简述数据的概念

简述数据的概念

数据是什么？人们常常问。在这里，我可以肯定地回答：数据就是事实。事实上，数据并不仅仅代表事实，它还能够表示任何东西，包括观念。而且，数据在很多情况下是相当准确的。那么，数据是从哪里来的呢？

所谓的数据指的就是有形的物质。例如，从字面上看，“数据”

这个词指的就是一些数字，但是这些数字真的只是简单的一些数字吗？其实，对于数据是一种信息的说法，现在已经被越来越多的专家所接受了。对于用户来讲，所感觉到的数据的意义就是一种综合的心理印象，或者也可以叫做是一种感觉。一个电子商务系统的数据，就是它所积累的各种数据，最后汇总起来得到的结果。

要进行这一步工作，必须首先对数据进行标识。这些标识之所以会被称为是数据标识，就是因为它的内容与这些数据的含义有关，而不是随便一种字符。通常我们会把在某一时间范围内变化的特定事件所涉及到的数据，都叫做历史数据。虽然数据是按照一定的顺序排列在某个地方的，但是，数据的实际含义却不会按照这样的顺序。因此，为了能够使人们正确的理解数据的含义，就需要按照其出现的顺序进行排列，并且把这样的顺序规范化。

大部分的信息系统只是人机交互式的，也就是说，只允许一个人同时看到某一组数据。然而，这样的设计方案是不符合用户的需求的，因为这样的设计往往会造成数据过载，用户难以同时看到所有的数据，特别是当那些重要的数据位于数据库的不同地方时。因此，我们就需

要把那些无法集中到一个地方去的数据加以适当的集中。这就是数据的集中处理。 1、获取2、整理

3、处理和存储。从这一点上讲，我们就可以看出数据的处理过程。在对数据进行处理之前，必须将数据转换成二进制数据。例如，可以采用代码、文本或图形等各种形式的描述性数据格式，把这些格式用数据标识来加以区别。在数据的传输过程中，还需要对这些数据进行压缩处理。由于这些数据是经过了多次传输的，所以这些数据在传输过程中所占的空间就会变得越来越大。

4、解释。通过这个步骤，我们才能够对数据有一个比较深刻的认识。这一步主要是解释和说明这些数据是如何发生的。

5、修改。数据在使用过程中难免会有错误，有时甚至是不可靠的。所以，当用户发现数据有错误时，就应该及时更正。

简述数据的概念

简述数据的概念 数据是什么？人们常常问。在这里，我可以肯定地回答：数据就是事实。事实上，数据并不仅仅代表事实，它还能够表示任何东西，包括观念。而且，数据在很多情况下是相当准确的。那么，数据是从哪里来的呢？ 所谓的数据指的就是有形的物质。例如，从字面上看，“数据” 这个词指的就是一些数字，但是这些数字真的只是简单的一些数字吗？其实，对于数据是一种信息的说法，现在已经被越来越多的专家所接受了。对于用户来讲，所感觉到的数据的意义就是一种综合的心理印象，或者也可以叫做是一种感觉。一个电子商务系统的数据，就是它所积累的各种数据，最后汇总起来得到的结果。 要进行这一步工作，必须首先对数据进行标识。这些标识之所以会被称为是数据标识，就是因为它的内容与这些数据的含义有关，而不是随便一种字符。通常我们会把在某一时间范围内变化的特定事件所涉及到的数据，都叫做历史数据。虽然数据是按照一定的顺序排列在某个地方的，但是，数据的实际含义却不会按照这样的顺序。因此，为了能够使人们正确的理解数据的含义，就需要按照其出现的顺序进行排列，并且把这样的顺序规范化。 大部分的信息系统只是人机交互式的，也就是说，只允许一个人同时看到某一组数据。然而，这样的设计方案是不符合用户的需求的，因为这样的设计往往会造成数据过载，用户难以同时看到所有的数据，特别是当那些重要的数据位于数据库的不同地方时。因此，我们就需

要把那些无法集中到一个地方去的数据加以适当的集中。这就是数据的集中处理。 1、获取2、整理 3、处理和存储。从这一点上讲，我们就可以看出数据的处理过程。在对数据进行处理之前，必须将数据转换成二进制数据。例如，可以采用代码、文本或图形等各种形式的描述性数据格式，把这些格式用数据标识来加以区别。在数据的传输过程中，还需要对这些数据进行压缩处理。由于这些数据是经过了多次传输的，所以这些数据在传输过程中所占的空间就会变得越来越大。 4、解释。通过这个步骤，我们才能够对数据有一个比较深刻的认识。这一步主要是解释和说明这些数据是如何发生的。 5、修改。数据在使用过程中难免会有错误，有时甚至是不可靠的。所以，当用户发现数据有错误时，就应该及时更正。

