数据质量与信息质量课件.
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第一章数据与信息课件粤教版高中信息技术必修1
6.真伪性
21
信息的基本特征
7.价值相对性
购物时以评价 信息作为参考
22
信息的基本特征
7.价值相对性
有价值
无价值
23
思考
在信息社会里，我们应该怎么做？
24
思考
维护个人和国家的信息 安全，是我们的责任!
25
26
主讲人：*** 课 时：第一章据是现实世界客观事物的符 号记录，是信息的载体，是计算机 加工的对象。
2
数据是什么
3
数据的基本特征
在计算机科学中：
1.二进制
在计算机的世界中， 数据由0和1来表示
2.语义性
数据的含义就是语义。
4
数据的基本特征
在计算机科学中：
3.分散性
• 没有固定发生地 • 零散分布，相互关联才完整
如果希望查询“现在几点了？”这一信息， 通过哪种载体和传播方式、感知方式比较合适？
18
信息的基本特征
5.时效性 信息往往反映的是事物某一时间段的状态，
事物的状态随着时间的推移可能发生改变，原有 的信息可能失去原来的作用。
19
信息的基本特征
5.时效性
可惜现在已经是7月5号了……
20
信息的基本特征
网络
9
信息的概念
信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化 的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征。
10
信息的基本特征
1.普遍性
信息无处不在
11
信息的基本特征
2.传递性
烽火台
书信
12
信息的基本特征
2.传递性
电报
广播
电话
电视
13
21
信息的基本特征
7.价值相对性
购物时以评价 信息作为参考
22
信息的基本特征
7.价值相对性
有价值
无价值
23
思考
在信息社会里，我们应该怎么做？
24
思考
维护个人和国家的信息 安全，是我们的责任!
25
26
主讲人：*** 课 时：第一章据是现实世界客观事物的符 号记录，是信息的载体，是计算机 加工的对象。
2
数据是什么
3
数据的基本特征
在计算机科学中：
1.二进制
在计算机的世界中， 数据由0和1来表示
2.语义性
数据的含义就是语义。
4
数据的基本特征
在计算机科学中：
3.分散性
• 没有固定发生地 • 零散分布，相互关联才完整
如果希望查询“现在几点了？”这一信息， 通过哪种载体和传播方式、感知方式比较合适？
18
信息的基本特征
5.时效性 信息往往反映的是事物某一时间段的状态，
事物的状态随着时间的推移可能发生改变，原有 的信息可能失去原来的作用。
19
信息的基本特征
5.时效性
可惜现在已经是7月5号了……
20
信息的基本特征
网络
9
信息的概念
信息是对客观世界中各种事物的运动状态和变化 的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征。
10
信息的基本特征
1.普遍性
信息无处不在
11
信息的基本特征
2.传递性
烽火台
书信
12
信息的基本特征
2.传递性
电报
广播
电话
电视
13
信息技术ppt课件
信息技术的基本组成： 硬件、软件和网络。
信息技术的应用场景： 智能交通、在线教育、 智慧城市等。
02 04
信息技术分类：通信 技术、计算机技术、 多媒体技术等。
信息技术的发展趋势： 高速度、大容量、个 性化等。
0
2
信息技术的历史发展
1. 信息技术的起源：电子计算机的发明和发展。
信息技术的起源可以追溯到电子计算机的发 明和发展。20世纪40年代，美国宾夕法尼亚 大学的莫尔学院发明了电子计算机，利用真 空管等电子元件来处理数据。电子计算机的 出现，迅速改变了人类社会的面貌。计算机 技术的不断进步，促进了信息技术的快速发 展，为人类社会带来了极大的便利和效率提 升。计算机技术的普及和应用，推动了信息 技术在各个领域的发展和应用。
3. 教育：信息技术在教育领域的应用和影响。
信息技术在教育领域的应用已 经产生了深远影响。数字化教 材和在线学习资源使得学习不 再受限于时间和地点。人工智 能和大数据分析技术则有助于 个性化教学和评估。虚拟现实 和增强现实技术为学生提供了 沉浸式学习体验，提高了学生 的学习兴趣和参与度。另外， 信息技术也促进了教育公平， 使得优质教育资源得以广泛传 播。总的来说，信息技术的发 展正在深刻改变着教育领域。
