讀后感是對一段閱讀經歷的總結和回顧，它不僅是個人情感的宣泄，更是對作品內涵的理解和品味。在寫讀后感時，要注意情感的表達，用真實的感受和情緒來吸引讀者的共鳴。以下是我對一本歷史類書籍的讀后感，希望能引起大家對歷史的思考和重視。
大數據時代讀后感篇一
知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂。在大數據時代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是讓數據自己＂發(fā)聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對于大多數人來說，這的確是一場思維變革。對于理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規(guī)律探索的重要性；對于一名工科學生，其實這并不是一個多么新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規(guī)律創(chuàng)造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統(tǒng)中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。
對系統(tǒng)的有效控制需要對系統(tǒng)理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但并不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那么，問題就來了：如何能實現(xiàn)速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統(tǒng)最關鍵的環(huán)節(jié)——建立系統(tǒng)數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現(xiàn)象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統(tǒng)，若是對于航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，結構工藝過于復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統(tǒng)計相關法。與大數據時代思維最接近的是統(tǒng)計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，采用統(tǒng)計相關法確定被測系統(tǒng)或對象的動態(tài)特性。這種方法可以在被測系統(tǒng)或生產過程正常運行狀態(tài)下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求采集大量測試數據，并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋，此時的系統(tǒng)為汽車動力系統(tǒng)，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態(tài)特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背后的物理化學規(guī)律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發(fā)動機點火后震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，對于搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現(xiàn)象背后的原因交給研發(fā)的人來探索更好。
大數據時代讀后感篇二
“經驗主義”是指形而上學的思想方法和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發(fā)，不是采用聯(lián)系、發(fā)展、全面的觀點，而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑借以往經驗認定本節(jié)課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何準確把握學生的起點呢?我想可以借助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。
如教學“復式統(tǒng)計表”時，前期查找資料的時候就發(fā)現(xiàn)早在一年級上冊p96的時候學生就見過復式統(tǒng)計表，意讓學生初步認識統(tǒng)計表，滲透統(tǒng)計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統(tǒng)計表沒有“表頭”，生活中的復式統(tǒng)計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統(tǒng)計表，學生對復式統(tǒng)計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖)，第1題：像上表這樣的統(tǒng)計表以前見過嗎?見過約占65%，沒見過約占35%，學生在練習中碰到過、生活中也經?？匆姡€是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統(tǒng)計表的時候就浮于表面，所以這節(jié)課我們重點應該讓學生經歷復式統(tǒng)計表的產生過程，加深學生對復式統(tǒng)計表的印象。第2題：上表中的16表示什么意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約占41%;表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復式統(tǒng)計表的學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統(tǒng)計表的學生不到20%。
大數據時代讀后感篇三
舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為最佳書籍，今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最后放了個香港大黃鴨般的鴿子，但現(xiàn)場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下，也就意味著——大數據對我們的影響，已經深入到生活的方方面面。
無處不在的大數據：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現(xiàn)實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯(lián)網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。
然而，事實真的是這樣嗎?首先，從應用角度出發(fā)，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統(tǒng)計學的終極目標——并沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統(tǒng)計。而革命性在于關注相關關系而非因果關系。現(xiàn)場討論從神學角度挑戰(zhàn)了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會統(tǒng)治整個宇宙。但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那么在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那么從現(xiàn)在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。
大數據時代讀后感篇四
時代確實一直都在變化，過去式，現(xiàn)在式，正在經形式，和未來式......都有著各個年代所發(fā)展的產物。
初看其書時，對全書所表達的“圍城”并不太懂。“圍城”形容在所在地給自己砌了一堵看得見的城墻，不能走出去，也不能走進來。在現(xiàn)代自由為主的時代，再談起：圍墻一詞，那怕是笑笑罷了?？刹辉氲氖牵覀冏约航o自己發(fā)展的高科技的項目運用于生活之中，確實方便了日常的生活，但卻更多的像是給自己編織了巨大的天網，你說每天面對的事情，所了解的人，接觸過得事，都在數以萬千的數據庫中，精密的為你打造人生圍城。
科技型類文故事的發(fā)展總是喜歡以美國為背景，也許是高才生的聚集地有更多實驗的產物，是的這個時代更加的無隱私可言，隨處而間的攝像頭，街道上密密麻麻的天網，想尋找一人的足跡那真的輕輕松松，一個手機就能搞定的事情。正是如此，有事職業(yè)數據分析師的李零從開始的描述總是自帶這神秘感。
