统计学中，分类数据，顺序数据和数值数据三者的区别为：性质不同、特点不同。
一、性质不同
1、分类数据：分类数据是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的数据。
2、顺序数据：顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
3、数值数据：数值数据是包含了可以测量的，可以计数出来的数据。
二、特点不同
1、分类数据：分类数据之间没有数量上的关系和差异。如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是数据的代码。
2、顺序数据：顺序数据之间是有序的。如表示受教育程度可以分为小学、初中、高中、大学及以上。
3、数值数据：数值数据之间有数量上的关系和差异。如表示一组青少年的身高体重，某人一个月的成绩。
扩展资料：
分类数据由用户或专家在模式级显式地说明属性的偏序。通常，分类属性或维的概念分层涉及一组属性。用户或专家在模式级通过说明属性的偏序或全序，可以很容易地定义概念分层。
通过显式数据分组说明分层结构的一部分，这基本上是人工地定义概念分层结构的一部分。在大型数据库中，通过显式的值枚举定义整个概念分层是不现实的。然而，对于一小部分中间层数据，可以很容易地显式说明分组。
参考资料来源：
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