举例说明数据与信息之间的关系
1.举例说明数据与信息之间的关系
数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。
2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理
MRP：编制零件的生产计划，采购计划。
闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划
MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产
ERP:供应链管理
3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点
结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性；
要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法
原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具
面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求
4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？
又称结构化系统开发方法或瀑布模型
B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度
C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料
D面向功能和流程，能够进行流程的优化和流程再造
缺点：A 难以确保系统真正符合用户需求
B不能反应认识过程的较高反复性
C系统开发周期较长
D系统的开发成本
5.什么是软件工程？其所遵循的基本原理是什么？
软件工程作为一个新兴的工程学科，主要研究软件生产的客观规律，建立与系统化软件生产有关的概念、原则、方法、技术和工具，指导和支持软件系统的生产活动，以期达到降低软件生产成本、改进软件产品质量、提高软件生产率水平的目标。
选取适宜的开发模型；采用合适的设计方法；提供高质量的工程支持；重视开发过程的管理。
6.什么是原型法？
从基本需求入手，快速构筑系统的原型，通过原型确认需求及对原型进行改进，最终达到建立系统的目的的方法。
优点：改善了用户和系统设计者的交流方式
帮助确定技术上的可行性
有助于推广目标系统的思想
降低了开发风险
减少了用户培训时间，减少了开发的时间和成本
缺点：方法系统性缺乏系统性和完整性，缺乏对管理系统全面，系统的认识
容易走上机械地模拟原来手工系统的轨道
过快收敛于需求集合的过程中容易忽略一些基本点
不适用于开发大型综合的管理信息系统
长期在原型环境上开发，容易遗忘用户环境和原型环境的差异
对开发环境和工具有较高的要求
7.什么是面向对象开发对象？和面向过程的开发方法有什么不同？
在定义对象的基础上建立类和类的层次结构与继承机制，通过消息的传递实现对象之间的彼此通信。
8．什么是业务流程图？如何绘制企业的业务流程图？
业务流程图TFD （Transaction Flow Diagram ）是一种描述系统内各单位、人员之间业务关系、作业顺序和管理信息流向的图表，它
用一些规定的符号及连线来表示某个具体的业务处理过程。
第一步：描述公司原来的管理流程。 第二步：重新界定参与流程的部门和范围.
8. 什么是数据流图？什么是数据词典？绘制数据流图的要点是什么？
数据流图也称为数据流程图（Data Flow Diagram 简称DFD ）是一种便于用户理解和分析系统数据流程的图形工具，它摆脱了系统和
具体内容，精确地在逻辑上描述系统的功能、输入、输出和数据存储等，是系统逻辑模型的重要组成部分。
对数据流图中的每一数据流，处理逻辑，数据存储及数据项下一个“严格的定义”，所有这些定义按一定次序汇集而成，即为数据字
典。据流图一般采用“由顶向下”，“由粗到细”，“逐步求精”的方法： （1）识别系统的边界。（2）画原系统的数据流图。（3）标记数据流名。 （4）为加工命名。一般由动宾词组组成，如打印工资。（5）删除控制流。
（6）数据流图中，错误或非法的数据流用一端悬空的箭头表示，这种数据流可暂不考虑其加工处理。（7）为避免数据流图中出现交叉数据流，相同的数据源点-终点可以在数据流图中的不同地方多次出现，相同的数据文件也可以在数据流图中多次出现。（8）数据流图的画法应遵循“自上而下”，“自左至右”的原则。（9）画数据流图没有一次成功的，需在调整过程中不断深入，不断改进。 9. 什么是业务流程图？
业务流程图（Transaction Flow Diagram, TFD ）就是用一些规定的符号及连线来表示某个具体业务处理过程。 步骤：描述公司原来的管理流程；重新界定参与流程的部门和范围 9. 什么是数据流图？什么是数据字典？
也称数据流程图（DFD ，Data Flow Diagram ）是一种便于用户理解和分析系统数据流程的图形工具，它摆脱了系统和具体内容，精确地在逻辑上描述系统的功能，输入，输出和数据结构，是系统逻辑模型的重要组成部分。 数据流图组成：加工，数据流，数据储存，外部实体
在同一数据流图中，数据流不允许同名；
业务处理描述
业务处理单位
表格制作
数据文件
信息传递
收集资料
数据流不仅表示在管道中流动的数据，而且还表示数据的流量。如图3-4所示，记账凭证与合法记账凭证两个数据流，其结构是一样的，但其流量不一样，所以它们不是同一个数据流；
对流进文件和流出文件的数据流不需要命名，但必须标出其他数据流的名字； 数据流图中不能出现控制流；
数据流图中可以出现物流以帮助理解。物流用双线表示。
数据字典：对数据流图中的每一数据流，基本加工，文件及数据项下一个“严格的定义”所有这些定义按一定次序汇集而成 10. ER 模型中区分实体、属性和关系
实体：现实世界中存在的客观事物，是具体的或抽象的对企业有意义的事物，如客户、产品、订单、零件作业计划等 ER 模型中用矩形表示实体类型。
属性：实体的特征，如实体类型“客户”有客户编号、姓名、地址等项属性。ER 模型中用圆圈和连线表示属性，属性名写在圆圈内，若在实体与属性的连线边上标记N 表示多值属性。
关系：两个或多个实体类型之间的逻辑联系，实体可以单独存在，但关系只能与它所维系的实体类型一同出现。“客户”与“地址”之间的关系可叫做“居住”。ER 模型中用菱形表示关系，并通过线段与相关的实体类型相连。
属性
关系
具体方法：⑴如果两实体间是1：1联系，如图表示“工厂”与“厂长”两实体间联系，联系本身并无属性，转换时只要在“厂长”的关系中增加“厂号”关键字作为属性项，或在“工厂”的关系中增加“厂长”关键字作为属性项，就能实现彼此间1：1联系。
如：厂长（厂长号，厂号，姓名，年龄）
工厂（厂号，厂名，地点） 或：厂长（厂长号，姓名，年龄）
工厂（厂号，厂长号，厂名，地点）
⑵如果两实体间是1：m 联系，就将“1”
方的关键字纳入“m
1
1客户编号居 住
客 户
地 址
编号姓名日期编号地名
1
N 客户姓名1
N 迁入日期1
1地址编号1
N 地址***集合1集合2***1：1
关系
******1：N
关系
******N ：1
关系
***
***
N ：M
关系
并纳入“m ”方的关系中。如图所示，E-R 图对应的关系数据模型为：仓库（仓库号，地点，面积）产品（货号，品名，价格，仓库号，数量）
