数据信息知识智慧ppt课件
信息组织概述PPT课件
• 数字化信息(digitalization information,)
– 借助以计算机信息处理为核心的数字化技术, 将各种出版物中的原始信息,如语言、图像、 文字、符号、数据、表格等全部变成二进制编 码,形成可以在网上流动的信息资源。
-
9
信息管理课件
什么是数据、信息、知识、智慧
❖ 数据:离散、互不关联的客观事实,孤立的文 字、数据和符号,缺乏关联和目的性-ຫໍສະໝຸດ 25信息组织的目标功能
减少社会信息流的混乱程度。有效减除或减少杂乱无关 信息的干扰,使信息特征得到充分显示
准确控制信息流的流速与方向,使其在适当的时候以适当的方 式传递给适当的人。
建立信息产品与用户的联系。即根据用户需要设立各种检索点,
构建利用渠道,建立用户和资源之间的联系;
有助于提高信息产品质量、价值。通过描述、揭示、存储、排序
2、网络信息资源组织的具体方式方法的研究,如分类、编目法 在网络信息组织中的应用等。
3、网络信息资源组织的技术研究,如元数据、搜索引擎等。
-
5
本课程教材及参考书目
❖ 教材:信息组织/(美)Taylor,A.G.著,张素芳等译.——北 京:机械工业出版社,2006
❖ 参考书: 信息组织/戴维民主编.——北京:高等教育出版社,2004 信息组织/周宁主编.——武汉:武汉大学出版社,2001 信息组织学/张帆主编.——北京:科学出版社,2005 数字时代的图书馆信息资源组织/段明莲 沈正华编著.—— 北京:北京图书馆出版社,2006
-
15
Knowledge Hierarchy
Knowledge
3 Levels
• Expertise • Know-How • Skills
1.5数据与大数据-【新教材】浙教版(2019)高中信息技术必修第一册课件
动动脑
1.学生学籍系统中存放着大量的学生数据,这些数据是否属于 大数据?为什么? 教育系统每年逐级上报的教育事业统计报表是大数据,各学段学 籍管理系统是大数据,各种专项统计也是大数据。 2.在处理数据时,往往会选择“抽样数据”或“全样本数据” 进行分析,请比较这两种分析方式的特点,并举例说明。P27
大数据的特点-4V理论
数据规模大
从TB跃升到PB甚至EB。 一组公式:1024GB=1TB; 1024TB=1PB;1024PB=1EB。
数据类型多
越来越多非结构化数据;音频、 食品,地理位置信息等 多类型数 据对数据处理能力提出更高要求。
数据价值高
海量数据带来了巨大的商业价值。数据之间关联性支 持深层的数据挖掘。
在每场比赛过后,教练只需要上传比赛视频。接下来,来自 Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛 时,他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反 应等等。通过分析比赛视频,毫不夸张地分析所有的可量化的数据。
明确区分大数据思维与传统的思维方式。例如:
方式
另外,根据消费者习惯偏好,大数据可提前预测消费者需求。将商品物流 环境和客户的需求同步,提前计算出运输路线和配送路线,缓解物流压力,提 高用户满意度。再比如淘宝,如果你在最近一直在搜索关于钱包的商品,那么 淘宝页面一栏猜你喜欢会优先推送你最近搜索的相关商品,方便用户进行优中 择优。
大数据给我们带来的好处
上课方式 出行方式 销售方式
传统思维方式
黑板、粉笔 人工取票 传统商铺
大数据思维方式
多媒体、PPT APP购买、身份证一卡通
网上购物商城、淘宝~
大数据思维
1)样本趋于总体 2)精确让位于模糊 3)大数据时代不是因果关系,而是相关关系。
2.1知识与智慧-粤教版(2019)高中信息技术必修一课件
总结
数据 • 客观事物的符号记录 信息 • 具有意义的数据,是经过加工处理的数据 知识 • 对获取的信息进行系统地提炼、研究、分析的结果 智慧 • 达到预定目标而运用知识解决问题的创新思维能力
数据与计算
2019粤教版信息技术必修一
第二章 知识与数字化学习
2.1知识与智慧 2.2数字化学习与创新
2.1知识与智慧
2.1.1知识 2.1.2智慧
1.知识
知识 知识就是力量
这是知识吗?
