数据类型
1、属性：
属性是对象的性质或者特性，它因对象而异，或随着时间变化。
我们根据属性值的运算定义下面四种属性类型：
数据集的一般特性
1、维度：分析高维数据有时会陷入维灾难，数据预处理的一个重要动机就是减少维度。
2、稀疏性：有些数据集如果具有非对称特征的数据集（一个对象的大部分属性上的值都是0，出现非零属性值才是最重要的）。实际上稀疏性是一个优点，因为只有非零值才需要存储和处理，这将节省大量的计算时间和存储空间。
3、分辨率：分辨率太高，可能无法识别模式或者掩埋在噪声中，如果分辨率太低，可能模式无法出现。
数据质量
1、测量误差和数据收集错误
2、噪声（测量误差的随机部分）和伪象（确定性的失真）
3、精度、偏倚和准确率
4、离群点
5、遗漏值
6、不一致的值
7、重复数据
8、应用问题：时效性和相关性