③如果两实体间是M ：N 联系，则需对联系单独建立一个关系，用来联系双方实体，该关系的属性中至少要包括被它所联系的双方实体的关键字，如果联系属性有属性，也要归入这个关系中。如图所示“学生”与“课程”两实体间是M ：N 联系，根据上述转变原则，对应的关系数据模型如下： 学生（学号，姓名，性别，助学金） 课程（课程号，课程名，学时数） 学习（学号，课程号，成绩）
结构化系统开发方法又称结构化生命周期法或系统开发生命周期法（System Development Life Cycle ， SDLC ），主要由结构化分析、结构化设计和结构化编程三个部分组成，统称为结构化分析与设计方法（Structured Analysis and Design Technique ， SADT ）。
战略目标（集）转化法：SST Strategy Set Transformation 管理信息系统的战略规划过程就是把企业组织的战略目标转化为管理信息系统的战略目标。
优点是描述全面，缺点是重点不突出。
企业系统规划法（Business System Planning ，BSP ）是一种对企业管理信息系统进行规划的结构化方法. 它是自上而下识别系统目标，识别企业过程，识别数据，然后自下而上设计系统，以支持系统目标的实现. 定义企业过程、定义数据类是BSP 方法的核心。
可行性分析是指在初步调查收集到的信息基础上，分析项目必要性，并通过经济、技术、组织管理、社会（法律）四个方面分析项目的可行性，最后根据分析结果确定必要且可行的各项目开发实施的优先级别。可行性研究确定项目是否值得继续下一个阶段即系统分析阶段。
必要性分析进一步从技术、经济、管理、社会（法律）上分析其可行性。
可行性分析经济上的可行性；技术上的可行性；组织管理上的可行性；社会（法律）上的可行性
可行性分析结论条件具备，可立即开发；时机不成熟，需要增加资源才能进行开发（如增加投资、增加人力、延长开发时间等）；需要推迟，直到某些条件具备之后，才能进行开发（如管理工作的改进、组织机构的调整等）；目标太低或太高，需要对目标进行某些修改后，才能进行开发；不能或没有必要进行开发（如经济上不合算，技术条件不成熟等）。
系统分析的目标
1）清楚完整的说明用户的需求，并充分理解目标系统是如何支持这些需求的；
2）评估系统概念的可行性，提出几种合理的目标系统解决方案；
3）建立备选方案的成本和进度约束；
4）创建形成所有系统设计阶段工作基础的系统定义。
详细调查现行系统
?进一步的可行性分析
?描述现行系统
?分析用户新的需求，改进现行模型，形成新系统的逻辑模型
?编写系统需求说明书（系统分析报告）现行系统描述；新
结构化英语
结构英语是一种用英语描述一个加工处理逻辑的方法。它由动词加上宾语所构成。具有三种结构类型：顺序、分支和重复。
这三种类型与程序的三种结构相对应。
顺序结构：例如要描述以下处理过程：输入材料单的数量，从材料价格文件中取计划单价，计算材料的金额，用顺序结构描述如下：
?Read Quantity from Material File
?Read Unit-Price from Price File
?Set Sum of Money Equal to Quantity×Unit-Price
分支结构：用结构英语描述如下的分支处理过程：当客户类型是新时，先写客户记录，后写订单记录；当客户类型是旧时，仅写订单记录。
?Select the Appropriate Case
?Case 1：Customer-Type Is New
? Write Customer Record
? Write Order Record
?Case 2：Customer-Type Is Old
Write Order Record
重复结构：用结构英语描述如下重复处理过程：读职工工资文件中的应发工资数，并将其累加到应发工资总额中，直至所有的职工工资都处理完时为止。
? Set Sum-of-wages to Zero
? Repeat the Following ：
? Read Wages From Wages File ? Sum up sum-of-wages
?
Until All Record Have Been Done
判定树（决策树）
用图形方式（树型）描述加工逻辑。通常用来描述根据不同条件及其取值来选择的处理过程。
判定表是用表格形式表达处理逻
辑的一种工具，由条件、行动、条件组合和结果四部分组成。如表1所示
例题：某企业的折扣政策。
每年交易金额在50000元以下，没有折扣；每年交易额50000元以上，且最近三个月没有欠款的，折扣率为15%；交易金额在50000元以上，最近三个月有欠款，但与本企业合作3年以上，折扣率是10%；交易金额在50000元以上，最近三个月有欠款，但与企业合作3年以下，折扣率是5%。 分析：
条件：交易额是否大于等于50000元；三个月是否有欠款与企业合作是否三年以上。 行动：折扣率为15%；折扣率为10%；折扣率为5%； 折扣率为0% 。
解题方法一：以判定表为基准
条件组合决策结果
C1 条件1C3 条件3C2 条件2A3 行动3
A2 行动2A1 行动1R1R2R3R4R5R6R7R8判定表Y X
Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y N
N N N N N N N N N N N
X
X
条件组合决策结果
交易额≥50000合作三年以上
三个月无欠款折扣率=5%折扣率=10%折扣率=15%R1R2R3R4R5R6R7R8判定表Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y N
N N N N N N N N N N N 折扣率=0%
解题方法二：以题目为基准
每年交易金额在50000元以下，没有折扣；每年交易额50000元以上，且最近三个月没有欠款的，折扣率为15%；交易金额在50000元以上，最近三个月有欠款，但与本宾馆合作3年以上，折扣率是10%；交易金额在50000元以上，最近三个月有欠款，但与本宾馆合作3年以下，折扣率是5%。
系统设计的原则
简单性原则;系统性原则;灵活性与适应性原则;经济性原则;可靠性原则;管理可接受原则
代码类型
(一) 顺序码
顺序码适宜中最简单、最常用的代码。这种代码是将顺序的自然数或字母赋予分类对象。例如，企业的职工代码（共有职工2237个）可以编为：00010002 (2237)
优点：短而简单，记录的定位方法简单，易于管理；
缺点：代码本身没有给出对象的任何其它信息(没有逻辑基础)
（二）区间码
区间码把数据项分成若干组，每一区间代表一个组，码中数字的值和位置都代表一定意义
(三)助忆码
助忆码用文字、数字或文字数字结合起来描述，其特点是，可以通过联想帮助记忆。用W-B-l2代表12英时黑白电视机校验码是根据事先规定好的数学方法及代码本体计算出来的。
在原代码结构的基础上，另外加上一个校验位，使它事实上变成代码的一个组成部分
条件组合
决策结果
交易额≥50000
合作三年以上
三个月无欠款
折扣率=5%
折扣率=10%
折扣率=15%
R1R2R3R4判定表
X
X
Y
Y
Y
Y
Y
N
N
N
N
X
X
折扣率=0%
代码设计应遵循以下原则：
唯一确定性：每一代码仅代表唯一的实体或属性
标准化与通用性：尽可能利用标准代码；
实用性：尽量使用原业务处理上已使用的且行之有效的代码，方便使用；
可扩充性：当增加新的实体（或属性）时，直接利用原代码加以追加，
易识别性：代码要便于管理人员使用时识别与记忆，又要便于计算机识别、分类；
简明性：在不影响代码系统的容量和扩充性的前提下，代码尽可能简短、统一。