事務所的主要為哪類人服務呢？有因為信息泄露而面對商家騷擾推銷小孩是的有關方面的流產的媽媽，每日都在揭舊傷疤而不得不求助的設計師，也有因為喜歡愛發(fā)小孩子的成長的照片的養(yǎng)母，記錄孩子的一點一滴和熊貓血型，卻被需要血型救助的壞人盯住，趁保姆不在意而偷偷抽血，使小孩更加的自閉而瘦弱———太多部分這樣的故事，以技術等為主而切入，缺圍繞的親情以及友情等方面發(fā)展的題材，依舊是賺足了吸引力。
快捷性的支付和網購和上門服務，你的信息的填寫就這樣的轉賣到商量和銷售人之中，或者被不法分子所販賣到有心之人手中，修改銀行卡密碼，盜取財產密碼是非常簡單的事。
時代的發(fā)展這些都是避免不了的，只能所以實踐來實行真理，每走的一步去驗證是否正確，在故事的結尾，李零的前女友的回歸，來挫穿當初的騙局事假，原以為是受害人的李林似乎更像是背后的開局人，而第二部的精彩的花絮簡介，更決定著事務所能否繼續(xù)開下去的生存危機，他們三人是不是可以繼續(xù)的毫無保留的對陣，又是一大看頭。
大數據時代讀后感篇五
《大數據時代》這本書主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。
文中清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于產業(yè)實踐者，還是對于政府和公眾機構，都非常具有價值。作者將本書分為3個部分。第一部分提出了大數據時代處理數據理念上的三大轉變：抽樣等于全體;要效率不要絕對精確;要相關不要因果;第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰(zhàn)車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力;最后一部分，作者描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產業(yè)生態(tài)環(huán)境、數據安全隱私、信息公正公開等問題。
本書觀點擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業(yè)實例。
引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是20xx年h1n1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與20xx年、20xx年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統(tǒng)的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯(lián)想到原淘寶董事長馬云通過大量數據分析得出20xx年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。(補充并清晰描述詳細)關于大數據在商業(yè)領域的應用， farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創(chuàng)辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。farecast系統(tǒng)利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節(jié)約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。
也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創(chuàng)造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。
文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。
關于不是隨機樣本而是整體數據中。作者指出了隨機取樣是小數據時代用最少的數據獲取最大價值的做法。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個對自身所有dna和腫瘤dna進行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數據而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業(yè)務的xoom公司偵破一起犯罪集團的詐騙也是由于使用了整體數據。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。
作者同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優(yōu)于ibm的candide系統(tǒng)并不是因為它擁有更好的算法機制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。(其語庫來自于未經過濾的網頁內容，會包含一些不完整的句子、拼寫錯誤、語法錯誤以及其他各種錯誤)
在不是因果關系，而是相關關系的篇章中。作者指出在大數據時代往往知道是什么要比知道為什么來的更實在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優(yōu)勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于其策略的幫助。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。aviva保險公司利用幾百種生活方式的數據，如愛好、長瀏覽網頁等間接的預測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。ups國家快遞公司通過使用預測性分析檢測其全美6萬輛車隊。進行防御性的修理，節(jié)約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數據在預測方面的優(yōu)勢。
本書第二部分講的是大數據時代的商業(yè)變革。
作者用莫里繪制導航圖的例子告訴我們，遠在信息數字化之前，對數據的運用就已經開始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數據中獲取到新的利用價值。繪制的圖表幫助商人節(jié)約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。日本先進工業(yè)技術研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數據化，進而形成對乘客身份的特征識別。這項技術為汽車防盜系統(tǒng)提供了方案。公司，致力于為顧客預測商品的價格，通過收集處理海量的價格信息，預測準確率高達77%，幫助顧客在購買一個產品時節(jié)約了大約100美元。r部門通過分析來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業(yè)發(fā)展和客戶消費趨勢，如通過分析發(fā)現(xiàn)如果一個人下午四點左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個小時內去購物或者去餐館吃飯 ，且在這一小時里大約花費35到40美元。商家正可以利用這個分析結果，在加油的小票背面附加上附近商店的優(yōu)惠券。
這些例子都證明了大數據蘊藏著巨大的商業(yè)價值。根據提供價值的不同來源，大數據價值鏈包括三大構成部分。包括第一種是基于數據本身的公司。這些公司擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業(yè)技能但并不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)性用途的才能。比如說，沃爾瑪和pop-tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特.華登，jetpac的聯(lián)合創(chuàng)始人，就是通過想法獲得價值的一個例子，他通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。挖掘數據的新價值的創(chuàng)新思維才是這些公司脫穎而出的優(yōu)勢所在。