关于数据的概念

关于数据的概念 数据 是信息的载体。它能够被计算机识别、存储和加工处理，是计算机程序加工的"原料"。随着计算机应用领域的扩大，数据的范畴包括：整数、实数、字符串、图像和声音等。 数据元素 是数据的基本单位。数据元素也称元素、结点、顶点、记录。一个数据元素可以由若干个数据项（也可称为字段、域、属性）组成。 数据项是具有独立含义的最小标识单位。 数据结构 是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。 数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 数据的逻辑结构 是反应数据之间的逻辑关系。 数据的物理结构 是指逻辑结构的存储镜像。 数据类型 是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。通常数据类型可以看作是程序设计语言中已实现的数据结构。数据类型划分为两类： 1)原子类型：其值不可分解。通常是由语言直接提供。

2)结构类型：其值可分解为若干个成分（或称为分量）。是用户借助于语言提供的描述机制自己定义的，它通常是由标准类型派生的，故它也是一种导出类型。 数据库 是存储在一起的相关数据的集合，是存储数据的“仓库”。 工程数据库的特点 1）工程数据中静态（如一些标准、设计规范、材料数据等）和动态（如随设计过程变动而变化的设计对象中间设计结果数据）数据并存。 2）数据类型的多样化，不但包括数字、文字，而且包含结构化图形数据。 3）数据之间复杂的网状结构关系（如一个基本图形可用于多个复杂图形的定义，一个产品往往由许多零件组成）。 4）大部分工程数据是试探性交互式设计过程中形成的。

数据的概念和应用

数据的概念和应用 一、数据的概念 数据是客观事物的属性、特征或变量的表示，是对客观现象的记录和表达。在现代社会，数据是无处不在的，它以各种形式存在，在各个领域中发挥着至关重要的作用。数据本身可能是数字、文本、图像、音频等类型的信息，是信息化社会的基础和核心。 数据的基本属性包括： 1. 数值性：数据可以表示为数字形式，例如温度、人口数量等。 2. 文本性：数据可以表示为文字形式，例如名称、描述等。 3. 图像性：数据可以表示为图像或图表形式，例如照片、地图等。 4. 音频性：数据可以表示为声音或声波形式，例如录音、音乐等。 数据的主要特征包括： 1. 客观性：数据是客观事实的记录，具有客观性和真实性。 2. 可测量性：数据是可度量和量化的，能够用数字或指标表示。 3. 可变性：数据随着时间和条件的变化而变化，具有可变性。 数据的来源包括： 1. 人工采集：人们通过调查、统计等手段主动收集数据。 2. 自动采集：传感器、仪器等设备自动采集环境、设备等数据。 3. 网络采集：互联网、社交媒体等平台上的信息和数据。 二、数据的应用 数据在各个领域中都有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面。 1. 商业领域 在商业领域，数据被广泛应用于市场分析、用户行为分析、风险评估、销售预测等方面。通过收集和分析大量的数据，企业可以更好地了解市场需求和竞争环境，为决策提供依据，提高运营效率和盈利能力。 2. 科学研究

在科学研究领域，数据被用于观测、实验、调查等过程中的信息记录和分析。科学家 们通过对数据的研究和分析，推动科学技术的发展，探索未知领域，推动人类的认知和进步。 3. 社会管理 在政府、行政机构和社会组织中，数据被广泛应用于人口统计、经济调查、社会调查、环境监测等领域。政府和管理者可以通过数据分析，制定政策、规划发展，提供公共服务 和保障社会稳定。 4. 医疗健康 在医疗健康领域，数据被用于疾病诊断、药物研发、医疗服务等方面。医生可以通过 对患者的数据进行分析，提供更精确的诊断和治疗方案，促进健康管理和医疗创新。 5. 金融领域 在金融领域，数据被广泛应用于风险评估、投资决策、金融交易等方面。金融机构可 以通过对市场数据和用户行为数据的分析，降低风险、提高收益，促进金融市场的稳定和 发展。 6. 教育领域 在教育领域，数据被用于学生评估、学习分析、教学改进等方面。教育机构可以通过 对学生的学习数据进行分析，提供个性化的教学服务，提高教学效果和学生学习成绩。 三、数据的挑战与展望 在数据应用的过程中，也面临着一些挑战和问题，例如数据的安全性、隐私保护、数 据质量、数据共享等方面的困难。随着数据量的不断增加和结构的不断复杂化，数据分析 和挖掘的技术和方法也在不断发展和完善，以更好地发掘数据的价值和应用潜力。 数据是当今社会信息化和数字化的核心资源，对于企业、政府、科研机构以及个人来说，更好地理解数据的概念和应用，将带来更多的发展机遇和创新思路。期待在数据应用 的道路上，我们能够持续深入挖掘数据的潜力，有效应对数据的挑战，实现数据的更广泛、更深入的应用，为社会发展和进步做出更大的贡献。