第一范式（1NF）
如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项,则 R ∈1NF
不满足1NF的数据库模式不能称为关系数据库
满足1NF的数据库并一定是一个好的关系模式
SLC (Sno，Sdept，Sloc，Cno，Grade) ∈1NF，
第二范式(2NF)
满足第一范式的关系模式R, 如果所有非主属性都完全依赖于键, 则称R属于第二范式将属于第一范式的SLC进行投影分解，消除其中的部分函数依赖，就可达到第二范式。
第三范式（3NF）
若R∈2NF, 且它的任何一个非主属性都不传递依赖于键, 则称关系R满足第三范式将属于第二范式的SL进行投影分解，消除其中的传递函数依赖, 就可达到第三范式。
SD(Sno, Sdept) ∈3NF
DL(Sdept, Sloc) ∈3NF
信息管理系统与数据的关系
管理信息系统与数据的关系 管理信息系统（Management Information Systems简称MIS）是一个不断发展的新型学科，MIS的定义随着计算机技术和通讯技术的进步也在不断更新，在现阶段普遍认为管理信息系统MIS是由人和计算机设备或其他信息处理手段组成并用于管理信息的系统。 管理信息由信息的采集、信息的传递、信息的储存、信息的加工、信息的维护和信息的使用六个方面组成。完善的管理信息系统MIS具有以下四个标准：确定的信息需求、信息的可采集与可加工、可以通过程序为管理人员提供信息、可以对信息进行管理。具有统一规划的数据库是MIS成熟的重要标志，它象征着管理信息系统MIS是软件工程的产物. 管理信息系统MIS是一个交叉性综合性学科，组成部分有：计算机学科（网络通讯、数据库、计算机语言等.、数学（统计学、运筹学、线性规划等.、管理学、仿真等多学科。信息是管理上的一项极为重要的资源，管理工作的成败取决于能否做出有效的决策，而决策的正确程度则在很大程度上取决于信息得质量。所以能否有效的管理信息成为企业的首要问题，管理信息系统在强调管理、强调信息的现代社会中越来越得到普及。 管理信息系统包括：信息技术与企业管理、信息系统在组织中的作用、信息系统、信息系统的类型、数据与信息、管理系统与管理决策、管理信息系统及其结构、信息系统的技术基础、Web开发的基本技术。管理信息系统的系统分析包括：系统分析、现行系统的详细调查、组织结构与业务流程分析、用户需求分析、数据流程分析、数据流程图、数据字典、描述处理逻辑的工
具、新系统逻辑模型的建立、系统分析报告。可以看出管理信息系统与数据密不可分。 管理信息是重要的资源，对企业来说，人、物资、能源、资金、信息是大重要资源人、物资、能源、资金这些都是可见的有形资源，而信息是一种无形的资源。以前人们比较看重有形的资源，进入信息社会和知识经济时代以后，信息资源就显得日益重要。因为信息资源决定了如何更有效地利用物资资源。 信息资源是人类与自然的斗争中得出的知识结晶，掌握了信息资源，就可以更好地利用有形资源，使有形资源发挥更好的效益。管理信息是决策的基础，决策是通过对客观情况、对客观外部情况、对企业外部情况、对企业内部情况的了解才能做出正确的判断和决策。所以，决策和信息有着非常密切的联系。过去一些凭经验或者拍脑袋的那种决策经常会造成决策的失误，越来越明确信息是决策性基础。 管理信息是实施管理控制的依据，在管理控制中，以信息来控制整个的生产过程、服务过程的运作，也靠信息的反馈来不断地修正已有的计划，依靠信息来实施管理控制。有很多事情不能很好地控制，其根源是没有很好地掌握全面的信息。 管理信息是联系组织内外的纽带，企业跟外界的联系，企业内部各职能部门之间的联系也是通过信息互相沟通的。因此要沟通各部门的联系，使整个企业能够协调地工作就要依靠信息。所以，它是组织内外沟通的一个纽带，没有信息就不可能很好地沟通内外的联系和步调一致地协同工作。 管理信息系统的基本功能1．数据处理功能2．计划功能
据、信息、知识与智慧的联系和区别
数据、信息、知识与智慧的联系和区别 数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一、数据 数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。数据是形成信息，知识和智慧的源泉。关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种： 1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。也包括汇总、排序、比例、等等处理。 2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的“原料”。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。从上面的例子中。我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。我们提到关键词必须是人们约定俗成的。这就表示不同阶级，不同宗教。不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。美国人会把这一天叫做“Sunday”。基督教徒会称这一天为“礼拜天”。数据的有范围性导致由此建立的信息世界，知识世界在不同的国家。不同的宗教，不同的阶级中会产生差异。认识到数据的有范围性可以帮助我们在一个领域进行知识管理时，首先要统一关键词的约定。最后我们对数据进行这样的定义：数据是使用约定俗成的关键字，对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系进行抽象表示，以适合在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 二、信息 “信息”是当代使用频率很高的一个概念，由于很难给出基础科学层次上的信息定义。系统科学界曾下决心暂时不把信息作为系统学的基本概念，留待条件成熟后再做弥补。到目前为止，围绕信息定义所出现的流行说法已不下百种。以下是一些比较典型、比较有代表性的说法。 1948年信息论的创始人C.E.香农在研究广义通信系统理论时把信息定义为信源的不定度。1950年控制论创始人N.维纳认为，信息是人们在适应客观世界，并使这种适应被客观世界感受的过程中与客观世界进行交换的内容的名称。1964年R.卡纳普提出语义信息。语义不仅与所用的语法和语句结构有关，而且与信宿对于所用符号的主观感知有关。所以语义信息是一种主观信息。 80年代哲学家们提出广义信息，认为信息是直接或间接描述客观世界的，把信息作为与物质并列的范畴纳入哲学体系。 90年代以后一些经典的定义有：1．数据是从自然现象和社会现象中搜集的原始材料，根据使用数据人的目的按一定的形式加以处理，找出其中的联系，就形成了信息。
信息和数据的含义及其关系
