2026年广西高中学业水平考试教科版《信息技术》复习课件(共35张PPT)：必修 1主题一 认识数据、大数据与信息

(共35张PPT)
2026年普通高中学业水平考试《信息技术》复习课件
第一部分
课程内容要求
必修一 数据与计算
课程内容要求
1.1 在具体感知数据与信息的基础上,描述数据与信息的特征,知道数据编码的基本方式。
1.2 在运用数字化工具的学习活动中,理解数据、信息与知识的相互关系,认识数据对人们日常生活的影响。
1.3 针对具体学习任务,体验数字化学习过程,感受利用数字化工具和资源的优势。
1.4 通过典型的应用实例,了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法。
必修一 数据与计算
课程内容要求
1.5 根据任务需求,选用恰当的软件工具或平台处理数据,完成分析报告,理解对数据进行保护的意义。
1.6 从生活实例出发,概述算法的概念与特征,运用恰当的描述方法和控制结构表示简单算法。
1.7 掌握一种程序设计语言的基本知识,使用程序设计语言实现简单算法。通过解决实际问题,体验程序设计的基本流程,感受算法的效率,掌握程序调试与运行的方法。
1.8 通过人工智能典型案例的剖析,了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力,认识人工智能在信息社会中的重要作用。
必修一 数据与计算
第二部分
考点聚焦
知识梳理
一、认识数据、信息与知识
1.数据的概念
数据是对客观事物属性的描述,是记录下来的某种可以识别的符号。例如,数字、文本、图像、音频、视频等都是数据。数据是可以加工处理的。
2.信息的概念
信息是数据中所包含的意义,是对数据的解释,是对数据进行加工的结果。
主题一 认识数据、大数据与信息
认识数据、信息与知识
知识梳理
3.数据与信息的特征
(1)数据与信息的共同特征:
①普遍性:数据是对客观事物属性的描述,事物是普遍存在的,因此,数据也无处不在,无时不有。信息是数据中所包含的意义,因此,信息也是普遍存在的,信息无处不在。
②可处理性:对数据可以进行加工处理 ,生成新的数据。信息是数据加工的结果,同一数据经过不同的加工可以得到不同的信息。同时,对信息进行分析处理,可以得到更多的信息。
认识数据、信息与知识
知识梳理
认识数据、信息与知识
知识梳理
③传递性和共享性:数据或信息可进行复制、传播或分享,不会因使用人数和次数的累积而产生耗损。
④时效性:数据和信息的价值具有时效性。信息往往反映了事物在某一时间段的状态,而事物的状态会随着时间的推移发生变化,信息就可能失去原有的价值。
⑤价值相对性:数据和信息的价值具有相对性。价值的大小取决于使用者的需求,以及使用者对数据和信息的理解、认知和应用能力。
认识数据、信息与知识
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(2)数据与信息的不同特征:
①数据的载体性与信息的依附性:数据是信息的载体,信息是对数据的解释。信息必须依附于某种载体,通过某种数据形式才能存储、表达和传播。相同的信息可以依附于不同的载体,其内容不会因载体形式的不同而发生变化。
②数据的孤立性与信息的联系性:数据是最原始的记录,与其他数据之间没有建立联系之前,是分散和孤立的。只有通过对数据进行加工处理,与其他数据之间建立联系,才能形成针对某个特定问题的信息。
认识数据、信息与知识
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(2)数据与信息的不同特征:
③数据的客观性与信息的主观性:数据是记录下来可以被识别的符号,是原始事实,具有客观性;信息是对数据的解释,是数据处理的结果,具有主观性。数据本身没有意义,只有经过加工和解释,才具有意义,从而转化为信息。
认识数据、信息与知识
知识梳理
4.知识的概念
知识是人们在社会实践中所获得的认识和经验的总和,是经过人们归纳整理和反复验证后沉淀下来而呈现的规律,是归纳提炼出来的有价值的信息。
5.智慧的概念
人们综合运用知识解决问题、发明创造或预测未来时,这些知识就升华为智慧。
认识数据、信息与知识
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6.数据、信息与知识的关系
数据是信息和知识的来源。信息是经过加工的数据,知识是经过人们归纳整理和反复验证后沉淀下来而呈现的规律。同时,相应的知识又是加工数据、提炼信息的基础,能帮助人们理解信息。人们综合运用知识解决问题、发明创造或预测未来时,这些知识就升华为智慧。
从数据到信息,再到知识和智,是一个从低级到高级的认知过程。
认识数据、信息与知识
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二 、认识大数据
1.大数据概念
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
2.大数据的特征
大数据通常具有4v特征:Volume(数据量)、Velocity(处理速度)、Variety(多样性)、Value(价值性)。
