数据、信息和知识的区别与联系
据、信息、知识与智慧的联系和区别
数据、信息、知识与智慧的联系和区别数据，信息，知识与智慧四者之间有着密切的相关性，它们常被混淆使用。
本文将重点对数据，信息，知识与智慧进行分析和对比。
一、数据数据是知识阶层中最底层也是最基础的一个概念。
数据是形成信息，知识和智慧的源泉。
关于数据的定义，比较典型的我们可以看到以下几种：1.数据是对现实生活的理性描述，尽可能地从数量上反映现实世界。
也包括汇总、排序、比例、等等处理。
2. Applehans [Globe & Laugero,1999]认为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。
3.据是计算机程序加工的“原料”。
例如，一个代数方程求解程序中所用的数据是整数和实数，而一个编译程序或文本编辑程序中使用的数据是字符串。
随着计算机软，硬件的发展，计算机的应用领域的扩大，数据的含义也扩大了。
例如，当今计算机可以处理的图象，声音等，它都被认为是数据的范畴。
4.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，以适合于用人工或自然的方式进行保存、传递和处理。
我们认为第四个定义较符合我们对数据的理解。
例如，水的温度是100℃，礼物的重量是500克，木头的长度是2米，大楼的高度时100层。
在这些表述中：水，温度，100℃，礼物，重量，500克，木头，长度，2米，大楼，高度，100层就是数据。
通过这些数据的描述我们的大脑里形成了对客观世界的清晰印象。
这些数据也可以同过编码被录入到计算机中。
从上面的例子中。
我们看到数据要通过人们约定俗成的字符和定义表现出来。
我们也可以把这些字符和定义称之为关键词，数据就是通过对这些关键词的应用把人类认知的物质世界清晰的描述出来。
我们提到关键词必须是人们约定俗成的。
这就表示不同阶级，不同宗教。
不同国家的人对于关键词的约定必然会有差异。
由此我们可以推导出数据其实也具有一个使用范围。
不同领域的人在描述同一事物是会出现不同的数据。
例如，中国人会称每个星期的最后一天为“星期天”。
数据、信息和知识的概念及相互之间的关系
数据、信息和知识的概念及相互之间的关系数据、信息和知识是信息科学领域中的核心概念，这三者的区别和相互关系对于理解信息化时代的大数据处理、知识管理和智能化决策等重要问题具有重要意义。
数据是指描述客观事物的离散、无序的符号化表达，具有事实性、客观性和可重复性等特点。
例如，在一家超市中，每一笔交易的商品名称、数量、价格、时间等信息都是数据的一部分。
数据虽然不包含主观评价或解释，但是对于进行分析和决策十分重要。
信息是指对数据进行加工、处理、组织和解释后，赋予数据意义和价值。
它是通过数据之间的联系和分析，产生的对客观现象的理解或认知。
例如，在上述超市数据的基础上，通过对每一位顾客的购物记录进行数据挖掘和分析，可以得出哪些商品是最受欢迎，哪些商品销售不佳等信息。
信息的特点是包含主观判断和归纳、分析的结果，具有完整性、可靠性、精确性等特点。
知识是指人们在学习、工作和生活等实践活动中，通过认知、思考、总结和归纳形成的，对一定领域的事物及其关系的认识、理解和应用能力。
它是对于信息的进一步加工处理，对于信息的意义和价值进一步的理解和应用。
例如，在上述超市数据和信息的基础上，通过对顾客群体和商品特性的深入分析，得出的有关优惠活动的设计和商品推广策略就属于知识的范畴。
数据、信息和知识呈层次性的关系，即数据是信息的基础，而信息是知识的前提。
信息不仅是数据的衍生物，它通过加工处理，使数据具有了意义和价值，同时也是知识的基石。
知识不仅是信息的高级形态，它是人们在认知实践中所积累的一种能力和技能，使人们能够有目的、有方向地行动，这也是信息的目的和意义所在。
数据、信息和知识之间的相互转化可以很好地说明它们之间的关系。
数据到信息的转化是通过对数据进行提取、分析和加工，赋予其意义和价值，进而转化为信息的过程。
信息到知识的转化是通过对信息的系统整理、归纳和理解，从而产生新的认识和体验的过程。
知识到信息的转化是通过对知识的总结、抽象和概括，将其转化为更易于传播和共享的信息的过程。
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。
信息与数据、知识的区别和关系
信息与数据、知识的区别和关系一、引言在当今信息时代，信息、数据和知识是我们日常生活中经常接触到的概念。
虽然它们有时会被混淆使用，但实际上它们之间存在着明显的区别和关系。
本文将从不同角度解释信息、数据和知识的含义，并探讨它们之间的联系。
二、信息的定义和特征信息是指对于某个主体具有意义的数据，是通过传递、共享和处理数据而产生的。
信息具有以下几个特征：1. 信息是有意义的：只有当数据被解释和理解后，才能成为信息。
例如，一串数字对于大多数人来说可能没有意义，但如果将其解释为某种密码或密码，那么它就成为了信息。
