数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录,是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后,就成为信息;而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
接收者对信息识别后表示的符号称为数据。数据的作用是反映信息内容并为接收者识别。声音、符号、图像、数字就成为人类传播信息的主要数据形式。因此,信息是数据的含义,数据是信息的载体。
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比如,有人说“人的嘴巴上方有鼻子,鼻子上方有眼睛”,因为这是预料中的事,所以你从这个消息中得到的信息量很少。但如果有人说“人的鼻子上方有嘴巴,嘴巴上方有眼睛”,就会让人很震惊,因为这是预料之外的,这样的信息量就很大。这说明了:一个消息越不可预测,它所含的信息量就越大。
事实上,信息的基本作用就是消除人们对事物了解的不确定性。信息量是指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。从这个定义看,信息量跟概率是密切相关的。
在信息的处理中,信息载体能够反映信息内容。通过提高处理这些信息的能力,人类不断增加了对自然界和人类社会的认识。现代社会中,信息的作用更是难以估量。一条有价值的经济信息可以帮助工厂获得巨额利润,一条准确的气象预报可以使人民的生命财产免遭重大损失,一项重要的军事情报可以使己方以少胜多……信息已成为具有重要价值的资源——信息资源。
迅速而准确地传输信息,历来都是与经济和社会生活息息相关的。早在语言产生之前,人类便有绳、号角、击鼓、火光一类原始的通信工具。在中国境内,至今尚留存着不少烽火台遗迹。
当边境出现敌方入侵时,相邻的烽火台就会一个接一个地点燃起烽火,把紧急信息迅速接力传递下去。随着人类语言的形成、数字计数的运用、印刷技术的传播、电子技术的发展,信息传输发生了质的变化,对经济社会发展起了极大的促进作用。
在概率论中,用P(x)表示在N个相等的可能事件出现某一个事件的概率,即P(x)=1/N。信息量I(x)定义为:I(x)=log2N = -log2(1/N )= -log2P(x)结合概率论知识,推而广之,可以用下面的公式——称之为熵H(x)公式来表示一大堆数据带来的平均信息量。
注意:这个平均信息量不是算术平均,是概率论的统计平均——数学期望值。
参考资料:百度百科——数据与信息
数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录,是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后,就成为信息;而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
比如我们通过观察可以记录星球的位置和出现的时间等原始数据,再对得到的数据进行分析和挖掘,就能够计算出星球运动的规律,这就是信息,然后对信息进行总结和提炼,就可以得到开普勒三定律,这就是知识。而得到的知识,能够使我们更加清晰的了解世界和生活,还能够通过知识不断改变我们周围的世界。而所有的一切的基础就是数据。
数据和信息的区别:
1、从信息论的观点来看,描述信源的数据是信息和数据冗余之和,即:数据=信息+数据冗余。
2、数据是数据采集时提供的,信息是从采集的数据中获取的有用信息。
由此可见,信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。不严格的说,“不知道的东西,你知道了,就获得了一个信息”。
参考资料:百度百科——数据与信息
本回答被网友采纳一、数据与信息的关系为:
1、数据是信息的一种表现形式,数据通过能书写的信息编码表示信息。信息有多仲表现形式,它通过手势、眼神、声音或图形等方式表达,但是数据是信息的最佳表现形式。
2、由于数据能够书写,因而它能够被记录、存储和处理,从中挖掘出更深层的信息。但是,数据不等于信息,数据只是信息表达方式中的一种。正确的数据可以表达信息,而虚假、错误的数据所表达的谬误,不是信息。
二、数据
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。
三、信息
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。
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数据分类
1、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。
2、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。
3、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。
参考资料:数据与信息百度百科
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