数据和信息是两个紧密相关但又有区别的概念。**“信息”是指经过处理、解释和解读后的有意义的数据集合体；而‘’则指未经加工的原始事实或数字本身”。，在日常生活和工作中的例子中：假设你从超市购买了一包薯片的信息被记录为10个单位（即有关于这袋产品的所有详细描述），那么这些具体的数值就是所谓的"data"，但是当你通过阅读包装上的文字了解到了该产品所含有的热量等信息时，"information"，因此可以看出，“Data”（如价格）可以转化为 “Information”(例如知道这个价格的商品是否值得买)。

引言 在当今这个数字化时代，我们每天都在产生和接触大量的“数字”或称其为"data"，但并非所有这些原始的未经处理的数据都能直接为我们所用，为了真正理解数据的价值并从中提取有用的知识来指导决策和行为，"information（即信息和情报）"--这一概念显得尤为重要。"Data is the raw material of information," 而 "Information, on its part...is a transformation and interpretation that gives meaning to data." （W.Edwards Deming），本文将通过几个具体实例来说明如何从大量无序且杂乱的原生数据进行提炼加工以形成有价值的信息的过程及其重要性。。 ###### 二、“大数据分析”：零售行业的案例 在2019年圣诞节期间，“亚马逊”（Amazon）、 “沃尔玛”(Walmart)等大型连锁超市利用其庞大的客户购买历史记录进行数据分析后发现：许多家庭会提前数周开始为节日做准备而不仅仅是临近时才匆忙购物；同时他们还观察到某些商品如圣诞树装饰品会在特定日期前出现销售高峰——这被称为'假日效应'(Holiday Effect)，基于这样的洞察力企业可以更精准地预测库存需求调整价格策略以及优化物流配送从而提升顾客满意度及自身利润空间。（注:此例中‘raw’-未经过滤筛选整理之前称为 ‘DATA’, 经由算法模型计算得出结论则可称之为 'INFORMATION'. ） # 三、"医疗健康领域":基因组学研究中的启示 随着科技发展特别是第二代测叁技术(Next Generation Sequencing Technology NGS ) 的普及使得人类能够以前所未有的速度对个体DNA序列进行分析解读 ，例如美国国家卫生研究院 (National Institutes Of Health NIH)、英国Wellcome Trust Sanger Institute 等机构通过对成千上万名志愿者样本开展大规模全外显子捕获项目GWAS)，研究者们不仅揭示了众多疾病遗传风险因素也发现了新药开发潜在靶点。(此处所指之 DATA 是海量的个人 DNA 信息; 通过复杂生物统计方法解析出其中蕴含关于人体生理机能异常变化规律性认识即为 INFORMATION.) 四、《金融投资》:"市场情绪指数"(Market Sentiment Indexes MSI)"构建过程 以股票交易为例 , 市场上的每一笔买卖都产生了新的行情报价单构成了所谓的市场微观结构 . 这些看似随机分布毫无规律的数值背后其实隐藏着投资者对于未来走势预期的情绪波动趋势 : 当多数人看涨时会推高股价反之亦然 .. 因此一些专业金融机构比如 Bloomberg 或 Reuters 会运用高级数学工具和技术手段对这些海量实时更新成交信息进行整合归纳进而计算出反映当前整体市场预期状态 -- 即 MarketSentimentsIndexes ... 这种指标虽然本身也是来源于基础级别 DATA 但经深度挖掘加之后成为具有高度参考价值的 INSIGHTS/INFORMATIONS 五《社交媒体营销》：微博话题热度监测应用场景 当前互联网平台上充斥各类帖子文章视频等内容形式多样数量庞大 ; 如何有效识别哪些内容能引起公众关注度 ? 这里就涉及到到了 Data Minning 技术应用于 Social Media Analysis 中去.. 比如某品牌想要评估某个新产品发布预告片是否成功吸引用户注意力和兴趣可以通过收集该条消息被转发评论点赞次数等相关参数作为初始级别的 DATASET 然后使用机器学习或者文本情感倾向分析法等技术对其进行深入剖析判断它是否能达到预定宣传效果目标.(这里同样体现了原初阶段只属于简单计数型DATES 到后来转化为有实际意义INSIGHTS转变). 六 小结 从上述例子不难看出无论是商业运营还是科研探索乃至日常生活当中我们都离不开数据处理工作 - 将纷繁复杂的原生资料转换为有用信息的这个过程至关重要因为它决定了我们能准确把握事物本质做出科学合理决断推动社会发展进步!