2. 信息是有用的：信息能够帮助人们理解问题、做出决策和解决困难。
例如，一篇医学研究报告中的数据如果能够被解释为某种新的治疗方法，那么它就成为了有用的信息。
3. 信息是传递的：信息需要通过某种媒介进行传递，例如文字、声音、图像等。
通过传递，信息可以被共享和传播。
三、数据的定义和特征数据是指以数字、字符、符号等形式存储的原始事实或观察结果。
数据具有以下几个特征：1. 数据是客观的：数据是客观存在的，它们不受个人主观意识和价值观的影响。
例如，一组温度数据不会因为不同人的主观感受而改变。
2. 数据是中立的：数据本身并不带有任何解释和意义，它们只是客观呈现事实和现象。
例如，一组人口统计数据只是描述了人口的数量和特征，并没有解释人口变化的原因。
3. 数据是可测量的：数据可以用某种方式进行测量和记录，以便进行分析和处理。
例如，通过测量体重可以得到一组体重数据。
四、知识的定义和特征知识是人们在实践中通过思考、学习和经验积累而获得的有关事物的理解和能力。
知识具有以下几个特征：1. 知识是主观的：知识是个体在实践中通过思考和学习获得的，它受到个人主观意识和认知能力的影响。
例如，两个人对于同一件事物可能会有不同的认知和理解。
2. 知识是有结构的：知识是有组织和结构的，它包括概念、原理、规律等。
例如，物理学是一门科学，它包括了许多概念和原理。
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案例
啤酒与尿布的故事
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国 沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发 现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下， “啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出 现在一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员 的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲 身上。
案例
沃尔玛从上个世纪90年代尝试A prior算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功。这是一个数据处理 的过程 ，通过数据处理沃尔玛得到了一条重要的信息— —“啤酒”与“尿布”经常会出现在同一个购物篮中。
但是，我们不能简单的认为“啤酒”与“尿布”之间 存在关联关系，这也可能是受到某种因素的干扰。比如这 些啤酒与尿布同时出现是否具有规律？啤酒和尿布的价格 是多少？是否同时对啤酒与尿布进行了促销……
数据、信息和知识的 区别与联系
数据、信息和知识的定义
数据
反映客观事物运动状态的信号通过感觉器官或观测 仪器感知,形成了文本、数字、事实或图像等形式的数据。
它是最原始的记录,未被加工解释,没有回答特定的 问题;它反映了客观事物的某种运动状态,除此以外没有其 他意义;它与其它数据之间没有建立相互联系,是分散和孤 立的。数据是客观事物被大脑感知的最初的印象,是客观 事物与大脑最浅层次相互作用的结果。
数据、信息和知识的区别与联系精编版
数据、信息和知识的定义
知识
知识不是数据和信息的简单积累，知识是可用于指 导实践的信息，知识是人们在改造世界的实践中所获得的 认识和经验的总和。
知识又分为显性知识和隐性知识。显性知识是已经 或可以文本化的知识，并易于传播。隐性知识是存在于个 人头脑中的经验或知识，需要进行大量的分析、总结和展 现，才能转化成显性知识。
案例
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿， 年轻的父亲前去购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会 顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上 去不相干的商品经常会出现在一个购物篮的现象。如果这个 年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会 放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿 布为止。沃尔玛发现了这一独特现象，开始在卖场尝试将啤 酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这 两件商品，并很快完成购物，而沃尔玛也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好商品的销售 收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。
THE END!
