基本定義：

數據是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或是這些物理符號的組合。它是信息的載體，可以是數字、文字、圖像、聲音、視頻等多種形式。例如，在學生成績管理系統中，學生的學號 “2024001”、姓名 “張三”、成績 “90 分” 這些都是數據；在氣象觀測中，溫度 “25℃”、風速 “3m/s”、風向 “東南風” 等記錄也是數據。

數據與信息的關系：

數據是信息的原材料，信息是經過加工處理后的數據，具有一定的意義和價值。比如，單獨的數字 “100” 可能只是一個數據，但如果它代表的是一個班級學生的及格人數，經過與班級總人數對比、分析及格率等處理后，就可以從中獲取這個班級的考試通過情況這一信息。

數據的類型：

按性質分：

定性數據：也稱為品質數據，用于描述事物的類別或屬性。它包括分類數據和順序數據。分類數據是指事物所屬的類別，如性別（男、女）、民族等，這些類別之間沒有順序之分；順序數據則有一定的順序，如教育程度（小學、中學、大學），可以比較高低，但相鄰類別之間的差距不明確。

定量數據：也叫數值型數據，用于表示事物的數量特征。它可以分為離散數據和連續數據。離散數據是可以一一列舉的數值，如班級的學生人數，只能是整數；連續數據是在一定區間內可以取任意值的數據，如身高、體重等，可以有無限個取值。

按來源分：

原始數據：是直接從調查、實驗、觀測等方式獲取的數據，沒有經過加工處理。例如，市場調研人員通過問卷調查得到的消費者對產品的滿意度評價、購買頻率等數據，這些數據具有較高的真實性和客觀性，但可能比較雜亂，需要進一步整理。

二手數據：是已經經過他人收集、整理、分析的數據。比如，政府部門發布的經濟統計數據、學術研究機構發布的研究報告中的數據等。二手數據獲取相對容易，可以節省時間和成本，但可能存在數據與自身研究目的不完全匹配、數據質量參差不齊等問題。

數據的作用：

記錄事實：數據能夠對客觀世界的各種現象進行記錄。例如，歷史文獻中的數據記錄了過去的事件、社會經濟狀況等，讓后人可以了解當時的情況。在科學研究中，實驗數據記錄了研究過程和結果，是科學知識積累的基礎。

決策依據：在企業管理、政策制定等諸多領域，數據是重要的決策依據。企業通過分析銷售數據、市場需求數據等來制定生產計劃、營銷策略；政府通過人口數據、經濟數據等來制定公共政策、規劃城市建設等。

知識發現與創新：對大量數據進行挖掘和分析，可以發現新的知識和規律。例如，在醫學領域，通過分析大量患者的基因數據、病歷數據等，可能發現新的疾病診斷方法或治療藥物；在互聯網領域，通過分析用戶行為數據，可以開發新的產品功能或服務模式。