信息技术中数据的概念

信息技术中数据的概念 在信息技术领域，数据是指以离散形式呈现的事实、观察或记录，可以是数字、文本、图形、声音等形式。数据是信息的基本形式，通过对数据的收集、处理和分析，可以产生有用的信息，进而支持决策和行动。 以下是有关数据在信息技术中的关键概念： 1.数据的特性：数据具有一些基本的特性，包括实体、属性和关系。实体是数据的基本单位，可以是一个人、地点、物体等；属性是描述实体的特征，如姓名、年龄、颜色；关系表示不同实体之间的连接或联系。 2.数据类型：数据可以分为不同的类型，常见的数据类型包括数字（整数、浮点数）、文本、日期/时间、图像、声音等。不同的数据类型需要不同的处理和存储方式。 3.数据的获取：数据可以通过各种方式获取，包括手动输入、传感器收集、网络抓取、数据库查询等。数据的获取方式直接影响了数据的质量和准确性。 4.数据存储：为了长期保存和方便检索，数据需要进行存储。数据库是常见的数据存储方式，还有文件系统、云存储等。不同类型的数据可能需要不同的存储结构和方法。 5.数据处理：数据经常需要进行处理和分析，以从中提取有用的信息。数据处理包括清理、转换、计算、分析等步骤，通常使用计算机程序和算法来完成。 6.数据质量：数据质量是数据的有效性和可靠性的度量。高质量的数据应该准确、完整、一致、可靠、可理解。数据清洗和验证是提

高数据质量的重要步骤。 7.大数据：随着信息技术的发展，我们进入了大数据时代。大数据是指数据量巨大、处理速度快、多样性丰富的数据集。大数据技术包括分布式存储、并行处理、机器学习等。 8.隐私和安全：随着数据的增加和共享，数据隐私和安全变得尤为重要。保护个人身份信息和敏感数据，采取适当的安全措施是不可或缺的。 总体而言，数据是信息技术中的核心概念，对于构建智能系统、进行决策分析、推动科学研究等方面都起着关键的作用。

数据的概念

数据的概念 数据是指通过观察、测量或实验所获得的事实或信息的 集合。它可以是数字、文本、图像、声音等形式的记录。作为信息的基本单位，数据在科学、工业、商业、社会等各个领域都扮演着重要的角色。 数据的概念最早可以追溯到人类学习和总结经验的过程中。人们通过观察和记录周围的事物，逐渐积累了大量的信息，这些信息就是数据的初级形式。随着时间的推移，人们开始用更系统化的方法来收集和整理数据，并将其用于分析和决策。 数据可以分为定量数据和定性数据。定量数据是通过数 值或计数来表示的，例如测量身高、重量或温度的数据等。而定性数据则是以描述性文字或符号的方式进行表达的，例如对产品的评价或事件的描述等。无论是定量数据还是定性数据，它们都代表着某种观察或测量的结果，可以作为人们了解和研究事物的依据。 数据的收集可以通过直接观察、实验或调查等方式进行。直接观察是指通过肉眼或仪器对目标进行实际观察，例如记录一个人的行为或观察天气变化。实验则是通过在特定条件下进行控制和变量操作来收集数据，例如在实验室中对物体的性质进行测试。而调查是通过问卷、访谈等方式收集数据，例如市场调研或社会调查。 在数据的分析和应用过程中，统计学扮演着重要的角色。统计学是研究收集、分析、解释和呈现数据的科学，通过运用统计方法和技术，可以从数据中发现规律和关联，并对未来的

