数据的基本概念

数据集：数据对象的集合

属性（attribute）是对象的性质或特性，它因对象而异，或随时间而变化。

测量标度（measurement scale）是将数值或符号值与对象的属性相关联的规则（函数）

属性的不同类型：

　　标称：标称属性的值仅仅只是不同的名字，即标称值只提供足够的信息以区分对象。比如：邮政编码，雇员ID，性别。对标称属性的操作有众数，熵，列联相关等。

　　序数：序数属性的值提供足够的信息确定对象的序。比如：街道号码，成绩，产品质量（优秀，合格，不合格）。对序数属性的操作有中值，百分位等。

　　区间：对于区间属性，值之间的差是有意义的，即存在测量单位。比如：日历日期，摄氏或华氏温度。操作：均值，标准差，皮尔逊相关等。

　　比率：对于比率变量，差和比率都是有意义的。比如：绝对温度，货币量。操作：几何平均，调和平均等。

数据集的类型：

　　维度：数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目。

　　分辨率：常常可以在不同的分辨率下得到数据，并且在不同的分辨率下数据的性质也不同。