4. 区块链技术的发展和应用前景。
区块链技术是一种去中心化的分布式数据库 技术，近年来备受关注。未来区块链技术发 展趋势及其应用前景广阔。它可以应用于数 字货币、供应链管理、智能合约、物联网等 领域。区块链技术可以提高数据安全性和可 信度，降低交易成本和风险，促进合作和协 同发展。随着区块链技术的不断发展和完善， 未来其应用前景将更加广泛。
0
3
信息技术的应用场景
1. 政府：智慧城市建设中信息技术的应用。
信息技术的应用场景： 智能交通、在线教育、 智慧城市等。
02 04
信息技术分类：通信 技术、计算机技术、 多媒体技术等。
信息技术的发展趋势： 高速度、大容量、个 性化等。
0
2
信息技术的历史发展
1. 信息技术的起源：电子计算机的发明和发展。
信息技术的起源可以追溯到电子计算机的发 明和发展。20世纪40年代，美国宾夕法尼亚 大学的莫尔学院发明了电子计算机，利用真 空管等电子元件来处理数据。电子计算机的 出现，迅速改变了人类社会的面貌。计算机 技术的不断进步，促进了信息技术的快速发 展，为人类社会带来了极大的便利和效率提 升。计算机技术的普及和应用，推动了信息 技术在各个领域的发展和应用。
3. 教育：信息技术在教育领域的应用和影响。
信息技术在教育领域的应用已 经产生了深远影响。数字化教 材和在线学习资源使得学习不 再受限于时间和地点。人工智 能和大数据分析技术则有助于 个性化教学和评估。虚拟现实 和增强现实技术为学生提供了 沉浸式学习体验，提高了学生 的学习兴趣和参与度。另外， 信息技术也促进了教育公平， 使得优质教育资源得以广泛传 播。总的来说，信息技术的发 展正在深刻改变着教育领域。
4. 区块链技术的发展和应用前景。
区块链技术是一种去中心化的分布式数据库 技术，近年来备受关注。未来区块链技术发 展趋势及其应用前景广阔。它可以应用于数 字货币、供应链管理、智能合约、物联网等 领域。区块链技术可以提高数据安全性和可 信度，降低交易成本和风险，促进合作和协 同发展。随着区块链技术的不断发展和完善， 未来其应用前景将更加广泛。
0
3
信息技术的应用场景
1. 政府：智慧城市建设中信息技术的应用。
高中信息技术必修1数据与计算 浙教版(2019) 第一章 数据与信息 复习课件(共22张PPT)
知识点
数据管理定义
数据安全指的是保护数据在其整个生命周期（包括数据的产生、存储、使用、传 输、共享及销毁等阶段）中，使其免遭未经授权的访问、使用、披露、破坏、修 改或丢失的状态。
知识点
类别 音频： 视频： 图片： 文档： 网页： 其他：
常见文件扩展名
常见扩展名 .mp3 .wav .mov .wmv .avi .mp4 .swf .jpg .jpeg .png .gif .doc .txt .html .asp .exe .rar .zip .ppt .xls
THANKS
谢谢大家
知识点
常见数据编码
1.字符编码 （1）ASSIIC码:ASCII 码使用指定的7位或8位二进制数组合来表示128或256种可 能的字符。 （2）汉字编码:GB2312、BIG5、GBK、GB18030、UTF-8
2.汉字编码的基本流程：
知识点
数制转换
3.声音编码 数据量（字节/秒）= (采样频率（Hz）*采样位数（bit）* 声道数)/ 8 其中，单声道的声道数为1，立体声的声道数为2。 4.图像编码 在计算机中的最小的存储容量单位为Bit。即为位。图像文件存储量的计算公式： 存储量=水平像素×垂直像素×每个像素所需位数\8（字节）
知识点
保护数据安全的有效方法
访问控制：严格设定用户的访问权限，实行身份认证和授权机制。 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据安全 定期备份：制定完善的备份策略并按时执行，以防止数据丢失。 员工培训：提高员工的数据安全意识和操作规范。 漏洞管理：及时发现和修补系统及软件的漏洞。 安全审计：建立审计机制，监测和记录数据访问和操作行为。 加强网络安全：安装防火墙、入侵检测系统等，防范网络攻击。 硬件安全：保障数据存储硬件的物理安全。 数据分类分级：明确不同数据的重要程度，进行针对性保护。 应急响应计划：制定应对数据安全事件的预案，确保能快速响应处理。 安全监测与预警：实时监控数据安全状况，及时发出预警。 第三方安全评估：定期请专业机构进行安全评估和检测。
