❶ 什么是数据什么是信息两者的区别和联系是什么
数据：对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或是这些物理符号的组合，也包含数值数据和非数值数据。
信息：是数据经过加工处理后得到的另一种形式的数据，这种数据在某种程度上影响接收者的行为。具有客观性、主观性和有用性。
数据和信息的关系：信息是数据的含义，数据是信息的载体。
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数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。
信息，指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界。在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式。
1948年，数学家香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本万能单位是信息。
❷ 数据的本质是什么
数据的本质是商业。
数据本身是一种语言，把业务、系统用数据这种语言表现出来，可视化出来，并应用起来。数据这个语言，即是过程也是结果，是业务和系统行为的过程和结果，所以数据本身不会撒谎，数据本身也不产生价值。这就好比语言本身不产生价值，但语言一旦用来交流、传承，便产生了价值。
数据的价值在于应用，通过数据应用解决商业问题，在市场化的行为中，数据建设也往往需要商业驱动。
所以，数据的本质是商业。大数据、数据中台、数字化转型，为的都是解决商业问题。离开商业谈数据，是空中楼阁，是自嗨。
数据的应用分成两种，一是数据化运营，二是运营数据。
1.数据化运营。
这类数据应用的价值是帮助业务决策和优化。目前大多分数据应用发生在数据化运营领域。数据化运营又分非产品类应用、产品类应用两种。
1）非产品类应用
通过对数据的分析、解读，发现业务的问题、机会。这是BI、业务、PD、风控、算法的职责。
无论社交、电商、金融、供应链、新零售，还是什么业务领域，都会有不少BI，他们做着数据监控、分析，和业务进行一轮轮的沟通，再输出分析建议供业务和管理层决策。
从本质上来说，数据分析也是一种数据产品，和其他数据产品最大的差异是分析报告不是持续的，不是标准化的，展现形式以PPT或excel为主。但数据分析和数据产品的目的和本质一样，通过服务需求方，解决需求方的问题。
渔歌的一个朋友，独角兽公司的CEO，他本人精通商业，但对数据似懂非懂，他对数据分析团队的定位是帮助业务团队提高运营效率，要求一个分析师可以代替50个一线运营小二。
2）产品类应用，通过产品赋能业务、客户，又分对内、对外。
对内：指给公司内部人员使用的数据产品。
比如营销系统，自动根据采购者的生命周期、产品偏好发营销推送。营销推送的内容，需要根据客户行为差异化，比如重产品搜索和重商家店铺的购物者不是一类人，这是一种数据应用，目标是提高营销精准度。
再比如报表平台：装满各种数据报表，供业务、产品同学找到他们需要的数据。
又如商家管理系统：知道商家在平台的表现，哪些是高潜，哪些有流失风险，及相应的原因等等。
以上对内的数据产品都服务于内部同事，帮助内部人员更快更便捷的定位问题、智能＆高效运营。
对外：指提供给外部客户使用的数据产品。
比如淘宝曾经的数据魔方可以帮助商家通过行业数据选品，量子可以帮助商家不断优化商品，做好店铺管理决策。当然现在已经没有量子和魔方已经没有了，变成生意参谋。
再比如微信公众号后台的统计功能，包含用户分析、内容分析、菜单分析等等，这些功能是为了帮助公众号号主做数据化运营、决策。
这类对外的数据产品，在帮助客户做数据化运营的同时，还可以协同业务、服务、销售。假设未来微信越来越鼓励公众号号主原创内容的大背景下，提供关于原创和转载内容的数据分析功能的可能性就会变大。
数据化运营的产品，无论对内、对外，都是为了提高运营效率，科学化＆智能化决策。
2.运营数据
指通过运营数据的方式来实现盈利，数据就是这家公司的主营或者重要业务。
比如fico、芝麻、鹏元、同盾。不管他们的业务形态是怎么样的，他们专注从各个渠道获取数据，再对数据进行加工，而后输出应用，从中获取客户价值、公司价值。
前段时间，闹的人声鼎沸的数据事件，多家数据公司有波及，这波公司干的就是运营数据的事。
各个领域都在探索大数据的商业应用与变现，真正实现变现的不多。金融是数据应用最多、最深入的领域之一，因为有数据化风控。
❸ 数据指的是什么
数据（英语：data），是指未经过处理的原始记录。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。
数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
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数据的分类
按性质分为
①定位的，如各种坐标数据；
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
按表现形式分为
①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3]；
②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。
按记录方式分为
地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。
❹ 数据的概念
数据挖掘(
data
mining，简称dm)，简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘概念的定义描述有若干版本，以下给出一个被普遍采用的定义描述:
数据挖掘，又称为数据库中知识发现(knowledge
discovery
from
database，简称kdd)，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
整个知识挖掘(kdd)过程是由若干挖掘步骤组成，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤有:
