信息来自数据分析
数据、信息、知识究竟是什么？我们应该怎样理解它们之间的区别和关系呢？
先说数据。一般情况下，提到数据，人们第一个想到的数字，其次是文字数据。此外，声音数据、图像数据是近年来普及的概念。那么，“数据”，这个我们平时经常无意识地使用的词汇到底是什么意思？
辞典对“数据”一词的表述如下：“数据，指用于立论、计算基础的现有或者被认可的事实和数值”（引自《广辞苑》第五版）。此外，数据一词，还包括与以下分析相对的下述定义。
“以文字、符号、数值等综合形式对某种事物进行再现的结果；对人类有价值的事物；人类将分析结果称为信息的事物。单纯提及数据时，在IT业特指计算机记录、处理的内容。此外，指计算机存储中程序以外的内容以及程序处理对象等。”
例如，下面有一组医疗数值数据。
110、120、130、140……
如果为上述数据补充一些说明性的文字数据，比如“患者A－150、患者B－130……”，我们就能从中看到一些有用的信息，继而推测这组数据可能是一些代表血压的数字，也可能是一组代表小学生身高的数据。这时，如果在此基础上进一步补充诸如“患者A：收缩压150mmhg/50岁；患者B，收缩压130mmhg/35岁……”等文字数据，这组数据代表的含义将变得更加清晰。如果再将这组数值数据与文字数据并列起来看，就可以得出如“人随着年龄增加，收缩压会随之增加……”即年龄与血压之间关联关系的结论。
也就是说，当数据单独存在时，我们很难从数据中获取“意义”。相反，为了让数据变得有“意义”，必须与其他数据组合。通过在初始数字数据上追加“血压”数据，数据才变得更具“意义”。
这种从数据中产生的“意义”就是信息。辞典对“信息”一词的表述如下：“以判断或引发行动为目的，需要借助各种必要媒介的知识。”（引自《广辞苑》第五版）此外，信息的另一个定义是“通过文字、声音等途径的再现促使人在感知过程中唤起某种意义，并对具体的思考以及行为方式产生影响的事物。这与对人而言无意义的杂音以及随机模式在内的数据存在本质上的区别”。(https://www.daowen.com)
总之，可以认为“对人有无意义”是信息与数据的区别所在，或者可以说“数据分析的结果”就是信息。那么，接下来需要我们思考的问题是怎样对数据进行分析，即数据分析的方法。
假设下面有一组数据：某人的血压值为“150/96mm Hg”。
那么，从这组数据能够获得什么信息呢？根据数据读取意义，首先，数据本身的正确性是大前提。使用有故障的血压计测量出来的血压值没有任何意义。而且，隔着厚重的衣服测量出来的血压值也不可能准确。换句话说，使用精准度高的血压计，采用正确的测压方法测得的血压值才是进行数据分析的前提条件。
假设“150/96mm Hg”是测量得出的正确的血压值。那么，我们从这个数据能够读取哪些信息呢？一般情况下，血压值高于“140/90mm Hg”时，临床上会被诊断为高血压。按标准值衡量，根据“150/96mm Hg”这个数据，可能得出这名患者患有高血压这一信息。
但是，一次测量结果还不能确诊患者一定患有高血压。即使真的患有高血压，治疗的第一步也不是立即让患者服药，而是从改善生活方式开始。
也就是说，对这个“150/96mm Hg”的血压数据进行分析，为了让生成的信息为做出一个判断提供帮助，该判断标准的周边必须有一些必备知识作为基础支持。
如前所述，有时数据会呈现出某些偶然的关联关系。研究人员不能只求速度，不求精度地急着从数据中寻找信息，而应在“这种现象可能仅仅是一个偶然”等（统计学）知识支持的基础上，抱着“其他数据是否存在同样的倾向”或“是否从大量数据分析结果中提取所需数据”等谨慎的态度进行数据分析。综上所述，首先，对数据进行正确测量是数据分析的前提条件。其次，将正确数据作为知识运用并进行正确的分析。只有这样，我们才能获得恰当的信息。