认识大数据
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2.大数据的特征
(1)数据量(大):大数据的体量很大,且数据集合的规模还在不断扩大。
(2)处理速度(快):由于数据量增长速度快,大数据处理速度也必须快,且时效性要求高。
(3)多样性(丰富):大数据来自多种数据源,数据种类和格式非常丰富。
(4)价值性(密度低):大数据的价值性不仅指大数据能产生价值,更是指数据价值密度相对较低。
认识大数据
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3.大数据技术
大数据技术指对大数据资源进行采集、提取、存储、分析和表达的技术,一般包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘及大数据可视化与应用等技术。
(1)大数据采集指通过传感器、社交网络交互等方式获得各种类型的海量数据。
(2)大数据预处理主要完成对数据的抽取、清理操作,这不仅能提高数据质量,降低数据处理的复杂度,还能缩小数据规模,提升数据处理的准确性。
认识大数据
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(3)大数据存储与管理指通过建立相应的数据库把采集到的数据存储起来,并进行管理和调用。
(4)大数据分析与挖掘指从规模巨大的数据中,分析并提取出有潜在价值的信息。
(5)大数据可视化与应用指将数据直观、形象地呈现出来,有助于用户更好地理解数据的内涵，以充分发挥数据的价值。
认识大数据
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三、认识数据编码
1.编码的概念
编码是指用预先规定的方法将数字、文字或其他对象转换成规定的符号组合,或将信息、数据转换为规定的脉冲电信号。在计算机科学中,编码一般是指用预先规定的方法将数字、文字、图像、声音、视频等对象编成二进制代码的过程。
认识数据编码
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2.编码的意义和作用
生活中编码无处不在,如公民身份号码、银行卡号、邮政编码、学籍号、车牌号、商品条形码及付款二维码等,都是按照一定的规则产生的编码。
编码具有鉴别、排序、专用含义等作用。
认识数据编码
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3.数值数据的编码
(1)常用的数制如下表所示。
认识数据编码
数制 基数 可用数码 位权 进位规则
十进制 10 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9 10n-1、10n-2、…、100、10-1、10-2、… 逢十进一
二进制 2 0、1 2n-1、2n-2、…、20、2-1、2-2、… 逢二进一
八进制 8 0、1、2、3、4、5、6、7 8n-1、8n-2、…、80、8-1、8-2、… 逢八进一
十六进制 16 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E、F 16n-1、16n-2、…、160、16-1、16-2、… 逢十六进一
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(2)各数制之间的转换:
①十进制数转换为二进制数:整数部分的转换方法是除以2反向取余,小数部分的转换方法是乘2正向取整。例:(38.25)10=(100110.01)2
认识数据编码
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②二进制数转换为十进制数:常用的方法是按权展开求和。
例如:(11011)2
=1×24+1×23+0×22+1×21+1×20
=16+8+0+2+1
=(27)10
认识数据编码
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③二进制数与八进制数的转换:由于1位八进制数可以用3位二进制数表示,因此,二进制转换成八进制时,可以从低位向高位(自右向左),将每3位二进制位划为一组,不足3位的前面补0,再将每组二进制数转换为相应八进制数即可。
例如:(11010101)2 =(011 010 101)2=(325)8
反之,八进制转换成二进制 ,将八进制每位数转成相应的二进制即可。
例如:(46)8 =(100 110)2
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④二进制数与十六进制数的转换:1位十六进制数可以用4位二进制数表示转换方式与二进制数和八进制数之间转换相似。
例如:(11010)2=(0001 1010)2=(1A)16
(23)16=(0010 0011)2=(100011)2
(3)二进制的算术运算规则。
加运算:0+0=0,0+1=1,1+0=1,1+1=10(逢2进1)
