資料集通常是長方形資料矩陣，行代表乙個觀察值，列代表乙個變數，下表提供了乙個假想的病人資料集
不同的規則有不同的資料集行列名稱。資料統計把它們成為乙個觀察值和變數，資料庫分析員把它們成為一條記錄和域，資料探勘和機器學習把它們成為乙個樣例和屬性。我們將會在本書中用乙個觀察值和變數這個術語。
你可以分清資料結構（本例中的長方形陣列）和包含資料型別的資料內容。在上表所示的資料集中，patientid是乙個行，或者是乙個識別符號。admdate是乙個日期變數，age是乙個連續型變數，diabetes是乙個記號變數，status是乙個序級變數。
r語言有很多結構來儲存資料，包括標量，向量，陣列，資料框架和線性表。上表在r語言裡相當於乙個資料框架。這個結構的差異給r語言在處理資料時提供了大量的靈活性。
r語言可以處理的資料型別或者模式，包含數字型，字元型，邏輯型（true或false），複數（虛數）和行（位元組）。在r語言中，patientid，admdate和age是數字變數，反之，diabetes和status是字元型變數。另外你需要分別告訴r語言patientid是乙個主識別符號，admdate包含日期，diabetes和status是乙個名義和序級變數。
r語言把主識別符號稱作行名稱，把分類變數（名義變數和序級變數）稱作因素。我們會在下乙個章節講這些。你會在第三章學到日期變數。
機器閱讀理解資料集
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理解Delta lake ，理解資料湖
目前的資料部門從組織架構，從個人的負責的方向，處理的任務上，基於現在的資料架構，以及數倉的建設，看起來比較合理，但是也存在非常大的問題。目前的資料架構是從客戶端上報資料，通過logserver輸出到kafka，這時分為了兩步取走，第一步通過flink任務，將資料寫到hdfs上，然後將資料通過add ...