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。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
《数据分析》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
《质量管理信息系统》课件
优点
质量管理信息系统可以提高 生产效率、降低产品成本、 减少废品率和纠正和预防产 品质量问题。
系统架构
分层结构
系统采用分层结构设计，包括数 据库层、服务器层、应用程序层 和用户界面层。
系统集成
系统可以与其他管理软件集成， 如ERP、CRM、MES等。
网络和安全管理
系统具有网络和安全管理功能， 包括防火墙、加密、访问控制、 备份和恢复等。
总结和展望
质量管理信息系统帮助企业更好地控制质量，增加竞争力和客户满意度。未来，质量管理信息系统将更多 地结合人工智能、大数据和云计算等前沿技术，成为数字化企业的核心。
2 易用性
系统界面友好，具有较低的学习曲线和工作 效率的提高。
3 信息可视化
通过图表、地图和仪表板等信息可视化工具 对数据进行展现。
4 云端部署
系统可以在云端灵活部署，能够满足不同的 部署需求。
操作流程
1
数据采集
通过传感器、控制器和PLC等集成设备采
数据分析
2
集实时数据。
使用统计、趋势和图表等分析工具分析
功能模块
1
数据采集
通过传感器、控制器和PLC等集成设备采
数据分析
2
集实时数据。
使用统计、趋势和图表等分析工具分析
数据以及潜在问题。
3
过程控制
通过调整生产过程的参数控制产品的质
预警和警报
4
量。
通过设置阈值并加载模型每时每刻处于 警戒线上的过程进行预警和警报。
系统特点
1 自适应性
系统具有自适应性，可以针对每个客户的特 定需求进行自定义配置和开发。
《质量管理信息系统》 PPT课件
本课程将介绍质量管理信息系统的系统结构、功能模块、特点和操作流程， 以及案例分析。
数学与信息技术的结合课件
数学与信息技术的结合课件一、引言数学和信息技术是当今社会最为重要和发展迅猛的两个学科领域。
数学作为一门基础学科，与信息技术有着广泛的交叉和融合，相互促进，为我们的学习和工作带来了许多便利和创新。
本次课程旨在介绍数学与信息技术的结合，探讨两者之间的关系以及应用。
二、数学在信息技术中的应用1. 数据的统计与分析信息技术时代大量的数据产生，而数学可以帮助我们对这些数据进行统计与分析，从而得出有意义的结论。
例如，统计学中的样本调查、抽样与推断可以应用于数据的分析，通过数学模型，我们可以精确地分析数据的特征和趋势。
2. 加密与安全加密技术是信息技术中的重要组成部分，而数学在加密算法的设计与破解中起着关键的作用。
数论、代数学和图论等数学知识可以帮助我们设计出更加安全的加密算法，保护数据的机密性和完整性。
3. 图像处理与计算机视觉数学在图像处理和计算机视觉领域有重要的应用。
例如，数学中的矩阵运算和几何变换可以帮助我们实现图像的处理和压缩；数学模型可以用来识别和分析图像中的物体、人脸等，提高图像识别和图像处理的效果。
三、信息技术在数学教学中的应用1. 数学教学软件与应用随着信息技术的发展，越来越多的数学教学软件和应用被开发出来，使数学教学变得更加生动和有趣。
例如，数学绘图软件可以帮助学生更加直观地理解数学概念和几何形状；数学建模软件可以让学生通过实际问题的解决应用数学知识。
2. 在线学习与资源共享信息技术为数学教学提供了更多的学习资源和途径。
学生可以通过网络学习数学知识，观看数学相关的视频教程，参与在线讨论与互动。
教师也可以通过网络与其他教师进行资源的共享和教学的交流，提高教学质量和效率。
四、数学与信息技术的未来发展1. 人工智能与机器学习人工智能和机器学习是信息技术领域的热门研究方向，而数学在这些领域具有至关重要的地位。
