資料型別主要有三種，Numerical、Categorical與Ordinal。以下分別跟大家說明：

Numerical Data
數值型的資料，具有數學意義，可以比較大小。Numerical Data又可以再細分為Discrete Data與Continuous Data。

• Discrete:非連續性的數值資料或整數資料，例如一週出去運動兩次、每天吃三餐。
• Continuous:連續性的數值資料，例如今天喝了50.5cc的水、室外氣溫上升2.52度。

Categorical Data
類別型資料通常有對應的文字，例如學歷、產品類別、性別等。這些文字可透過數字去表示，例如學歷大學以上是1，大學以下是0。但這些數字並不夾帶著大小的數學意義，只是為了後續分析便利性和程式運作來做的轉換。

Ordinal
順序資料算是Numerical與Categorical資料的混合型。最常見的是各種評比分數。例如，觀眾針對某一場演講的評比分數由1到5去做調查。1表示最差，5表示最好，這些數字背後有Categorical對應的意義，同時又有Numerical的數學大小意義。

ChatGPT來出題囉：

情境1：數值型資料（Numerical Data）

你的朋友正在追蹤他的每月儲蓄，以幫助他管理財務。他紀錄了以下信息：一月儲蓄 $500、二月儲蓄 $600、三月儲蓄 $700。這種數據是哪種類型的數值資料？

A) 順序資料（Ordinal Data）
B) 類別型資料（Categorical Data）
C) 連續數值資料（Continuous Numerical Data）
D) 非連續數值資料（Discrete Numerical Data）

答案：D) 非連續數值資料（Discrete Numerical Data）

情境2：類別型資料（Categorical Data）

一家餐廳將其顧客分為三個類別：「素食者」、「葷食者」和「其他」，以了解顧客的飲食偏好。這種顧客分類屬於哪種類型的資料？

A) 順序資料（Ordinal Data）
B) 數值型資料（Numerical Data）
C) 連續數值資料（Continuous Numerical Data）
D) 類別型資料（Categorical Data）

答案：D) 類別型資料（Categorical Data）

情境3：順序資料（Ordinal Data）

一家電影評論網站允許用戶對電影評分，評分分為「極好」（5分）、「很好」（4分）、「普通」（3分）、「不太好」（2分）和「很差」（1分）。這種評分屬於哪種類型的資料？

A) 連續數值資料（Continuous Numerical Data）
B) 類別型資料（Categorical Data）
C) 數值型資料（Numerical Data）
D) 順序資料（Ordinal Data）

答案：D) 順序資料（Ordinal Data）