一、数据及统计信息

1.1商务在经济中的应用

会计、财务、市场、生产、经济、信息系统

1.2数据

1）个体、变量、观测值

测量尺度：

遵循数据收集需遵循以下四种测量标准：名义标准、顺序标准、间距标准及比率标准。这些测量标准影响着数据所包含的信息量，并指示最适宜的数据汇总与统计分析方式。

当一个变量的数据中包含了用于标识个体特征的标签或名称时，该测量尺度被称为名义尺度（nominal scale）。

当观察值属于nominal类别时，并且观察值在有序分类中存在明确的区别，则这种变量的数据测度即为顺序测度（ordinal measure）；例如，在评分系统中通常会遇到这种情况。

当数据具备顺序数据的所有性质，并且可以用固定的标准来表示数值之间的间隔时，则这种变量的测量尺度属于间隔尺度（interval scale）。 间隔数据始终是数值型的。

只有当数据具备间隔数据的所有特性，并且任意两数值之间的比例关系具有意义时，则这种变量的测量层次即被归类为比率层次（ratio scale）。常见的实例包括距离、高度、重量和时间等。在比率层次中存在明确的零点定义，在此情况下当变量取零值时，则表示该属性完全不存在。

2）分类型数据和数量型数据

被归类为某一类别中的数据被称为分类型数据（categorical data），其测量方式