数据分类是数据分析和处理的重要步骤之一，它可以将不同类型的数据进行归类，并根据其特征和用途进行筛选和处理。下面是数据分类的几种常见类型：
1. 数字型数据：也称为连续型数据，是用数字表示度量值的数据类型。可以是整数或实数，例如身高、体重、温度等。
2. 类别型数据：也称为离散型数据，是用非数字的标签表示的数据类型。例如性别、教育程度、和是否有糖尿病等。
3. 二元型数据: 是指只有两个可能取值的数据类型，例如二元分类任务中的0和1、是否有购买记录。
4. 成对数据：包括两个相互相关的变量，例如线性回归中的自变量和因变量或者PCA中的成对设备观测的指标值。
5. 时间序列数据：是按照时间顺序排列的一系列数据点，例如每日步数统计的时间序列
6. 文本数据：包括文字、语音、图像等形式表达的数据类型。例如评论文本、电影剧本等都可以被当作文本数据进行打分分析、情感分析。
7. 图像数据：包含对每个像素的颜色或灰度值的数据, 可以在分类任务中广泛使用，例如人脸识别、物体检测等领域。
通过对数据分类和梳理，我们可以更好地对数据进行分析处理，挖掘出数据背后的规律和信息。