趋势和结果进行预测。统计学的应用范围广泛，包括经济学、社会学、医学、市场营销等各个领域。 在当今信息时代，数据的产生和应用呈现出爆炸式增长 的趋势。从智能手机上的位置数据到社交媒体上的用户行为数据，从传感器收集的环境数据到互联网上的大数据分析，数据正在成为推动技术和经济发展的重要驱动力。同时，数据的应用也带来了一系列的挑战，包括数据隐私保护、数据质量控制、数据存储和处理等方面的问题。 为了应对这些挑战，人们提出了数据管理和数据科学的 概念。数据管理是指对数据进行组织、存储和保护的过程，包括数据采集、数据清理、数据存储等环节。数据科学则是利用数学、统计学和计算机科学等方法，从数据中提取信息、发现模式和构建模型的过程。数据管理和数据科学的目标是使数据能够更好地为决策和创新服务。 尽管数据在现代社会中起着重要的作用，但我们也要意 识到数据本身并非绝对的真实与准确。数据的收集和处理过程中存在着各种偏见和误差，可能导致数据的不精确性和不可靠性。因此，在使用数据进行分析和决策时，我们需要具备一定的数据素养和批判思维，以确保数据能够更好地为我们服务。 总而言之，数据是记录事实和信息的集合，通过观察、 测量或实验获得。它对于科学研究、商业决策和社会发展都具有重要意义。随着数据科学和技术的不断发展，数据也在不断产生和应用，其作用和挑战也在不断增加。通过正确的数据管理和数据科学方法，我们能够更好地利用数据，推动社会进步和创新。

数据、信息和信号的概念。

数据、信息和信号的概念。 数据、信息和信号是我们日常生活和工作中经常涉及的概念，它们之间有着密切的联系和区别。本文将从定义、特点、分类、传输等方面来探讨数据、信息和信号的概念。 一、数据的概念 数据是指在某个特定时间和地点，经过测量、观测或者记录所得到的事实、现象或者行为的结果。数据在计算机领域中被广泛使用，是计算机程序的基础，是计算机操作的原材料。数据可以是数字、文本、图像、声音等形式，它们以二进制的形式存储在计算机中。 数据的特点 数据具有客观性、数量性、连续性、可比性、可变性和可处理性等特点。客观性是指数据是客观存在的，不受主观因素的影响；数量性是指数据具有数量上的特征，可以进行数值比较和计算；连续性是指数据具有时间和空间上的连续性，可以进行时间序列分析和空间分布分析；可比性是指数据可以进行比较和对比，可以进行统计分析；可变性是指数据可以随着时间和空间的变化而变化；可处理性是指数据可以进行加工、处理、分析和应用。 数据的分类 数据可以按照来源、类型、形式、精度、频率、处理方式等多种方式进行分类。按照来源可以分为实验数据、观测数据、统计数据、调查数据等；按照类型可以分为数字数据、文本数据、图像数据、声音数据等；按照形式可以分为定量数据、定性数据、连续数据、离散

数据等；按照精度可以分为粗略数据、精确数据、误差数据等；按照频率可以分为实时数据、历史数据、周期数据等；按照处理方式可以分为原始数据、加工数据、分析数据、应用数据等。 数据的传输 数据传输是指将数据从一个地方传送到另一个地方的过程，它可以通过有线或者无线的方式进行。有线传输一般采用网线、光纤等传输介质，无线传输一般采用无线电波、红外线、蓝牙等传输方式。在数据传输过程中，需要考虑传输速度、传输距离、传输稳定性、传输安全性等因素，以确保数据的完整性和安全性。 二、信息的概念 信息是指对数据进行加工、分析、处理后所得到的有用的、有意义的、有价值的内容。信息是人类认识和掌握世界的重要手段，是决策和行动的基础。信息可以是知识、技能、经验、观点、态度等形式，它们通过语言、文字、图形、图像、声音等方式进行表达和传播。 信息的特点 信息具有主观性、意义性、可理解性、可重复性、可传递性和可应用性等特点。主观性是指信息是经过人类思维加工和处理后得到的，具有主观性和个性化特征；意义性是指信息具有一定的意义和价值，可以为人类认识和决策提供依据；可理解性是指信息可以被人类理解和接受，符合人类的认知能力和语言习惯；可重复性是指信息可以被多次传达和使用，具有持久性和可复制性；可传递性是指信息可以通过不同的媒介进行传递和交流，具有广泛的传播范围；可应用性是指

数据和信息的基本概念

数据和信息的基本概念 数据和信息是信息科学领域中的两个基本概念。虽然它们经常被用来形容彼此，但它们实际上有着不同的含义和特征。在本文中，我将对数据和信息进行详细阐述，并解释它们之间的关系。 数据 数据是描述事物或现象的离散、客观、无序的符号表示。它可以是数字、文字、图像、声音等形式。数据通常以原始形式存在，还没有进行处理或分析。 特征 数据具有以下几个基本特征： 1.客观性：数据是客观存在的，与主体的主观意见无关。 2.离散性：数据是由离散的符号表示的，比如数字0和1。 3.无序性：数据在存储和呈现时没有明确的顺序。 4.原始性：数据通常是原始的，还没有经过处理或加工。 5.多样性：数据可以采用不同的形式，包括结构化数据和非结构化数据。 类型 根据数据的特点和形式，数据可以分为不同的类型： 1.定量数据：也称为数值数据，以数字形式表示，可以进行数学运算。例如，身高、体重等。