数学模型和算法可以帮助我们构建智能系统和机器学习模型，实现自动化的决策和智能化的数据分析。
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
2024版全新信息与信息技术ppt课件
• 医疗行业：大数据在医疗行业的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源管 理等。例如，通过分析患者的基因数据和病史记录，可以对患者进行个性化治 疗方案的制定，提高治疗效果和患者生活质量。
• 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。
6
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
• 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。
6
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
信息技术培训课件ppt课件
20世纪中叶以来，随着计算机和互联 网的普及，信息技术进入了一个全新 的时代，对全球经济和社会发展产生 了巨大的推动作用。
自19世纪中叶以来，随着电报、电话 、电视等发明和应用，信息技术进入 快速发展阶段。
信息技术的分类
按表现形态
信息技术可以分为硬技术和软技术两大类，其中硬技术是指各种具体的信息技 术产品，如计算机、通信设备等；软技术则是指各种信息处理的方法和技术， 如信息检索、信息系统等。
JavaScript
掌握JavaScript基础语法 ，学习如何实现网页交互 效果。
网站架构
了解网站架构的设计原则 ，学习如何进行网站规划 和布局。
多媒体制作实践
图像处理
掌握图像处理软件的使用，学习 如何进行图片编辑和美化。
视频剪辑
了解视频剪辑软件的使用，学习 如何进行视频剪辑和特效制作。
音频编辑
04
数据库应用实践
01
02
03
数据库设计
掌握数据库设计的基本原 则，学习如何设计合适的 数据模型。
SQL查询语言
熟悉SQL查询语言，掌握 基本的查询、插入、更新 和删除操作。
数据库管理
了解数据库的备份、恢复 和优化，以及如何进行权 限管理和安全设置。
网站开发实践
HTML/CSS
学习如何使用HTML和CSS 创建基本的网页结构和样 式。
网络安全
网络安全的概念和常见的网络 安全防护措施
数据存储与安全基础
总结词
掌握数据存储和保护的方法和技巧
01
02
数据备份
定期备份数据的重要性及备份策略的 制定
03
数据恢复
数据恢复的方法和工具介绍
安全防护
防病毒软件、防火墙等安全防护措施 的使用和维护
自19世纪中叶以来，随着电报、电话 、电视等发明和应用，信息技术进入 快速发展阶段。
信息技术的分类
按表现形态
信息技术可以分为硬技术和软技术两大类，其中硬技术是指各种具体的信息技 术产品，如计算机、通信设备等；软技术则是指各种信息处理的方法和技术， 如信息检索、信息系统等。
JavaScript
掌握JavaScript基础语法 ，学习如何实现网页交互 效果。
网站架构
了解网站架构的设计原则 ，学习如何进行网站规划 和布局。
多媒体制作实践
图像处理
掌握图像处理软件的使用，学习 如何进行图片编辑和美化。
视频剪辑
了解视频剪辑软件的使用，学习 如何进行视频剪辑和特效制作。
音频编辑
04
数据库应用实践
01
02
03
数据库设计
掌握数据库设计的基本原 则，学习如何设计合适的 数据模型。
SQL查询语言
熟悉SQL查询语言，掌握 基本的查询、插入、更新 和删除操作。
数据库管理
了解数据库的备份、恢复 和优化，以及如何进行权 限管理和安全设置。
网站开发实践
HTML/CSS
学习如何使用HTML和CSS 创建基本的网页结构和样 式。
网络安全
网络安全的概念和常见的网络 安全防护措施
数据存储与安全基础
总结词
掌握数据存储和保护的方法和技巧
01
02
数据备份
定期备份数据的重要性及备份策略的 制定
03
数据恢复
数据恢复的方法和工具介绍
安全防护
防病毒软件、防火墙等安全防护措施 的使用和维护
数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
