数据具有一定单位的实际测量值，可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量

数据具有一定单位的实际测量值，可以对事物类别或次序之间的实际距离进行测量。可以分类（ = 和 ≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 – ），但不能（× 和 ÷ ）例如：北京冬天的天气，不说极端天气，正常情况北京最冷的时节（白天）最高气温在零下七度左右，最低气温（夜间，其实是凌晨）在零下十三度上下，那么北京冬天温为二十摄氏度左右。

4）定比数据

数据的最高等级，数据表现形式同定距数据一样，均为实际的测量值，而在定比数据中存在绝对零点的（零点可以认为制定的），可以分类（ = 和 ≠ ），可以排序（> 和 <），可以（+ 和 – ），可以（× 和 ÷ ）。例如：张三收入是60元，而李四是30元，我们可以算出前者是后者的两倍。

当提及大数据时，我们少不了要提到结构化数据、半结构化数据和非结构化数据这类术语。然而事实上，结构化数据在所有数据中占比很少，而非结构化数据和半结构化数据则是体量增速最快的数据，在物联网时代来临之际，这类数据也变得也来越重要。

2. 按类型分类

数据按类型分为：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

1）结构化数据

最容易搜索和组织的数据，可以轻易放入表格和电子表格中的数据类型。这类数据的存储和排列很有规律。典型的结构化数据包括：信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

2）非结构化数据

这类数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现，没有固定模式，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典型的非结构化数据包括：医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。

3）半结构化数据

这类数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要，非关系模型的、有基本固定结构模式的数据。常见的半结构数据包括：日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。

四、表单产品数据设计注意事项

在产品设计中，离不开数据的展示与设计。合理的数据设计与表现能给用户带来高效的信息认知，提升用户的使用体验。但如何言而有物地设计数据，展示数据，相信是绝大多数数据产品经理、设计师的困扰。

因此，我结合最近学习了解的一些数据设计方面知识，进行总结，针对产品设计中的数据如何设计进行了研究，希望能帮助大家理清产品设计中数据设计中的一些难点和困惑点。

在数据设计前，需要了解数据的调研，了解数据的规范标准、数据的有无、数据格式的统一规范、数据的含义、数据之间的关系、数据的数量和种类、行业规范标准的分类及用色（如天气、突发事件预警之类的，红增绿减还是绿增红减）、数值范围、视频数据（画面比例、视频流格式）、图片数据（图片尺寸比例、静态还是URL）、空间数据中的点、线、面等。

下面以表单产品中的数据设计为例，与大家一道研究表单产品数据设计。

表单中的数据整体包含两大部分，基础字段和高级字段。