更新时间：2020-04-21 20:52
数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
那么，数据是否就是指可以存储和传输的信息呢？未必！数据和信息是有区别的。从信息论的观点来看，描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余。
数据是数据采集时提供的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。
由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。不严格的说，“不知道的东西，你知道了，就获得了一个信息”。
也可以说数据在未被接收对象获取前可以称为数据，一旦被对象获取，即可称为信息。
上面定性分析了数据和信息之间的区别和联系，下面对数据和信息进行定量分析。数据量和信息量之间会有什么联系呢？是不是数据量越大，其中包含的信息量就越多呢？不一定。比如，有人说“人的嘴巴上方有鼻子，鼻子上方有眼睛”，因为这是预料中的事，所以你从这个消息中得到的信息量很少。但如果有人说“人的鼻子上方有嘴巴，嘴巴上方有眼睛”，就会让人很震惊，因为这是预料之外的，这样的信息量就很大。这说明了：一个消息越不可预测，它所含的信息量就越大。
事实上，信息的基本作用就是消除人们对事物了解的不确定性。信息量是指从N个相等的可能事件中选出一个事件所需要的信息度量和含量。从这个定义看，信息量跟概率是密切相关的。在概率论中，用P(x)表示在N个相等的可能事件出现某一个事件的概率，即P(x)=1/N。信息量I(x)定义为：
I(x)=log2N = -log2(1/N )= -log2P(x)
结合概率论知识，推而广之，可以用下面的公式——称之为熵H（x）公式来表示一大堆数据带来的平均信息量。
注意：这个平均信息量不是算术平均，是概率论的统计平均——数学期望值。