看一本书,明白了一些道理 知道了一年有12个月,24个节气 知道路程=速度*时间 懂得如何求证一个三角形是直角三角形
讨论
小组成员之间举例说明信数据、信息、知识 和智慧的相互关系,并推荐代表分享
习题
以下关于数据、信息、知识与智慧的理解,不正确 的是( )
A.数据是客观世界事物现象的符号记录 B.信息就是知识 C.信息是经过加工、处理的有意义的数据 D.知识是人们运用大脑对所获取或积累的信息进行
的提炼、研究和分析的结果,能够精确的反应事物 的本质
发现天上布满乌云,带了把伞出门
智慧
数据、信息、知识与智慧的关系
数据、信息、知识和智慧是逐渐递进的概念,前者是后者的基础 和前提,后者是前者的抽象与升华。
从数据到信息的转化,主要理解数据间的相互联系;
从信息到知识的转化,主要理解信息间的相互联系,发现和抽象 其规律;
从知识到智慧的转化,主要理解和应用知识原理与法则用大脑对获取或积累的信息进行系统 化地提炼、研究和分析的结果,能够精确地反映事 物的本质。
信息
提炼、研究、分析
知识
反映事物的 本质
知识的发现路径
• 做实 验
1
2
2024版全新信息技术ppt课件
contents •信息技术概述与发展趋势•人工智能技术在信息领域应用•大数据技术及其在信息领域应用•云计算技术在信息领域应用•物联网技术在信息领域应用•总结与展望目录信息技术定义及重要性信息技术定义信息技术的重要性第一次信息技术革命第二次信息技术革命第三次信息技术革命第四次信息技术革命信息技术发展历程回顾2024年信息技术前沿动态人工智能技术的快速发展5G/6G通信技术的广泛应用区块链技术的深入应用量子计算技术的崛起未来信息技术将更加智能化,人工智能技术将与各个领域深度融合,实现更加智能化的应用和服务。
智能化发展网络化发展数字化发展绿色化发展未来信息技术将更加网络化,互联网将渗透到各个领域,实现更加广泛的信息共享和交流。
未来信息技术将更加数字化,数字化技术将改变人们的生活方式和工作方式,推动社会的数字化进程。
未来信息技术将更加绿色化,绿色计算、绿色存储等技术将推动信息技术的可持续发展。
未来发展趋势预测人工智能技术原理简介人工智能定义与发展历程01人工智能技术核心组成02人工智能与机器学习、深度学习关系03数据处理与分析信息检索与推荐网络安全与防护030201人工智能在信息处理中作用机器学习、深度学习等算法剖析机器学习算法分类与原理详细介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等算法的原理和应用场景。
深度学习算法解析深入剖析神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法的原理、特点和应用领域。
算法优化与改进探讨如何提高算法的准确性、效率和稳定性,以及针对不同应用场景的算法优化策略。
典型案例分析:智能推荐系统、语音识别等智能推荐系统语音识别技术其他典型案例大数据概念、特点及价值挖掘大数据概念大数据特点大数据价值挖掘大数据处理流程和方法论大数据处理流程大数据处理方法论大数据在信息安全、舆情分析中应用大数据在信息安全中应用大数据在舆情分析中应用挑战与机遇:大数据时代下信息产业发展挑战机遇同时,大数据时代也为信息产业带来了巨大的发展机遇,如数据挖掘、人工智能等新兴技术的应用将推动信息产业不断向前发展。
浙教版(2019)高中信息技术必修一1.2数据、信息与知识课件(21张PPT)
知识点3_数据、信息与知识的关系
• 1.知识的定义
知识是人类在社会实践中所获得的认识和经验的综合,也 是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果,它 包括对事实,信息的描述以及在教育和实践中获得的技能。
知识是可以继承和传递的,与数据和信息相比,知识更接近 行动,它与决策有关。(不同的人所建构的知识不同) 知识是有联系的信息
信息的特征
• 2.时效性
信息往往反应的是事物某一特定时间内的状态,它会随着 时间的推移而变化,过期的信息会影响其价值
信息的特征
• 3.共享性
信息是可以共享的,同一种信息可以同时被不同的接收者 获取
信息可以被重复利用而不产生损耗
信息的特征
• 4.可加工处理性、真伪性
信息是可以加工处理的,经过加工、处理、分析后,信息 可以更好地被人们所使用,这一特征使信息具有真伪性
课后作业
• 数、数字、数据、信息、知识、智能、智慧,这些
常见的名词之间是怎样的关系?请画关系图表示?
