具有分類和排序功能、年薪；
1、舉例性別職業等，變數值不能進行加減等運算，不能比較大小；
2、稱名變數、身高，只能區分類別：定類變數Nominal、學歷等，具有相應的加減運算等功能：定序變數Ordinal，統一叫Scale：定距(也叫等距變數)定比(也叫等比變數或比率變數)變數，也叫類別變數，SPSS裡不加區分，也叫順序變數、視力等，但是仍然不能進行加減等運算、等級變數。舉例滿意度SPSS裡的測量尺度分3種，舉例溫度。
具有分類和排序功能、年薪；
1、舉例性別職業等，變數值不能進行加減等運算，不能比較大小；
2、稱名變數、身高，只能區分類別：定類變數Nominal、學歷等，具有相應的加減運算等功能：定序變數Ordinal，統一叫Scale：定距(也叫等距變數)定比(也叫等比變數或比率變數)變數，也叫類別變數，SPSS裡不加區分，也叫順序變數、視力等，但是仍然不能進行加減等運算、等級變數。舉例滿意度SPSS裡的測量尺度分3種，舉例溫度。
大資料和徵信的區別如下：
1.型別不同。徵信所採用的是同業資訊分享模式，大資料所採用的是海量資料和使用者資訊從安全、財富、守約等多個維度進行評判然後建立信用報告的模式。
2.優缺點。徵信模式所面臨的問題是資料不全、上傳資料不積極、更新不及時、接入門檻過高，但是資料準確可靠，有權威性。大資料模式的資料來源廣泛，這樣就彌補了徵信的不足，但資料型別多樣化，可能存在干擾資訊，影響判斷的準確性。另外透過某些渠道獲取的大資料目前也面臨著法律風險，個人隱私保護上比較難把控。
單漂洗和單洗滌的區別如下：
1、工作內容不同：單洗滌，是指用水和清洗劑進行混合，透過浸泡和洗滌過程清潔衣物，目的是去除衣物上的汙漬。單漂洗，是指在洗滌完成後，只用清水對衣物進行清洗的過程，目的是把衣物徹底清洗乾淨。
2、工作程式不同：洗滌是指對衣物的第一遍清洗，即髒衣物第一次放入洗衣機中，透過清洗劑和洗衣機的旋轉進行清洗去汙。漂洗是在洗滌的基礎上，第二次進行清洗。不放洗滌劑，只需注入清水。對衣物進行漂洗，目的是沖洗掉殘留的洗滌劑。
3、用水量不同：單洗滌時水量不易過大，水量與機內衣物持平即可。用水量過大會稀釋清洗劑，對去汙效果產生影響。單漂洗時水量要沒過清洗物，大量的水會把殘留的清洗劑、雜質與清洗物分離開。而且單漂洗過程需要兩次、中間還脫水一次、以便於沖洗的更乾淨。