数据清洗(data
clearning
)，其作用就是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;
数据集成(data
integration
)，其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起;
数据转换(data
transformation
)，其作用就是将数据转换为易于进行数据才它掘的数据存储形式;
数据挖掘(data
mining
)，它是知识挖掘的一个基本步骤，其作用就是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识;
模式评佑(
pattern
evaluation
)，其作用就是根据一定评估标准interesting
measures)从挖掘结果筛选出有意义的模式知识;
知识表示(knowledge
presentation
)，其作用就是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识。
❺ 什么是数据的具体内容和解释,有具体含义
数据的具体内容和解释如下：
在计算机科学中，数据的定义是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称；而到了21世纪的今天，数据则是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
备注：
数据的发展趋势
1. 数据的资源化
何为资源化，是指数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
2. 同云计算的深度结合
数据离不开云处理，云处理为数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生数据的平台之一。自2013年开始，数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让数据营销发挥出更大的影响力。
3. 科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
4. 数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
5. 数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
6. 数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
7. 数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
8. 数据生态系统复合化程度加强
数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。而今，这样一套数据生态系统的基本雏形已然形成，接下来的发展将趋向于系统内部角色的细分，也就是市场的细分;系统机制的调整，也就是商业模式的创新;系统结构的调整，也就是竞争环境的调整等等，从而使得数据生态系统复合化程度逐渐增强。
❻ 数据是指的什么
数据是指的事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。
(6)shuju扩展阅读：
数据的分类：
按性质分为：
①定位的，如各种坐标数据；
②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；
③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；
④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。
按表现形式分为：
①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 [3] ；
②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。
按记录方式分为：
地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。
❼ 数据内容
1.常规油气相关数据
常规油气数据内容主要包括：
（1）常规油气评价单元数据。① 评价单元基础数据；②评价单元成藏数据；③评价单元评价成果数据。
（2）常规油气计算单元数据。①计算单元基础数据；②计算单元成藏数据；③计算单元勘探历程数据；④计算单元勘探成果数据；⑤油气藏数据；⑥计算单元计算结果数据；⑦刻度区数据。
具体内容如表3-3所示。
表3-3 常规油气数据
续表
详细数据内容由《新一轮油气资源评价系统数据字典》具体描述。
2.非常规资源相关数据
非常规油气资源评价数据内容主要包括：
（1）煤层气数据。①煤层气评价单元基础数据；②煤层气评价单元评价成果数据；③煤层气计算单元基础数据；④煤层气计算单元评价参数数据；⑤煤层气计算单元评价结果数据。
（2）油砂数据。①油砂评价单元基础数据；②油砂评价单元评价成果数据；③油砂计算单元基础数据；④油砂计算单元评价参数数据；⑤油砂计算单元类比参数数据；⑥油砂计算单元评价结果数据；⑦油砂计算单元经济评价参数数据。
（3）油页岩数据。①油页岩评价单元基础数据；②油页岩评价单元评价成果数据；③油页岩计算单元基础数据；④油页岩计算单元评价参数数据；⑤油页岩计算单元类比参数数据；⑥油页岩计算单元评价结果数据；⑦油页岩计算单元经济评价参数数据。
具体内容如表3-4所示。
表3-4 非常规资源数据
续表
详细数据内容由《新一轮油气资源评价系统数据字典》具体描述。
3.可采系数相关数据
可采系数研究涉及的数据有研究所需基础数据和研究成果数据。
其中，基础数据包括油气藏可采系数研究所需基础数据以及各盆地油气资源可采系数研究所需基础数据；成果数据包括经过研究得出的各盆地油气资源可采系数预测结果以及全国油气资源可采系数评价结果，如表3-5所示。
表3-5 可采系数研究相关数据
4.趋势预测相关数据
表3-6 趋势预测研究相关数据