2.定性数据：也称为分类数据，用于描述特征或属性，通常以文字形式表示。例如，性别、颜色等。 3.时序数据：记录随时间变化的数据，如温度、股票价格等。 4.空间数据：记录地理位置相关的数据，如地图坐标、人口分布等。 5.多维数据：包含多个维度或属性的数据，可以通过多个参数进行描述和分析。 储存和处理 为了有效地管理和利用数据，我们需要将其储存在适当的媒体中，并进行处理和分析。常见的数据储存和处理技术包括： 1.数据库系统：用于储存和管理大量结构化数据的软件系统。 2.数据仓库：用于集成和整理多个数据源的系统，支持复杂的查询和分析。 3.数据挖掘：使用统计和机器学习技术从大规模数据中发现模式和关联。 4.大数据技术：用于处理海量数据的技术，包括分布式计算、存储和处理。 信息 信息是对数据进行加工和解释后所得到的有意义的知识或消息。它是对事物或现象的理解和认识，具有一定的上下文和意义。 特征 信息具有以下几个基本特征： 1.有意义性：信息对接收者来说具有一定的意义和价值。 2.有序性：信息在传递和存储时有一定的结构和顺序。

数据库的4个基本概念

数据库的4个基本概念 数据库的4个基本概念 数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命

名。 属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 域(Domain): 属性值的取值范围。 码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,。) 联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式 物理模型是数据在计算机中的存储方式 数据模型的组成要素 数据模型通常由数据结构、数据操作和数据的完整性约束条件三部分组成 关系模型（数据模型的一种，最重要的一种） 从用户观点看关系模型由一组关系组成。每个关系的数据结构是一张规范化的二维表。 ?关系(Relation)：一个关系对应通常说的一张表。

数据的定义

一. 数据的定义 （一）数据类型 1. 基本类型 基本类型指整型（int）、实型（float、double）和字符型（char）。 (1)常量 ①八进制整数：0123 十六进制整数：0x123 长整型常量:123L ②实数的浮点表示法：123.0 实数的科学计数法:1.23e2（e前后都必须有数字，前面可以是整数或小数，后面必须是整数） ③字符的转义序列：’\n’（换行）、’5’（’A’）、’\x61’（’a’） ④符号常量：#define PI 3.14 常用符号常量NULL（空值0）、EOF（文件结束符-1） (2)变量 ①变量的定义：int a;变量名a为一个符号地址，编译连接时对应一个内存地址，该地址代表的内存单元能够存放一个整数。 ②变量的初始化：a=3;通过变量名a找到相应的内存地址，将数据3保存在此内存单元中。 2. 构造类型 构造类型包括数组和结构。 (1)数组 ①一维数组的定义：int a[5]; 一维数组的初始化：int a[5]={1,2,3,4,5}; （只有静态的数组才能初始化） ②二维数组的定义和初始化：int b[2][3]={1,2,3,4,5};

③数组元素的引用：a[0]=1; b[1][2]=0; ④一维字符数组（字符串）：char c[]=”abc”;（4个元素, char c[3]=‘{post.content}’）‘{post.content}’相当于‘\0’。 ⑤二维字符数组（字符串数组）:char str[3][20]={“China”,”USA”,”Russia”}; (2)结构 ①结构类型的定义：struct rectangle{float length;float width;}; ②结构变量的定义和初始化：struct rectangle rec1={20.0,10.0}; ③结构变量成员的引用：rec1.length=25.0; 3. 指针 (1)指针和地址的概念 变量名a 指针变量p 变量值（内存单元内容）指针变量的值（地址） 内存单元地址1000 (2)指针变量的定义和初始化 int a,*p; p=&a; (3)通过指针引用指向实体 *p=10; 4. 构造类型和指针类型的混和定义及应用 (1)指针、数组和地址间的关系 ①一维数组 static int a[5]={1,2,3,4,5}; int *p=a; /* p=&a[0]; 首地址*/