数据、信息和知识的定义
信息
利用信息技术对数据进行加工处理,使数据之间建 立相互联系,形成回答了某个特定问题的文本,以及被解释 具有某些意义的数字、事实、图像等形式的信息。它包 含了某种类型可能的因果关系的理解,回答“why(谁)”、 “what(什么)”、“where(哪里)”或“when(何时)”等 问题。
案例
当然“啤酒与尿布”的故事必须有技术方面的支持。 1993年美国学者艾格拉沃提出通过分析购物篮中的商品 集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据 商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数 学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法— —A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试A prior算 法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生 了“啤酒与尿布”的故事。
数据信息知识智慧之间的关系
数据信息知识智慧之间的关系数据、信息、知识和智慧是人类认知世界的四个层次，它们之间存在着密不可分的关系。
本文将分别从四个方面阐述它们之间的关系。
数据是不加分析的、没有意义的原始事实，信息是对数据进行加工和分析得到的有用的结果。
数据和信息之间的关系类似于原料和成品之间的关系。
数据是构成信息的基础，没有数据就不可能有信息。
但数据本身并不能直接被人所理解和利用，需要通过挖掘和分析，将其转化为有用的信息。
因此，信息是在数据的基础上得到的，是数据加工和分析的产物。
信息只是具有一定的价值和意义，但不太可能为人们所长期记忆。
知识则是一种能够经过人类深入理解、通过实践、学习而形成的认知内容，具有长期的持久性和适应性。
信息是获取知识的手段，是直接呈现在人们面前的内容。
但要形成真正的知识，就需要将信息融合到自身已有的知识结构中去，建立概念和思维模型，从而使得信息有了深层次的理解和应用。
知识与智慧都是人类认知的高层次，但它们的区别在于，知识更多的是对已知事物的认识和了解，而智慧则涉及到高度的创造性和创新性，是对未知事物的理解和处理。
智慧是对知识的深度挖掘和整合，需要将已有的知识体系与实际应用情境相结合，并从中提炼出有效的解决方案。
而获得智慧又可以进一步完善已有的知识体系，从而实现认知的不断深化和进步。
四、数据、信息、知识和智慧的演化路径数据和信息是认知的基础，是认知的起点，掌握了数据和信息才有可能获取知识和智慧。
但要从数据和信息中得到有用的知识和智慧，需要进行深入的分析和挖掘，将信息和知识有机地结合起来。
由此可见，数据、信息、知识和智慧之间是一种不断演化、不断升级的关系。
一方面，知识需要建立在数据和信息的基础之上；另一方面，智慧又是在知识的基础之上得以创造的。
数据、信息、知识的理解
数据、信息、知识的理解数据、信息、知识是信息时代的重要资源，它们在各个领域都扮演着重要的角色。
但是，数据、信息、知识这三个概念之间有着明显的区别。
数据是事实或观察结果的记录或表达。
它可以是数字、文字、图表、图像等形式。
数据通常是无组织的、原始的，需要经过处理和解释才能变得有意义。
例如，一个数字“5”本身是没有具体含义的，但如果我们知道它是指某个商品的价格，那么它就有了实际的意义。
数据的收集和分析是构建信息和知识的基础。
信息是对数据的组织、解释和加工。
它是从数据中提取出来的有序、有意义的内容。
信息具有特定的上下文和目的，并且可以帮助人们更好地理解和应用数据。
信息可以用于传递和共享知识，帮助人们做出决策和行动。
例如，一个销售报告可以提供有关销售额、市场份额和客户反馈的信息，帮助企业了解市场状况并制定销售策略。
知识是基于信息的理解、洞察和经验的积累。
它是人类在实践中不断积累和总结的宝贵财富。
知识是经过验证和验证的信息，具有一定的可靠性和准确性。
知识可以帮助人们解决问题、创新和进步。
例如，一个工程师在多年的实践中积累了大量的知识和经验，可以更好地设计和改进产品。
数据、信息、知识之间存在着明显的层次关系。
数据是构建信息和知识的基础，信息是从数据中提取出来的有序内容，而知识是在信息的基础上形成的更高层次的认知和理解。
数据、信息和知识之间的转化是一个渐进的过程，需要经过收集、整理、分析和理解等多个阶段。