信息和数据的含义及其关系： 信息：事物运动状态变化和特征的反映。 数据：客观事物记录下来可鉴别的符号。 关系：信息采用数据表示、数据是信息的载体。数据可转换为信息。共同点：数据和信息都直接反映客观事物。 区别：数据是放映信息的一种形式，但不是唯一形式，不能把任何情况下的数据等同于信息本身。 财务信息的含义及其生成的过程： 财务信息：可以对财务活动规律进行直接描述，并可在人们之间进行交流、传播和利用知识。 会计核算生成财务信息包括两个过程，既财务信息的日常加工过程——主要是通过填制和审核会计凭证和登记账簿，形成账簿记录；财务信息的再加工过程——主要是以账簿记录为基础，通过进一步分类、汇总、浓缩或扩充，并以财务报表的形式，形成一个比较完备的财务信息体系，达到对外发送的要求。财务信息的日常加工再加工，是一个连续、循环，并不断完善和提高的过程，都是会计核算形成财务信息不可或缺的重要过程。 比较分析法的含义及要注意的问题： 比较分析：将实际达到的数据同特定的各种标准相比较，从数量上确定其差异，并进行差异分析或趋势分析的一种分析方法。 比较分析要注意的问题：指标内容范围和计算的方法要一致。计量标准会计政策和会计处理方法要一致。时间单位和长度要一致。企业类型经营规模和财务规模目标要一致。 比率分析法的含义及作用： 定义：利用财务比率，包括一个单独的比率或者一组比率，以表明某一方面的业绩、状况或能力的分析。 作用：由于比率是由密切联系的两个或两个以上相关数字计算出来的，所以通过比率分析，往往可以利用一个或几个比率就可以独立地揭示和说明企业某一方面的财务状况和经营业绩，或者说明一方面的能力。 因素分析法的含义及特征： 定义：确定影响因素、测量影响程度、查明指标变动原因的分析方法。 特征：要按照影响因素同综合性经济指标之间的因果关系，确定影响因素。计算过程假设性。因素替代顺序性。 财务报表分析要注意的问题： 要弥补财务报表提供信息的局限性。使用比较分析法或比率分析法必须和实际情况相结合。经营业绩的评价要恰当。 收益性分析的含义及意义： 收益性分析：对企业通过资产经营能够取得多大收益的能力进行分析评价和预测。 意义：促进企业提高资产管理水平。促进企业改善资产结构，提高资金运用效果。促进企业扩大经营规模。促进企业增强市场竞争能力。 企业经营与收益的关系： 企业经营活动目标、范围和内容的调整变化会引起收益结构发生变化，反之，通过收益结构的分析，又可以了解企业的市场营销战略、发展战略和技术创新战略等是否合理，有无创新。 共同比损益表含义及作用 定义：也叫总体结构损益表,简称共同比损益表。是用百分比数字编制的,用以提供损益表各项目与主营业务收入之间的对比关系。
举例说明数据与信息之间的关系电子教案
举例说明数据与信息之间的关系
1.举例说明数据与信息之间的关系 数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。 2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理 MRP：编制零件的生产计划，采购计划。 闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划 MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产 ERP:供应链管理 3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点 结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性； 要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法 原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具 面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求 4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？ 又称结构化系统开发方法或瀑布模型 B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度 C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料
大数据如何改变了我们与信息的关系
大数据如何改变了我们与信息的关系 正文 评论⑴ 更多WSJ博客的文章? 分学到新浪微陣分字到搜狐微博转播到腾讯微陣分亨到QQ空间分亨:到优T:网 投稿 打印 转发 字体 Irving Wlada wsky-Berger 近的几篇文章透露出一些担忧，认为大数据侣ig Data)在所谓的新兴技术炒作周期中可能已处于期望过高的巅唸期，很快就会开始落入幻火的谷底。这在一种颠覆性技术的早期阶段并不罕见。关键的问题是这种技术会继续跌穿谷底、迅速被人遗忘呢还是最终会继续向前，沿着复苏的斜坡走向生命力长久的成熟期。你怎样才能辨别它会朝哪方面发展？ 根据我的经验，一种颠覆性的技术只要能持续吸引严肃研究人员和分析师的眼球就能成功。这些研究人员和分析师经过一段时间会揭穿炒作行为，对技术的开发和营销予以规范，提岀解决诸多技术障碍的办法，淸理不切实际的承诺，重新勾勒这种技术实现目标的范围和时间表。互联网(The Internet)就是从导致dot-com泡沫的一片炒作中重获新生的，继续朝着高度成功的未来在发展。云计算目前正在经历一个类似的严肃评估与发展期，大数据也同样如此。 在《大数据的兴起:它是如何改变我们看待世界的方式的》这篇才发表在《外交》杂志(Foreign Affairs)上的文章里，《经济学家》杂志(Economist)的编辑肯尼思?库克耶(Kenneth Cukier) 和牛津大学教授维克托?迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)很好地阐述了为什么 "大数据标志着信息社会终于迎来了履行其名字中暗含的承诺的时刻”。这篇文章节选自他们2013年3月出版
的著作《大数据:一场行将改变我们生活、工作和思考方式的革命》(Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think) c 库克耶和迈尔-舍恩伯格解释说，大数据已经迅速兴起，成为它所占据的舞台的中心，原因就是现在四处飘散的数字信息比以往任何时候都多。2000年的时候，全世界存储的信息中只有四分之一是数字信息，因此必须进行搜索和分析。自那以后，数字数据差不多每三年就会翻一番，因此到目前为止，所有存储的信息中只有2%不是数字信息。 没有数字化革命，大数据就不可能产生，而由于摩尔上律(Moore's Law)的存在，数字化革命使人有可能大大降低存储和分析海量信息的成本。网络就跟移动设备和智能传感器的爆炸性增长一样，也让数据的收集方便得多了。"但是就苴核心而言，”作者写道，“大数据只是人类寻求认识并量化世界的过程中的最新举措而已。嗷据化(Datafication)是他们使用的术语，用来描述当今捕获世界上以前从来没有量化过的很多方而信息并将其作为数据的能力。 我完全赞同他们的观点，认为大数据不仅应该被视为过去几十年里数字和互联网革命的一部分，而且应该视为过去几百年间科技革命的一部分。在今年5月举办的2013年麻省理工学院斯隆商学院首席信息长研讨会(the 2013 MIT Sloan CIO Symposium)±,麻省理工学院教授埃里克?布林约尔夫松(Erik Brynjolfsson)在他主持的“大数据的现实”小组讨论中表达了类似观点，他说纵观历史，新工具都会引发革命。 当新工具让我们有可能开展各种新的测量和观察活动时，科技革命就开始了。早在17世纪，伽利略(Galileo)对发明不久的望远镜进行了重大改进，使他能够作出大大改变我们整个宇宙观的发现。几个世纪以来，我们看到在物理、化学、生物和其它学科实现重大科技突破之前都会有新工具、新测量方式和新发现产生。 我们新的大数据工具有可能会引发一场基于信息的科技革命。就像望远镜、显微镜、光谱分析仪和DNA测序仪导致了新的科学学科产生一样，数据科学现在正迅速成为大数据的学术伴侣。数据科学最让人激动的地方之一是，鉴于我们刚刚获得了收集差不多任何主题(包括医疗保健、金融、管理和社会科学)方面有价值的数据的能力，大数据可以应用于差不多任何知识领域。不过，就像所有的科技革命一样，这需要时间。
