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学考复习资料
第一章 数据与信息
浙教版
2022
1.1在具体感知数据与信息的基础上，描述数据与信息的特征，知道数据编码的基本方式。
1.2在运用数字化工具的学习活动，理解数据、信息与知识的相互关系，认识数据对人们日常生活的影响。
课
标
内
容
内
容
结
构
1.数据
（1）定义：数据是对客观事物的符号表示，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总称，
（2）表现形式：文字(数字)、图形、图像、音频、视频等。
知
识
要
点
1
数据与信息
2.信息与信息的特征
（1）定义：信息的一般定义是数据所包含的意义。在信息论中，香农给出的定义是用来消除随机不确定的东西。
（2）特征： 载体依附性、时效性、共享性、可加工处理性、真伪性、价值性等。
3.数据、信息、知识与智慧的关系
（1）数据经过解释后产生的意义就是信息，数据是信息的载体，单纯的数据是没有意义的。
（2）通过归纳、演绎、比较等手段对信息进行挖掘，将万千信息中有价值的部分与已存在的人类知识体系相结合，形成知识。
（3）智慧是在知识的基础之上，通过认识的累积，而形成的对事物的认识、远见，体现为一种卓越的判断力。
典
型
例
题
D
B
知
识
要
点
2
数字化
1.数字化
（2）模拟信号的数字化过程：
（1）定义：将模拟信号转变为数字信号的过程称为数字化，用到的主要设备是模数转换器(ADC) 。
(自然界的大多数信号，如数字、文字、图像、声音……)
（1）采样定理：当采样频率大于或等于被采样信号最高频率的两倍时，得到的离散信号可以完整的保留原始信号的所有信息。
2.采样、量化
（2）采样频率：1秒钟内采样的次数。常用单位是kHz,Hz
（3）量化位数：表示采样后的一个信号点使用的二进制位数。
（4）采样频率越高，量化位数越多，数字化后的信号越接近实际数据。
典
型
例
题
D
B
知
识
要
点
3
进制
例：（ 1 0 1 0 1 0 ）2=（ ）10
42
（28）10=（ ）2
11100
（154）10=（ ）16
(2A4) 16 = （ ）10
(1010000)2=( )16
(F6)16=( )2
50
11110110
9A
676
典
型
例
题
A
B
B
知
识
要
点
4
编码
2.字符编码
（2）汉字编码——GB2312(国标码，全角字符)：计算机处理汉字需要经过外码(输入码)，交换码，机内码和字形码多种编码过程。
①包括128个字符(0-127)
②计算机用1字节存放 ASCII码，最高位为0，内码以数字开头。
Ord(“A”)=65D=41H=1000001B
①GB2312属于交换码，用2字节表示一个汉字，内码以字母开头
②英文字符和标点符号可能采用ASCII码也可能采用汉字编码。
概念
编码是信息按照某种规则或格式，从一种形式转换为另一种形式的过程。解码是编码的逆过程。
（1）ASCII码(美国信息交换标准代码，半角字符)，主要用于显示现代英语和其他西欧语言，属于机内码。
知
识
要
点
4
编码
3.条形码和二维码
4.多媒体编码
相对条形码，二维码存储信息量更大。
（1）容量单位换算：1Byte=8bit；1KB=1024B；1MB=1024KB；1GB=1024MB；1TB=1024GB
（2）图像编码
①矢量图和位图：矢量图放大不失真，组成位图的基本单位是像素，放大会失真。
②未压缩BMP格式图像的容量计算公式：水平像素*垂直像素*颜色位深度(bit)/8
③常见颜色格式：RGB/8=全彩色=24位；256色图=256阶灰度=8位；黑白图像=1位。
④常见图像格式：.bmp(未压缩)；.jpg(静态图像有损压缩)；.gif；.png(有透明像素)
（3）声音编码
①未压缩Wave格式的容量计算公式：采样频率(Hz)*量化位数(bit)*声道数*时间(s)/8
②常见音频格式：.wav(未压缩)；.mp3(有损压缩)；.wma(微软音频)
（4）视频编码
① PAL制式每秒25帧，NTSC制式每秒30帧。
②未压缩avi格式视频容量计算公式：每张图像容量*帧数*时间(s)
③常见视频格式：.avi(可以是未压缩，也可以是压缩)；.mp4(有损压缩)；.flv；.mov
典
型
例
题
C
B
典
型
例
题
C
知
识
要
点
5
数据管理与安全
1.数据管理三个阶段：人工管理、文件管理、数据库管理
典
型
例
题
A
C
知
识
要
点
6
大数据
2.特征（4v）
(1)数量（ Volume ）：数据体量巨大 (2)速度（ Velocity ）：速度快
(3)多样性（Variety ）：数据类型多 (4)价值（Value）：价值密度低
1.概念
大数据代表着信息量大、速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技术和分析方法将其转换为价值。
3.大数据思维
(1)大数据分析全体数据而不是抽样数据
(2)对于数据不再追求精确性，而是能够接受数据的混杂性。
(3)不一定强调对事物因果关系的探求，更注重相关性。
4.大数据对社会的影响
(1)让生活更便利。 (2)让决策更精准。
(3)带来新的就业需求。 (4) 带来新的社会问题。
典
型
例
题
C
C
随
堂
演
练
D
A
D
4.
6.
B
C
D
C
B
7.
8.
D
9.

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