等
的具体呈现
对信息进行加
工,纳入自己
的知识架构, 形成知识
特征
普遍性、语
义性、多样 性和感知性载体来自附性、 可以继承和传时效性、共 递;与决策相
享性、可加 关;不同的人
工处理性、 所构建的知识 真伪性、价 不同 值性
收集、加工、应 用、传播知识的 能力以及对事物 发展的前瞻性看 法
• 下列有关数据、信息和知识的说法,正确的是( D )
• 下列关于数据的说法正确的是( A )
A.单纯的数字没有意义 B.身高、体重不属于数据 C.数据具有单一性 D.数据不能被加工、处理
知识点2_信息
(2024年)大数据介绍PPT课件
为确保数据可靠性和可用性,对每个数据分片创建多个副本,并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议(如Paxos、Raft等)确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划,将数据备份到远程存储或云 存储中,以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高,如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合,实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展,实时数据处理和分析将成为可能,为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统, 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征,包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练,预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
2024版全新信息与信息技术ppt课件
• 零售行业:大数据在零售行业的应用包括市场趋势分析、消费者行为研究、精 准营销等。例如,通过分析消费者的购物历史和浏览行为,可以对消费者进行 精准营销和个性化推荐,提高销售额和客户满意度。
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2024/1/26
02
CATALOGUE
计算机网络基础
7
计算机网络组成与结构
计算机网络硬件设备
计算机网络拓扑结构
包括服务器、路由器、交换机、集线 器等,以及传输介质如光纤、同轴电 缆等。
包括星型、环型、总线型、树型和网 状型等,不同的拓扑结构具有不同的 特点和适用场景。
计算机网络软件
包括操作系统、网络管理软件、网络 通信软件等,用于实现网络设备的配 置、管理和通信。
TCP协议详解
UDP协议详解
TCP协议是传输层的协议,用于提供可靠的、 面向连接的通信服务,包括三次握手、四次 挥手、滑动窗口等机制。
UDP协议是传输层的另一个协议,用于提供 无连接的、不可靠的通信服务,适用于实时 性要求较高的场景。
2024/1/26
9
网络安全与防护措施
01 02
网络安全概述
网络安全是指保护网络系统的硬件、软件和数据不受偶然的或恶意的原 因而遭到破坏、更改和泄露,确保网络系统的正常运行和数据的可用性、 完整性和保密性。
语言的使用,实现了人类之间的信息交流。
第五次信息技术革命
计算机与互联网的普及,使信息处理、存 储和传输能力得到极大提升,实现了信息 的全球化共享。
第四次信息技术革命
数据、信息与知识课件(16PPT)浙教版(2019)信息技术必修1
共享性
可共享,不会损耗
可加工处理性,真伪性
可加工处理,转变形态 信息有真假
价值性
显性价值,隐性价值 相对价值
信息的特征
载体依附性
不能独立存在,必须依附于一定的载体 同一信息可以依附于不同的载体(文字,图像,音频,视频,二维码,代码......) 信息依附于载体体现了信息的可存储性与传播性 信息可以脱离它所反映的事物所存储,保留,传播,但不能脱离载体
课堂练习
D 1. 下列关于数据的说法,正确的是( )
A. 数据和数据的解释可以分开 B. 数据只有数字一种表现形式 C. 数据就是信息 D. 在计算机科学中,数据是指所有能输到计算机并被计算机程序处理的符号总称
课堂练习
2. 考古人员通过对出土文物进行研究分析,推测古人的政治、文化、经济活动状况。
B 下列说法不正确的是( )
A. 出土的文物反映了历史数据,是信息的载体 B. 文物出土前,文物所承载的信息是不存在的 C. 考古人员对文物进行分析推测,体现了信息的加工处理性 D. 信息自古就有,随着信息的迁移,价值可能发生变化
课堂练习
D 3. 下列关于“一百个人心中有一百个哈姆雷特”的理解错误的是( )
什么 意思?