DIKW数据信息知识智慧
在数据的世界里，为了信息，为了知识，为了智慧，最终目标，应该是真正和有意义生活。 这个世界上，失败的人除了天分太差之外，只有以下几点，懒，方向不对，方法不对，没有坚持。你是哪一种呢？ 方向、方法是否正确取决于你的知识面、视野、思考(总结)、摸索等，而知识对多数人而言是最重要的成功基础。所以此文值得你多多阅读几遍，理解它。 DIKW体系 中文名 DIKW体系 定义 关于数据信息知识及智慧的体系 作用 常用于资讯科学及知识管理. 提出 简介 DIKW体系就是关于数据、信息、知识及智慧的体系。当中每一层比下一层赋予某些特质。资料层是最基本的。资讯层加入内容。知识层加入“如何去使用”，智慧层加入“什么时候才用”。如此，DIKW体系是一个模型让我们了解分析、重要性及概念工作上的极限。DIKW体系常用于资讯科学及知识管理. 历史 这个模型可以追溯于所写的诗－《岩石》（The Rock）。在首段，他写道：“知识中的智慧我们在那里丢失？资讯中的知识我们在那里丢失？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge / Where is the knowledge we have lost in information）。哈蓝·克利夫兰根据这个1982年12月在《未来主义者》杂志中的文章－“资讯有如资源”的基础来建设这个体系。后来这个体系得到米兰·瑟兰尼（Milan Zeleny）及（Russell .L. Ackoff）不断的扩展。 应用 DIKW体系透过以下的步骤来协助研究及分析： 原始观察及量度获得了资料。 分析资料间的关系获得了资讯。这些资讯可以回答简单问题，譬如：谁？什么？哪里？什么时候？为什么？资讯是信息，意味着有听众及目的。
浅谈信息数据标准化工作
浅谈信息数据标准化工作 随着信息系统在行业推广实施规模的不断扩大，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作，信息数据就越来越需要标准化、规范化的管理。现就如何做好信息数据标准化工作做如下探讨。 整合规范业务流程，在各工作岗位制定工作标准，建立完善的标准化体系。 企业的运作需要各个部门的协调来完成，这种协调应该有标准，这就是业务标准化流程。标准化流程的严格执行，必须建立在一个统一的信息化软件中，这个软件就是人们常说的一体化协同办公软件。软件必须把企业的一整套管理思想与管理标准融入其中，能够确保工作不会偏离标准化轨道。任何人在实际工作中，都不能脱离这个软件进行工作，确保了各项工作按设定的流程与标准实施。所以，标准化与信息化是管理思想与实际操作的关系。只有在信息化的平台基础上，标准化才能得到充分与完全的落实。 业务流程的整合只是第一步，第二步就是在各个岗位制定并贯彻工作标准，建立一整套完善的标准化体系，使每一个岗位、每一个部门都有可对照的工作标准，确保工作质量。需要重点说明的是，在岗位职责指定与管理过程中，应清晰描述岗位和岗位之间的关系、业务和业务之间的协作关系、流程和流程之间的互动关系，清晰展现物流、资金流、信息流，为信息系统软件开发提供全面准确的业务支持。 数据编码是建立企业信息系统的基础，应不断完善数据标准化体系 数据编码是建立企业信息系统的基础，也是关系到信息系统整体效果和成败的关键因素。在数据标准化体系建设中，一方面要自上而下分析企业数据类别，另一方面要借助系统规划和业务流程优化思想，梳理各部分的业务流程，自下而上提取基础数据。一般情况下，数据标准化体系建设应采取渐进式的策略，数据标准化进程与信息化项目建设进程同步，在保证速度的同时坚持标准化原则，以支持企业信息资源的充分共享与各子系统的整合，实现速度与标准并重，同时确保数据标准的实用性，防止数据标准化流于形式。 在信息系统项目开发、管理过程中严格落实标准化工作 信息系统集成是一项具有知识密集、资料密集、工作量大等特点的系统工程，信息系统项目中的需求调研、立项、招标、实施、验收、维护等工作必须严格按照国家有关法律法规和烟草行业相关的政策制度进行。此外，企业应在推进信息系统项目时做好以下几方面的标准化工作。 信息指标体系标准化。信息指标体系是指一定范围内所有信息的标准，按其内在联系组成的、科学的有机整体。在管理层次和管理部门众多的情况下，只有统一和规范指标体系，才能使各系统和各个层次开发和实施的信息系统能够实现数据和信息的兼容与共享。 信息系统开发标准化。信息系统开发标准化主要指在系统开发中遵守统一的系统设计规范、程序开发规范和项目管理规范。系统设计规范规定字段、数据库、程序和文档的命名规则及编制方法，以及应用程序界面的标准和风格等。程序开发规范要对应用程序的模块划分、标准程序流程的编写、对象或变量命名、数据校验及出错处理等作出规定。项目管理规范规
举例说明数据与信息之间的关系
1.举例说明数据与信息之间的关系 数据是信息的载体，而信息是数据的内涵。例如我有一条数据表明一位同学的姓名身高等，而这之间，这个学生的姓名可称为一条信息，这些信息组成起来就是一定数据。区别：数据可表示信息，但不是任何数据都表示信息，同以数据可以有不同的解释。信息是抽象的，同一信息可以有不同的数据表示方式。 2.试述MRP,闭环MRP,MRPII,ERP的原理 MRP：编制零件的生产计划，采购计划。 闭环MRP：根据长期生产计划制定短期主生产计划 MRPII：根据经营目标制定生产计划，实现按需按时进行生产 ERP:供应链管理 3.常见的管理信息系统有哪些，各有什么特点 结构化生命周期法，典型的瀑布模型，具有顺序性和依赖性；运用系统的思想和方法；信息系统有其生命周期及其严格的阶段性；要求预先严格定义系统的需求；抽象方法；自顶向下，逐步求精；模块化方法 原型法，引入迭代的概念，自始至终强调用户的参与，在用户需求分析，系统功能描述及系统实现等方面具有较大的灵活性；可以用来评价几种不同的设计方案；用来建立系统的某个部分；不排斥传统生命周期法中采用的大量行之有效的方法和工具 面向对象的开发方法，更符合人们认识事物的思维方式；实现软件可重用；实现了数据和过程，数据与算法的融合；容易的用户沟通，从而确定系统需求 4.什么是结构化生命周期法？它对系统开发阶段所划分的每个阶段的任务是什么？ 又称结构化系统开发方法或瀑布模型 优点：A强调系统的思想和系统的方法，整体的思路清楚能够从全局出发思考问题 B将系统生命周期分解为几个阶段，每个阶段目标明确，任务相对独立，简单，便于不同专业人员分工协作，从而减低软件开发难度 C每个阶段有明确的要求，严格的标准和规范，及与开发的软件系统完全一的高质量致的文档资料
信息与管理之间的关系
