数据与计算知识点总结2025-2026学年高一信息技术粤教版必修一

粤教版（2019）高中信息技术必修一《数据与计算》综合复习知识梳理 第一章 数据与信息 一、数据 1. 数据的概念 数据是现实世界客观事物的符号记录，是信息的载体，是计算机加工的对象。数据是对所有输入计算机并被计算机识别、存储和处理的符号的总称，是联系现实世界和计算机世界的途径。现实世界的各种符号都可以被计算机转化为二进制数。例如图形、图像、视频、音频、文本等都属于数据形式。 2. 数据的基本特征 二进制：在计算机中，数据以二进制的形式存储、加工。 语义性：语义是将数据符号解释为客观世界的事物。 分散性：数据是分散的记录，分别记录不同客观事物的运动状态。 多样性与感知性：数据记录的形式是多样的、可看的、可听的、可感知的，如图形、图像、视频、音频、文本等。 二、数据编码 1. 模拟信号与数字信号 模拟信号：指用连续变化的物理量所表达的信息，如有线电视、无线广播等。优点：直观易实现；缺点：保密性差、抗干扰能力弱。 数字信号：是离散时间信号的数字化表示，如电流脉冲。优点：抗干扰强、可靠性高；缺点：算法复杂、成本高。 数据基本上是通过编码将模拟信号转换为数字信号进行存储和传输，文字、图像、声音等类型的数据都可经过编码进行存储和传输。 2. 编码的基本方式 ① 文字编码 单字节码：ASCII码、莫尔斯码。ASCII码由8位二进制码组成，可表示128个字符；ASCII码中大小写字母间相差32，A的编码是01000001（65），a的编码是01100001（97）。 双字节码：国标码（GBK）、统一码（Unicode）。 ② 图像编码 图像编码是指对图像数据进行变换、编码和压缩。位图（Bitmap）也叫做点阵图（或像素图），最小单位为光栅点（像素）。 位图文件大小（B）= 文件头（14B）+ 信息头（40B）+ 颜色表项 + 图像分辨率 × 图像量化位数 ÷ 8。 位图与矢量图对比： 位图：以像素为最小单位，放大后会失真模糊，适合照片、截图等，文件格式有png、jpg、bmp、gif等。 矢量图：以数学向量（线条/形状）为最小单位，放大不失真，适合Logo、工程图等，文件格式有ai、dwg、cdr等。 ③ 声音编码 声音编码必须经过前期的数据采样和数据量化。步骤：采样、量化、编码。 声音存储空间 = 采样频率 × 量化位数 × 声道数 × 时间 ÷ 8。 三、信息 1. 信息的概念 信息是经过加工处理的、具有意义的数据，在人类社会活动中发挥着重要作用。 数据与信息的关系：数据是信息的原料，信息是数据的价值体现，数据经过加工处理才能成为有价值的信息。例如“36.5℃”只是一个数据，而“体温36.5℃”才具有信息意义。 2. 信息的基本特征 普遍性：只要有事物运动，有数据存在，就会有信息存在。 传递性：信息可以突破时空限制进行传递。 共享性：信息可以被多个信息接受者接收并且多次使用，且不损耗。 依附性和可处理性：信息不能独立存在，需要依附于一定的载体；信息可以转换成不同的载体形式而被存储和传播。 时效性：信息随事物变化可能失效。 真伪性：信息可能与事实不符。 价值相对性：同一个信息对不同人的价值可能不同。 第二章 知识与数字化学习 一、知识与智慧 1. 知识的获取途径 发现知识的途径：做实验 → 获取观察数据 → 分析处理数据 → 推理建立数学模型 → 实验验证模型 → 形成知识 → 应用知识解决问题。 2. 知识、信息、数据、智慧的关系 知识：人们运用大脑对获取或积累的信息进行系统化地提炼、研究和分析的结果，能够精确地反映事物的本质。知识是结构化的信息。 智慧：智慧是为了达到预定目标而运用知识解决问题的创新思维能力。 数据、信息、知识和智慧是逐层递进的概念，前者是后者的基础和前提，后者是前者的抽象与升华。 3. 科学研究的方法 理论方法：以数学学科为代表 实验方法：以物理学科为代表 计算方法：利用计算工具 二、数字化学习与创新 1. 数字化工具 数字化工具是能够采集、获取、检索、表示、传输、存储和加工多媒体数字化资源的设备装置。