什么是数据？简而言之，数据是信息的载体。更艰难，我们还可以说数据是根据世界目的记录和存储的原始符号或信息。在当前季节中，我们通常在文本，照片，音频，视频文件，计算机系统上的二进制0和1中提到的数据。整个计算机系统，甚至整个数字世界，都围绕数据工作。 CPU，计算数据。内存和硬盘，存储数据。通信网络，传输数据。因此，在计算机科学中，数据定义为：“所有可以输入计算机并通过程序处理的符号的一般术语。”应该注意的是，数据本身没有意义，这是一种不引人注目的“原材料”。只有在处理和审核之后，数据才能将数据转换为重要的信息子。有人还指出，信息是数据处理以及解释和数据定义的乘积的结果。虽然这句话相对淡淡ACT（大脑正在燃烧），它准确地表达了数据和信息之间的关系。 █数据数据特征具有许多特征。 Xiao Zaojun发现有14个，特别是 - 符号：数据以符号形式以及文本，图像，音频，视频等。客观性：数据反映了现实世界问题的特征，状态，关系等。它客观地存在，不会改变主观意愿。数量：数据通常存在于形式的体积中，这有助于计数，测量和统计检查。比较：可以在Papalgitan比较中揭示数据之间的比较分析，并且数据之间的关系和数据之间的关系和差异可以揭示。转移：数据可以以不同的方式发送，例如电子文档，纸质报告等，以便可以在不同的个人或组织之间发货。存储：数据可以存储在数据库，文件系统或其他MEDI中UM存储空间以供将来访问和使用。流程：可以通过计算，审查，处理和获得有用信息或将其转换为知识的其他方法来处理数据。多维性：可以从许多角度观察和评估数据，例如时间，空间，类别和其他维度。差异-ABI：数据来自可以满足不同领域和需求的不同类别和表格。统一：数据可能会随着时间而变化，并且某些数据在特定时间点后可能会丢失价值或Kawastuhan。效率：数据应该是可靠的，即资源，收集过程和数据处理应可靠，以确保数据的准确性。通信：数据之间存在关系，某些数据的更改可能会影响其他数据的性能。翻译：应该解释和理解数据，以及它背后的含义以及所代表的世界的真实情况应该很清楚。限制：数据可以通过PRI限制使用数据时，应遵循囊泡，法律，道德和其他因素以及相关法规。实际上，上述许多特征不满足。例如，在追求数据的及时性时，可能会牺牲一些存储。因为对实时数据的收集和处理需要更高的空间。 Katulad，为了提高数据可靠性，更多的资源可以投资于数据和清洁验证，这可能会增加数据处理时间的复杂性和成本。简而言之，可以将尽可能多的属性满足的数据视为高质量数据。数据量更大。在实际应用中，我们需要根据特定情况和需求量权衡不同的数据特征并使用它们。 █当我讨论今天的数据特征时，数据分类方法时，我提到数据是不同的，即许多形式和类别。有很多方法可以对数据进行分类。例如，最常用的obje今天的CT将按结构进行分类，包括结构化数据，半结构化数据和无人居住的数据。 NAIVELANAGAGE数据是指在预定数据模型中可以表达的数据，也可以存储在关系数据库中。例如，班级的年龄和超市中所有商品的价格都是结构化数据。概述的数据概述数据是指结构化和未占用数据之间的网络文章，电子邮件内容，图像，音频，视频等。半结构化数据。诸如XML，JSON等格式的数据具有特定的组织形式，但不像结构化数据那样严格。当前，非组织数据的比例最高。例如，在互联网领域，非组织数据的比例超过80％。它也可以根据数据源进行分类。例如，营销数据，业务系统数据，生产数据等政府部门生成的互联网行业，社会管理数据，地理数据，经济数据等。根据数据的性质，还可以将其分为定位数据（描述空间位置，例如坐标），出色的数据（描述对象的特征，例如长度，重量），时间数据（记录时间属性，例如日期，时间）等。简而言之，每种分类方法的分类方法都有特定的启动和值。了解数据分类将有助于我们更好地了解数据的性质以及如何在不同情况下有效管理和使用数据。 █数据测量方法具有数量属性。也就是说，可以测量数据。我们通常测量数据单元，即KB，MB，GB，TB等。例如，我们的硬盘驱动器今天的容量通常为1TB/2TB/4TB。 TB上方有PB，EB，ZB等。TB，GB，MB，KB之间的关系如下：1 Kb = 1024 B（Kb -Kilobyte）1 Mb = 1024 Kb（MB-兆字节）1 GB = 1024 MB（GB -GIGABYTE）1 TB = 1024GB（TB -TERABYTE）1024 TB（PB -PB -PBYTE）1 EB = 1024 PB（EB -EB -EXABYTE）1 ZB = 1024 EB（ZB-- ZB -Zettabyte）看起来很容易，因此这些be是很容易的。