(Knowledge and Information-based Service Economy),即一个以知识为基础的经济时代已经来临。知识经济直接依赖于知识和信息的生产，扩展和应用。一个明显的例子是现在生产软件的微软公司的产值已超过美国三大汽车公司产值的总和。软件的发展，网络产生和虚拟技术的应用，正在试企业资产中的无形资产的比例不断增加。知识经济的来临将对我们的生产方式、生活方式，思维方式和管理决策产生重大影响。企业管理将从生产向创新转变，其经济效益将越来越依赖于知识和创新。一个企业要生存发展，就必须依赖信息系统的支持。用动态观点来研究面临的新问题。这就是经济发达国家的许多服务行业（如金融、保险和房地产等）甚至将70%以上的投资都用于发展信息技术的原因。 二、信息系统与管理的关系 管理的任务在于通过有效地管理人、财、物等资源来实现企业的目标，而要管理这些资源，需要通过反映这些资源的信息来管理。每个管理系统首先要手机反映各种资源的有效数据，然后，将这些数据加工成各种统计报表、图形或曲线，以便管理人员能有效地利用企业的各种资源来完成企业的使命。所以信息是管理上的一项极为重要的资源。“管理就是决策”。管理工作的成败，取决于能否做出有效地决策，而决策的有效程度则取决于信息的质和量。特别是运筹学和现代控制论的发展，使许多先进的管理理论和方式应运而生，而这些理论和方法又都因为计算工作量太大，用手工根本不可能及时完成，只有现代电子计算机的高速、准确的计算能力和海量的储存能力，才为这些理论从定性到定量方面指导决策活动开辟了新局面。 任何组织都需要管理。所为组织，指的是人们为了实现共同目标而组成的群体或关系，例如企业、部门、公司等，他们都具有一定的形式和结构，并完成其特定的功能。一个组织的管理职能主要包括计划、组织、领导和控制四大方面。其中任何一个方面都离不开信息管理的支持。下面分别讨论信息管理系统对计划职能、组织职能、领导职能和控制职能的支持。 （一）信息系统对计划职能的支持 计划是对未来作出安排和部署。任何组织的活动实际上都有计划，只不过有些计划未必是正式计划而已。非正式计划容易造成不协调和不完整，正式计划不仅可以作为行动的纲领，而且是多执行结果进行评价的依据。管理的计划只能视为做、只及其下属机构确定目标，拟定行动方案，并制定各种计划，使各项工作和活动都能围绕预定目标进行，从而达到预期的效果。高层的计划管理还包括定总的战略和总的决策。计划还应该为组织提供适应环境变化的手段与措施，因为急剧变化着的政治、经济、技术和其他因素，要求及时修订计划和战略信息系统对计划的支持包括如下几个方面的内容： 1、支持计划编辑中的反复计算。信息是制定计划和实施计划额基本依据、为了是计划切合实际，
中图版(2019)高中信息技术必修1教案1.1数据、信息与知识
数据、信息与知识 【课程标准】 ●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。 ●针对具体学习任务，体验数字化学习过程，感受利用数字化工具和资源的优势。 【教学目标】 ●在案例分析过程中理解数据、信息与知识的相互关系。（信息意识） ●学会对日常学习和生活中的信息进行提炼和归纳，获得实践中解决问题的观点、经验和技能。（计算思维） ●学会运用数字化工具（思维导图）表达思想，建构知识。（数字化学习与创新） ●在项目活动中增强信息意识与认知能力，具有积极的学习态度和负责的行动能力，更好地适应社会生活。（信息意识、信息社会责任） 【学业要求】 学生能够描述数据与信息的特征；掌握数字化学习的方法，能根据需要选用合适的数字化工具开展学习。 【学情分析】 本节通过实例分析，引导学生领会数据、信息与知识之间的关系，并学会使用知识管理工具——思维导图来管理知识。 手工绘制思维导图对于有的学生并不陌生，但对于高一年级学生来说，使用软件制作思维导图是一个新的方法。高中学生有一定的信息技术操作基础，具备较强的思维能力，能迁移技能进行新工具的自主探究学习。因此，在设计如何学习思维导图工具时.教师可以让学生在自主探究中完成，使学生在项目学习活动中通过学习、交流、合作和创新，体验项目学习的成就感。 【教学重点】 理解知识，学会运用数字化工具（思维导图）管理知识。 【教学难点】 能从信息中准确地提炼和归纳出知识，获得实践中解决问题的观点、经验和技能。 【教学方法】 项目教学法、诱思导学法、实例分析法。 学法指导：研究性学习法、协作学习法。 教学策略：本课通过案例分析、师生交流逐步建构完成“理解数据、信息与知识之间的关系”这部分内容的学习；通过教师引导、学生自主探究学习微课，学生初步掌握用数字化学习工具（思维导图）管理知识的方法；开展项目学习，对学到的知识综合运用，即采集学生真实的体质数据并将其作为活动素材，引导学生学会提炼相关信息，展开讨论，用思维导图呈现学习成果。整节课遵循学生的认知规律，以学生为主体，教师引导学生积极地运用数字化工具主动建构知识，提升学生的信息素养。
数据-信息-知识-智慧分析与对比
数据，信息，知识，智慧分析与对比 随着人类社会从工业经济时代进入知识经济时代，知识管理的出现为21世纪知识经济时代的企业组织提供必须的管理基础。以彼得.德鲁克博士（Peter F. Drucker）和斯威比博士为代表提出的理论为知识管理领域的开拓和发展作出了杰出贡献。 知识管理（ Knowledge Management, KM ）是识别组织中的知识资产、并充分发挥知识资产的杠杆作用，来帮助企业获取竞争优势的过程。毫无疑问，我们已经生活在知识经济和知识管理的环境当中。每时每刻，我们身边都充满了各种各样的数据。但只有将这些杂乱无章的数据，转换为信息和知识，才能帮助我们做出聪明的选择。可见知识是从数据到智慧划分为不同层次的。
由于数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，他们常被混淆使用。本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。 一。数据 2.数据(Data) [Applehans, Globe&Laugero,1999]认为数据是一系列外部环境的事实，是未经组织的数字、词语、声音和图像等。 3.据是计算机程序加工的撛蠑。例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。 4.数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。 我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100
浅谈企业数据信息管理与应用.doc
浅谈企业数据信息管理与应用 建设高质量数据信息中心，突出信息一体化应用，持续推进数字企业建设，提高企业信息化建设水平。高质量的数据信息，高水平的数据信息管理是促进现代企业信息化高速发展的基石。通过加强数据信息“采、存、管、用”一体化管理，建立以服务企业中心任务为目标，以加快信息应用为导向，以强化数据信息质量为核心的可用可信的数据信息中心，是促进企业信息化建设的必由之路。 1建设高质量数据信息中心，为企业持续发展提供信息技术保障 1.1强化管理，持续推进数据信息中心建设 加强组织领导，在企业成立数据信息管理领导小组和项目运行组，健全完善企业信息化组织管理网络，构建形成“源头岗位采--专业岗位审--信息部门管--业务部门用”的数据信息管理模式，确保责任落实、质量考核、检查督导“三个到位”。 健全管理制度。突出企业核心业务管理，制定完善企业数据信息采集管理办法，明确源头数据信息专业审核、考核等条款，以增强数据信息采集的针对性和实效性。 规范采集标准。按照源点数据信息标准清、采集清、填写清的“三清”原则，强化源点数据信息采集工作的有效落实。 1.2强化质量，打造可用可信数据信息体系 构建数据信息质量规则体系。突出“齐、全、准”，优化完善以数据信息资产和数据信息检查规则为重点的数据信息质量规则体系，大力推行纠错抽查机制，提高数据信息采集质量。 建立建数据信息专业审核体系。突出数据信息质量检查由