大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業(yè)的結構會發(fā)生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。當然公司要根據自己的情況進行調整。大數據向小數據時代的贏家以及那些線下大公司(如沃爾瑪、聯(lián)邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司)提出了挑戰(zhàn)。同時，大數據也為小公司帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。當制造業(yè)已經大幅轉向發(fā)展中國家，而大家都爭相發(fā)展創(chuàng)新行業(yè)的時候，工業(yè)化國家因為掌握了數據以及大數據技術，所以仍然在全球競爭中占據優(yōu)勢，但這個優(yōu)勢很難持續(xù)。隨著技術的發(fā)展，西方世界在大數據技術的優(yōu)勢將會慢慢消失。對于大公司而言，好消息是大數據技術可以加劇優(yōu)勝劣汰。一旦公司掌握了大數據，它不但可能超過對手還可能遙遙領先。
文章第三部分講了大數據帶來無數好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。包括如數據的收益的處理問題以及數據中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護個人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。作者同時也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數據可能會被后續(xù)的多次利用。另一方面，匿名化會在數據收集越來越多和數據的相互結合關聯(lián)使用時變得無效。作者列列舉電影《少數派報告》的情節(jié)說明越來越依賴數據時，大數據可能將我們禁錮在可能性之中。當然通過分析犯罪的常發(fā)地與常發(fā)時間，合理安排警力會對治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數據的分析結果，因為不能保證獲取分析結果來源的數據準確性。大數據在給我們生活提供便利的同時，也讓隱私保護的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對數據的過分依賴。
在高速邁進大數據時代的同時，人類信息管理準則需要重新定位，這將帶動社會核心價值觀的轉變。大數據時代，對原有規(guī)范的修修補補已經不足以抑制大數據帶來的風險。保護個人隱私就需要對個人數據處理器對其政策和行為承擔更多責任。同時必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個人隱私保護方面，可以讓使用者承擔更多的社會責任。將責任從民眾轉移到數據使用者有很多意義，也有充分的理由。因為他們更清楚將如何使用數據且是數據應用最大的受益者。關于公正方面簡單的講就是個人可以并應為他們的行為而非傾向負責。就像公司有內部會計和外部審計人員一樣，大數據時代，公司將設置專門的人員--內部和外部算法師對大數據活動進行監(jiān)督。還有可能出現(xiàn)第三方的機構對大數據行為進行監(jiān)督和衡量。作者甚至考慮到對大數據存在的壟斷情況進行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結語中作者提出大數據提供給人們的只是參考答案，提醒我們在利用這個工具時要銘記人類的作用是無法完全替代的。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業(yè)亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于公司的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途?比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業(yè)或個人帶來價值。
大數據時代讀書心得體會范文6
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出，可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候，瞬間引起了轟動。隨即，各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面，在搜索框中搜索“大數據”三個字，就會出現(xiàn)好多本有關“大數據”的書籍。可是，有一個很有趣的現(xiàn)象就是：幾乎所有的平臺上，出現(xiàn)的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去，這本書推薦欄里的第一句話就是：迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時，為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高，評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書，整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的，整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講，閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華，只是很想知道對于這么一個很直白的名詞，作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚，可就是這種“愚蠢”的好奇心，讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前，我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感，除了觀點碰撞之外，我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書，已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書
看完這本書，我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念，同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處，影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分，后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書，是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現(xiàn)對社會發(fā)展影響很大，并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變：1、大數據利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據，不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多，不再熱衷于追求精確性，也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系，而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義，總要有具體體現(xiàn)。整本書中，我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現(xiàn)：新品發(fā)布的時候，舊一代的產品可能會出現(xiàn)短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出，舊產品就會便宜，從而就會提高購買量。這個發(fā)現(xiàn)和我們平常的心理是完全違背的，而且如果不用數據來證明，直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變，往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現(xiàn)，讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上，數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網技術的發(fā)展，越來越多的公司都能收集到大量的數據，這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中，不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現(xiàn)以下兩種公司，一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司，另一種就是擁有超前思維，懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內，我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維，懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的?？墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后，所有人都知曉了大數據的意義，所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時，隨著科技的進步，掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來，整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候，大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后，作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處，同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪，這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會，大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下，我想到那時候，別說我們每個人的隱私已經沒有的了，嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中，自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時，由于數據是永久保存，大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷，所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有，從現(xiàn)在各種大數據預測的結果來看，很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征，這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物，如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣，這已經算是一本不錯的入門書了。
大數據時代的心靈雞湯
從小到大，雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了，喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了，看點心靈雞湯可以鼓舞人心?？墒墙鼛啄?，人們生活水平提高了，營養(yǎng)富余，雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣，心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來，心靈雞湯很大的一個特征就是：立人的志，但是就不告訴你實現(xiàn)志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯，希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂，感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想，你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義，當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是，整本書從沒有涉及到技術層面的問題?；蛟S對于大數據這種依靠互聯(lián)網技術的新事物，即使向讀者講技術，也沒有幾個人看得懂，可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題，大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時，在本書中文譯作者寫的序里，強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論，結果，看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”，還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用，事實上按照現(xiàn)在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現(xiàn)的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現(xiàn)。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題，大家可能會覺得我夸大其詞，受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達，我只想說兩點：1、此說法僅代表我個人觀點，是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的，也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物，最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式，前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念，作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者，可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的，所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢，這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活，改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界，它都沒有錯，因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候，人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據時代讀后感篇六
去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來，仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。于是乎，各企業(yè)的cio也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現(xiàn)實中小企業(yè)云計算，大數據的現(xiàn)狀。
當然，很多it知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現(xiàn)在也比較火熱的bi，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘?？催^此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧———巨量的數據，而另一前：著眼于數據關聯(lián)性，而非數據精確性，或許才是大數據與現(xiàn)時bi最大的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯(lián)性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現(xiàn)在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性?？赐甏藭?，我心中的一些問題：
查了查百度百科，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷娶管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume、velocity、variety、veracity——這個好像是ibm的定義吧。
以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。
1）預測未來書中以google成功預測了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。
2）變革商業(yè)大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業(yè)機遇與商業(yè)模式，數據的潛在價值會源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業(yè)鏈產生。
