❶ 什麼是數據什麼是信息兩者的區別和聯系是什麼
數據：對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或是這些物理符號的組合，也包含數值數據和非數值數據。
信息：是數據經過加工處理後得到的另一種形式的數據，這種數據在某種程度上影響接收者的行為。具有客觀性、主觀性和有用性。
數據和信息的關系：信息是數據的含義，數據是信息的載體。
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數據就是數值，也就是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數據有很多種，最簡單的就是數字。數據也可以是文字、圖像、聲音等。數據可以用於科學研究、設計、查證等。
信息，指音訊、消息、通訊系統傳輸和處理的對象，泛指人類社會傳播的一切內容。人通過獲得、識別自然界和社會的不同信息來區別不同事物，得以認識和改造世界。在一切通訊和控制系統中，信息是一種普遍聯系的形式。
1948年，數學家香農在題為「通訊的數學理論」的論文中指出：「信息是用來消除隨機不定性的東西」。創建一切宇宙萬物的最基本萬能單位是信息。
❷ 數據的本質是什麼
數據的本質是商業。
數據本身是一種語言，把業務、系統用數據這種語言表現出來，可視化出來，並應用起來。數據這個語言，即是過程也是結果，是業務和系統行為的過程和結果，所以數據本身不會撒謊，數據本身也不產生價值。這就好比語言本身不產生價值，但語言一旦用來交流、傳承，便產生了價值。
數據的價值在於應用，通過數據應用解決商業問題，在市場化的行為中，數據建設也往往需要商業驅動。
所以，數據的本質是商業。大數據、數據中台、數字化轉型，為的都是解決商業問題。離開商業談數據，是空中樓閣，是自嗨。
數據的應用分成兩種，一是數據化運營，二是運營數據。
1.數據化運營。
這類數據應用的價值是幫助業務決策和優化。目前大多分數據應用發生在數據化運營領域。數據化運營又分非產品類應用、產品類應用兩種。
1）非產品類應用
通過對數據的分析、解讀，發現業務的問題、機會。這是BI、業務、PD、風控、演算法的職責。
無論社交、電商、金融、供應鏈、新零售，還是什麼業務領域，都會有不少BI，他們做著數據監控、分析，和業務進行一輪輪的溝通，再輸出分析建議供業務和管理層決策。
從本質上來說，數據分析也是一種數據產品，和其他數據產品最大的差異是分析報告不是持續的，不是標准化的，展現形式以PPT或excel為主。但數據分析和數據產品的目的和本質一樣，通過服務需求方，解決需求方的問題。
漁歌的一個朋友，獨角獸公司的CEO，他本人精通商業，但對數據似懂非懂，他對數據分析團隊的定位是幫助業務團隊提高運營效率，要求一個分析師可以代替50個一線運營小二。
2）產品類應用，通過產品賦能業務、客戶，又分對內、對外。
對內：指給公司內部人員使用的數據產品。
比如營銷系統，自動根據采購者的生命周期、產品偏好發營銷推送。營銷推送的內容，需要根據客戶行為差異化，比如重產品搜索和重商家店鋪的購物者不是一類人，這是一種數據應用，目標是提高營銷精準度。
再比如報表平台：裝滿各種數據報表，供業務、產品同學找到他們需要的數據。
又如商家管理系統：知道商家在平台的表現，哪些是高潛，哪些有流失風險，及相應的原因等等。
以上對內的數據產品都服務於內部同事，幫助內部人員更快更便捷的定位問題、智能＆高效運營。
對外：指提供給外部客戶使用的數據產品。
比如淘寶曾經的數據魔方可以幫助商家通過行業數據選品，量子可以幫助商家不斷優化商品，做好店鋪管理決策。當然現在已經沒有量子和魔方已經沒有了，變成生意參謀。
再比如微信公眾號後台的統計功能，包含用戶分析、內容分析、菜單分析等等，這些功能是為了幫助公眾號號主做數據化運營、決策。
這類對外的數據產品，在幫助客戶做數據化運營的同時，還可以協同業務、服務、銷售。假設未來微信越來越鼓勵公眾號號主原創內容的大背景下，提供關於原創和轉載內容的數據分析功能的可能性就會變大。
數據化運營的產品，無論對內、對外，都是為了提高運營效率，科學化＆智能化決策。
2.運營數據
指通過運營數據的方式來實現盈利，數據就是這家公司的主營或者重要業務。
比如fico、芝麻、鵬元、同盾。不管他們的業務形態是怎麼樣的，他們專注從各個渠道獲取數據，再對數據進行加工，而後輸出應用，從中獲取客戶價值、公司價值。
前段時間，鬧的人聲鼎沸的數據事件，多家數據公司有波及，這波公司乾的就是運營數據的事。
各個領域都在探索大數據的商業應用與變現，真正實現變現的不多。金融是數據應用最多、最深入的領域之一，因為有數據化風控。
❸ 數據指的是什麼
數據（英語：data），是指未經過處理的原始記錄。一般而言，數據缺乏組織及分類，無法明確的表達事物代表的意義，它可能是一堆的雜志、一大疊的報紙、數種的開會記錄或是整本病人的病歷紀錄。
數據描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成消息和知識的原始材料。
數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。
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數據的分類
按性質分為
①定位的，如各種坐標數據；
②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；
④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為
①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3]；
②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。
按記錄方式分為
地圖、表格、影像、磁帶、紙帶。按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。在地理信息系統中，數據的選擇、類型、數量、採集方法、詳細程度、可信度等，取決於系統應用目標、功能、結構和數據處理、管理與分析的要求。
❹ 數據的概念
數據挖掘(
data
mining，簡稱dm)，簡單地講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識，數據挖掘概念的定義描述有若干版本，以下給出一個被普遍採用的定義描述:
數據挖掘，又稱為資料庫中知識發現(knowledge
discovery
from
database，簡稱kdd)，它是一個從大量數據中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規律等知識的復雜過程。
整個知識挖掘(kdd)過程是由若干挖掘步驟組成，而數據挖掘僅是其中的一個主要步驟。整個知識挖掘的主要步驟有:
數據清洗(data
clearning
)，其作用就是清除數據雜訊和與挖掘主題明顯無關的數據;
數據集成(data
integration
)，其作用就是將來自多數據源中的相關數據組合到一起;
數據轉換(data
transformation
)，其作用就是將數據轉換為易於進行數據才它掘的數據存儲形式;
數據挖掘(data
mining
)，它是知識挖掘的一個基本步驟，其作用就是利用智能方法挖掘數據模式或規律知識;
模式評佑(
pattern
evaluation
)，其作用就是根據一定評估標准interesting
measures)從挖掘結果篩選出有意義的模式知識;
知識表示(knowledge
presentation
)，其作用就是利用可視化和知識表達技術，向用戶展示所挖掘出的相關知識。
❺ 什麼是數據的具體內容和解釋,有具體含義
數據的具體內容和解釋如下：
在計算機科學中，數據的定義是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱；而到了21世紀的今天，數據則是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
備註：
數據的發展趨勢
1. 數據的資源化
何為資源化，是指數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
2. 同雲計算的深度結合
數據離不開雲處理，雲處理為數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生數據的平台之一。自2013年開始，數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓數據營銷發揮出更大的影響力。
3. 科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
4. 數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
5. 數據泄露泛濫
未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防範。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。
6. 數據管理成為核心競爭力
數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
7. 數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵
採用自助式商業智能工具進行數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據並通過BI獲得更佳決策。
8. 數據生態系統復合化程度加強
數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。
❻ 數據是指的什麼
數據是指的事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。。
數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。
在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。
(6)shuju擴展閱讀：
數據的分類：
按性質分為：
①定位的，如各種坐標數據；
②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；
④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。
按表現形式分為：
①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值 [3] ；
②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。
按記錄方式分為：
地圖、表格、影像、磁帶、紙帶。按數字化方式分為矢量數據、格網數據等。在地理信息系統中，數據的選擇、類型、數量、採集方法、詳細程度、可信度等，取決於系統應用目標、功能、結構和數據處理、管理與分析的要求。
❼ 數據內容
1.常規油氣相關數據
常規油氣數據內容主要包括：
（1）常規油氣評價單元數據。① 評價單元基礎數據；②評價單元成藏數據；③評價單元評價成果數據。
（2）常規油氣計算單元數據。①計算單元基礎數據；②計算單元成藏數據；③計算單元勘探歷程數據；④計算單元勘探成果數據；⑤油氣藏數據；⑥計算單元計算結果數據；⑦刻度區數據。
具體內容如表3-3所示。
表3-3 常規油氣數據
續表
詳細數據內容由《新一輪油氣資源評價系統數據字典》具體描述。
2.非常規資源相關數據
非常規油氣資源評價數據內容主要包括：
（1）煤層氣數據。①煤層氣評價單元基礎數據；②煤層氣評價單元評價成果數據；③煤層氣計算單元基礎數據；④煤層氣計算單元評價參數數據；⑤煤層氣計算單元評價結果數據。
（2）油砂數據。①油砂評價單元基礎數據；②油砂評價單元評價成果數據；③油砂計算單元基礎數據；④油砂計算單元評價參數數據；⑤油砂計算單元類比參數數據；⑥油砂計算單元評價結果數據；⑦油砂計算單元經濟評價參數數據。
（3）油頁岩數據。①油頁岩評價單元基礎數據；②油頁岩評價單元評價成果數據；③油頁岩計算單元基礎數據；④油頁岩計算單元評價參數數據；⑤油頁岩計算單元類比參數數據；⑥油頁岩計算單元評價結果數據；⑦油頁岩計算單元經濟評價參數數據。
具體內容如表3-4所示。
表3-4 非常規資源數據
續表
詳細數據內容由《新一輪油氣資源評價系統數據字典》具體描述。
3.可采系數相關數據
可采系數研究涉及的數據有研究所需基礎數據和研究成果數據。
其中，基礎數據包括油氣藏可采系數研究所需基礎數據以及各盆地油氣資源可采系數研究所需基礎數據；成果數據包括經過研究得出的各盆地油氣資源可采系數預測結果以及全國油氣資源可采系數評價結果，如表3-5所示。
表3-5 可采系數研究相關數據
4.趨勢預測相關數據
表3-6 趨勢預測研究相關數據