数据分类方法有多种，可以根据不同的标准和需求进行划分。以下是一些常见的数据分类方法：
按关系分类
基于业务（来源）、基于内容、基于监管等。
按特性分级
基于价值（公开、内部、重要核心等）、基于敏感程度（公开、秘密、机密、绝密等）、基于司法影响范围（大陆境内、跨区、跨境等）。
敏感性分类
将数据根据其敏感性级别划分为不同等级，例如公开级、内部级、机密级和绝密级。这种分类方法主要用于保护数据的安全性和隐私。
机密性分类
根据数据的机密性程度将其分为不同级别，例如高度机密、机密和普通。这种分类方法主要用于保护商业机密和保密信息。
价值分类
根据数据的价值和重要性将其分为高价值、中等价值和低价值。这种分类方法主要用于确定数据存储和备份的优先级。
可用性分类
根据数据的可用性需求将其分为高可用、中等可用和低可用。这种分类方法主要用于确定数据冗余和备份策略。
生命周期分类
根据数据的生命周期将其分为不同阶段，例如数据采集、处理、存储和归档。这种分类方法主要用于管理数据的存储和维护。
数据类型分类
根据数据的类型和格式将其分为文本、图像、音频、视频等不同类别。这种分类方法主要用于数据的组织和检索。
地理分类
根据数据的地理位置将其分为不同区域或地域。这种分类方法主要用于区分和管理跨地域的数据。
业务分类
根据数据所涉及的业务领域将其分为不同类别，例如销售、人力资源、财务等。
时间分类
将数据按照时间段进行分类，比如按年、季度、月、周、日等。统计方法可以使用时间序列分析、时间序列回归分析、周期性分析等方法。
地域分类
将数据按照地理区域进行分类，比如按照国家、省份、城市、区县等。统计方法可以使用地理信息系统、地图可视化、空间插值分析等方法。
属性分类
将数据按照某些属性进行分类，比如按照性别、年龄、职业、教育程度等。统计方法可以使用交叉表、分组统计、频数分析等方法。
产品分类
将数据按照产品进行分类，比如按照产品种类、型号、销售渠道等。统计方法可以使用产品分析、市场占有率分析、销售趋势分析等方法。
行业分类
将数据按照行业进行分类，比如按照制造业、服务业、金融业等。统计方法可以使用行业分析、行业比较分析、行业预测分析等方法。
结构属性分类
根据数据存储形式的不同，数据可以分为结构化数据与分结构化数据两种。
连续性特征分类
包括定序数据和定距数据，定序数据可以比较优劣，定距数据可以进行加减运算。
测量尺度分类
可以理解为一种测量工具，刻画数据的精细度，包括定类数据、定序数据和定距数据。
DAMA数据分类法
根据奇泽姆的六层数据分类法，将数据分为元数据、参考数据、企业结构数据、交易结构数据、交易活动数据和交易审计数据。
华为数据分类法
综合了三个不同维度对数据进行分类，包括内部数据和外部数据、结构化数据和非结构化数据、元数据，并进一步划分为基础数据、主数据、事务数据、报告数据、观测数据和规则数据。
其他常见数据分类法
按照数据类型、数据产生环节、数据存储对象/位置、数据治理类型等进行分类。
这些分类方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的数据管理效果。