在当今信息化的时代，数据、信息、知识的重要性愈发凸显。
通过收集和分析大量的数据，人们可以获取更准确的信息，从而做出更明智的决策。
同时，通过共享和传播信息和知识，可以促进社会的进步和创新。
因此，数据、信息、知识的管理和应用已成为各个领域的重要任务。
然而，数据、信息、知识的管理和应用也面临着一些挑战和问题。
首先，随着数据量的快速增长，如何高效地收集、存储和处理数据成为一个关键问题。
其次，如何从海量的数据中提取有用的信息，以及如何将信息转化为知识，也是一个需要解决的难题。
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数据、信息、知识的区别与联系
从数据到信息到知识,是一个从低级到高级的认 识过程，层次越高，外延、深度、含义、概念化和价 值不断增加。在数据、信息、知识中，一方面，低层 次是高层次的基础和前提，没有低层次就不可能有高 层次，数据是信息的源泉，信息是知识的“子集或基 石”。信息是数据与知识的桥梁。知识反映信息的本 质。
数据、信息和知识的 区别与联系
数据、信息和知识的定义
数据
反映客观事物运动状态的信号通过感觉器官或观测 仪器感知,形成了文本、数字、事实或图像等形式的数据。 它是最原始的记录,未被加工解释,没有回答特定的 问题;它反映了客观事物的某种运动状态,除此以外没有其 他意义;它与其它数据之间没有建立相互联系,是分散和孤 立的。数据是客观事物被大脑感知的最初的印象,是客观 事物与大脑最浅层次相互作用的结果。
案例
沃尔玛是一家极其讲究卖场现场管理的企业， 沃尔玛创始人老沃尔顿最大的乐趣就是卖场巡视， 更多的运用自己的双眼而不是数据来发现事实。针 对这一情况，沃尔玛从客户心理因素的角度出发， 对客户的消费行为进行了大量的观察，确定了“啤 酒”与“尿布”之间确实存在关联关系。此时， “啤酒”与“尿布”的关联关系已经变成了知识。
H.J.Bajaria
收集原始数据以便 于再利用
立刻找回与当前兴趣 检查以前的成功的方 有关的数据 案以适应当前的环境
王德禄
反映事物运动状态 的原始数字和事实
已经排列成有意义的 经过加工提炼,将很多 形式的数据 信息材料的内在联系 进行综合分析,从而得 出的系统结论
数据、信息、知识的区别与联系
IlkkaTuomi(1999)对知识、信息和数据的层次结构 进行了再思考,并提出了相反的层次结构,指出当知识被 语法、语义等结构描述后成为信息,信息被详细定义的数 据结构规范后成为数据。数据、信息、知识之间的转换 过程大致如下:数据 信息 知识 新数据 新信息 新知识。
系
Davenport和Prusak也认为,知识与人紧密相连,信息 经人脑处理的结果并存在于人脑中,就是知识,这种结果脱 离人脑后的其它存在形式,就是信息。知识并不是静态的, 知识的概念中还包括了互动、交谈以及发明创造等活动。 与其他持三层次分类法的学者类似,这种观点认为知识包 含了人的理解和创新能力,既四层次分类法中的“智慧” 的内容。
Davenport（1998） 一组分散的事 实
国内外的学者对数据、信息和知识的定义
定义者
MichaelJ.Marquardt
数据
包括文本、事实、 有意义的图像,以 及未经解释的数字 编码等
信息
知识
有前后文联系有意义 体现了信息的本质、 的数据 原则和经验,它们能够 积极地指导任务的执 行和管理,进行决策和 解决问题
案例
沃尔玛从上个世纪90年代尝试A prior算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功。这是一个数据处理 的过程 ，通过数据处理沃尔玛得到了一条重要的信息— —“啤酒”与“尿布”经常会出现在同一个购物篮中。
但是，我们不能简单的认为“啤酒”与“尿布”之间 存在关联关系，这也可能是受到某种因素的干扰。比如这 些啤酒与尿布同时出现是否具有规律？啤酒和尿布的价格 是多少？是否同时对啤酒与尿布进行了促销……
国内外学者对数据、信息和知识的定义
定义者 Wiig(1999) 数据 信息 由一系列描述特定情 境、环境、挑战或机 会的有组织的事实和 数据所组成的 试图改变接受者认识 的消息 知识 人或者其他有生命 事物所拥有的真理 和信念、视角和概 念、判断和预期、 方法论和技能等 一种由经验、价值、 情境化信息、专家 见解等构成的流动 的混合物,它们可 以为评价并整合新 经验、新信息提供 一个框架
数据、信息和知识的定义
信息