按其功能不同可大致分为： 数据采集（模数转换）工具：声卡、视频卡、数码照相机、数码录像机、手写板、扫描仪等 信息获取工具：台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、手机等 信息检索工具：搜索引擎、电子词典等 数字化可视化表达工具：思维导图、演示文稿等 信息通信交流与传输工具：社交软件等 信息加工工具：编程软件等 三维设计工具：3DMax等 存储工具：U盘等 2. 数字化资源的特点 便捷性、多样性、共享性、互动性、扩展性。 第三章 算法基础 一、体验计算机解决问题的过程 1. 人工解决问题的过程 明确问题给出的条件 → 根据经验和知识确定解决问题的方法 → 解决问题。当数据量较多时，人工处理效率很低。例如，列出从A市经中转站到B市的全部交通组合，手工计算耗时量大。 2. 计算机解决问题的过程 计算机解决问题的过程可分为四个步骤：分析问题 → 设计算法 → 编写程序 → 调试运行程序。 具体来说： 分析问题：提取问题需求情况和已知条件，搞清楚需要解决的问题。 设计算法：给出计算机解决问题的详细方法和步骤。 编写程序：选择一种计算机语言工具来编写程序，实现算法。 调试运行程序：检验程序执行效果，若出错则根据提示修改程序，重新调试运行。 二、算法及其描述 1. 算法的概念与特征 算法是解决问题的明确的指令集合，是计算机程序设计的基础。其基本特征包括：有穷性、确定性、可行性、有输入、有输出。 2. 算法的描述方法 自然语言：用人类日常语言描述算法步骤，直观易懂但可能存在歧义。 流程图：用图形符号表示算法流程，清晰直观。 伪代码：介于自然语言和程序设计语言之间的描述方式，便于过渡到实际编程。 3. 算法的三种基本控制结构 顺序结构、选择结构（分支结构）、循环结构。 第四章 程序设计基础 一、程序设计语言的基础知识（以Python为例） 1. 常量与变量 常量是程序运行过程中值不发生改变的量；变量是程序运行过程中值可以发生改变的量，用于存储数据。 2. 数据类型 Python常用的基本数据类型包括：整型（int）、浮点型（float）、字符串型（str）、布尔型（bool）。 3. 运算符与表达式 算术运算符：+（加）、（减）、*（乘）、/（除）、//（整除）、%（取余）、**（幂） 关系运算符：==、!=、>、<、>=、<= 逻辑运算符：and（与）、or（或）、not（非） 赋值运算符：=、+=、=、*=等 4. 函数 Python内置函数如print()、input()、len()、range()、type()等；也可自定义函数。 一、输入输出函数 函数 功能说明 示例 print() 输出内容到控制台 print("Hello") 输出 Hello input() 从键盘读取用户输入（返回字符串） name = input("请输入姓名:") 注意：input() 返回的一定是字符串类型，若需要整数或浮点数，必须用 int() 或 float() 转换。 二、数据类型转换函数 函数 功能说明 示例 int(x) 将 x 转换为整数 int("123") → 123；int(3.14) → 3 float(x) 将 x 转换为浮点数 float("3.14") → 3.14；float(5) → 5.0 str(x) 将 x 转换为字符串 str(123) → "123"；str(3.14) → "3.14" list(x) 将可迭代对象转换为列表 list("abc") → ['a','b','c'] abs(x) 返回 x 的绝对值 abs(-5) → 5 max(x) 返回最大值 max(3, 5, 1) → 5；max([2,4,6]) → 6 min(x) 返回最小值 min(3, 5, 1) → 1 sum(x) 返回可迭代对象中所有元素的和 sum([1,2,3,4]) → 10 len(x) 返回对象（字符串、列表、元组、字典等）的长度 len("Python") → 6；len([1,2,3]) → 3 range(start, stop, step) 生成一个整数序列（常用于循环） range(5) → 0,1,2,3,4；range(2,8,2) → 2,4,6 二、三种基本结构 1. 顺序结构 程序按代码书写的顺序依次执行。