数据的概念

数据的概念 数据的概念 数据是指我们从外部世界或者内部系统中收集到的各种事实和信息的集合。它们可以是数字、文字、图像、声音等形式的表现，用于描述、分析、存储和传输各种现象和事件。在当今信息时代，数据已经成为了一个非常重要且不可或缺的资源，对于个人、组织和社会来说都具有巨大的价值和意义。 数据的特点 数据具有一些独特的特点，其中包括以下几个方面： 1. 数据的量大：随着互联网的发展和技术的进步，我们获取到的数据量正以指数级别增长。巨大的数据量给我们提供了更多的信息和可能性，但同时也带来了对于数据管理和处理的挑战。 2. 数据的多样性：数据可以是数字形式的，也可以是文本、图像、声音等形式的。并且这些数据之间可能存在着相互关联和依赖的关系，需要我们进行综合分析和处理。 3. 数据的价值：数据本身并没有价值，它们只有在经过加工和分析之后才能产生出对我们有用的信息和知识。数据的价值主要体现在它们对决策、预测和创新的支持上。 4. 数据的时效性：数据的时效性非常重要，特别是对于需要进行实时决策的场景。因此，及时收集、更新和处理数据是保证数据的时效性的关键。 数据的分类 根据数据的来源、形式和结构，我们可以将数据进行分

类。以下是常见的数据分类方式： 1. 根据数据的来源：数据可以分为内部数据和外部数据。内部数据是由组织自己生成和收集的，比如企业的销售数据、客户数据等；外部数据则是通过购买、交换或者从公开资源中获取的，比如市场调研数据、社交媒体数据等。 2. 根据数据的形式：数据可以分为结构化数据和非结构 化数据。结构化数据是按照一定规则和格式进行组织和存储的，可以方便地进行处理和分析，比如数据库中的表格数据；非结构化数据则是没有固定格式的数据，比如文本、图像、声音等。 3. 根据数据的结构：数据可以分为分散数据和集中数据。分散数据是存储在不同地方、不同系统的数据，它们之间可能通过接口进行交互；集中数据则是存储在一个地方或者一个系统中的数据，可以通过一套标准的接口进行访问和管理。 4. 根据数据的粒度：数据可以分为粗粒度数据和细粒度 数据。粗粒度数据是对某一个事物或现象进行整体描述和统计的数据，比如国家的人口数据；细粒度数据则是对某一个事物或现象的各个细节进行描述和记录的数据，比如个人的身高、体重等。 数据的价值和挑战 数据在当今社会中拥有着巨大的价值和潜力，它们可以 帮助我们更好地了解和处理现实世界中的问题和挑战。以下是数据带来的价值和挑战： 1. 数据的价值：通过对数据的分析和挖掘，我们可以发 现其中的规律、趋势和关联，从而为决策提供科学依据。数据还可以帮助我们发现新的商机和创新点，促进经济的发展和社会的进步。 2. 数据的挑战：巨大的数据量和多样性给数据管理和处

计算机领域中数据的概念

计算机领域中数据的概念

计算机领域中数据的概念 计算机中的数据表示方法 数据是指能够输入计算机并被计算机处理的数字、字母和符号的集合。平常所看到的景象和听到的事实，都可以用数据来描述。数据经过收集、组织和整理就能成为有用的信息。 1. 计算机中数的单位 在计算机内部，数据都是以二进制的形式存储和运算的。计算机数据的表示经常使用到以下几个概念。 (1) 位 位(bit)简写为b，音译为比特，是计算机存储数据的最小单位，是二进制数据中的一个位，一个二进制位只能表示0或1两种状态，要表示更多的信息，就得把多个位组合成一个整体，每增加一位，所能表示的信息量就增加一倍。 (2) 字节 字节(Byte)简记为B，规定一个字节为8位，即1Byte = 8bit。字节是计算机数据处理的基本单位，并主要以字节为单位解释信息。每个字

节由8个二进制位组成。通常，一个字节可存放一个ASCII码，两个字节存放一个汉字国际码。 (3) 字 字(Word)是计算机进行数据处理时，一次存取、加工和传送的数据长度。一个字通常由一个或若干个字节组成，由于字长是计算机一次所能处理信息的实际位数，所以，它决定了计算机数据处理的速度，是衡量计算机性能的一个重要标识，字长越长，性能越好。 计算机型号不同，其字长是不同的，常用的字长有8位、16位、32位和64位。 计算机存储器容量以字节数来度量，经常使用的度量单位有KB、MB和GB，其中B代表字节。 【例1-18】一台计算机，内存标注2GB，外存硬盘标注为500GB，则它实际可存储的内外存字节数分别如下： 内存容量= 2 × 1024 × 1024 × 1024B 硬盘容量= 500 × 1024 × 1024 × 1024B 2. 计算机中数的表示

自考：数据库系统原理 (考点)

