高中信息技术（必选1）X1-02-01数据作为新原材料的价值知识点

高中信息技术（必选1）X1-02-01数据作为新原材料的价值知识点整理一、课程学习主要内容本课程聚焦“数据作为新原材料的价值”，核心围绕数据的基本概念、数据成为新原材料的核心原因、数据价值的体现维度、数据价值的挖掘过程及数据应用的边界与规范展开。通过学习，理解数据从零散信息到核心生产要素的转变，掌握数据价值的判断标准与挖掘方法，认识数据在推动产业升级、社会发展中的重要作用，同时树立数据安全与伦理意识。二、需掌握的核心知识点知识点1：数据的基本概念与特征核心内容：数据是对客观事物的符号表示，包括数字、文字、图像、音频、视频等多种形式；其核心特征有客观性、可识别性、可存储性、可传输性、可处理性、时效性。数据与信息的区别：数据是信息的载体，信息是数据经过加工处理后得到的有意义的内容。练习题下列关于数据的说法，错误的是（）

A.数据可以是数字、文字，也可以是图像、音频

B.未经加工的数据也具有明确的实际意义

C.数据具有可存储、可传输的特征

D.数据是对客观事物的符号表示

下列属于数据范畴的是（）

①天气预报中的气温数值②微信聊天记录③手机拍摄的照片④整理后的学生成绩表

A.①②③B.①②④C.①③④D.①②③④

简述数据与信息的区别与联系。举例说明数据的“时效性”特征。答案及解析答案：B。解析：未经加工的数据是零散的符号，不具备明确的实际意义；只有经过加工处理，数据才能转化为有价值的信息。A、C、D选项均符合数据的基本概念与特征。答案：D。解析：数据包括原始数据和经过初步整理的数据，①天气预报中的气温数值是原始数据，②微信聊天记录是文字/语音数据，③手机拍摄的照片是图像数据，④整理后的学生成绩表是经过加工的结构化数据，均属于数据范畴。答案：区别：数据是客观事物的符号表示，是零散、无意义的；信息是数据经过加工处理后得到的有意义、有用的内容。联系：数据是信息的载体，信息是数据的内涵；数据经过加工处理可转化为信息，信息进一步提炼可形成知识。答案：示例：某电商平台的实时交易数据，在活动期间（如双十一）具有极高的价值，可用于调整库存、优化营销策略；但活动结束后，该实时数据的价值会大幅降低，若需使用需结合历史数据进行分析。这体现了数据的时效性，即数据的价值会随时间变化而变化。知识点2：数据成为新原材料的原因核心内容：在数字经济时代，数据成为与土地、劳动力、资本、技术并列的核心生产要素，核心原因包括：①数据的可复制性，可低成本无限复制，突破传统资源的稀缺性限制；②数据的共享性，可跨地域、跨领域共享，实现价值最大化；③数据的增值性，通过加工、分析可不断挖掘新价值，形成“数据-价值-新数据”的循环；④数据的通用性，可应用于多个行业（如制造业、服务业、医疗等），推动全产业升级。练习题数据能够成为新原材料的关键特征是（）

