离散型数据具有以下性质：
1. **定义明确**：离散型数据是指只能取有限个或可数无限个具体数值的数据。这些数值通常是整数，但也可能是有限的小数。
2. **不连续性**：与连续型数据不同，离散型数据之间的取值是不连续的。例如，如果你有一袋糖果，每袋糖果的数量只能是1、2、3、4……等整数，不能是1.5或2.3。
3. **有限或可数无限**：离散型数据要么有限，要么是可数无限的。有限的数据可以完全列出，比如某次考试中学生的得分；可数无限的数据虽然无限，但可以按照某种顺序排列。
4. **概率分布**：由于离散型数据的有限或可数无限性，它们可以通过概率分布来描述。例如，掷骰子的结果可以用概率分布来表示。
5. **计数和测量**：离散型数据通常用于计数，例如人数、物品数量等。在某些情况下，也可以用离散型数据来测量某些可以分级的属性，如等级、类别等。
6. **分布函数**：离散型数据的分布可以通过分布函数来描述，这个函数给出了某个特定数值或数值区间内数据出现的概率。
7. **概率质量函数（PMF）**：对于离散型随机变量，可以使用概率质量函数来描述每个可能取值的概率。
8. **可加性**：离散型数据的总和等于其各部分数据的总和。例如，某班有50名学生，其中20名男生，30名女生，则该班总人数为50。
这些性质使得离散型数据在统计学、概率论和许多实际应用中非常重要。在处理离散型数据时，了解这些性质有助于正确地进行数据分析、预测和决策。
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