数据可以根据不同的标准进行分类。以下是一些常见的分类方式：
按数据性质分类
定性数据：描述事物的属性，如性别、职业等，通常用文字或类别表示。
定量数据：反映事物的数量特征，如长度、面积、体积、重量、速度等，可以用数值表示。
按数据来源分类
一手数据：直接从研究或观察中收集的数据。
二手数据：已经收集并经过处理的数据，如统计数据、报告等。
按数据呈现方式分类
文本数据：如报告、文章等。
数值数据：如统计数字、考试成绩等。
图像数据：如照片、图表等。
按数据计量层次分类
定类数据：将数据分为不同的类别，类别间无数量信息。
定序数据：类别间有顺序，可以比较优劣。
定距数据：具有单位的实际测量值，可以比较差异。
定比数据：具有单位的实际测量值，可以比较差异和进行数学运算。
按数据结构分类
结构化数据：数据有清晰的定义和结构，如数据库中的表格。
半结构化数据：数据具有一定结构，但不如结构化数据严格，如XML、JSON。
非结构化数据：数据没有明确的结构，如文本、图像、视频。
按数据记录方式分类
地图、表格、影像、磁带、纸带等。
按数据数字化方式分类
矢量数据：如地理信息系统中的点、线、面数据。
格网数据：如卫星图像数据。
按数据敏感程度分类
公开级：向公众公开的数据。
内部级：企业内部使用的数据。
机密级：涉及企业机密的数据。
数据分类的目的是为了更好地组织、存储、管理和分析数据，以满足不同的业务需求和法规要求。在实际操作中，数据分类应该遵循科学合理的标准，并考虑到数据的敏感性、重要性、商业价值和法规要求