信息技术ppt课件
信息安全技术防范措施
加密技术
通过对信息进行加密处理，确保信息在传输和存储过程中的机密性。 常见的加密技术包括对称加密、非对称加密和混合加密等。
防火墙技术
通过在网络边界部署防火墙，对进出网络的数据包进行检查和过滤， 防止未经授权的访问和攻击。
入侵检测技术
通过对网络和系统进行实时监控和分析，发现潜在的入侵行为和安全 威胁，及时采取防范措施。
根据实际需求选择适合 的硬件配置，注意性价
比和扩展性。
维护方法
定期清理灰尘、更新驱 动程序、备份重要数据 等，保持计算机良好状
态。
故障排查
遇到硬件故障时，先通 过软件检测定位问题， 再采取相应措施解决。
升级扩展
根据需要升级或扩展硬 件设备，提高计算机性
能。
03
CATALOGUE
计算机软件技术
计算机软件分类及功能
内存
临时存储数据，保障计算机快速运行 。
CPU
中央处理器，执行计算机指令，处理 数据。
计算机硬件组成
硬盘
永久存储数据，包括系统、软件 、文件等。
显卡
处理图形数据，将数字信号转换为 图像显示。
声卡
处理声音数据，将数字信号转换为 声音输出。
计算机硬件组成
电源
为计算机提供稳定的电力供应。
其他设备
如键盘、鼠标、显示器等输入/输出设备。
促进知识传播
信息技术使得知识的获取 、传播和利用更加便捷， 推动了社会的知识化进程 。
信息技术的应用领域
办公自动化
通过计算机技术和网络技术实现办公过程 的自动化、智能化，提高工作效率和质量 。
人工智能
通过计算机模拟人类智能行为，实现机器 自主学习、推理、决策等功能，推动社会 各领域的智能化发展。
数字化质量管理：数字化技术在2024年制造业中的质量控制应用培训课件
量管理和决策提供支持。
05
数字化技术在持续改进中应用
质量数据分析与挖掘技术
数据采集与预处理
利用传感器、SCADA系统等手段收集生产过程中的各种数据，并进 行清洗、整合和转换等预处理操作，以保证数据质量和一致性。
统计分析与可视化
运用统计学方法对质量数据进行描述性、推断性和探索性分析，通 过图表、图像等方式直观展示数据分布、异常值和趋势等信息。
建立数字化质量管理制度，明确各部门职责和权限，确保数字化质 量管理的有效实施。
构建数字化质量信息平台
建设数字化质量信息系统
基于云计算、大数据、物联网等技术，构建数字化质量信 息系统，实现数据采集、传输、存储、处理和分析的自动 化和智能化。
整合质量信息资源
整合企业内部和外部的质量信息资源，包括产品设计、生 产、检验、销售等各环节的数据，形成完整的质量信息链 。
数据挖掘与模式识别
应用数据挖掘技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，发现 隐藏在大量数据中的有用信息和知识，为质量改进提供决策支持。
基于大数据的质量预测模型构建
大数据平台搭建
构建分布式存储和计算平台，实现海量数据的存储、处理和分析，提供实时数据流处理和 批量数据处理能力。
特征工程
从原始数据中提取与质量问题相关的特征，如设备参数、工艺条件、环境变量等，并进行 特征选择和降维处理，以提高模型性能和可解释性。
基于数据分析结果，对生产过程和产品质 量进行优化和改进，提高产品质量水平和 生产效率。
2024年制造业对数字化需求
智能化生产需求
随着制造业智能化程度的提升，对数字化质量管理的需求 也日益增长。企业需要实现生产过程的自动化、智能化和 柔性化，以适应多变的市场需求。
05
数字化技术在持续改进中应用
质量数据分析与挖掘技术
数据采集与预处理
利用传感器、SCADA系统等手段收集生产过程中的各种数据，并进 行清洗、整合和转换等预处理操作，以保证数据质量和一致性。
统计分析与可视化
运用统计学方法对质量数据进行描述性、推断性和探索性分析，通 过图表、图像等方式直观展示数据分布、异常值和趋势等信息。
建立数字化质量管理制度，明确各部门职责和权限，确保数字化质 量管理的有效实施。
构建数字化质量信息平台
建设数字化质量信息系统
基于云计算、大数据、物联网等技术，构建数字化质量信 息系统，实现数据采集、传输、存储、处理和分析的自动 化和智能化。
整合质量信息资源
整合企业内部和外部的质量信息资源，包括产品设计、生 产、检验、销售等各环节的数据，形成完整的质量信息链 。
