# 5 Data

- [Data Sets](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/data-sets.md): Um Datensätze genauer beschreiben und einordnen zu können, schauen wir uns wichtige Dimensionen und deren möglichen Ausprägungen an.
- [Data Records](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/dimensions-of-records.md): Auf der Ebene eines einzelnen Eintrages innerhalb eines Datensatzes lassen sich Dimensionen definieren, die uns bei der Unterscheidung verschiedener Fälle helfen.
- [Data Attributes](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/data-attributes.md): Auch auf Attribut- oder Merkmalsebene können wir wichtige Dimensionen identifizieren und daraus bestimmte Eigenschaften ableiten.
- [Data Types](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/data-types.md)
- [Scales](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/scales.md)
- [Data Formats](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/datenformate.md): Data is stored in various formats. Each format has a specific purpose and comes with its advantages and disadvantages.
- [Das CSV-Format](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/datenformate/das-csv-format.md)
- [Das JSON-Format](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/datenformate/das-json-format.md)
- [Das Parquet-Format](https://analytics.datalit.de/empirical-research/data/datenformate/das-parquet-format.md)


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