0℃
数据是对客观事物的符号表示。 单纯的数据是没有意义的,经过解释,数据才变得有意义。
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,其表现形式可以是文字、图形、 图像、音频、视频等。
“明天白天气温将会降到0℃以下。”
原来是这么回事! 将数据放在某个语境中,或在某个真实场景中 使用,数据就有了意义,这就是信息。
信息的特征
价值性
显性价值和隐性价值,相对价值
(2024年)大数据ppt课件
• 教育:大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析,教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果,便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述,包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据 库(如HBase、Cassandra)等,用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理(如MapReduce、Spark批处理) 、流处理(如Spark Streaming、Flink)等,用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理,如替换、加密、 去标识化等,以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声,以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果,从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
数据、信息、知识、智慧
(2)传递性。
信息的传递打破了时间和空间的限制。例如, 我们可以借助计算机。网络、手机等工具了解发生在世界 各地的许多事情。
(3)共享性。
信息作为-种资源,通过交流可以在不同个体或 群体间共享。信息交道与实物交流有本质上的 不同:实物交流,一方有所得, 另-方必有所失。 例如,两个人交换手中的一个苹果,每人得到 的是对方的那一一个苹果。 面信息交流则不然。 两个人交换则都拥有了两份信息。因此,人们 悟出以下道理:分享,沟通与行动是将知识转化 为智慧的关键。
(4)依附性和可处理性。
各种信息必须依附一定的图像,文字。声音等符号才能够表现出来,为人们所接收,井按照某种需要进行 处理和存储。信息经过分析和处理,往往会产生新的信息,使信息得到增值。 能区分信息与信息的载体。(如交通信号灯)
(5)时效性。
信息不是一成不变的东西,会随者客现事物的变化而变化。如果信息不能反映事物的最新变化状态,它的 效用就会降低,一且超过其“生命周期”,信息就失去原有的效用,成为历史记录。
2.1.2 智慧
探究与应用欧姆定律,揭示了数据、信息、知识和智慧 的相互关系
数据是现实世界客观事物的符号记录; 信息是经加工处理的、具有意义的数据; 知识是人们运用大脑对扶取或积累的信息进行系统化地
提炼.研究和分析的结果,能够精确地反映事物的本质; 智慧是为了达到预定目标而运用知识解决问题的创新思
维能力。 数据,信息、பைடு நூலகம்识和智慧是逐渐递进的概念,前者是后
者的基础和前提,后者是前者的抽象与升华。
(6)真伪性。
人们接收到的信息,并不都是对事物的真 实反映,因此,信息具有真伤性。产生伪 信息的原因很多:有些是出于某种目的,被 人故意采用窜改、捏造、欺骗、夸大等手 段人为制造的:有些是由于人们的认识能力 或表达能力不足导致的:有些则是传道过程 中的失误造成的。因而,对信息的真伪性 需要加以整别。
数据、信息、知识、智慧.ppt
信息系统角度的传统划分——智慧
识别购买模式
表1.4 识别购买模式
货物名称
时期1
啤酒
35
尿布
10
啤酒的关联购买数 5
时期2 75 20
15
时期3 时期4 总数量
100
55
265
50 120 200
25
55
100
通过利用知识,对于数据的更高层次的理解就被创 造出来了,形成了一种智慧并转化为了价值。
通过对杂货店数据的挖掘分析,得到了一种隐含的顾客购买 模式。通过这个知识,杂货店主就可以对数据集合进行调 查分析,从而开发一系列的销售模式(见表1.4)。
在时期1、2、3,啤酒的销售除了遵循顾客购买模式——买 尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒——的销售量外,还 有额外销售,但在时期4却没有额外销售。这样可以通过 分析时期4相对于时期3的啤酒销售情况,制定特定的销售 策略来提高时期4的啤酒销售量,同时也通过分析时期2的 尿布和啤酒的购买情况,以发现是什么导致了额外啤酒销 售的产生。
信息、知识与智慧
努力/价值 Effort/ Value Trade off
企业智慧 Corporate Wisdom
数据 Data
2020/11/10
知识 Knowledge
信息 Information
时间 Time
信息、知识与智慧
2020/11/10
智慧 知识 分析 信息
数据
信息系统角度的传统划分——数据
信息管理
信息管理的概念有以下三大特征:
– ①信息管理是以信息为主要工作对象; – ②信息管理必然要采用通信、计算机等电
、磁、光的先进技术手段: – ③信息管理的思想、方法与现代管理科学
关于大数据的ppt课件