3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
大數據時代讀后感篇七
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現(xiàn)了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現(xiàn)了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯(lián)性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現(xiàn)出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現(xiàn)三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
大數據時代讀后感篇八
最近鬧的沸沸揚揚的“斯諾登事件”讓我想起前段時間的暢銷書《大數據時代》。
維克托邁爾舍恩伯格在《大數據時代》一書中，首先給出了“大數據”的含義：你的一個習慣動作，你的一次消費行為，你的一份就診記錄……文字、方位、溝通等一切事物皆可以量化為數據，不僅人類生產和生活中“有意義”的信息海量產生，相比以往呈幾何數級的爆炸式增長，“無意義”的數據的膨脹速度也同樣驚人。
數據采集存儲技術讓所有的一切信息都可能被數據化，互聯(lián)網特別是移動互聯(lián)網技術讓所有的數據可以串聯(lián)起來，無遺漏數據分析技術幾乎可以讓所有的數據都派上用場?！按髷祿r代”，沒有了“有意義”信息和“無意義”信息的邊界，誰能得到信息并善于利用信息，誰就會搶占先機?！按髷祿r代”不僅影響著我們每一個人，甚至連世界經濟格局也在醞釀著巨大變革。因此，《大數據時代》的作者認為，大數據從根本上改變我們認識世界和改變世界的方式，開啟了一次重大的時代轉型。
歷史是一面鏡子，照向未來。毫無疑問，已有的大數據也屬于歷史的范疇，但大數據時代卻是指向未來的。大數據時代，我們分析的數據因為“大”，擺脫了傳統(tǒng)對隨機采樣的依賴，而是面對全體數據；因為所有信息都是“數”，可以不再糾結具體數據的精確度，而是坦然面對信息的混雜；總量每兩年就可以翻番，而且這一趨勢還在加速。倘若能夠更有效地組織和使用大數據，人類將得到更多的機會發(fā)揮數據對社會發(fā)展的巨大推動作用。研究證明，人類行為93％是可以預測的，成為“已經發(fā)生的未來”。
大數據時代，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。雖然目前大數據預測的還只是參考答案，不是最終答案，但其威力已經顯現(xiàn)。在《大數據時代》中，作者舉的3個例子令人印象特別深刻。
一是谷歌僅憑網民留下的相關痕跡，就能得出與事實相符度高達97％的結論，20xx年比疾控中心提前兩周、具體到了特定的地區(qū)和州、準確預測了甲型h1n1流感的爆發(fā)。20xx年，又成功預測了美國流感的暴發(fā)。
二是美國總統(tǒng)20xx年的選舉，競選團隊里設置了首席數據科學家，他利用facebook和twitter進行數據分析，不但利用社交媒體來發(fā)布信息，幫助美國總統(tǒng)團隊定位目標選民，甚至篩選出一些潛在的競選志愿者。
三是微軟公司通過大數據分析處理，對新一屆奧斯卡金像獎作出“預言”，結果除“最佳導演”外，其余13項大獎全部命中。
正如維克托教授所說，我們目前看到的大數據和大數據應用，還只是“冰山的一角”。一定程度上，大數據就是新財富，價值堪比石油，正因為如此，賽門鐵克公司的調研報告顯示，全球企業(yè)的信息存儲總量年增67目前包括谷歌、舊m、微軟、emc，惠普，以及我國的百度、騰訊、阿里巴巴等眾多巨頭，已早早開始布局大數據，為在即將來臨的大數據時代做好競爭鋪墊。
大數據已經滲入到了生活的方方面面，將逐漸成為現(xiàn)代社會基礎設施的一部分，就像公路、鐵路、港口、水電和通信網絡一樣不可或缺。更有人說，大數據是繼邊防、海防、空防之后的第四個大國博弈的空間。美國美國總統(tǒng)政府已經把“大數據”上升到了國家戰(zhàn)略的層面，投資2億美元啟動“大數據研究和發(fā)展計劃”。
大數據時代，可以讓人成為上帝，通過各數據匯總，俯瞰世界中你想知道的任何一面。大數據時代，也可以讓你困擾不堪，因為你面臨個人隱私被不斷泄露和基于數據預測偏見的麻煩和危機。美國國家安全局和聯(lián)邦調查局于2007年啟動了一個代號為“棱鏡”的秘密監(jiān)控項目，劃直接進入美國網際網路公司的中心服務器里挖掘數據、收集情報，包括微軟、雅虎、谷歌、蘋果等在內的9家國際網絡巨頭皆參與其中。報道刊出后外界嘩然。保護公民隱私組織予以強烈譴責，表示不管美國總統(tǒng)政府如何以反恐之名進行申辯，不管多少國會議員或政府部門支持監(jiān)視民眾，這些項目都侵犯了公民基本權利。
因此，維克托教授在《大數據時代》中表達了“數據主宰一切”的隱憂，并提出了“責任與自由并舉”的信息管理設想，這也是我們在擁抱大數據時代時必須思考和解決的問題。
大數據時代讀后感篇九
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現(xiàn)今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命。”
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現(xiàn)農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F(xiàn)代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進?；ヂ?lián)網、物聯(lián)網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。（張洋）。
大數據時代讀后感篇十
現(xiàn)在已經進入到了二十一世紀了，當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯后的時代了，我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時，科學的進步還為我們帶來了“大數據”這個讓人類減少了很多工作量的東西。
在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀：《大數據時代》這本書?！洞髷祿r代》是國外大數據系統(tǒng)研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”，他是一個特別厲害的人，他作為一個教師，他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。他作為一個科學家，早在2010年就在《經濟學人》上發(fā)布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。他是十余年潛心研究數據科學的技術權威。他是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一?，F(xiàn)任牛津大學網絡學院互聯(lián)網治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網絡監(jiān)管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創(chuàng)新策略研究中心主任。并擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、圣地亞哥大學、維也納大學的客座教授。他作為一個研究學者，他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發(fā)表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。他是備受眾多世界知名企業(yè)信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(yè)；
＂大數據＂在百度上搜索到的解釋是：稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到＂大數據是人們獲得新的認知，創(chuàng)造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。＂這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