数据挖掘与模式识别
应用数据挖掘技术，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，发现 隐藏在大量数据中的有用信息和知识，为质量改进提供决策支持。
基于大数据的质量预测模型构建
大数据平台搭建
构建分布式存储和计算平台，实现海量数据的存储、处理和分析，提供实时数据流处理和 批量数据处理能力。
特征工程
从原始数据中提取与质量问题相关的特征，如设备参数、工艺条件、环境变量等，并进行 特征选择和降维处理，以提高模型性能和可解释性。
基于数据分析结果，对生产过程和产品质 量进行优化和改进，提高产品质量水平和 生产效率。
2024年制造业对数字化需求
智能化生产需求
随着制造业智能化程度的提升，对数字化质量管理的需求 也日益增长。企业需要实现生产过程的自动化、智能化和 柔性化，以适应多变的市场需求。
七年级信息技术上册第一章信息与信息技术课件
操作系统功能
包括处理器管理、内存管 理、设备管理、文件管理 和作业管理等五大功能。
常见操作系统
Windows、Linux、Mac OS等。
常用软件介绍与应用
01
02
03
04
办公软件
如Microsoft Office、WPS Office等，用于文字处理、表
格制作、幻灯片演示等。
图像处理软件
如Adobe Photoshop、GIMP 等，用于图片编辑、美化、合
在信息技术领域，创新思维体现在不断尝试新的技术和方法，以 更高效、更准确地完成任务。
强调跨学科合作
信息技术的发展需要与其他学科进行交叉融合，创新思维鼓励跨学 科合作，创造出更具创新性的解决方案。
培养创新意识和实践能力
通过课程设计和实践活动，培养学生的创新意识和实践能力，使其 在未来的学习和工作中能够灵活运用信息技术解决问题。
第四次信息技术革命
电报、电话的发明和应用，实现了信息的 远距离快速传递。
第三次信息技术革命
造纸术和印刷术的发明和应用，使书籍、 报刊成为重要的信息储存和传递的媒体。
现代社会中信息作用
信息是现代社会的重要资源 信息是现代社会发展的重要推动力， 是各行各业不可或缺的资源。
信息是决策的重要依据
在现代社会中，决策的正确与否往往 取决于所掌握信息的数量和质量。
数据库应用实例
通过实例展示数据库在信息管理、 电子商务等领域的应用，以及数
据库技术的发展趋势。
数字化生活场景体验
数字化生活的概念
01
阐述数字化生活的定义、特点和发展趋势，以及它对我们日常
生活的影响。
数字化生活场景
02
通过实例展示数字化生活在购物、娱乐、教育等领域的应用，
《数据分析培训课程》课件
金融风控数据分析案例
总结词
通过数据分析识别金 融风险，提高风险控 制能力和客户满意度 。
数据整合
整合信贷、交易、征 信等各类金融数据。
风险评估
运用统计模型和算法 ，评估客户信用风险 和欺诈风险。
策略制定
根据风险评估结果， 制定相应的风险控制 策略。
监控与优化
实时监控风险变化， 调整策略以降低风险 和提高客户满意度。
05
04
市场趋势
识别热门话题和流行趋势，了解用户 需求和兴趣点。
THANKS
感谢观看
04
数据分析技术
统计分析
01
02
03
04
描述性统计
通过均值、中位数、众数、方 差等统计量描述数据的基本特
征。
推断性统计
利用样本数据推断总体特征， 如参数估计和假设检验。
相关与回归分析
研究变量之间的相关关系和因 果关系。
时间序列分析
对时间序列数据进行预测和趋 势分析。
数据挖掘
数据预处理
数据清洗、集成、转换和规约。
社交媒体数据分析案例
总结词
通过分析社交媒体数据，了解用户需 求和市场趋势，优化产品推广和品牌 形象。
01
02
数据收集
抓取社交媒体平台上的用户讨论、话 题、品牌提及等信息。
03
情感分析
运用自然语言处理技术，分析用户对 产品或品牌的情感态度。
推广与优化
根据分析结果，制定针对性的推广策 略和优化方案，提升品牌知名度和用 户满意度。
数据分析的常用工具
Excel
Excel是一款功能强大的电子表 格软件，可以进行简单的数据 处理、图表制作和数据分析。
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