投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测,帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据,实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求, 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势, 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别,提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术,构建个性化推荐系统, 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术,构建自动化决策 支持系统,为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上,甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据,如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时,以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低,需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时,人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
02
大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
一种高度容错性的系统,用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库,用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统
信息技术大数据ppt课件
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘,发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来,以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术,如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点:体量(Volume)、速度 (Velocity)、多样(Variety)和价值(Value)。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容,创新商业模式和营销策略,提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据,通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务,提升用户体验和品牌价值。同时,社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段,未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
2.1 知识与智慧 课件(共14张ppt)
数据、信息、知识和智慧是逐渐递进的概念,前者是 后者的基础和前提,后者是前者的抽象与升华。
从数据到信息的转化,主要理解数据间的相互联系;
从信息到知识的转化,主要理解信息间的相互联系, 发现和抽象其规律;
世界的问题。
讨论:
举例说明信数据、信息、知识和智慧的相互关系
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize x0=[5,10,15,20,25,30,35,40,45,50] #输入电阻的实验数据 y0=[586,291,198,143,101,98,72,68,59,55]#输入电流的实验
1.实验仪器: 电压表、电流表、电池、开关、导 线、滑动变阻器和10个不同阻值的 电阻 2.实验步骤:(1)收集实验数据
①连接电路如图2-4所示。注意:连线
时开关要断开;闭合开关前,滑动变阻器 的滑片要滑到最大阻值处。
②把电阻R1接入电路,移动滑动变 阻器的滑片,使电压表示数U=3V,记
录电流表示数I1
数据
plt.title("test") plt.xlabel('R/Ω') plt.ylabel('I/mA') | plt.scatter(x0[:],y0[:],5, "red",linewidth=3) #绘制散点图 plt.plot(x0,y0) #绘制曲线图 plt.show()
③观察电流I与电阻R关系数据曲线图后,可以猜想电流I与电阻 R的关系是反比例关系,于是按I=U/R的关系对数据做曲线拟合。
第二章 知识与数字化学习
第一节 知识与智慧
数据、信息、知识、智慧
信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西, 但它往往会在时间效用失效后价值开始衰减, 只有通过人们对信息进行归纳,演绎,比较等 手段进行挖掘,使其有价值的部分沉淀下来, 并与已存在的人类知识体系相结合,这部分有 价值的信息就转变成知识。
智慧:
智慧(Wisdom):知识的选择(selection)。 智慧乃以知识为根基,加上个人的运用能力、综合 判断、创造力及实践能力来创造价值。 智慧是人类基于已有的知识,针对物质世界运动过 程中产生的问题根据获得的信息进行分析,对比, 演绎找出解决方案的能力
讨论问题: 数据、信息、知识、智慧的区别与联系?