减运算:1-1=0,1-0=1,0-0=0,10-1=1(向高位借1当2)
乘运算:0×0=0,0×1=0,1×0=0,1×1=1
除运算:0÷1=0,1÷1=1
认识数据编码
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(4)数值数据的编码过程如下图所示。
认识数据编码
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4.文本数据的编码
字母、数字、标点符号等字符称为西文字符。计算机在存储和处理这些西文字符时,需要为每个字符规定一个由0和1组成的代码。目前,国际上普遍采用的西文字符编码标准是ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国信息交换标准代码)。
标准ASCII码用7个二进制位表示1个字符。由于标准ASCII码只能表示128个字符,无法满足西文字符编码的需要,后来又扩充了128个字符,称为扩展ASCII码。
认识数据编码
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5.计算机中常见的存储单位及换算关系
计算机中的数据都是以二进制代码存储的,最小的存储单位是比特(bit,位),基本存储单位是字节(B)存储单位与换算关系如下表所示。
认识数据编码
存储单位 换算关系
B,字节 1 B=8 b(bit,位)
KB,千字节 1 KB=1024B=210B
MB,兆字节 1 MB=1024KB=220B
GB,吉字节 1 GB=1024MB=230B
TB,太字节 1 TB= 1024GB=240B
PB,拍字节 1 PB=1024 TB=250B
EB,艾字节 1 EB=1024 PB=260B
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6.声音的数字化
现实世界的声音是一种连续的波,称为声波要用计算机处理声音数据,需要将声波的模拟信号转换为数字信号,这一过程称为声音的数字化。
认识数据编码
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(1)声音数字化的过程包含采样、量化、编码三个步骤。
①采样:声音的采样是指每隔一段时间,在模拟声音信号的波形上取一个幅度值。采样频率指计算机每秒在模拟声音信号的波形上采样的次数,以Hz(赫兹)为单位。例如,采样频率为44.1kHz,即44100次/秒。
采样频率越高,即采样的时间间隔越短,则在单位时间内得到的声音样本数据越多,对声音信号波形的表示越精确,声音的保真度越高。
认识数据编码
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②量化:声音的量化是用二进制数表示采样所得到的幅度值的过程。量化位数越大,划分的级数越多,采样结果近似到某个级数值时产生的误差就越小。因此,量化位数越多,数字化精度越高,声音就越保真。
认识数据编码
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③编码:通过采样和量化,将一个连续的波形转换成由一系列二进制数表示的数据,并加入用于纠错、同步和控制的数据,形成二进制编码。
通常,音频所占的存储容量取决于采样频率、量化位数、声道数和时长,其计算公式为:
未经压缩的音频文件数据量(单位:字节)=(采样频率×量化位数×声道数)÷8×持续时间
(2)常见的音频格式有WAV、MP3、AMR和APE等。
认识数据编码
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7.图像的数字化
人们在日常生活中所接触的各类图像,如各式各样的照片或书中的插图,从信息技术的角度看,都属于模拟图像。运用扫描技术或数字摄像技术可以将空间上连续的模拟图像转换成用0、1表示的数字图像,这一过程称为图像数字化。图像数字化的过程包含采样、量化、编码三个步骤。
认识数据编码
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7.图像的数字化
一幅模拟图像由不同颜色或亮度的点组成,这些点被称为像素。图像中每个像素的颜色或亮度值都用若干位二进制位来存储。
图像的颜色位深度指图像中每个像素的颜色或亮度所占的二进制位。常见的彩色图像颜色位深度有8位、16位、24位和32位等,颜色位深度为n,能表示的颜色就有2n种。一般来说,在图像分辨率相同的情况下,颜色位深度越大,图像的色彩就越丰富,但图像占用的存储空间也越大。
认识数据编码
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7.图像的数字化
通常,图像所占的存储容量可用该图像所有像素的字节数来表示,其计算公式为:
未经压缩的位图图像数据量(单位:字节)=图像分辨率×颜色位深度÷8
常见的图像格式有 BMP、JPEG、GIF和 PNG等。
认识数据编码
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