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。
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。
信息技术ppt课件
2. 对个人：方便生活，改变生活方式，提高工作 效率和学习效率。
信息技术的发展与应用对个人产生了深远的影响。首先，信息技术提供了更方便的生活方式，例如在线购物、 网上银行等，节省了人们的时间和精力。其次，信息技术改变了人们的工作方式和学习方式，例如远程办公、 在线教育等，使得工作和学习更加灵活和高效。最后，信息技术还提高了人们的工作效率和学习效率，例如 云计算、大数据等技术，可以帮助人们更快地完成任务和处理数据。总之，信息技术的发展与应用对个人的
究和改进。
4. 5G技术的推广和应用。
01
随着信息技术的发展和应用， 5G技术已经成为未来通信技 术的关键一环。未来信息技 术的发展趋势中，5G技术将 进一步推广和应用。
02
5G技术是一种高速、低延迟 的无线通信技术，具有更高 的数据传输速率和更低的延 迟，可以满足人们对高速网 络的需求。未来，5G技术将 广泛应用于物联网、智能制 造、自动驾驶、智能家居等 领域，推动工业4.0的发展， 实现智能制造、智能城市的 建设。
第三阶段指的是从21世纪初至今，大数据、人 工智能等新技术的出现和应用阶段。在这个阶 段，信息技术得到了进一步的发展和完善，包 括云计算、物联网、大数据、人工智能等新兴 技术得到了广泛应用。这些新技术被广泛应用 于金融、医疗、教育、交通、制造等领域，极 大地促进了社会经济的发展和进步，同时也对 人们的生活方式产生了深刻的影响。
添加标题
同时，互联网技术也促进了全球化和信息化的发展，缩短了人们之间的距离，使世界变得越来越紧密。在这个 时期，许多基于互联网的应用程序开始涌现，如电子邮件、社交媒体、电子商务等。
添加标题
总之，计算机互联网的普及和发展，为信息技术的发展带来了巨大的推动力，为未来的数字化时代奠定了基础。
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数据质量与信息质量管理 产品观
把数据或信息当做具有生产 过程的产品这一观点是理查德.王在 1998年就已经提出的。
管理信息类产品需要对信息的理解有根本的转变， 需要遵循 以下4个原则： 1)理解顾客的信息需求 2)把信息当成明确界定的产品来管理 3)把信息当成具有生命周期的产品来管理 4)由专门的信息产品管理者来管理信息产品
原因：
一个原因是缺乏有效的数据分析技术，另一个重要原因则是 数据质量不高，如数据残缺不全、数据不一致、数据重复等， 导致数据不能有效地被利用。
如何提高？
数据质量提高主要分两个角度： 一类是从预防的角度，即在数据生命周期的任何一个阶 段，都有严格的数据规划和约束来防止脏数据的产生。 另一类是事后诊断，即由于数据的演化和集中，会有脏 数据涌现出来，需采用特定的算法检测出现的脏数据。
数据质量和信息质量的区别
(1)数据质量和信息质量所要解决问题的侧重点不同
数据质量和信息质量的区别
(2)数据质量和信息质量关注的对象不同
数据质量是面向系统的，信息质量的研究对象范围更广泛，不仅包括数 据质量的内容，还注重信息的内容特征。
(3)数据质量和信息质量所反映的质量观念不同
数据质量：符合性 数据生产者→数据管理者→信息用户”，是一种任务驱动的管理方 式。 信息质量：适用性 “信息用户→信息管理者→数据生产者”，将用户的质量要 求传递到“数据生产者”。
数据质量与信息质量
1 2 3 4
数据与信息
数据质量与信息质量 数据质量的评价方法 TDQM循环 质量信息的内容和类别 大数据拓展
5
6
数据与信息
数据是客观记录事物的可以鉴别的符号，包括文字、数 字、声音、图像等，具有客观性，是描述一个现象的原始事 实，例如温度，价格。
信息是以适合于通信、存储或处理的形式来表示的知识 或消息，是通过对原始信息加工，产生明确、更容易理解的 知识或内容，是在特定背景下有特定含义的数据。
数据质量提高技术
数据清洗
数据清洗主要研究如何检测 并消除数据中的错误和不一致， 以提高数据质量。
数据重复对象检测、确实数据处理、 异常数据检验、逻辑错误检验、不一致 数据处理等。
