摘要：• 政府及公共机构在履行职责过程中产生和收集的数据，如统计数据、政策法规、公共服务信息等。

数据要素详细分类清单：

一、按数据来源分类

1. 公共数据

• 政府及公共机构在履行职责过程中产生和收集的数据，如统计数据、政策法规、公共服务信息等。

2. 企业数据

• 企业在生产经营过程中产生和收集的数据，包括客户信息、市场分析、产品设计、生产规程、销售数据、财务数据等。

3. 个人数据

• 个人在学习、工作、生活中形成的经验、知识、人脉等数据，以及个人同意前提下的个人信息，如姓名、年龄、职业、兴趣爱好等。

二、按数据处理程度分类

1. 原始数据集

• 未经加工处理的基础数据集合，包含各种未经整理的数据。

2. 标准化数据集

• 经过清洗、整理、格式化等处理后的数据，具有统一的格式和规范，便于后续的数据分析和应用。

三、按数据应用形式分类

1. 数据产品

• 基于数据资源开发的各种应用产品，如数据分析报告、数据可视化产品、数据API接口、数据服务平台等。

2. 信息系统

• 利用数据构建的各类信息系统，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、智能推荐系统等，为企业或组织的运营和管理提供支持。

3. 信息和知识

• 通过对数据的分析和挖掘，提炼出的有价值的信息和知识，如市场趋势分析、消费者行为洞察、业务决策支持等。

四、按数据结构和内容分类

1. 数值型数据

• 用于表示可以量化的数据，如销售额、温度、身高、体重等。

2. 字符型数据

• 用于表示文本信息的数据，如商品名称、地址、姓名等。

3. 日期型数据

• 用于表示时间信息的数据，如销售日期、生日、成立时间等。

4. 布尔型数据

• 表示逻辑值的数据，如是否成交、是否有效、是否同意等。

5. 其他类型数据

• 如图像数据、视频数据、音频数据等多媒体数据，以及文本数据中的特殊格式数据，如JSON、XML等。

五、按数据价值分类

1. 高价值数据

• 对企业或个人具有重要商业价值或战略意义的数据，如核心客户信息、研发数据、市场分析报告等。

2. 普通价值数据

• 对企业或个人具有一般商业价值或日常运营所需的数据，如销售数据、财务数据、员工信息等。

3. 低价值数据

• 对企业或个人价值较低或无需特别关注的数据，如日志数据、垃圾邮件等。

请注意，以上分类清单并非绝对，数据要素的分类方式可能因实际应用场景和需求的不同而有所变化。同时，随着技术的发展和数据应用的深入，新的数据要素类型可能会不断涌现。

来源：产业互联网研习社