 原始數據

• 直接從原始來源收集
• 例子：調查、觀察、實驗
• 通常更可靠但收集成本更高

📚 二手數據

• 之前已收集的數據
• 例子：人口普查數據、已發表的研究
• 成本較低但可能不完全符合要求

📈 按性質分類的數據

📝 定性數據

• 無法以數字方式測量的描述性資訊
• 例子：意見、顏色、描述
• 用於了解特徵和品質

📊 定量數據

• 可以測量和計算的數值資訊
• 例子：高度、重量、分數、計數
• 用於統計分析和比較

了解這些不同類型的數據對以下方面至關重要：

• 🔍 選擇適當的數據收集方法
• 💾 選擇合適的存儲格式
• ⚙️ 應用正確的處理技術
• 📊 正確解釋結果

在資訊系統中，不同的數據類型通常協同工作，為決策和解決問題提供完整的圖景。