无论是做数据分析还是数据挖掘，数据类型是最基础的问题，不同的数据类型分析方法和处理方法是完全不同的。所有的数据都可分为两大类：定量数据（quantitative data）或定性数据（qualitative data）。

定量数据，顾名思义就是指能够用数值尺度来测量的数据，比如某产品当月的销售额，某商场每天的客流量……，通俗点讲定量数据是有大小的，一般可以进行四则运算。定量数据又可以细分为数值型变量（也就是带小数点的变量）、计数型变量（也就是整数变量）、和时间日期变量。很多时候一个变量被存储为数值型还是计数型变量，表示的实际意义是没有什么差别的，之所以区分是考虑充分利用计算机的计算效率，例如一件商品的售价存储成 50 元和 50.00 元，对业务来讲是一样的，但是对计算机来讲显然整数的运算效率要高很多。

定性数据是指不能用数值尺度记录的数据，他们仅仅能被分成不同的类别，比如人的性别分为男、女，美国 50 名 CEO 的政治背景（民主党、共和党或无党派），消费者对某产品的满意程度（十分满意，一般，不满意等）……。定性数据通常又可以区分为单值变量、二值变量、分类变量和长文本变量。单值变量是指只包含一个类别的变量，也就是变量的取值是一个单一的值，比如家用电压 [220,220,,…]。二值变量是指变量的分类有两个类别，在数据挖掘项目中，目标变量常常是这种类型的，比如贷款用户是否发生了违约行为 [是，否]。类似的分类数多于两个类别的变量称为分类变量。长文本变量则是指较长的字符串或分类数特别多的文字型变量，例如家庭住址 [北京市海淀区某某小区，湖北省武汉市某某小区，…]。在这里之所以区分这么多数据类型是基于数据挖掘对数据的要求，比如单值变量通常对建模是没有实际意义的，很多时候可以直接剔除，预测目标通常是二值变量，而长文本变量一般是无法直接利用的，需要人工提取有用信息。

另外还有一种变量称为 ID，比如每一笔订单的订单号，它的取值是唯一的，不会有重复。这种变量通常对于建模也没有意义。

下面是 kaggle 上的经典案例，泰坦尼克生存预测为例来判断其变量的数据类型。数据部分截图如下，共计 12 个变量：

启动易明建模 YModel 软件，

将数据导入软件，数据预览：

选择检测全部数据

可以自动识别出变量数据类型

可以看到在泰坦尼克数据中有 ID，二值变量，分类变量，数值变量。数据类型的确定是数据分析和挖掘的第一步，下一步就可以根据数据类型来进行统计分析。