大數據不僅改變了公共衛(wèi)生領域，整個商業(yè)領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年，奧倫·埃齊奧尼準備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜，于是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月，就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上，埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。于是，他又詢問了另外幾個乘客，結果發(fā)現(xiàn)大家買的票居然都比他的便宜。
飛機著陸之后，埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發(fā)一個系統(tǒng)，用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。
埃齊奧尼表示，他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的，但操作起來并不是那么簡單。這個系統(tǒng)需要分析所有特定航線機票的銷售價格并確定票價與提前購買天數的關系。
在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節(jié)曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出＂大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。＂這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。在這樣的大環(huán)境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對于我們同是機遇與挑戰(zhàn)，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰(zhàn)，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
大數據時代讀后感篇十一
當看完一本著作后，相信你心中會有不少感想，需要好好地就所收獲的東西寫一篇讀后感了。那么我們該怎么去寫讀后感呢？下面是小編為大家收集的《大數據時代》讀后感，希望對大家有所幫助。
如今一提起互聯(lián)網和新媒體，就不得不提到“大數據”，在多數人印象中，這是個很寬泛的定義，大數據到底是什么，對我們的工作生活又產生了哪些影響，在拜讀《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》后，思路仿佛逐漸清晰。
對于大數據，研究機構給出了這樣的定義：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。作者舍恩伯格在書中前瞻性的指出大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
一直以來，人類都在利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟、文化等各方面進行預測以期達到選擇最優(yōu)。進入大數據時代，人類所掌握的數據以爆炸性的速度增長，數據的存儲和分析數據的方法成了釋放大數據能量的關鍵。例如，微博、微信、抖音等推送的消息無處不在，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。毫無疑問，在大數據時代，人們與現(xiàn)實的距離被網絡拉近了，周圍一切的人和事物都變得觸手可及起來，如同舍恩伯格所言“開啟了一次重大時代轉型，就像望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們看清微生物一樣，大數據要改變的是，我們的生活方方面面以及理解世界的方式?！?/p>
大數據意味著全體數據，而不是隨機樣本，以前沒有獲得和處理大數據的技術，只能采用隨機采樣，用最少的數據獲得最多的信息，隨著大數據時代的到來，采用所有數據的方法取代了隨機分析法這樣的捷徑。當然，大數據也是泥沙俱下的，所有數據里面包含了更加復雜的成分，混雜的不精確數據占了所有數據的一部分，如何去偽存真更高效的使用大數據，成為所有人需要思考的課題。
大數據時代，比知道“為什么”更重要更有價值的是知道“是什么”，大數據體現(xiàn)的不是因果關系，而是相關關系，很多時候我們不是非得知道現(xiàn)象背后的原因，讓數據告訴我們相關的現(xiàn)象就足以幫助我們做出選擇和決策。傳統(tǒng)的統(tǒng)計調查數據可以描述事物發(fā)展的趨勢，對未來的預測起到重要作用，現(xiàn)在有了大數據，這種相關趨勢就可以得到更加完整的擬合，有利于數據的佐證，更有利于數據解讀工作。
大數據非常強大，可以在社會的方方面面幫助我們，但是這種幫助只是暫時的，大數據不能為我們提供最終答案，只能是參考答案，人類本身的作用是無法被大數據所完全替代的，將來，更好的`方法和答案將在人類的作用下一步一步到來。大數據作為一種資源，也是一種工具，它改造我們的生活，它能優(yōu)化、提高、高效化并最終捕捉住利益，但是它對社會的促進是有限的，社會的發(fā)展和進步源自于我們人類的獨創(chuàng)性，這種獨創(chuàng)性包括創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心等，在大數據時代，這些人類特性的培養(yǎng)依舊顯得尤為重要。
海南自由貿易港是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的改革開放重大舉措，自貿港建設正在如火如荼的進行中，建設體現(xiàn)中國特色、踐行社會主義核心價值觀的新時代重要開放門戶，需要勇于創(chuàng)新，也要堅持底線思維，作為這場改革浪潮的參與者，大數據時代帶來的既是機遇也有挑戰(zhàn)，要更好的發(fā)揮統(tǒng)計監(jiān)督作用，對海南自由貿易港進行統(tǒng)計監(jiān)測，運用翔實統(tǒng)計數據準確全面反映自貿港建設的進展情況及建設成果，我們要善于合理利用大數據，不完全把它作為統(tǒng)計分析的判斷依據，而是作為一項參考指標，要有自己獨立判斷，利用大數據中最有價值的部分。
大數據時代讀后感篇十二
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀后感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義，足矣！
張紅杰老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統(tǒng)計法、數據分析法，從中發(fā)現(xiàn)一些教育現(xiàn)象，并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現(xiàn)工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現(xiàn)已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階！
大數據時代讀后感篇十三
“大數據”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。下面是小編給大家整理的《大數據時代》600字讀后感，希望能給大家?guī)韼椭?/p>
讀完《大數據》，我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業(yè)故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。
我在想，大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢?一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現(xiàn)都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現(xiàn)，我們有的只是一個輪廓，我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。而對于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。
如何將數據融入教學，教育者首先通過標準化全科教學處方，實現(xiàn)了教師授課模板和教學內容的標準化，保證每個教學過程和內容是可控的，然后結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的`教學去迎合將來的這個大數據時代。
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的`三項變革——商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響!