信息技术人员向专业人员转变，构建形成由数据信息采集单位、专业部门、信息管理部门共同参与的三级数据信息质检体系，进一步增强源点数据信息采集的及时性、齐全性和准确性。 补录完善历史数据信息。按照“收集、补齐、规范、存储、共享”的思路，采取先试点、后扩大的方法，探索形成由业务管理部门牵头、数据信息采集单位负责、区块所在单位参加的工作机制，促进历史数据信息补录工作的深入开展。 1.3强化考核，确保数据信息质量不断提升 严考核、硬兑现，是确保数据信息质量管理的有效手段。建立健全数据信息采集管理办法及相关考核规定，进不断优化数据信息采集流程，完善配套相关软件，确保数据信息采集、考核、处理工作的流程化和自动化，增强日检查、月考核、季兑现的时效性，提高源点数据信息采集运行效率和数据信息质量。 2突出信息一体化应用，不断提升数据信息开发管理水平 2.1强化开发管理信息一体化应用 数据信息的生命在于质量，数据信息的价值在于应用。基于统一的“数据信息中心”，大力推进信息一体化应用，充分发挥一套数据信息支撑多个管理体系的作用。全面推广开发综合业务、PEOffice等一体化管理平台，形成面向核心业务、信息集成共享的开发管理体系，为企业实施精细管理、挖潜增效措施提供一体化解决方案。优化完善企业开发综合业务信息平台，建立数据信息动态分析体系，增强数据信息动态分析的及时性、准确性。 2.2推进采油工程信息一体化应用 加强企业数据信息处理及综合应用系统建设，全面梳理企业数据信息处理、运行管理、指标综合分析等业务，建立各层级数据信息处理体系，实现企业上下数据信息的有机统一。
信息与数据
信息与数据 基本概念及数据表示 信息与数据 信息与数据的关系 计算机中的数据表示 表示单位：B、KB、MB、GB、TB 表示方法：(编码：ASCII码、机内码、字形码等) 1.信息的概念 信息是现代社会中广泛使用的一个概念,关于信息的定义众说纷纭。 专家、学者们从不同的角度给出了信息的不同定义。例如,控制论创始人美 国数学家维纳认为:信息是我们在适应外部世界、感知外部世界的过程中与外部 世界交换的内容。而信息论的创始人美国数学家香农则认为:信息是能够用来消 除事物不确定性的东西。 一般认为,信息是在自然界、人类社会和人类思维活动中普遍存在的一切物 质和事物的属性。（信息是属性） 2.数据的概念 所谓数据,是指存储在某种媒体上可以加以鉴别的符号资料。（数据是符号）这里所说的符号,不仅指文字、字母、数字,还包括了图形、图像、音频与视频等多媒体数据。 由于描述事物的属性必须借助于一定的符号,所以这些符号就是数据的形式。 同一个信息也可以用不同形式的数据表示,例如,同样是星期日,英文用"Sunday"表示。 3.信息与数据的区别与联系 在一般用语中,信息与数据并没有严格的区分。但是,从信息科学的角度来看,它们是不等同的。数据是信息的具体表现形式,是信息的载体,而信息是对数据进行加工得到的结果,它可以影响到人们的行为、决策,或对客观事物的认知。 在使用计算机处理信息时,必须将要处理的有关信息转换成计算机能识别的 符号。信息的符号化就是数据,所以数据是信息的具体表现形式。 信息是具体的物理形式抽象出来的逻辑意义,而数振是信息的物理表示。
【经典习题】 1.信息的符号化就是数据,所以数据是信息的__________。 2.信息能够用来消除事物不确定性的因素。（） A.正确 B.错误 3.在使用计算机处理信息时,必须将要处理的信息转化为（） A.字符 B.数据 C.文字 D.数字 4.信息和数据的关系是（） A.信息记载了数据 B.不同形式的数振表示的信息一定是不同的 C.信息和数据的含义相同 D.数据是信息的媒介
对于大数据的认识和理解-谈谈对数据的理解
对于大数据的认识与理解 这学期选修了网络工程这门课程,当时就是抱着扫盲的态度选的这门课程,给自己定的目标不高,只需要对一些基础的概念与网络结构有些认识就可以,以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲,被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明,态度决定一切,由于自己刚开始设定的目标就比较低,所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习,对计算机网络的基础知识与大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实,知识结构在这方面比较薄弱,所以不能在技术方面进行深入的研究,只能对一些理论性的知识做一些了解与认识,建立起大概的知识框架。在学习过程中,魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻,关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣,越就是自己私下里做了一些阅读与查询(主要就是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》与网络上查瞧的一些资料)。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了她人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前,我发现身边很多人都提起过大数据,其中包括老师与同学。可就是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻,如果您问她大数据与您有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因,一就是因为大家对新技术有着相同的原始渴求,至少知其然在聊天时不会显得很“无知”,因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感,别人知道的东西我不知道,就会感到焦虑,无论这些信息对您有没有用;二就是在工作与生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了,所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样,虽然我希望能有些不一样,但就是自己实在欠缺IT这方面的知识,所以也只能查阅一些资料,翻阅了最新的专业书籍,在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告,其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论: 最早提出大数据时代到来的就是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业与业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘与运用,预示着新一波生产率增长与消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少就是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也就是与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话:三分技术,七分数据,得数据者得天下。先不论这句话就是谁说得,但就是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证,都就是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中,作者提及最多的就是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感
数据与信息关系的辨析