A.客观性B.可复制性与增值性C.可识别性D.时效性

下列现象中，体现数据“共享性”特征并支撑其成为新原材料的是（）

A.某企业通过分析用户行为数据优化产品设计

B.政务数据向社会开放，助力科研机构开展研究

C.数据经过清洗、分析后产生新的市场洞察

D.同一组用户消费数据可用于电商、金融等多个领域

为什么说数据的可复制性突破了传统生产要素的限制？结合实例，说明数据的增值性如何推动企业发展。下列关于数据作为新原材料的说法，正确的是（）

A.数据的稀缺性是其成为核心生产要素的关键

B.数据只能在单一领域发挥价值

C.数据的价值会随加工次数增加而不断提升

D.数据的共享会导致其自身价值降低

答案及解析答案：B。解析：传统生产要素（如土地、资本）具有稀缺性，而数据的可复制性使其可低成本无限获取，突破稀缺性限制；增值性使其能够不断挖掘新价值，这是数据成为新原材料的核心原因。A、C、D是数据的基本特征，但非关键原因。答案：B。解析：A体现数据的增值性，C体现数据的增值性，D体现数据的通用性；B中政务数据向社会开放，跨主体共享，体现数据的共享性，且共享后助力科研，实现价值最大化，支撑其成为新原材料。答案：传统生产要素（如土地、劳动力、资本）具有稀缺性，数量有限，使用过程中会消耗或减少；而数据具有可复制性，可通过技术手段低成本、无限次复制，不会因使用或复制而减少，能够满足大规模生产、多场景应用的需求，从而突破了传统生产要素的稀缺性限制。答案：示例：某奶茶品牌收集门店的销售数据（如销量、客单价、热销品类）、用户反馈数据、天气数据等，通过分析发现“晴天冰饮销量高”“周末亲子客群多”等规律，进而调整库存（晴天增加冰饮原料）、优化产品组合（推出亲子套餐）、制定营销策略（周末开展亲子活动），最终提升了门店销量和用户满意度，实现了数据的增值，推动企业持续发展。答案：C。解析：A错误，数据具有可复制性，不具备稀缺性；B错误，数据具有通用性，可跨领域应用；C正确，数据经过多次加工（如清洗、分析、建模），会不断挖掘出新的价值，价值逐步提升；D错误，数据共享可实现价值最大化，不会导致自身价值降低。知识点3：数据价值的体现维度核心内容：数据价值主要体现在四个维度：①经济价值，推动企业降本增效、创新商业模式（如精准营销、个性化服务），带动数字经济发展；②社会价值，优化公共服务（如智慧医疗、智慧交通）、提升社会治理能力（如疫情防控、城市管理）；③个人价值，为个人提供个性化服务（如智能推荐、精准导航），提升生活便捷度；④科研价值，为科研活动提供海量数据支撑，加速科研成果转化（如基因测序、天文观测）。练习题某医院通过分析患者病历数据、诊疗数据，优化诊疗流程，缩短患者就诊时间，这体现了数据的（）

A.经济价值B.社会价值C.个人价值D.科研价值

某短视频平台根据用户的观看历史、点赞记录，为用户推荐感兴趣的内容，这体现了数据的（）

A.经济价值B.社会价值C.个人价值D.科研价值

简述数据经济价值的具体体现，并举例说明。结合疫情防控实例，说明数据的社会价值。答案及解析答案：B。解析：医院优化诊疗流程、缩短就诊时间，属于公共服务的优化，提升了医疗服务效率，惠及广大患者，体现了数据的社会价值。答案：C。解析：平台根据用户行为数据提供个性化推荐，满足个人的信息需求，提升了用户的使用体验和生活便捷度，体现了数据的个人价值。答案：数据的经济价值主要体现在：①降本增效，企业通过数据分析优化生产、运营流程，减少资源浪费，降低成本；②创新商业模式，基于数据开展精准营销、个性化服务、平台经济等新业务。示例：某电商平台通过分析用户消费数据，开展精准广告投放，提高广告转化率，降低营销成本（降本增效）；同时推出“个性化推荐”服务，提升用户购买意愿，带动销售额增长，创新了电商运营模式（创新商业模式）。答案：疫情防控中，数据的社会价值主要体现在提升社会治理能力和公共卫生服务水平。示例：通过收集个人行程数据、核酸检测数据、疫苗接种数据等，构建疫情防控大数据平台，实现对密接人员的快速追踪、风险区域的精准划定、防控资源的合理调配；同时向社会发布疫情数据，引导公众做好防护，有效遏制了疫情的传播扩散，保障了社会公共安全，充分体现了数据的社会价值。知识点4：数据价值的挖掘过程核心内容：数据价值挖掘是一个系统性过程，主要包括四个步骤：①数据采集，通过传感器、问卷、网络爬虫、数据库等方式收集原始数据，需保证数据的完整性、准确性；②数据预处理，对采集的原始数据进行清洗（去除噪声、缺失值）、转换（标准化、格式化）、集成（合并多源数据），提升数据质量；③数据分析，运用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，提取数据中的规律、特征和趋势；④数据应用，将分析结果转化为实际决策或产品服务（如精准营销、智能诊断），实现数据价值落地。练习题在数据价值挖掘过程中，“去除数据中的重复值、填补缺失值”属于哪个步骤（）

