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　　数值型数据（numerical data）以数字作为主要特征，并且这些数字具有明确的数值含义，能够进行运算并且能测量出具体大小和差异。如上面例子中的“天气温度”“上证股指”“月收入”等，这些变量可以用数值表示。

　　非数值型数据（non-numeric data）以事物现象的属性或类别为主要特征。上面例子中的“天气形势”“职业”和“文化程度”等，都是从现象的属性来表现现象的特征。如“天气形势”变量的取值“天气晴”和“阴转多云”就是反映两种天气状况；“生产工人”和“公务员”就是两种不同的职业；“小学”和“大学”就反映了两种完全不同的“文化程度”。这类数据的最大特点是它只能反映手机购彩官方版现象的属性特点，而不能刻画出数量的差异。

　　观测数据（observational data）是对客观现象进行实地观测所取得的数据，在数据取得的过程中一般没有人为的控制和条件约束。在社会经济问题研究中，观测是取得数据最主要的方法。很多社会经济问题不适合应用实验的方法，只能通过实际调查得到数据，用各种调查方法得到的数据都属于观测数据。例如，2020年我国的GDP、年末人口数据等。

　　实验数据（experimental data）一般是在科学实验环境下取得的数据。在实验中，实验环境是受到严格控制的，数据的产生一定是某一约束条件下的结果。在自然科学研究中实验的方法应用非常普遍，因此，自然科学研究中所用的数据多为实验数据。例如，新开发药物的疗效测试、农作物品种试验等。

　　横截面数据（cross-section data）是在同一时间节点上或同一段时间内所收集的数据，描述多个观测对象在相同一段时间内或相同时间节点上的表现。例如，2020年我国各省、自治区、直辖市的GDP等。