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現(xiàn)這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦!
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來!
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現(xiàn)了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現(xiàn)了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯(lián)性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現(xiàn)出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現(xiàn)三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出"不是因果關系，而是相關關系。"這一論斷時，他在書中還說道："在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道“是什么”時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的“為什么”。"[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可"量化"，大數據的定量分析有力地回答"是什么"這一問題，但仍然無法完全回答"為什么"。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)"掌控"中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文.凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道："大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。"謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
如今說起新媒體和互聯(lián)網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作--舍恩佰格的《大數據時代》。維克托.邁爾--舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學網絡學院互聯(lián)網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家"的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分"大數據時代的思維變革"中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯(lián)系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
大數據時代讀后感篇十四
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發(fā)現(xiàn)，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書破萬卷，下筆如有神或許是不對的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開始。
這些年對于技術的發(fā)展，我是沒有跟上，如今發(fā)現(xiàn)即便是對于投資，技術對于我們生活的改變太大，而自己身在這個技術浪潮的前沿，還是需要跟上步伐。
——前言。
大數據這個概念已經提了很久，我也一直疏忽了對于它的理解。看完《大數據時代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時發(fā)現(xiàn)數據的重要性，以前在這方面的確沒有足夠的思想意識。
整本書來說，我覺得最關鍵的三個點是前面幾個章節(jié)：
2、要混亂，而不是精確：這里主要想說明的是希望數據的多樣性，盡量將相關數據都收集起來，不管是結構化的還是非結構化的。這樣就不可避免的最終結果的不準確性。大數據更多的是從一個總體數據中說明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無法精確。這里有個點的說明，我覺得需要提一下，大數據算法更傾向于“簡單”，而不是復雜，這個倒是出乎我的意外。
3、要相關性，而不是因果：從我對于知識獲取的過程來說，我是不同意這個觀點，從人體對于知識的理解，還是要從因果論出發(fā)，沒有因果論，就會變成瞎子。而作者的觀點上來說，原因可能還是從大數據本身的非準確性，一旦找到合適的算法，找到相關性，向上追述原因本身就很難。但是從舉的示例上看，相關性的確認是一個非常大的工程，基本就是使用排舉法，一個一個試。
所以，對于大數據來說，最重要的三點是：
1、數據——得到更多數據；
2、算法——建立更快的算法體系；
3、思維——尋找數據間更多的相關性。