第一章数据库系统概述 1.简述数据的概念 数据（data）是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息，是描述事物的符号记录。 2.数据库管理系统包括哪些功能 a.数据定义功能 b.数据操纵功能 c.数据库的运行管理功能 d.数据库的建立和维护功能 e.数据组织、存储和管理功能 f.与其他软件的网络通信功能、不同数据库管理系统之间的数据传输以及相互访问功能等 3.什么是并发控制 并发控制是指当多个用户的并发进程同时存取、修改数据库时，可能会发生相互干扰而得到错误结果，并使得数据库的完整性遭到破坏，因为对多用户的并发操作加以控制和协调。 4.什么是数据模型 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，描述的是数据的共性内容 5.简述关系模型的优点 a.关系模型是简历在严格的数学概念的基础上的 b.关系模型的概念单一，统一用关系来表示实体以及实体之间的联系，对数据的检索和更新结果同样也是用关系（即表）来表示。因为，关系模型的数据结构简单、清晰，用户易懂，易用。 c.关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性、更好的安全保密性，也简化了程序员的工作和数据库开发建立的工作 6.简述物理数据独立性 如果数据库的内模式要修改，即数据库的物理存储如若发生改变，那么数据库管理员（DBA）通常也会对逻辑模式/内模式映像作相应的调整，以使数据库系统的模式尽可能保持不变。也就是对内模式的修改尽量不影响逻辑模式，当然对于外模式和应用程序的影响更小，这样，我们称数据库达到了物理数据独立性。 7.简述数据独立性的概念 数据独立性是指使用数据的应用程序和数据库的数据之间相互独立，不受影响。即数据或应用程序的修改不会引起另一方的修改。 9.什么是三级模式，两级映像，分别有什么作用 三级模式是指数据库系统是由模式、外模式、内模式三级构成的。 两级映像是指

数据的概念含义

数据的概念含义 数据是指事实、观察结果或者统计材料等可以作为信息的基本单元。在信息时代，数据被广泛应用在各个领域，成为了推动社会发展和科学进步的核心资源之一。数据不仅可以描述和反映现象和事物，还可以通过分析和挖掘，帮助人们发现规律、做出决策以及解决问题。 数据可以包含数字、文字、图像、声音或者视频等不同形式的信息。从宏观的角度来看，数据可以分为定量数据和定性数据。定量数据是指可以用数字量化表示的数据，例如年龄、身高、温度等；定性数据则是指无法用数字量化表示的数据，例如性别、颜色、态度等。而从微观的角度来看，数据可以分为原始数据和派生数据。原始数据是指直接获得的、未经过加工处理的数据，例如观测数据、测量数据等；派生数据则是通过对原始数据进行加工、整理和计算得到的数据，例如平均值、标准差、比率等。 数据不仅有单一的属性，还有多个属性之间的关联和相互作用，因此数据具有结构性。常见的数据结构形式包括一维数据（如一列数字）、二维数据（如电子表格）、树状结构数据（如文件夹结构）、图状结构数据（如社交网络）、高维数据（如数据立方体）等。数据的结构性不仅决定了数据的存储和处理方式，还直接影响数据的可读性和可理解性。 数据是人们获取知识和信息的重要途径之一。通过对数据的收集、整理、存储、分析和挖掘，人们可以获取对事物、现象和问题的深入认识和理解。例如，在科

学研究领域，科学家们通过收集和分析实验数据，从现象和规律中总结出理论和定律；在商业领域，企业通过分析客户数据和市场数据，了解市场需求和潜在机会；在社交媒体领域，通过分析用户行为和内容数据，推荐个性化的新闻和产品。 数据也是决策和规划的重要依据之一。在政府治理和管理、企业管理、农业生产等领域，决策者需要收集和分析相关数据，制定合理的决策和规划。通过数据的分析和挖掘，可以识别问题、找出原因、制定解决方案和评估效果。例如，在城市规划中，通过对人口数据、交通数据和环境数据的分析，可以制定合理的城市发展规划和交通规划；在医疗决策中，通过对患者数据的分析，可以制定个性化的治疗方案。 随着信息技术的迅速发展，大数据时代已经到来。大数据是指数据量巨大、类型多样、速度快的数据集合。与传统的数据相比，大数据具有三个特点：“3V原则”，即Volume（数据量大）、Variety（类型多样）和Velocity（速度快）。大数据的应用领域包括金融、医疗、交通、能源、环保、智能制造等各个行业。通过大数据的分析和挖掘，可以发现更多的规律和趋势，帮助决策者更加准确地判断和决策。 然而，数据的应用也面临一些挑战和问题。首先，数据的质量问题。数据的质量决定了对数据的分析和挖掘的准确性和可靠性。然而，由于数据的采集和处理过程中可能存在错误、遗漏或者偏差，导致数据的质量下降。其次，数据的隐私问题。随着数据的广泛应用，人们对个人数据的保护和隐私越来越关注。因此，如

数据库系统概论(简答)

