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1，数据和信息的区别是什么

信息：在信息论中指用符号传送的报道，报道的内容是接收符号者预先不知道的音信、消息。经过加工处理并可以对人类客观行为产生影响的数据表现形式。 　　数据：进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值（是反映客观事物属性的数值），是信息的具体表现形式。 　　任何事物的属性都可以通过数据来表示的。数据经过加工处理后，表现为信息。

数据和信息的区别是什么

2，信息和数据之间的区别是什么

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。 数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。 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。 例如： 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。

信息和数据之间的区别是什么

3，数据是数据元素的集合 什么意思

数据元素（data element）是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。有时，一个数据元素可由若干个数据项组成，例如，一本书的书目信息为一个数据元素，而书目信息的每一项（如书名 作者名等)为一个数据项。数据项是数据的不可分割的最小单位。 参考资料：baike.baidu.com/view/38785.htm
集合中每一个对象称为集合的元素元素就是集合中的所有研究对象，也就是组成集合的所有对象|a|表示的是集合a中元素的个数，有的书上也用card(a)来表示集合a中元素的个数，但是一般在研究集合中元素个数的时候都是针对有限集来说的

数据是数据元素的集合 什么意思

4，在SEO界你懂的什么是数据吗

搜集数据不能盲目的进行，那样只会事倍功半。这个时候我们更应该考虑我们需要的数据在哪儿能到获得，比如说我们10组这次的任务是搜集蘑菇街、美丽说这类分享网站的数据分析，那么我们就得想办法知道哪儿有这类的网站，比如说导航网站，比如说站长网站等等，那么这个时候我们就有了我们的数据源，而只用这样我们才能够更好的进行接下来的数据挖掘工作。二、数据的挖掘有了数据源并不等于我们就找到了数据，就完成了任务。这些只是最基础的工作，那么接下来才是关键的工作。在这个时候我们必须明确我们此次数据分析的最终目的，根据这个目的来找出我们需要的数据.xian.wws.ijie.com datong.wws.ijie.com taiy.wws.ijie.com hefei.wws.ijie.com lanz.wws.ijie.com jiuqi.wws.ijie.com huizd.wws.ijie.com gzfp.wws.ijie.com guiy.wws.ijie.com guizh.wws.ijie.com xiza.wws.ijie.com lasa.wws.ijie.com ninx.wws.ijie.com yingc.wws.ijie.com jini.wws.ijie.com

5，什么是数据

数据（data）是数据库中存储的基本对象，数据在大多数人的头脑中的第一反应就是数字。其实数字只是一种最简单的数据，是数据的一种传统和狭义的理解。广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图象、声音、学生的档案记录等，这些都是数据。 为了了解世界，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。例如：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、入学时间，就可以这样描述： （杨兵，男，1988，辽宁，计算机系，2006）这里的学生记录就是数据。　　百科：　　数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。　　数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。　　数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。　　在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示。
定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能作为鉴别、下判断提供确凿有据的信息。

6，数据概念是什么

数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。 数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧！ 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 数据挖掘能做什么？ rumen8.com-入门吧,投资者入门的好帮手 1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧 分类（Classification）www.rumen8com-入门吧-入门资料大全 估值（Estimation） www.rumen8com-入门吧-入门资料大全 预言（Prediction）rumen8.com-入门吧是最好的入门资料网站 相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）www.rumen8com-入门吧-入门资料大全 聚集（Clustering）www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧 描述和可视化（DescriptionandVisualization）www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧 2)数据挖掘分类 www.rumen8com-入门吧-入门资料大全 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘rumen8.com-入门吧收集整理入门资料 直接数据挖掘www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。rumen8.com-入门吧收集整理入门资料 间接数据挖掘www.rumen8.com-找入门资料就到入门吧 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。rumen8.com-入门吧是最好的入门资料网站 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘www.rumen8com-入门吧-入门资料大全 3)各种分析方法的简介rumen8.com-入门吧,投资者入门的好帮手 分类（Classification）rumen8.com-入门吧收集整理入门资料 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
对于我来说： 就是一个或多个数值 概念什么的貌似没什么意义 123一组数据 112sa也是一组数据 只是它们在不同情况代表的意思不一样

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