（一）重复对象检验
主要研究两个方面：1、关系数据库数据的重复记录检验。2、XML重复元素检测。
（二）缺失数据处理
主要处理方法： 1、单一填补法（平均值、中间数填补法、回归填补法、最大期望填补法） 2、多重填补法 （趋势得分法、PMM）
数据质量的保证和提高遵循的过程
居于核心的是质量维度监控评估; 中间一层是不依赖于知识的数据清洗, 最外层是依赖于应用逻辑的数据清洗。
TDQM框架
1992年MIT主导的全面数据质量管理项目(TDQM)提出了数据 质量持续改进的框架——TDQM循环 (1)定义；(2)评价；(3)分析；(4)改进
TDQM框架
数据与信息区别
数据是信息的载体，信息是加工后的数 据。
数据本身对我们来说并没有实际的 意义，但通过处理、分析、解读、综合之 后，就会获得可理解的、有价值的信息。
数据质量与信息质量
来源
早期 技术角度 准确性 依附产品质量 至今 基于数据库的 有效的测量、 分析和改进
数 据 质 量
20世纪70年代 大批量数据 数据库技术
信 息 质 量
关注数据 数据语义内容
信息产生的速度 信息社会
信息质量良莠不齐 影响组织运作
数据质量和信息质量的联系
1.前后过程的关系
从数据的产生到信息系统之间的过程是数 据质量的问题，从信息系统到用户之间的 过程是信息质量的问题
2.包含关系 信息质量是在数据质量基础上得 到的，包含了数据质量，数据质量的 好坏在一定程度上决定了信息的质量。
数据质量和信息质量主要研究的内容
数据质量的研究主要围绕两个方面展开： （1）数据质量的评估和监控 （2）从技术的角度如何保证和提高数据质量。
数据质量和信息质量的评价及其改进方法
数据/信息质量评价包括数据、相关业务记录和报告 系统以及涉及到收集、存储和使用组织数据或信息的业 务流程。 数据/信息质量的评价技术主要有三种： 1数据/信息质量调查 2可量化数据/信息质量指标 3数据/信息完整性评价。
在使用TDQM框架进行信息产品的开发时，也需要进 行定义、评价、分析和改进四个过程: (1)定义信息产品，信息产品的定义有宏观和微观两个层次。 (2)评价信息产品，关键是做好数据质量的评价矩阵。 (3)分析信息产品，在获得信息产品的评价结果后，信息产 品团队应该找出潜在数据质量问题的根本原因。 (4)改进信息产品，分析过程完成之后，就进行产品的改进。
（三）异常数据检测
数据审计的方法，又称数据质量挖掘。
（四）逻辑数据检测
主要是数据编辑修正。
（五）不一致数据处理
排序、融合和依据规则的方式。
数据质量的保证和提高遵循的过程
数据质量分析 发现问题 应用独立清洗
数据质量分析
应用依赖清洗
在这个不断反复的过程中，数据中 的问题逐步被发现解决，从而使数据质 量得到保证和提高。这个过程周而复始， 伴随数据的整个生命周期。
质量信息的内容和类别
质量信息就是企业质量管理活动中产生的反映产品 质量和工作质量情况及其变化的各种数据、图表、图像、 文字及符号的总称。 质量数据是对生产过程测量结果的直 接反映，而质量信息则是在对质量数据进 一步分析的基础上得到的，更能反映问题 的本质。
质量信息的内容
1.质量信息的内容 （1）产品符合性信息。指反映所生产的产品和提供的服务与设定的质 量标准符合程度的信息。 （2）生产过程信息。指能反映生产过程能力和稳定性的信息。 （3）顾客满意信息。指能反映顾客对组织是否已满足其要求的感受的 信息。 （4）采购信息。指与所采购的产品有关的信息。 （5）根据在寿命周期中所处的阶段不同，分为设计质量信息、制造质 量信息、检验质量信息、使用质量信息、用后质量信息和市场质量信息， 分别表示在产品寿命周期的相应阶段产生的质量信息。 （6）根据表述形式的不同，分为定性质量信息和定量质量信息。
Hale Waihona Puke 数据质量的评估和监控数据质量评估的核心在于如何具体地评估各个维度， 目前方法主要分成两类：定性的策略和定量的策略。 对数据质量可从若干个维度进行分析： （1）准确性（2）完整性（3）一致性（4）最小性（5） （6）可信度（7）及时性（8）易获取性。
数据质量提高策略
人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”。