让我给你一个例子。 1TB，仅需要硬盘存储。容量约为200,000张照片或200,000 mp3音乐，或200,000张电子书。 1PB，需要大约2个存储设备柜。容量约为2亿张照片或2亿mp3音乐。如果一个人继续听这些音乐，他或她可以听它们近200千年的声音。 1EB，钻头约2000个存储设备柜。如果这些橱柜并排排放，则可以长达1.2公里。如果放置在计算机室，则在计算机上需要21个房间，与标准篮球场一样大。据说阿里巴巴，百度和腾讯等互联网巨头在EB级别附近具有数据量。目前，每个人的数据量是ZB级别。数据中心在2020年，全球创建，捕获，复制和消费的数据总数约为64ZB。到2025年，全球总数据量可以达到惊人的163zb。如果建造了计算机室来存储此数据，则该计算机室的区域将大于196鸟的巢。 █社会数据的数据不仅很大，而且增长迅速-50％。也就是说，它是每两年的两倍多。为什么这么快？说到这一点，我们需要评估人类社会生成数据的三个重要阶段。第一阶段是1940- 1990年。在发明了计算机和数据库之后，大大降低了数据管理的复杂性。计算机数据开始在各种行业发展，并记录在数据库中。目前，数据主要是结构化数据（稍后将解释结构化数据）。生成的数据方法是被动的。 secoND阶段是1990 - 2010年。在互联网爆炸中，在线内容开始迅速增长，增加了许多专业输出内容（PGC）。 Web2.0出现后，人们开始使用Blog，Facebook和YouTube等社交网络来输出大量用户制作的内容（UGC），从而积极生成大量数据。移动智能终端周期的出现也加速了此阶段的数据。第三阶段是从2010年到现在。随着Internet开发对象，理解层的不同节点（例如传感器和相机遍布整个角落）开始自动生成大量数据。企业的数字转换已建立了大量系统来积累和管理这些数据。人类数据的总量再次跳跃。被动-Active -Automatic“这三个阶段的发展最终导致了人类数据总量的爆炸性扩大。值得一提G现在，随着我们逐渐进入AI智能的周期，可能会出现在数据激增的第四阶段。在AIGC中，代表代表的智能机器的生产内容急剧增加。例如，除个人工作和生活外，当天（到日至时间计算机小时）的出勤数据记录除了个人工作和生活之外，还具有相应的系统和数据。这些数据的大小更大，甚至达到了大数据水平。通过对大规模数据的深入挖掘和评估，政府的企业和部门可以找到隐藏在数据后面的法律和趋势，从而为未来的发展和决策提供了大力支持。在科学领域，实验数据，观察数据，仿真数据等中。这些数据不仅可以帮助科学家证明理论并发现新现象，还可以OTE科学技术的发展和变化。例如，天文学观察数据，天文学，宇宙现象，例如星系的运动，恒星的诞生和死亡以及这些数据为理解宇宙的起源和演变提供了重要的线索。在商业领域，销售数据，客户数据，市场数据等是业务运营和决策的重要基础。通过评估这些数据，企业将了解市场需求，优化产品设计，提高客户满意度，并制定更准确的市场技术和业务计划。例如，通过审查“历史”购买用户和浏览浏览，电子商务平台可以推荐更符合其需求的产品，改善用户的购物体验和平台销售。在公共管理领域，政府数据和公共服务数据，社会调查数据等是制定和政策实施的基础tion。这些数据不仅将帮助政府了解当前的社会状况并预测发展的趋势，还为政策分析和优化提供了基础。例如，通过评估交通流量数据，政府可以合理地计划交通路线并优化公共交通服务，从而减轻城市交通拥堵问题。最后，在这段时间里，数据成为必不可少的非区别所有者，也称为“新石油”。从个人生活到全球管理，数据起着必要的作用，并已成为推动提高效率，社会探索和社会发展的主要资源。近年来，它变得越来越严重。 AI波进一步确定了数据量。人工智能的三个要素之一是数据（另外两个是计算和算法的力量）。作为AI的“燃料”，它指导AI系统的性能和准确性的质量和数量。在未来，随着指数数据量表的增长和技术的持续下降，数据值将进一步发布。好的，以上是有关数据的基本常识。每个人都这么认为吗？本文是在微信公共帐户中设计的：Xianzao Classroom（ID：XZClasscom），May -set：XiaOOOOOJUN