第1章绪论 1 ．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。 答：（1）数据：描述事物的符号记录称为数据。数据的种类有数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是不可分的。 （2）数据库：数据库是长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 （3）数据库系统：数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。 （4）数据库管理系统（简称 DBMs ) ：数据库管理系统是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。 DBMS 的主要功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理功能、数据库的建立和维护功能。 2 ．使用数据库系统有什么好处？

答：使用数据库系统的好处是由特点或优点决定的。可以大大提高应用开发的效率，方便用户的使用，减轻数据库系统管理人员维护的负担，等等。还有，当应用逻辑改变，数据的逻辑结构也需要改变时，由于数据库系统提供了数据与程序之间的独立性，数据逻辑结构的改变是 DBA 的责任，开发人员不必修改应用程序，或者只需要修改很少的应用程序，从而既简化了应用程序的编制，又大大减少了应用程序的维护和修改。使用数据库系统可以减轻数据库系统管理人员维护系统的负担。 3 ．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。 答：文件系统与数据库系统的区别是：文件系统面向某一应用程序，共享性差，冗余度大，数据独立性差，记录内有结构，整体无结构，由应用程序自己控制。数据库系统面向现实世界，共享性高，冗余度小，具有较高的物理独立性和一定的逻辑独立性，整体结构化，用数据模型描述，由数据库管理系统提供数据的安全性、完整性、并发控制和恢复能力。文件系统与数据库系统的联系是：文件系统与数据库系统都是计算机系统中管理数据的软件。解析文件系统是操作系统的重要组成部分；而DBMS 是独立于操作系统的软件。但是DBMS 是在操作系统的基础上实现的；数据库中数据的组织和存储是通过操作系统中的文件系统来实现的。 4 ．举出适合用文件系统而不是数据库系统的例子；再举出适合用数据库系统的应用例子。答： （1）适用于数据的备份、临时数据存储。早期功能比较简单的应用系统也适合用文件系统。（2）适用于数据库系统而非文件系统的应用例子：目前，几乎所有企业或部门的信息系统都以数据库系统为基础，都使用数据库。例如，一个工厂的管理信息系统 5 ．试述数据库系统的特点。 答：数据库系统的主要特点有： （1）数据结构化数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。 （2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充数据库的数据不再面向某个应用而是面向整个系统，因此可以被多个用户、多个应用以多种不同的语言共享使用。 （3）数据独立性高数据独立性包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。 （4）数据由DBMS 统一管理和控制数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据甚至可以同时存取数据库中同一个数据。 6 ．数据库管理系统的主要功能有哪些？

数据库系统原理简答题 汇总

数据库系统原理简答题汇总 第一章数据库系统概念 1.请简述数据，数据库，数据库管理系统，数据库系统的概念？ 答：①数据：是描述事务的符号记录，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的的信息。 ②数据库：是指长期储存在计算机中的有组织的，可共享的数据集合，且数据库中的数据按一定的数据模型组织，描述和存储，具有较小的冗余度，较高的数据独立性，系统易于扩展，并可以被多个用户共享。 ③数据库管理系统：是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。负责科学有效地组织和存储数据，并帮助数据库的使用者能够从大量的数据中快速地获取所需数据，以及提供必要的安全性和完整性等统一控制机制，实现对数据有效的管理与维护。 ④数据库系统：是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，一个完整的数据库系统包括数据库，数据库管理系统以及相关实用工具，应用程序，数据库管理员和用户。 2.请简述在数据管理技术中，与人工管理，文件系统相比数据库系统的优点/特点？ 答：①数据集成②数据共享性高③数据冗余小④数据一致性⑤数据独立性高⑥实施统一管理和控制⑦减少应用程序开发与维护的工作量3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像含义？

答：数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式 三级工程的，对应了数据的三级抽象。 两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。 4.请简述关系模型与网状模型，层次模型的区别/特点？ 答：使用二维表结构表示实体及实体间的联系建立在严格的数学概 念的基础上概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数 据结构简单清晰，用户易懂易用，存取路径对用户透明，具有更高 的数据独立性、更好的安全保密性。 5.请简述数据库管理系统的功能？ 答：①数据定义功能②数据操纵功能③数据库的运行管理功能④数据库的建立和维护功能⑤数据组织存储和管理功能⑥其他功能：主要包括与其他软件的网络通信功能。 6.请简述数据库系统的组成？ 答：一个完整的数据库系统包括数据库，数据库管理系统以及相关实用工具，应用程序，数据库管理员和用户。 7.数据管理的任务是什么？ 答：数据管理的任务就是进行数据收集，组织，控制，存储，选取，维护，实现在适当的时刻，以适当的形式，给适当的人，提供适当的数据。 8.主要的逻辑数据模型有哪些？