数据的定义:
数据是对现实生活的描述,从数量上反映现实世界。 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 。 数据是计算机程序加工的“原料” 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。
知识是需要通过信息使用归纳、演绎得方法得到。 只有在经过广泛深入地实践检验,被人消化吸收, 并成为了个人的信念和判断取向之后才能成为知识。 知识包括“比较”、“结果”、“关联”之过程 。
知识就是知道了什么(Know-what)、知道为 什么(Know-why)、知道怎么做(Knowhow)、知道谁(Know-who)。这样的界定 可以概括为“知识是4个W” 知识是信息、文化脉络以及经验的组合。
总结:
1.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。 2.信息是具有时效性的,有一定含义的,有逻辑的、 经过加工处理的、对决策有价值的数据流。
数据信息知识智慧课件
数据信息知识智慧课件的设计原则与方法
总结词
基于数据驱动、智能化、个性化学习的设计原则,涵盖教学内容、教学目标、教学活动、教学评价等环节。
详细描述
数据信息知识智慧课件的设计应遵循数据驱动、智能化、个性化学习的设计原则,通过对教学内容的精细化拆分 、教学目标的确立、教学活动的设计以及教学评价的完善,实现因材施教和精准化教学。
问题解决实践
通过实践中的问题解决,我们可以不断锻炼和提高智慧水 平。这需要我们具备发现问题、分析问题、解决问题的能 力,以及在问题解决中的创新能力。
智慧的应用领域
教育领域
智慧在教育领域中有广泛的应用 。例如,通过智慧教育技术,可 以帮助学生更有效地获取和掌握 知识,提高他们的学习能力和综
合素质。
企业管理领域
数据驱动的智慧应用
智能交通
利用交通大数据,实时分 析路况,为车辆规划最优 路线,降低交通拥堵。
智能医疗
通过医疗大数据,对疾病 进行预警、诊断和治疗, 提高医疗效率和精度。
智能金融
运用金融大数据,进行风 险评估、投资决策和客户 关系管理,优化金融服务 。
信息导向的决策支持
决策支持系统
利用大数据和人工智能技术,为 决策者提供全面、准确的信息,
智慧的特点
智慧具有综合性、灵活性、创造性等特点。它不仅需要知识储备,还需要对知识 的深入理解和应用能力,以及在问题解决中的创新思维。
智慧的生成机制
知识的获取与积累
智慧的生成首先需要大量的知识积累。这包括对基础知识 的理解和记忆,以及在实践中不断积累的实用经验。
思维能力的提升
智慧的生成还需要不断培养和提升思维能力,如逻辑推理 、归纳总结、演绎推理等。这些能力可以帮助我们在问题 解决中做出更明智的决策。
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信息系统角度的传统划分——知识
(4) 知识。知识不同于数据、信息及分析,它可以来源 于数据、信息和分析的任一层次,同时也可以从现有 知识中通过一定的逻辑推理而得到。
商业智能应用具有数据挖掘能力,能够从数据中发现 隐藏的趋势以及不寻常的模式。
例如,通过对杂货店的数据进行称为规则归纳的数据 挖掘,可以得到如下一条结论:买尿布的顾客通常有 一半时候也买啤酒。尿布和啤酒初看起来毫无关联, 但是通过数据挖掘得到了这种隐含的模式,这就是知 识。
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信息管理的各个层面
应用信息系统 信息技术
信息管理的一般方法 信息管理的哲学原理
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信息的概念
从哲学本源上讲,信息就是事物运动的状态 及其状态变化方式在另一事物运动状态及 其方式上的反映。
– 第一点是物质运动会产生空间和时间上的差 异;
– 第二点是这些时空差异能够在物质之间互相 呈现,或者说在一定的空间界面和时间间隔 中呈现出有一定规律的组合。
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信息系统角度的传统划分——智慧
(3) 智慧。智慧可以说是基于知识基础上的一种判断、谋略 或行动。(专家与大家有何不同)
通过对杂货店数据的挖掘分析,得到了一种隐含的顾客购买
模式。通过这个知识,杂货店主就可以对数据集合进行调
查分析,从而开发一系列的销售模式(见表1.4)。
在时期1、2、3,啤酒的销售除了遵循顾客购买模式——买 尿布的顾客通常有一半时候也买啤酒——的销售量外,还 有额外销售,但在时期4却没有额外销售。这样可以通过 分析时期4相对于时期3的啤酒销售情况,制定特定的销售 策略来提高时期4的啤酒销售量,同时也通过分析时期2的 尿布和啤酒的购买情况,以发现是什么导致了额外啤酒销
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信息概念的哲学含义
第一,信息是普遍存在于自然界、人类社会和思维领 域中的一类独立的研究对象。
