资源简介
第1章 数据与信息(知识清单)
【知识结构】
【考点清单】
1.感知数据,了解数据的记录形式及其蕴含的信息。数据是对客观事物的符号表示,数据的记录形式多种多样,可以是数字、数值、图形图像、视频、音频、文字等。
2.了解数据的演变及对人类社会的影响。数据的基本演变过程:结绳记事----刻画(甲骨、墙壁等)---造纸术、印刷术-----留声机、摄影机等-------计算机。
3.提升利用数字化工具获取、处理和分析数据的能力,获取更高价值的信息,同时明确不同数据背后蕴含着不同的价值,可以创造财富,但同时也会对我们日常生活产生不良影响
4.能够辨别数据和信息,描述数据与信息的特征。信息是加工处理了的数据,数据是对客观事物的符号表示,信息具有普遍性:信息是普遍存在的;依附性,信息不能独立存在,需要依附于一定的载体。可传递性:信息可以在时间和空间上进行传递;共享性:信息可以被多个主体同时共享,而不会因为被使用而减少或消失。价值性:信息具有价值。时效性:信息的价值和作用会随着时间的推移而发生变化。可处理性:信息可以进行加工、处理和分析。
5.理解数据、信息和知识、智慧之间的关系,数据是对事实的记录,无特定意义。信息由数据加工而来,具有明确的含义,知识在信息基础上提炼总结;智慧则是对知识的灵活运用和创造性发挥,具备判断力和创造力,层层递进,共同构成认知的不同层次,推动人们在生活和工作中不断进步与发展。
6.正确认识数据对人们生活的影响,提升信息安全意识,增强信息社会责任感。在日常生活中,数据让消费更明智,购物时可参考产品评价等数据做出选择。健康管理也因运动和睡眠数据变得精准,能调整生活方式。出行借助交通数据规划最佳路线。社交娱乐方面,平台依据浏览数据推荐个性化内容,拓展社交圈。在科学领域,数据是实验与观测的基础,推动科学研究。用于建立模型并验证,提高理论准确性。还促进跨学科研究,数据共享带来合作机遇,挖掘数据能发现新现象,推动科学创新,深刻影响着我们的生活与科学发展。
7.了解数据采集的常用方法,数据采集的方法有人工采集和传感器采集。人工采集即通过人的观察、测量、记录等方式,手动收集各种信息和数据的过程;传感器采集即指利用各种类型的传感器,通过检测和感知特定的物理量、化学量或生物量,并将其转化为电信号或数字信号进行收集的过程。
8.掌握模拟信号转化为数字信号的一般过程。模拟信号转数字信号,一般经过采样、量化、编码三个过程。
9.掌握二进制、十进制和十六进制之间的转化方法。二进制、十六进制转十进制采用位权展开法;即用R进制数的每一位乘以R的n次方,n是位数,从R进制数的整数最低位开始,依次为0,1,2…累加;十进制转二进制、十六进制采用短除倒取余数法。
10.正确认识数据,提升信息安全意识,增强信息社会责任感。数据是对事物的量化记录和描述。正确认识数据需明白数据并非绝对客观,可能受各类因素影响而存在偏差。一方面,要看到数据在决策、研究等方面的重要价值,如帮助我们了解市场趋势、进行科学探索。另一方面,不能过分迷信数据,应结合实际情况进行综合分析。同时,要注重数据的隐私保护和安全,认识到不当使用数据可能带来的风险。以理性和审慎的态度对待数据,提升信息安全意识。
11.了解数据管理的内涵和掌握基本方法。数据管理数据管理经历了人工管理阶段、文件系统阶段、数据库管理系统三个阶段,常见的关系型数据库有 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等。数据可以分为结构化数据、非结构数据及半结构化数据。
12.了解常见文件的扩展名和常见文件的区别。
常见文件有音频(mp3 .wav )视频(.mov .wmv .avi .mp4 、 .swf )图片:(.jpg .jpeg .png .gif )
文档:(.doc .txt)网页:( .html ) 等。
13.了解数据保护的一般方法,提高数据安全意识,增强信息社会责任感。保护数据安全的方法包括访问控制、数据加密、定期备份、员工培训、漏洞管理、安全审计、加强网络安全、硬件安全、数据分类分级、应急响应计划、安全监测与预警、第三方安全评估。
14.了解大数据的概念,理解大数据的特征。大数据是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,包含公共数据和非公共数据,以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。大数据具有4V 特征即 Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
15.了解对大数据人们思维方式的影响。大数据促使人们从单一的因果关系思维转向关注相关性。不再局限于寻找明确的因果链条,而是通过分析数据中的关联模式,发现新的机会和问题。同时,大数据拓展了人们的视野,使人们能够以更宏观的角度看待问题,推动跨领域合作与创新。
16.能够正确认识大数据的意义以及对社会的影响。我们应客观看待大数据,充分发挥其优势,同时加强数据治理,确保数据质量和安全,让大数据更好地服务于社会和经济发展。
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