A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据应用

下列属于数据采集方式的是（）

①安装传感器收集环境温度数据②设计问卷收集用户满意度数据③用Python爬虫获取网页新闻数据④对原始数据进行标准化处理

A.①②③B.①②④C.①③④D.②③④

简述数据预处理的目的及主要任务。某企业想要通过用户数据提升产品销量，请简述其数据价值挖掘的完整过程。在数据分析步骤中，常用的方法有哪些？请举例说明其中一种方法的应用场景。答案及解析答案：B。解析：数据预处理的核心任务包括数据清洗、转换、集成，“去除重复值、填补缺失值”属于数据清洗，是数据预处理的重要内容。A步骤是收集原始数据，C步骤是提取数据规律，D步骤是落地价值，均不符合题意。答案：A。解析：①传感器采集、②问卷收集、③网络爬虫均属于数据采集方式；④数据标准化处理属于数据预处理步骤，不属于数据采集。因此选A。答案：目的：原始数据往往存在噪声（错误数据）、缺失值、冗余值等问题，数据预处理可提升数据质量，为后续数据分析提供可靠、有效的数据支撑，避免错误数据影响分析结果。主要任务：①数据清洗，去除噪声、重复值、异常值，填补缺失值；②数据转换，将数据标准化、格式化（如统一单位、转换数据类型），使其符合分析要求；③数据集成，合并多源数据（如合并用户基本信息数据和消费数据），形成完整的数据集。答案：完整过程如下：①数据采集：通过企业CRM系统收集用户基本信息（年龄、性别、地域）、消费数据（购买记录、客单价、购买频率），通过官网/APP收集用户行为数据（浏览记录、点击次数、停留时间），通过客服记录收集用户反馈数据；②数据预处理：清洗数据（去除无效用户数据、填补缺失的消费记录）、转换数据（统一时间格式、标准化消费金额单位）、集成数据（合并用户多源数据，形成完整的用户数据集）；③数据分析：运用统计分析方法分析用户消费习惯（如热销产品、消费高峰），运用机器学习方法构建用户画像，划分用户群体（如高价值用户、潜在流失用户）；④数据应用：针对高价值用户推出专属优惠活动，针对潜在流失用户发送挽留短信和优惠券，根据用户偏好优化产品推荐，最终提升产品销量。答案：常用数据分析方法：统计分析（如描述统计、回归分析）、机器学习（如分类、聚类、预测）、数据挖掘（如关联规则挖掘）等。示例：关联规则挖掘的应用场景——某超市通过分析用户购物篮数据，发现“购买面包的用户大概率会购买牛奶”，基于这一规律，超市将面包和牛奶摆放在相邻区域，提升了两种商品的销量。知识点5：数据应用的边界与规范核心内容：数据应用需遵循法律、伦理和技术边界，核心规范包括：①合法性，遵守《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，禁止非法收集、使用、泄露数据；②合规性，收集个人数据需获得用户同意，明确数据使用范围，保障用户的知情权、决定权；③安全性，采取加密、备份、访问控制等技术手段，防范数据泄露、篡改、丢失；④伦理道德，避免数据滥用（如大数据杀熟、歧视性推荐），保护个人隐私，维护社会公平。练习题某平台未获得用户同意，私自收集用户手机通讯录数据并用于商业推广，该行为违反了数据应用的（）

A.合法性B.合规性C.安全性D.伦理道德

“大数据杀熟”是指商家根据用户消费能力、消费习惯等数据，对同一商品向不同用户收取不同价格，该行为主要违反了（）

A.合法性B.合规性C.伦理道德D.安全性

简述《中华人民共和国个人信息保护法》中关于个人信息收集的核心要求。举例说明数据应用中如何保障数据安全性。下列关于数据应用规范的说法，错误的是（）

A.数据收集需遵循“最小必要”原则，仅收集实现目的所需的最少数据

B.数据使用范围可根据企业需求随意扩大

C.需采取技术手段防范数据泄露

D.禁止利用数据进行歧视性推荐

答案及解析答案：B。解析：合规性要求收集个人数据需获得用户同意，明确使用范围，保障用户知情权；该平台未获用户同意私自收集数据并用于商业推广，违反了合规性要求。合法性侧重违反法律法规，题干未明确提及违反具体法律条文；安全性侧重数据防护，伦理道德侧重公平正义，均不符合题意。答案：C。解析：“大数据杀熟”利用用户数据实行差异化定价，对老用户、高消费用户收取更高价格，违背了公平原则，损害了用户权益，主要违反了伦理道德要求。该行为若未违反具体法律条文，则不涉及合法性；合规性侧重收集、使用的流程合规，安全性侧重数据防护，均不核心。答案：《中华人民共和国个人信息保护法》中关于个人信息收集的核心要求包括：①遵循合法、正当、必要和诚信原则，不得误导、欺诈、胁迫用户；②收集个人信息，应当限于实现处理目的的最小范围，不得过度收集；③应当公开个人信息处理规则，明示处理的目的、方式和范围；④应当取得个人的同意，个人不同意的，不得收集（法律、行政法规另有规定的除外）；⑤收集敏感个人信息（如生物识别、医疗健康、金融账户等）的，应当取得个人的单独同意，并对收集目的、方式和范围作出明确说明。答案：示例：①技术层面，采