数据与信息关系的辨析 数据和信息在我们日常生活中经常被混淆，信息是用各种数据表达出来的，我们经常说的信息其实是数据，信息是我们大脑中对数据的理解和解释。同一数据可以表达不同信息，同一信息也可以用不同的数据来表达。 标签：数据信息信息价值 一、引言 当我们听到北京时间几点整时，北京时间从那儿来的？你不能想当然地认为是北京市的时间，而是中国科学院国家授时中心在陕西蒲城用无线电发布的中国标准时间。广播电台、电视台、火车站、航天中心等都是接收这个时间进行中国标准时间校对的，只所以选择陕西蒲城是因为从中国地理位置上看它处在中国东西南北的正中，全国各地都可能收到无线电信号而矣。 当我们听到歌曲中唱“亲密爱人”时，你可知道我国大陆对爱人的称呼是对合法配偶的统称，而香港的“爱人”并不是指结婚的合法夫妻，而是指情人，所以要入乡随俗不要乱称呼。 电器商场上销售的“无氟冰箱”并不是没有氟里昴，而是更换了另一种对臭氧层没有破坏作用的氟化物。如果促销员对顾客解释这个新的氟化物制冷剂是环保的，反而没有“无氟冰箱”更吸收消费者。 小时候我们接受的自然课本上都是讲“太阳从东方升起，从西方落下”，实际上是地球绕着太阳转，那只是我们在地球上看到的太阳与地球的相对运动。现在的小学自然课本已经将这个不正确的信息改正过来了。 诸如此类，枚不胜举。北方人说的肉包子，南方人会说肉馒头。铁道实际上是钢轨，铁道部应该叫钢道部，当然这铁道部已成为历史。“心算”实际上是大脑在计算，应该叫脑算。就像我们常说的一句话“打开开关，灯就亮了”，你也知道它表达的真正信息，但是学过初中物理我们都知道开关打开，灯是永远不会亮的，那么应该怎么严谨地表达呢？“闭合开关，灯就亮了”这样用数据表达的信息才能更准确。 这都是为什么呢？这些实例实际上说明了数据和信息的关系。 二、数据与信息的关系 数据是人们为了反映客观世界而记录下来可鉴别的各种符号。它是对客观事物属性及其关系的抽象表示，它可以是字母、汉字、数字、符号、图像、声音、气味、颜色、图形等等。DNA也是数据，这种遗传物质可以用图谱来区别。利用DNA可以唯一鉴别每个人，这个科学只说对了绝大部分，世界上已经证实同
辨析信息与数据的关系
辨析信息与数据的关系 曾一度认为我们学的知识便是我们所获得的信息，从知识中提炼我们所需要的信息。甚至认为信息是属于知识的一部分，更有信息等同于知识的想法。就连数据也简单的认为是某一组数字。其实不然，通过慢慢的理解后，我们知道，信息是物质的一种普遍属性，是事物存在的方式和运动状态，是人脑对自然现象和社会现象感知的表现。另外，从广义的理解得知，数据的种类繁多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录等，这些都是数据。为了理解世界，交流信息，人们需要描述事物。在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。譬如：在学生的档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系、人学时间等，这里的学生记录就是数据。 那么，信息与数据之间又有怎样的联系与区别呢？ 从某种意义上来说，信息是客观事物属性的反映。是经过加工处理并对人类客观行为产生影响的数据表现形式。而数据又是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。也就是说，数据是信息的载体，信息是数据中包含的意义。任何事物的属性都是通过数据来表示的。数据经过加式处理之后，成为信息。而信息必须通过数据才能传播，才能对人类有影响。 然而，数据是记录下来可以被鉴别的符号。数据本身没有意义，具有客观性。信息是对数据的解释，具有主观性。数据经过处理仍然
是数据，只有经过解释，通过形象符号、语言文字、指令代码、数据资料等不同形式和不同媒体对客观事物所作的描述和反映才能成为信息。就好比，数据1、3、5、7、9、11、13、15，它是一组数据，如果我们对它进行分析便可以得出它是一组等差数列，我们可以比较容易地知道后面的数字，那么它便是一条信息。它是有用的数据。而数据1、3、2、4、5、1、41。它不能告诉我们任何东西，故它不是信息。 总而言之，数据是信息的载体，信息是数据中包含的意义。两者是相辅相成的，在不同程度上都反映了事物的客观属性，都有着不可忽略的价值，对我们能辩证的认识这两个概念都是至关重要的！ 英语1023班 李素 2012年3月
浅谈网站内容建设、数据分析、信息架构三者关系
浅谈网站内容建设、数据分析、信息架构三者关系 大多数站长在运营网站的过程中都是以自我思维为目的而进行，通过这种方式进行网站的运营并没有错，但是个性思维在运营网站的时候难免会犯错，这个时候我们就应该想到正确的网站内容建设、数据分析与信息架构了，通过正确的理解并执行者三者之间的关系达到让网站和谐的局面，笔者自己也有一个网站，现在主要做的是网站制作与优化服务这项业务，下面我结合自己的建站与优化经验来谈一谈网站内容建设、数据分析、信息架构三者优化关系。 网站内容建设是SEO基础的第一步，对于新上线的网站来说，只有做好了网站的内容建设才能够保证网站被搜索引擎认可，而且在内容建设的基础上还不能够断断续续，为什么新手建站容易失败，其实质性原因就是因为新网站上线之后不能长期的坚持做网站内容建设，搜索引擎对于新网站的要求也是特别严格，如果新站在上线之后不能够坚持的更新网站内容，那么这个网站在短期内或许将无法赢得良好的排名，而网站想要拥有数据分析，那么就只有等网站有内容之后根据网站的蜘蛛抓取情况、网站收录情况、用户访问等等进行进行分析，如果一个网站没有内容建设，那么即使站点页面做得在漂亮、网站投入再多都不会拥有数据分析，更不要谈信息架构提高排名的问题了。 数据分析是网站内容建设达到一定程度之后出现的事物，一个网站在上线的初期基本上没有数据可以对网站做一个全方位的分析，但是网站上线一个阶段之后，数据分析能够起到的促进作用非常大，不管是现在排名稳定的网站还是收录比较好的网站，这些网站都是逐步的从数据分析中提高的，网站想要稳定的前进就必须不断的去分析网站数据，这个分析数据包括：1、分析用户访问数据与页面数据，搜索引擎指南告诉我们要做好用户的访问工作，因此我们在进行网站数据分析的第一步就必须去查看网站用户的访问数据与页面数据，查看这些数据是否符合搜索引擎指南中的要求;2、分析搜索引擎蜘蛛抓取IP数据，搜索引擎蜘蛛中的IP阶段也与数据分析密切相关，不同的IP段有不同的数据分析率，比如123与220这两个IP段就完全不一样，123与新站、考察有关系，而220却与稳定、发展有关系;3、分析竞争对手的变化，做网站并不是一个人的事情，更是会牵涉到一个圈子，在这个圈子中我们不仅仅要分析自己的网站，还必须学会去观察竞争对手的网站，分析他们的网站是如何进步的，分析他们的网站优化手法，这些都是站长必做之事。在做好了网站数据分析之后我们才可以进行下一步信息架构，这个信息架构并不是说网站上传信息，而是指整个网站的优化后续服务，信息架构对于网站内容建设又具有指导性的作用。 网站在发展到一定程度之后，我们就要开始考虑网站的盈利与引导方面的事情了，网站信息架构最关键的部分就是盈利与引导问题，很多网站在这个方面做得都并不是很好，大多数网站采取的方法都是最大化的盈利，这样长期下去对网站的伤害是非常深的，作为一名站长，我想告诉您网站的信息架构关键在于合理，信息架构的合理性能够对网站的内容建设给予更高的指导，通过数据分析后的信息架构应该更能够满足用户、搜素引擎的需要，而不是随意的进行信息架构建设，让网站充斥在失败的道路上，如果你相信我，那么就听我一言，降低现在的网站收益到60%，坚持一个月，你会发现您的成果比现在更好。