数据的输入（input()）和输出（print()）是顺序结构的基本操作。 2. 选择结构（分支结构） (1) if语句：单分支选择 语法格式 if 条件表达式: 语句块 注意事项： · 如果条件为 True，执行语句块；否则跳过。 · 语句块必须缩进（通常 4 个空格），表示属于 if 的代码范围。 （2） if…else语句：双分支选择 语法格式 if 条件表达式: 语句块1 else: 语句块2 注意事项： · 条件为 True 执行语句块1，为 False 执行语句块2。 （3） if…elif…else语句：多分支选择 语法格式： if 条件1: 语句块1 elif 条件2: 语句块2 elif 条件3: 语句块3 ... else: 语句块n # 所有条件都不满足时执行 注意事项： · 从上到下依次判断，一旦某个条件为 True，执行对应语句块后跳出整个结构，不再判断后续条件。 · else 部分可选。 3. 循环结构 （1）for循环：适用于已知循环次数的情况，常与range()函数配合使用 语法格式： for 变量 in 可迭代对象: 循环体语句块 · 可迭代对象：字符串、列表、元组、字典、range() 函数返回的序列等。 · 每次迭代，变量 依次取可迭代对象中的每个元素，执行一次循环体。 示例： for i in range(5): # 0,1,2,3,4 print(i) for i in range(2, 8): # 2,3,4,5,6,7 print(i) for i in range(1, 10, 2): # 1,3,5,7,9 print(i) （2） while循环：适用于条件控制循环的情况 语法格式： while 条件表达式: 循环体语句块 · 每次循环前判断条件，若为 True 则执行循环体，否则退出。 · 必须确保循环条件最终会变为 False，否则形成无限循环。 （3）循环嵌套：循环内部包含其他循环 一个循环内部包含另一个循环，称为循环嵌套。常用于处理二维数据或需要多重遍历的场景。 示例：打印星号矩形 rows = 5 cols = 4 for i in range(rows): # 外层循环控制行数 for j in range(cols): # 内层循环控制每行星号个数 print("*", end="") print() # 换行 （4）循环控制：break（跳出循环）、continue（跳过本次循环） 语句 作用 适用场景 break 立即终止整个循环，跳出循环体 已经找到目标，无需继续 continue 跳过本次循环剩余语句，进入下一次迭代 本次循环不符合条件，需要跳过 示例 # break：找到第一个偶数后立即停止 for i in range(1, 10): if i % 2 == 0: print("找到偶数:", i) break # continue：输出 1~10 中的所有奇数 for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: continue print(i) 第五章 数据处理和可视化表达 一、认识大数据 1. 大数据的概念与特征（4V特征） 大量（Volume） ：数据体量巨大 多样（Variety） ：数据类型繁多（结构化、半结构化、非结构化） 低价值密度（Value） ：海量数据中真正有价值的信息所占比例小 高速（Velocity） ：数据处理速度快，通常要求实时或近实时处理 2. 大数据对日常生活的影响 便捷性：支付、医疗等；同时带来隐私泄露等风险。 二、数据的采集 1. 数据采集的方法和工具 系统日志采集法：通过系统日志记录用户行为数据 网络数据采集法：通过网络爬虫或网站公开API获取网络信息 传感器采集法：通过传感器自动采集物理世界的数据 2. 数据的存储和保护 存储方式：本地存储、云存储 保护技术：数据拷贝、备份、镜像等 隐私保护：技术措施、安全意识、道德规范、法律法规 三、数据的分析 1. 特征探索 数据预处理：处理缺失值、异常数据；统计量分析：最大值、极差等。 2. 关联分析 发现数据之间的相关关系。典型应用如“购物篮分析”——购买方便面的顾客往往也会购买火腿肠、卤蛋等商品。