数据分类与处理方法有哪些？

在中级经济基础知识中，数据分类与处理是统计学和经济学研究中的重要环节。正确的数据分类与处理能够帮助我们更好地理解数据特征，揭示变量之间的关系，从而为决策提供科学依据。

首先，数据可以分为两大类：定性数据和定量数据。定性数据描述的是事物的性质或类别，比如性别、民族等；而定量数据则是指可以用数值表示的数据，又可以进一步细分为离散型数据（如人口数）和连续型数据（如体重、身高）。这种分类方式有助于我们选择合适的统计方法进行分析。

在处理数据时，常用的方法包括：
1. 数据清洗：这是数据预处理的第一步，主要是为了去除无效或不准确的数据记录。这一步骤中可能会涉及到缺失值的处理、异常值检测与修正等操作。
2. 数据转换：将原始数据转化为更适合分析的形式。例如，对数值型变量进行标准化或归一化处理；对于类别型变量，则可能需要编码为虚拟变量（dummy variables）。
3. 数据聚合：通过汇总计算等方式将多个观察值合并成一个更高级别的统计量。如求平均数、中位数等。
4. 变量选择与创建新变量：根据研究目的，从现有数据集中挑选出最相关的变量，并可能基于已有信息生成新的合成指标或衍生变量。
5. 数据可视化：利用图表形式展示数据分布及关系，帮助直观理解数据特点。

以上就是关于数据分类与处理方法的一些基本概念和常用技术。在实际应用中，需要根据具体的研究对象和目的灵活运用这些方法。