1. 分类数据（categorical or nominal data）

是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来描述的。例如：
（1）人口按性别分为男、女两类；
（2）企业按行业属性分为医药企业、家电企业、纺织品企业等；

为了便于统计处理，对于分类数据可以用数字代码来表示各个类别，比如：
用1表示“男性”，0表示“女性”；
用1表示“医药企业”，2表示“家电企业”，3表示“纺织品企业”

2. 顺序数据（Ordinal data）

是只能归于某一有序类别的非数字型数据。顺序数据虽然也是类别，但这些类别是有序的。比如：
（1）将产品分为一等品、二等品、三等品、次品等；
（2）考试成绩可以分为优、良、中、及格、不及格等；
（3）一个人的受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上
（4）一个人对某一事物的态度可以分为非常同意、同意、保持中立、不同意、非常不同意，等

同样，顺序数据也可以用数字代码来表示，比如：

1—非常同意、2—同意、3—保持中立、4—不同意、5—非常不同意，等；

3.数值型数据（Numerical attribute）

是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。现实中所处理的大多数都是数值型数据。

4.小结

分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因而也可统称为定性数据或品质数据（qualitative data）;

数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此也可以称为定量数据或数量数据（quantitative data）。