利用信息技术对数据进行加工处理,使数据之间建 立相互联系,形成回答了某个特定问题的文本,以及被解释 具有某些意义的数字、事实、图像等形式的信息。它包 含了某种类型可能的因果关系的理解,回答“why(谁)”、 “what(什么)”、“where(哪里)”或“when(何时)”等 问题。
案例
当然“啤酒与尿布”的故事必须有技术方面的支持。 1993年美国学者艾格拉沃提出通过分析购物篮中的商品 集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据 商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数 学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法— —A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试A prior算 法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生 了“啤酒与尿布”的故事。
数据、信息和知识的定义
知识
知识不是数据和信息的简单积累，知识是可用于指 导实践的信息，知识是人们在改造世界的实践中所获得的 认识和经验的总和。 知识又分为显性知识和隐性知识。显性知识是已经 或可以文本化的知识，并易于传播。隐性知识是存在于个 人头脑中的经验或知识，需要进行大量的分析、总结和展 现，才能转化成显性知识。
案例
啤酒与尿布的故事
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国 沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发 现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下， “啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出 现在一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员 的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲 身上。
数据、信息、知识的联系与区别
数据、信息、知识三者都是对事实的描述，被统一到 了对事实的认识过程中。首先，由于人们认识能力的有限性 或者所采用的工具的低级性，导致了数据只是对事实的初步 认识，甚至存在错误；然后，借助人的思维或者信息技术对 上述数据进行处理，经过处理，人们进一步揭示了事实中事 物之间的关系，形成信息；最后，在实践中，经过不断的处 理和反复验证，事实中事物之间的关系被正确揭示，形成知 识。
数据、信息、知识的区别与联系
数据、信息和知识之间不存在绝对的界限，从数据到 信息再到知识的过程，是一个数据不断变得有序、不断得 到验证，并最终揭示了事实之中所存在固有逻辑规律的过 程。 数据与信息、知识的区别主要在于它是原始的,彼此 分散孤立的、未被加工处理过的记录,它不能回答特定的问 题。知识与信息的区别主要在于它们回答的是不同层次的 问题,信息可以由电脑处理而获取,知识不是由电脑创造出 来，是人在实践中获得的经验。
案例
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿， 年轻的父亲前去购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会 顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上 去不相干的商品经常会出现在一个购物篮的现象。如果这个 年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会 放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿 布为止。沃尔玛发现了这一独特现象，开始在卖场尝试将啤 酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这 两件商品，并很快完成购物，而沃尔玛也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好商品的销售 收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。