数据分析的前提是需要明确等待分析数据的特点和形态，根据数据本质的属性，确定一个有效的数据分析策略。从不同的视角，数据有不同的类型，下面介绍最常用的两种数据分类方式。

首先，数据被分为总体数据与样本数据。如果能够直接获取全部的数据，当然最好，但是，由于各种客观原因，研究者无法或不便于获取全体研究对象的整体数据。于是基于某一规则抽取具有代表性的一些数据，以这些数据作为研究样本并开展研究。

其次，数据可以被分为定类数据、定序数据和定距数据。数据的类型很多，这样的分类方式在用分析软件进行数据分析时起到举足轻重的作用。例如，某个学校的学生数据表，“姓名”、“性别”和“班级”是字符串类型，而“语文”、“数学”等成绩则是数值型。在数据分析软件中，要求待处理的数据最好是数值型数据。为此，常常需要对字符型数据进行数值化编码，以便根据其特点采取有效的数据分析策略。数值型数据主要分为三种不同的类型：

定类数据，是指负责对个案实施分类的数值型数据，这类数据只能取整数型数值，而且其取值的大小没有实际意义，也不能进行取均值、计算方差等运算。例如，对性别进行数值化转码，以数值1代表男生，数值2代表女生；还有在同性恋里，0和1分别代表不同角色，嘿嘿！

定序数据，是指依据某个属性对个案进行分级标记的数值型数据。比如，在问卷调查里，用1代表“很不满意”、2代表“不满意”、3代表“一般”、4代表“满意”、5代表“很满意”。这里的数值1~5代表5个等级。

定距数据，是指根据取值范围为连续取值的数值数据。例如，考试成绩、学生身高等都是连续数值。定距数据的取值即可以是整数，也可以是实数。