第二,信息、物质、能量是三个既有联系又有区别的 概念。物质是信息的载体,物质运动是信息产生的 源泉,虽然信息不是物质本身;能量是传递信息的 必要条件,虽然控制能量需要信息,然而这两者并 不是同一个概念。
(2) 信息。例如,不同货物名称、数量和价格就提供 了被购货物的信息,包括货物种类、数量和价格 等。通过计算每种货物的销售额,就可以进行货 物销售额排序。
表1.2 数据积聚形成信息
货物名称 数量 价格 销售总额
啤酒
265 6.85 1815.25
谷物
430 3.90 1677.00
面包
850 1.59 1351.50
– ①信息管理是以信息为主要工作对象; – ②信息管理必然要采用通信、计算机等电
、磁、光的先进技术手段: – ③信息管理的思想、方法与现代管理科学
一脉相承,涉及到对信息活动的各种要素 (信息、人、机器和组织机构等)进行合 理的组织和控制,以实现信息及有关资源 的合理配置,从而有效地满足社会的信息 需求。
售的产生。
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信息系统角度的传统划分——智慧
识别购买模式
表1.4 识别购买模式
货物名称
时期1
啤酒
35
尿布
10
啤酒的关联购买数 5
时期2 75 20 15
时期3 100
50 25
时期4 55 120 55
总数量 265 200 100
通过利用知识,对于数据的更高层次的理解就被创 造出来了,形成了一种智慧并转化为了价值。
表1.3 对信息的分析
货物名称 时期1 时期2 时期3 时期4 数量 价格 销售总额
啤酒 35 75 100 55 265 6.85 1815.25
谷物 110 110 100 110 430 3.90 1677.00
面包 200 215 235 200 850 1.59 1351.50
牛奶 尿布
200 300 300 300 1100 1.20 1320.00 5 10 20 50 120 200 4.99 998.00
易数据,包括如下的数据元素:货物名称、数量、价格、 日期等(见表1.1)。交易处理系统存储了大量的相关数据, 为更高层次的理解奠定了基础。
表1.1 交易数据实例
货物名称 数量 价格 日期 登记号 店员ID 会员卡ID 尿布 1 4.99 11/1/2000 001 213 1209
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信息系统角度的传统划分——信息
牛奶 1100 1.20 1320.00
尿布
200 4.99 998.00
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信息系统角度的传统划分——分析
(3) 分析。将不同的数据元素积聚形成信息是很有用的,同时 ,将数据分离和重新组织将能够提升信息的价值,这就是进 行信息分析的意义。例如,可以对杂货店中存储的信息按照 特定的时间周期进行分析,可以得到有价值的分析结果,尿 布和啤酒的销售受到时间周期的影响,而谷物、面包和牛奶 则保持稳定的销售态势。
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信息、知识与智慧
智慧 (创造)
数据 (语法)
信息 (语义)
知识 (效用)
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知识是信息的子集
其实,知识不是一个与信息截然不同的概念,信 息一旦经过了个体头脑的处理就将成为知识(称 之为“隐性”知识),这种知识经过清楚地表达 并通过文本、计算机输出结果、口头或书面文字 或其他形式与其他人交流,就又转变成了信息( 称之为“显形”知识)。然后,信息的接受者通 过对信息的认知处理并使其内在化,就又将其转 化成隐性知识了。
信息、知识与智慧
努力/价值 Effort/ Value Trade off
企业智慧 Corporate Wisdom
数据 Data
知识 Knowledge
信息 Information
时间 Time
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信息、知识与智慧
智慧 知识 分析 信息 数据
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信息系统角度的传统划分——数据
乔纳森•吴(Jonathan Wu) (1) 数据。例如,一个杂货店收集和存储了有关顾客购物的交
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知识管理
“囤积”大量信息本身是没有多大价值的 :这些信息只有通过反思、启发和学习等过 程被每个个体予以有效处理,才能有用。 知识管理指的就是一个系统的、有组织地 对信息处理予以规定的过程,应用该过程可 以对某些员工的隐性知识和显形知识进行获 取、组织和交流。
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信息管理
信息管理的概念有以下三大特征: