数据社会属性有哪些类型

A. 数据类型有哪几种

数据元( Data Element)，也称为数据元素，是用一组属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元，在一定语境下，通常用于构建一个语义正确、独立且无歧义的特定概念语义的信息单元。数据元可以理解为数据的基本单元，将若干具有相关性的数据元按一定的次序组成一个整体结构即为数据模型，那么数据类型有哪几种？

1、 byte：8位，最大存储数据量是255，存放的数据范围是-128~127之间。

2、 short：16位，最大数据存储量是65536，数据范围是-32768~32767之间。

3、 int：32位，最大数据存储容量是2的32次方减1，数据范围是负的2的31次方到正的2的31次方减1。

4、 long：64位，最大数据存储容量是2的64次方减1，数据范围为负的2的63次方到正的2的63次方减1。

5、 float：32位，数据范围在3.4e-45~1.4e38，直接赋值时必须在数字后加上f或F。

6、 double：64位，数据范围在4.9e-324~1.8e308，赋值时可以加d或D也可以不加。

7、 boolean：只有true和false两个取值。

8、 char：16位，存储Unicode码，用单引号赋值。

关于数据类型有哪几种内容的介绍就到这了。

B. 数据的属性类型有哪些

数据的属性类型有：
1、标称属性。
标称属性的值是一些符号或实物的名称，每个值代表某种类别、编码或状态，所以标称属性又被看做是分类型的属性（categorical）。这些值不必具有有意义的序，并且不是定量的。
2、二元属性。
二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，其中0常表示不出现，1表示出现。如果将0和1对应于false和true，二元属性则为布尔属性。
3、序数属性。
序数属性可能的取值之间具有有意义的序或秩评定，但相继值之间的差是未知的。例如，学生的成绩属性可以分为优、良、中、差四个等级；某快餐店的饮料杯具有大、中、小三个可能值。然而，具体“大”比“中”大多少是未知的。
4、数值属性。
数值属性是可度量的量，用整数或实数值表示，有区间标度和比率标度两种类型。区间标度属性：区间标度属性用相等的单位尺度度量。区间属性的值有序。所以，除了秩评定之外，这种属性允许比较和定量评估值之间的差；比率标度属性：比率标度属性的度量是比率的，可以用比率来描述两个值，即一个值是另一个值的倍数，也可以计算值之间的差。
5、离散属性与连续属性。
离散属性具有有限或无限可数个值。如学生成绩属性，优、良、中、差；二元属性取1和0以及年龄属性取0到110。如一个属性可能取值的值集合是无限的，但可以建立一个与自然数的一一对应，则其也是离散属性。如果一个属性不是离散的，则它是连续的。

C. 人口的社会属性包括

人口的社会属性内容包括哪些，我们来一起看看。人是社会的产物，人的劳动以及在此基础上形成的语言和思维，都是社会的产物；人的生产活动具有社会性（人们为了生存和发展，不断从事物质资料的生产活动）；猛改桐人的歼睁生活具有社会性（人在社会中生活也不能摆脱多种多样的社会关系）。

人是社会的产物：人类学、考古学和社会发展史都证明，人是由古猿进化而来的，人的劳动以及在此基础上形成的语言和思维，都是社会的产物。

人的生产活动具有社会性：人们为了生存和发展，不断从事物质资料的生产活动，人在生产活动中必然结成了各种各样的关系。

其中，生产关系是最为重要的。也就是说，人的生产活动是社会性的活动，从事生产的人也就必然是处在一定社会关系中的社会的人，人的生产活动具有社会性。

人的生活具有社会性：人在社会中生活也不能摆脱多种多样的社会关系。人的生活也具有社会性。

认知方式的四种类型

场独立型与场依存型（对客观事物做判断时，不易受外来的因素影响和干扰）；沉思型与冲动型（个体在问题解决时先对各种可能的答案进行分析）；辐合型与发散枝坦型（个体在解决问题过程中常表现出辐合思维的特征）；立法型、执法型与司法型（个人的思维沿着不同的方向扩展，使观念发散到各个有关方面）。

D. 一个人的社会属性有哪些（全一点）

1、人是社会的产物
人是社会的产物，人从产生之时起就带有浓厚的社会色彩。型薯宽人是能够制造和使用工具的高级动物。人类学、考古学和社会发展史都证明，人是由古猿进化而来的，人的劳动以及在此基础上形成的言语和思维，都是社会的产物。
2、人的生产活动具有社会性
人的生产活动是建立生产关系及其他社会关系的基础上。所以生产活动是社会性的活动，生产关系是最基本的社会关系，从事生产的人只能是处在一定社会关系中的社会的人。
3、 人的生活具有社会性
人的社会属性揭示了人区别于其他动物的特殊本质，并制约着人的自然属性，因而社会性是人的本质属性。在阶级社会里，人的社会性主要表现为人的阶级性。

(4)数据社会属性有哪些类型扩展阅读：
人的社会价值和自我价值：人的社会价值与自我价值是不可分割的。自我价值是社会价值的必要前提，社会价值是自我价值的外手腔在体现。
一方面， 社会应提供必要的物质条件、 精神条件， 为个人发展自己的个性和才能即实现自我价值提供保证。
另一方面， 个人应对社会尽责， 尽可能地奉献自己的才智， 为人类造福。树立正确的三观，世界观是人生观与卜亮价值观的基础；价值观是世界观与人生观的现实体现；世界观对价值观与人生观具有指导作用。

E. 数据类型有哪几种

数据类型有：

1、整数类型【byte、short、int、long】；

2、浮点数类型【float、double】；

3、字符类型char；

4、布尔类型boolean。

1）四种整数类型（byte、short、int、long)：

byte：8位，用于表示最小数据单位，如文件中数据，－128~127。

short：16位，很少用，－32768 ~ 32767。

int：32位、最常用，－2^31-1~2^31（21亿）。

long：64位、次常用。

注意事项：int i=5; // 5叫直接量（或字面量），即直接写出的常数。

整数字面量默认都为int类型，所以在定义的long型数据后面加L或l。

小于32位数的变量，都按int结果计算。

强转符比数学运算符优先级高。见常量与变量中的例子。

2）两种浮点数类型（float、double)：

float：32位，后缀F或f，1位符号位，8位指数，23位有效尾数。

double：64位，最常用，后缀D或d，1位符号位，11位指数，52位有效尾。

注意事项：

二进制浮点数：1010100010=101010001.0*2=10101000.10*2^10（2次方）=1010100.010*2^11(3次方）= . 1010100010*2^1010(10次方）。

尾数：. 1010100010

指数：1010

基数：2

浮点数字面量默认都为double类型，所以在定义的float型数据后面加F或f；double类型可不写后缀，但在小数计算中一定要写D或X.X float的精度没有long高，有效位数（尾数）短。

float的范围大于long指数可以很大。

浮点数是不精确的，不能对浮点数进行精确比较。

F. 数据类型包括哪些基本属性和关系属性

基本数据类型如下：

1、整数型：byte、short、int、long。

2、浮点型：float、double.

3、字符型：char。

4、布尔型：boolean。

数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及在这个值集上的一组操作；因为不同的数据类型所占用的空间不一样，也就是为了更好的用计算机的内存空间。

基本耐闹属性：

(1)标识类属性：适用于数据元标识的属性。包括中文名称、英文名称、中文全拼、内部标识符、版本、注册机构、同义名称、语境。

(2)定义类属性：描述数据元语义方面的属性。包括定义、消陆对象类词、特性词、应用约束。

(3)关系类属性：描述各数据元之间相互关联和（或）数据元与模式、数据元概念、拿亩顷对象、实体之间关联的属性。包括分类方案、分类方案值、关系。

(4)表示类属性：描述数据元表示方面的属性。包括表示词、数据类型、数据格式、值域、计量单位。

(5)管理类属性：描述数据元管理与控制方面的属性。包括状态、提交机构、批准日期、备注。

G. 数据按性质可分为几类

观察、测量和试验得到的数据，按其性质可分为两类。

(1)计量值数据。计量值数据，是指可以用计量仪测量的、具唤颂有连续分布性质的数据，它一般可以有小数。例如质量、长度、强度、硬度、温度、湿度、压力、化学成分等等。就拿质量来说，可以用磅秤或天平来称量，在1～2千克之间可以称量出1.1、1.2、1.3千克等数值来；还郑链尺可以在1.11～1.12之间称量出1.111、1.112、1.113千克等数值来，因此我们将质量称为计量值数据。

(2)计数值数据，是指不能用计量仪测量的、具有离散型分布性质的数据。它属于判断属性的数据。通常用查数的办法获得，一般只取整数。例如合格品数、废品数、缺陷数、疵点数。计数值数据又可以分为计件值数据和计点值数据。计件值数据是根据某种特点，对产品进行按件查点得到的数据，如合格品数喊高、废品数等；计点值数据是观察产品上的质量缺陷，按点计算得到的数据，如缺陷数、疵点数等。

这些数只能用0、1、2、3等整数表示。

(3)此外，在生产过程中还有以下数据，不属于计量值数据，也不属于计数值数据。如：

①顺序值数据，只能排出顺序的数据。如表面光洁度、手感等，以评为第一、第二、第三等顺序表示。

②评分值数据，凭感官观察评分的数据，如判断舒适性、方便性等。这种数据采用5分制或百分制评分。

③优劣值数据，只能定出优劣程序的数据。如质量评级中的一、二、三级。

H. 数据库中什么是属性属性有哪3种性质

浅析知识密集型企业人力资源管理问题

一、知识技术密集型企业和知识技术员工特点与差异性一般认为，知识和技术密集型企业具有以下特点或特征：企业内部员工主要由具有较高的专业技术知识与技能的人员构成；拥有大量高、尖、新技术设备；产品具有较高的知识与技术含量；生产与管理内容和环节主要依赖知识与技术活动；企业的无形资产占有相当的比重。
但所有这些只是对知识、技术密集型企业属性的一般认识和理解，如果从人力资源管理方看，从知识技术型组织对人力资源管理需求的角度出发，仅仅有以上的认识是远远不够的。应该充分认识到知识技术密集型组织和知识技术型员工在人力资源管理中的共性与个性，普遍性和差异性。

（一）知识技术密集型组织和知识技术型员工的人力资源管理普遍性和差异性

知识型员工由于其所受教育、成长环境，以及对知识技术的掌握程度等众多因素，有着较为鲜明和突出的特点和特性。

1.个性化与自主性。在知识型员工组织中，员工个体的个性化与自主性特性或特点表现得极为突出，这也是人力资源管理工作者的普遍共识。这种个性化与自主性主要体现在员工个体的需求、发展及其价值观与组织的需求、发展不对称、不平衡和不协调方面。大量的调查事实表明：现代知识技术密集企业或组织中的知识员工，对知识、专业技术的忠诚度和依赖性明显地高于对企业对组织的忠诚度和依赖性，他们大部分强调个人发展和个性发展，而把组织发展、团队发展放在第二位。

再如，知识管理专家玛汉·坦姆仆的大量实证研究也表明了知识型员工在强调个体成长方面的突出性质，知识型员工注重的主要四个因素、排序以及比重是：个体成长，占34%；工作自主占31%；业务成长占28%；金钱财富只占7%.

除此以外，知识型员工还在民主意识、人本理念、思维方式，以及其对客观事物的批判性等方面，较之其他类型个体都表现出极大的个性化与自主性。

2.挑战性与创新性。知识型组织和员工，由于其知识的自然属性因素和工作对象、内容及性的因素决定其具有挑战性与创新性。就前者因素而言，由于知识活动是知识的采集、归纳、利用、交流和创造的过程，是信息、经验加工和提炼的过程，同时在这一过程中各种转换、更新始终处于动态变化之中。这样也就在客观上要求其知识载体不断地创新以对应挑战。另外，就是知识型员工工作性质，以及人本需求因素也决定了知识型员工相对于其他群体更具有挑战性和创新性。

3.知识型组织或企业的无形资产价值比重较大，并且其价值往往取决于个体价值的大小和取舍。在当今知识经济或信息社会中，生产要素不再是像工业时代土地、劳力和资本那样简单，只是知识或以知识为代表的相关内容已经成为重要的生产要素。新的市场价值评判表明，一个组织或一个企业的市场价值将主要取决于该组织的金融资本和智力资本。而这种智力资本更多地是指以知识为代表的无形资产，并占有相当的比重。

另一个重要问题是，我们以往对知识资产或知识资本的形态、性质都比较清楚，但对其产生方式以及控制过程却有些模糊口事实上，在知识技术密集企业中，组织的知识资本更多地是掌握在知识型个体员工之中。例如，作为企业对知识的占有或拥有往往是一些制度、规程、标准、图纸、资料以及数据库类，这些只是代表真正知识资产的一小部分。而类似知识经验、技术方案、设计创意、客户关系信息，以及某些技术秘诀等，往往存在于非组织或非正式系统内，并多存在于组织内个体员工的头脑之中。因此，从某种意义上说，知识技术密集型企业的真正价值更多地是体现在组织内知识型员工个体身上。

4.对知识、知识型员工或组织的知识价值缺少有效的评价方法和手段。

从理论上讲，由于知识作为人们认识或感知的结果，其具有特殊的属性，以及其作为知识载体——人的复杂性，则长期以来对知识的价值、掌握知识的人的价值进行准确地度量是十分困难的。从而也就造成了人力资源管理在对于知识技术密集型员工和组织的真正价值度量、评估缺少有效的、定量或半定量的方法与手段。这一内容也是知识技术密集型组织或企业中人力资源管理的普遍性课题。

（二）知识技术型组织和知识技术型员工的人力资源管理差异性影响因素

知识型组织与员工虽然有着自身的特点与特性，但同时也因其受到所在企业或组织的性质、组织传统与文化背景，以及企业在市场中作用和性质等众多因素的影响，无论是知识型群体还是个体也都存着一定的差异性。

企业性质或行业属性因素。知识型员工特点受所在企业或组织的行业特性和性质具有相当的影响。一般来讲，同样是知识型组织或员工，当企业属于完全竞争性行业，其织和员工的开放性、自主性、流动性以及个性化相对于垄断性行业较为突出：当企业或组织的产品实现过程和结果主要是以研发性质，或者是以输出“软科学”成果和“软产品”的性质时，其上述特性相对于技术成果转换和应用的企业更为突出。

企业传统和文化背景因素。一个企业的传统与文化对员工的影响是巨大的，无论是知识型和非知识型。一般认为，新兴、新型企业和倡导或具有创新文化的企业，其员工的开放性、自主性、流动性、挑战性以及个性化相对于老企业、传统文化浓厚的企业表现得突出。从另一方面说，知识经济、知识管理、以及知识型组织，它的真正动力和内涵包括了要求有不懈的创新性思维、创新行动的要素，而历史悠久或传统文化浓厚的企业与组织大多在这一方面都有所欠缺。

（三）本企业及知识技术型员工的特点

本企业是国内电力勘测设计行业中的大型知识密集、技术密集型组织。承担着国家大中型发、输、变电工程项目勘测、设计、咨询、工程管理及工程监理等工作，拥有着一大批相关专业知识、技术型员工。其企业的发展、产品实现与输出主要依靠和通过员工的各类知识、技术活动去实现。包括：专业知识技术的采集、整理、审核、共享、交流、利用和创新等环节和过程。

由于大型工程设计项目具有周期长，多专业协同工作依赖性强，对知识的重复性应用多、利用已有经验、技术资料比重较大等特点，造成组织与员工的个性化、自主性、创新性相对较弱。

企业产品因知识技术含量相对较高，其产品的“生命周期”较之其他行业要长得多。因此，客观上也造成了组织和员工的创新性相对较低。

组织和员工的工作对象是大型能源基本建设项目，接触和联系政府部门、项目投资，以及制造、施工、安装、调试组织较多，因此其组织和员工的开放性、融合性以及团队意识相对较强。

员工进入企业初期其个体的个性化，自主性、挑战性较强，但随着工作时间的加长、工作经验的增长，上述特点呈现出下降或淡化趋势。

由于本企业的性质是为国家能源基础建设提供技术咨询、服务性的组织，其人才市场较为开放、竞争较为激烈，因此造成其个体员工的流动性相对较大，特别是一些专业技术知识、能力和经验多的中青年员工。

上述企业或行业性质、产品实现结果以及知识活动的过程，决定了本企业和员工虽然是知识技术密集型组织；虽然具有知识技术型员工的一般性和普遍性特征，但也有其一定的特殊性。

二、对本企业人力资源管理中几个重点问题的认识。

（一）人力资源管理必须从企业战略发展目标出发，引入与运用知识管理

实现组织的战略发展目标的途径、手段与支持要素是多样的。但就本企业性质而言，如何在人力资源管理活动中引人和运用知识管理理念、方法和手段对知识型员工进行管理，显然是最基本、最“迅捷”的要素和途径。具体讲，在一定时期内，本企业的人力资源管理的基本目标应该建立在：运用现代管理科学技术，营造知识分享的文化，努力创造和提升员工学习和使用知识的能力，通过这种能力的提高促进其组织核心价值观的形成，并以此使员工与组织目标相统一，员工的发展与组织的发展相协调。同时，这种目标的统一与发展的协调应该贯穿于整个人力资源管理活动中的各个环节。

（二）建立和完善统一协调的人才培训体系，加速业内部人力资本增值

对于知识和技术密集型企业，强调人力资本的增值应高于资产或财务资本的增值，这是不言而喻的。而人力资本的增值途径甚至说唯一途径，就是培养与培训。进一步说，人力资本增值速率或速度基本上取决于组织对其知识技术型员工的培训体系和培训效果，包括培训的目标、方式、以及资金的投入等方面。

1.针对本企业情况，在人力资源或人才培训的基本思路和原则应该是：从知识技术密集组织特点出发，研究并建立与企业发展战略目标相的人才培训体系。其培训体系的核心或重点是围绕人力资源及人才能力的培训，包括学习能力、运用知识的能力、知识活动的掌控能力，以及知识创造的能力。

2.创建和促进组织内部知识共享环境与机制。通过有效的培训方式、方法，以及培训平台建设促进员工个体“隐性知识”向组织“显性知识”的转化。同时，也应以组织的“显性知识”反馈促进员工个体“隐性知识”的进一步提高。

3.在培训方式、方向及层面上要力求做到组织目标需求与员工个人职业发展需求相协调；远、中、近期培训方向相协调，以及高、中、低培训层面相协调。

（三）建立和完善统一协调的知识技术型员工发展与复合激励体系

从知识技术型员工的需求分析可以看出，因为其价值和需求取向都与其他群体有着一定不同，所以对其人力资源管理也应是“按需所取”，而其中的员工需求发展和激励规划与体系建设就显得尤其重要。

1.坚持实施员工多通道发展，提倡员工多岗位实践。知识技术型员工多通道发展、多岗位实践的实质是为员工提供机会成就，以及机会和成就激励。因此，在组织内部人力资源规划中有意识地为员工提供与创造这种政策与制度保障是非常重要的。特别是对一些知识技术骨干性人才，尊重其个性发展与组织发展相协调，鼓励和提倡他们向交叉专业、边缘性专业、甚至跨专业岗位实践发展，从而促进其挑战性、创新性进一步发展。

2.建立多元、复合激励体系。这一点主要是基于知识技术型员工期望的多样性特点，包括报酬期望、成就期望、机会期望。因此，在组织内部人力资源激励管理制度与机制设过程中，应充分考虑其多元复合性激励措施制定和机制形成，包括薪酬激励、成就激励和机会激励。与此同时，在这种机制或制度设计中还应充分考虑到两个方面的内容，一是各类（项）激励中激励因子的构成与确定，如培训、晋升、交流、表彰、休假以及其它福利等；二是知识、能力、业绩以及其它要素在各项激励类型中的比例与权重构成。

（四）建立和完善统一协调的科学评价与评估体系

作为人力资源管理实践，无论是组织还是员工，也无论是管理目标，还是方式、方法以及其结果，都应建立在科学、完整、有效的评估与评价基础之上。针对本企业的具体情况，应在以下方面建立和完善其体系的建设。

1.建立和确立以知识能力与业绩为导向、为核心的企业内部人才评价体系。在这一方面要坚决克服以往重学历、重资历，轻能力、轻业绩的倾向，建立以业绩为依据，以行为品德、知识、能力等要素构成的各类人才评价制度和办法。

2.完善科学测评指标。要从规范本企业内部职位分类和岗位标准入手，结合员工岗位培训规划和员工职业生涯规划，创新和建立本企业内部经营管理人才、业技术人才，以及其他人才等各类各层面人才的业绩、知识、能力测评指标。特别是要注重生产经营一线部、室专业技术类员工的业绩、知识、能力指标的创新与完善。

3.探讨创新知识、能力测评技术手段。人力资源管理理论和实践中有许多测评技术和手段，但对知识和专业技术活动、知识与专业技术创新，以及由此产生的知识与专业技术成果的量测与评估（特别是对本企业和组织的知识分享、知识贡献度的量测与评估），还缺乏科学、相适和准确的手段与方法。因此，如何加强对这一方面的探讨和创新是我们面对和亟待解决的课题。

I. 按动态特性分,数据的属性可分为几类为什么要进行这种分类

数据按动态特性可分为固定值属性数据、固定个体变动属性数据和随机变动属性数据三类。

其中固定值属性数据项的值基本固定不变，如工资系统中的基本工资；对固定个体变动属性数据项来说，其总体具有相对固定的个体集，但其值是变动的属性，例如工资系统中的扣托儿费；对随机变动属性的数据项来说，其个体和值都是随机变动的，如病假扣款。

定属性集中每个属性不同值的个数自动地产生概念分层。具有最多不同值的属性放在分层结构的最低层。一个属性的不同值个数越少，在所产生的概念分层结构中所处的层次越高。

在许多情况下，这种启发式规则都很顶用。在考察了所产生的分层之后，如果必要，局部层次交换或调整可以由用户或专家来做。

(9)数据社会属性有哪些类型扩展阅读：

属性数据的录入与编辑一般是在属性数据处理模块中进行的。文档数据资料的录入一般是通过键盘直接键入数据文件或属性数据库。也可以将另一个数据库中的有关数据直接传输到属性数据库中。

但为了建立属性描述数据与几何图形的联系，通常需要在图形编辑系统中设计属性数据的编辑功能，主要是将一个实体的属性数据直接连接到相应的几何目标上，这项工作可在数字化及建立图形拓扑关系的同时或之后，对照一个几何目标直接输人属性数据，并可对数据进行修改、删除、拷贝等编辑操作。