如何看比特品相？
这个题目有点大，我尽量以通俗的语言来解释什么是比特“质量”，当然，我的解释可能并不准确。 比特就是二进制序列，它是计算的基础。而我们常用的计算机系统(包括各种设备，程序，等等)最终都是通过二进制序列形式存在硬盘里或运行于内存中。这样，我们就可以使用加、减、乘、除等运算（实际上主要是内存操作）让它们完成我们想要的操作。 不过，计算机在操作这些二进制数的时候是有讲究的。它需要知道这些数的来源——否则它无法追踪修改过的位。如果两个二进制串的来源不同，即使它们是相等的，计算机也会加以区别对待；相反，如果两个二进制串的来源相同，即使是不同的值，计算机都会认为是相同的并加以处理。 这就是计数的来源——用来标识数据块的唯一性。
对于同一来源的二进制串，我们可以将其理解为“质量”相同。而不同的二进制串虽然可能表示相同的意思，但是由于它们的来源（或者说散列函数）不同，其“质量”是无法比较的。也就是说我们无法判断哪一条信息更“优质”——虽然我们经常认为某些信息更重要。 但是，计算机可以很方便地对“质量”进行计算和传递。当两条信息有相同的“质量”时，我们可以认为它们是对称的，这时对其中任何一条进行变换都不会影响另外一条。这种类似概率的思想就被引入了信息论中来[1]。
于是我们可以用加/减法来计算信息量的多寡。对于二进制序列，如果一个位发生错误，我们就认为它泄漏的信息量是1个单位。这样，如果我们对一个信息做差分，只要记录两份信息中不同的位，我们就可以把两份信息的差别找出来。如果我们想检查一大段文本或者代码是否有错，就可以把这段文字分成许多小块，然后分别检测，最后把结果合并起来。
除了信息熵，还有其他一些概念可以帮助我们衡量信息/数据的质量。比如平均信息熵、最大熵等等。在这些度量的基础上，还可以进一步构建更为复杂的模型。 随着互联网的蓬勃发展，大数据越来越受到重视。面对海量数据，单纯依靠人工的方法已经很难实现对质量的度量和控制。人工智能、机器学习等各类算法被广泛应用于数据的采集、整理和分析，从而找到问题的关键点和解决思路。