关联分析在大数据时代尤为受重视，更加关注事物之间的相关性而非因果关系。 3. 聚类分析 将数据按相似度分组，同一组内的数据相似度高，不同组之间的数据相似度低。常用算法有KMeans聚类。 4. 数据分类 将数据分配到预定的类别中，需要先有训练数据建立分类模型。常用算法有贝叶斯分类。 四、数据的可视化表达 1. 数据可视化表达的方式 常用图表及其应用场景： 图表类型 主要应用场景 饼图 展示各部分在总体中的比例关系 折线图 展示数据随时间变化的趋势 条形图/柱状图 比较不同类别的数据大小 散点图 展示两个变量之间的相关关系 雷达图 多维度综合对比 词云图 文本数据的关键词频率可视化 气泡图 展示三维数据 2. 数据可视化表达的工具 电子表格工具（如Excel、WPS表格） 编程工具（如Python的Matplotlib、Seaborn库） 商业软件（如Tableau） 在线工具（如百度ECharts、阿里DataV等） 第六章 人工智能及其应用 一、认识人工智能 1. 人工智能的概念 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，是研究计算机模拟人的某些感知能力、思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。 2. 图灵测试 图灵测试是判断机器是否具备智能的经典方法：在测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置向被测试者随意提问。经过多次测试后，如果被测试者超过70%的答复不能使测试者确认哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器被认为具有人类智能。 3. 人工智能的诞生与发展 第一阶段（20世纪50年代—80年代） ：符号主义快速发展，标志性成果包括第一台工业机器人诞生、首台聊天机器人问世等。1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”术语，标志着AI学科诞生。 第二阶段（20世纪80年代—90年代末） ：低谷期，人工智能发展受阻。 第三阶段（21世纪初至今） ：繁荣时期，深度学习等技术的突破推动AI蓬勃发展。 二、人工智能的应用 智能制造：智能装备（自动识别设备、人机交互系统、工业机器人）、智能工厂、智能服务 智能家居：智能冰箱、智能扫地机器人、指纹识别锁等 智能教育：智能导师通过自然语言处理和语音识别技术，对学生实施一对一教学 智能交通：ETC（不停车电子收费系统）、交通决策、路况预测 智能安防：利用AI对视频图像进行分析，识别安全隐患 智能医疗：辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发。生物特征识别技术包括指纹识别、人脸识别、指静脉识别、声纹识别等 智能物流：搬运机器人、分拣机器人、货架穿梭机等 典型案例：深蓝（1997年战胜国际象棋冠军）、AlphaGo（2016年战胜世界围棋冠军） 核心知识串联与复习要点提示 1. 数据—信息—知识—智慧的递进关系 这是贯穿教材前两章的核心主线。数据是原料，经过加工成为信息，信息经过提炼成为知识，知识运用则产生智慧。 2. 计算机解决问题的一般过程 分析问题 → 设计算法 → 编写程序 → 调试运行程序。这是算法与程序设计章节的核心流程，也是培养学生的计算思维的关键。 3. Python编程的三种基本结构 顺序结构、选择结构、循环结构是程序设计的三大基石，需要结合具体实例理解和掌握它们的代码实现。 4. 大数据的4V特征与数据处理方法 大数据的“大量、多样、低价值密度、高速”四个特征决定了其数据处理方法与传统数据处理有本质区别——关注全体而非抽样，关注相关性而非因果，采用分布式存储和并行计算。 5. 人工智能的基本概念与主要应用领域 人工智能涉及符号主义、连接主义、行为主义三大流派，当前处于弱人工智能阶段。其应用已覆盖制造业、家居、教育、交通、安防、医疗、物流等多个领域，了解各领域AI技术的典型应用是本章考查的重点。 学科网（北京）股份有限公司 $