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数据智慧子的特征（四·1）
第四、数据智慧子的属性多维
数据智慧子（数据）的概念是对人类智慧知识世界的智慧子中数据部分的统称，通常以数据集的形式存储、使用，其中的每个数据实体（形式可以是数字、字符、图像、视频等）在数据分析中通常被称为数据元素或数据点，是由多个属性（或称特征、变量）来描述的，且一个属性就是一个维度，即数据智慧子含有多个维度的数据项。
具有一组(m)相同属性的一组(n)数据元素常常被组成n*m维数据矩阵，就是数据集，在使用中也常简称为数据。比如数据元素是一本书，通常的属性就有标题、作者、书号、页数、版本等等多个属性来描述。属性的个数就是也就是数据的维数，并且不像我们所在的时空世界具有三维空间，而是我们很难想象的多维状态，因此说数据智慧子是属性多维。
在数据科学里，有两条主线：数据收集和数据分析。现在数据收集存储方式有关系数据和非关系数据，但都离不开数据属性（或称特征、变量）。定义关系数据库的国际标准SQL（结构化查询语言），就是“将数据存储在二维表中，每行代表一个数据实体，而每列代表一个属性。”大数据时代的来临，催生了新一代“NoSQL数据库”，即非关系数据库，使用的是对象标记语言，也就是“将数据存储为具有属性的对象”。所以说，数据库中不管何种类型的数据，都是包含多维属性。
在数据分析中，对于不超过3个属性的人类比较擅长，比如经典时空中的三维空间（长、宽、高），可想象、可视图，但对于超过三个属性的数据智慧子，人类思维处理的能力就比较有限了，于是1997年由统计学演变而来的数据科学应运而生，2001年数据科学的概念因远超统计学而被重新定义，成为了一个新学科。
如图灵奖得主约瑟夫·希发基思（Joseph Sifakis）的著作《理解和改变世界》中所述：“计算机显然可以帮助人类扩展智力。就其本质而言，它们可以分析大量数据，扮演着类似于人类潜意识，即‘协同处理器’的角色。”人们借助数据科学能够分析处理有3个以上，成百上千，甚至是能分析处理有上百万个属性的数据智慧子。所以，属性对于数据来说，是至关重要的，每个数据元素通常由多个属性来描述，也就是说，数据智慧子的属性多维。
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