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第1章 數據與信息（知識清單）
【知識結構】
【考點清單】
1.感知數據，了解數據的記錄形式及其蘊含的信息。數據是對客觀事物的符號表示，數據的記錄形式多種多樣，可以是數字、數值、圖形圖像、視頻、音頻、文字等。
2.了解數據的演變及對人類社會的影響。數據的基本演變過程：結繩記事----刻畫（甲骨、墻壁等）---造紙術、印刷術-----留聲機、攝影機等-------計算機。
3.提升利用數字化工具獲取、處理和分析數據的能力，獲取更高價值的信息，同時明確不同數據背后蘊含著不同的價值，可以創造財富，但同時也會對我們日常生活產生不良影響
4.能夠辨別數據和信息，描述數據與信息的特征。信息是加工處理了的數據，數據是對客觀事物的符號表示，信息具有普遍性：信息是普遍存在的；依附性，信息不能獨立存在，需要依附于一定的載體。可傳遞性：信息可以在時間和空間上進行傳遞；共享性：信息可以被多個主體同時共享，而不會因為被使用而減少或消失。價值性：信息具有價值。時效性：信息的價值和作用會隨著時間的推移而發生變化。可處理性：信息可以進行加工、處理和分析。
5.理解數據、信息和知識、智慧之間的關系，數據是對事實的記錄，無特定意義。信息由數據加工而來，具有明確的含義，知識在信息基礎上提煉總結；智慧則是對知識的靈活運用和創造性發揮，具備判斷力和創造力，層層遞進，共同構成認知的不同層次，推動人們在生活和工作中不斷進步與發展。
6.正確認識數據對人們生活的影響，提升信息安全意識，增強信息社會責任感。在日常生活中，數據讓消費更明智，購物時可參考產品評價等數據做出選擇。健康管理也因運動和睡眠數據變得精準，能調整生活方式。出行借助交通數據規劃最佳路線。社交娛樂方面，平臺依據瀏覽數據推薦個性化內容，拓展社交圈。在科學領域，數據是實驗與觀測的基礎，推動科學研究。用于建立模型并驗證，提高理論準確性。還促進跨學科研究，數據共享帶來合作機遇，挖掘數據能發現新現象，推動科學創新，深刻影響著我們的生活與科學發展。
7.了解數據采集的常用方法，數據采集的方法有人工采集和傳感器采集。人工采集即通過人的觀察、測量、記錄等方式，手動收集各種信息和數據的過程；傳感器采集即指利用各種類型的傳感器，通過檢測和感知特定的物理量、化學量或生物量，并將其轉化為電信號或數字信號進行收集的過程。
8.掌握模擬信號轉化為數字信號的一般過程。模擬信號轉數字信號，一般經過采樣、量化、編碼三個過程。
9.掌握二進制、十進制和十六進制之間的轉化方法。二進制、十六進制轉十進制采用位權展開法；即用R進制數的每一位乘以R的n次方,n是位數,從R進制數的整數最低位開始,依次為0,1,2…累加；十進制轉二進制、十六進制采用短除倒取余數法。
10.正確認識數據，提升信息安全意識，增強信息社會責任感。數據是對事物的量化記錄和描述。正確認識數據需明白數據并非絕對客觀，可能受各類因素影響而存在偏差。一方面，要看到數據在決策、研究等方面的重要價值，如幫助我們了解市場趨勢、進行科學探索。另一方面，不能過分迷信數據，應結合實際情況進行綜合分析。同時，要注重數據的隱私保護和安全，認識到不當使用數據可能帶來的風險。以理性和審慎的態度對待數據，提升信息安全意識。
11.了解數據管理的內涵和掌握基本方法。數據管理數據管理經歷了人工管理階段、文件系統階段、數據庫管理系統三個階段，常見的關系型數據庫有 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 等。數據可以分為結構化數據、非結構數據及半結構化數據。
12.了解常見文件的擴展名和常見文件的區別。
常見文件有音頻（mp3 .wav ）視頻（.mov .wmv .avi .mp4 、 .swf ）圖片：（.jpg .jpeg .png .gif ）
文檔：（.doc .txt）網頁：（ .html ） 等。
13.了解數據保護的一般方法，提高數據安全意識，增強信息社會責任感。保護數據安全的方法包括訪問控制、數據加密、定期備份、員工培訓、漏洞管理、安全審計、加強網絡安全、硬件安全、數據分類分級、應急響應計劃、安全監測與預警、第三方安全評估。
14.了解大數據的概念，理解大數據的特征。大數據是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，包含公共數據和非公共數據，以及對數據集合開發利用形成的新技術和新業態。大數據具有4V 特征即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
15.了解對大數據人們思維方式的影響。大數據促使人們從單一的因果關系思維轉向關注相關性。不再局限于尋找明確的因果鏈條，而是通過分析數據中的關聯模式，發現新的機會和問題。同時，大數據拓展了人們的視野，使人們能夠以更宏觀的角度看待問題，推動跨領域合作與創新。
16.能夠正確認識大數據的意義以及對社會的影響。我們應客觀看待大數據，充分發揮其優勢，同時加強數據治理，確保數據質量和安全，讓大數據更好地服務于社會和經濟發展。

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