對于數據最終的走向，我同意書中所提到的政府管理的觀點，既然都是以“石油”的標準來看待數據，政府統(tǒng)一管理也就是必然的了。而且對于政府來說，掌握更多數據也有利于其管理及維護社會的穩(wěn)定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發(fā)展是不會被道德綁架的。
所以最后，想要建立對于大數據的思維，《大數據時代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯。如人際關系這一塊，也是出乎我的意料。
大數據時代讀后感篇十五
隨著互聯(lián)網和智能設備的普及，各種各樣app的出現(xiàn)，讓人們的日常生活變得越來越便利。無論是衣食住行，還是工作娛樂，抑或人與人之間的交流，都越來約依靠互聯(lián)網來完成。讓人漸漸遠離了曾經那個“車馬很慢，書信很遠”的年代。
相信很多人都遇到過這樣一種情況，在聊天軟件上剛和朋友聊完某件事，某個物品，或某個人物，然后當你接下來在切換到其它搜索引擎時你會發(fā)現(xiàn)，你剛剛和朋友聊過的事物，會自動出現(xiàn)在搜索引擎的首頁推薦中。一開始，你或許會覺得很新鮮，很神奇。慢慢地，你會對諸如此類的事情變得麻木，變得見怪不怪。這就是大數據的特點：它在便利了人們日常生活的同時，也在肆無忌憚地侵犯著你的隱私。你的一舉一動，在大數據的窺伺之下，變得不在隱秘。曾經的“天知地知，你知我知”，如今有了大數據，就有可能會變得“人盡皆知”。
作者夏予川，資深互聯(lián)網從業(yè)者，深知大數據給人們生活帶來便利的同時背后所暗藏的隱患。所以她通過發(fā)生在自己身邊的真實案例，為大家講述了幾個深受其害的故事：
業(yè)內大佬李零，在即將取得突破性成功的前夜，卻突然陰溝里翻船，被人偷拍到自己的隱私，過了很久他才得知，原來所謂的偷拍，只是競爭對手利用大數據而行使的一種高科技手段而已。
失去孩子的傷心母親，接連不斷地遭到各種孕嬰廣告的騷擾，讓原本略微平復的心情再度掀起波瀾。這一切的起因，卻僅僅只是因為享受了大數據帶來的便利，從而忽略了對自己隱私的保護。
著名油畫大師，面對市面上出現(xiàn)的畫作贗品，卻連自己都不能分辨出真假。原本并不重視高科技的他，在被高科技擺了一道之后，才意識到，在這世上，有著比天分和高科技更為重要的東西。
炙手可熱的影視明星突然深陷“同性戀”丑聞，可他本人對外界卻一直對事件中的另一當事人的身份三緘其口。是確有其事，還是有人故意散播謠言？在大數據的幫助下，背后的真相是那樣的讓人動容。
有時候，父母過度的保護，反而會讓孩子陷入未知的危機之中……這些故事都和大數據有關，大數據是一把雙刃劍，服務與人們的同時，也會在某一時刻給人造成傷害。就像一把刀，在廚師的手中，它能為人們做出美味可口的佳肴，而在兇犯手中，它則會成為傷人性命的兇器。
大數據也是，有人會利用大數據做壞事，就像故事中，用得到的數據傷害他人的那些人；同樣，大數據也能用來做好事，就像“壹零數據社”的李零，楊壹那樣。
說到李零，在這個角色身上，其實隱藏著太多秘密，他并不像表面上看起來的那樣簡單。而楊壹，也逐漸意識到了這一點，她的這位師兄，太過于神秘，神秘的有些讓人害怕。而原本應該讓她害怕的人，卻似乎并沒有那么可怕。
大數據時代讀后感篇十六
悅讀愉悅身心，悅讀陶冶情操，悅讀改變生活。
悅讀，翻開我們手中的書，書是橋梁，讓人思接千里；書是翅膀，讓人心游萬仞。摩挲書頁，捧卷而讀，聆聽文化的鐘鳴，啜飲文化的甘露，我們每個人都能遇見一個不一樣的自己。
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代的發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現(xiàn)今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命。”
采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現(xiàn)農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命。現(xiàn)代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯(lián)網、物聯(lián)網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。
大數據時代讀后感篇十七
讀了涂子沛先生的《大數據時代》（這是一本社科類書籍，想深入研究大數據原理的可以選擇其他技術類專業(yè)書籍）。作者以美國為例，講述了“數據不僅可以治國，還可以強國”的觀點，對中國今后的大數據發(fā)展戰(zhàn)略提出了建議。讀完之后，主要有一下幾點感想。
一、美國社會之所以發(fā)達高效，引領世界科技的發(fā)展，與其尊重數據，收集數據的傳統(tǒng)是分不開的。數據被視為科學的度量、知識的來源。沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行?！皵祿寗記Q策方法”使得政府更有效率、更加開放、更加負責。
數據的積累需要時間，不能一蹴而就，美國在數據的收集方面歷史悠久。美國聯(lián)邦政府的取得數據主要有三個來源：業(yè)務管理的數據，民意社情數據，物理環(huán)境數據。例如1940年羅斯福引進的民意調查、1962年啟動的海浪監(jiān)測計劃和1973年誕生的最小數據集。而中國取得類似的進步，是進入21世紀之后才發(fā)生的事情。2003年，中國開始著手制定醫(yī)療系統(tǒng)的最小數據集，創(chuàng)立了第一個全國性的大型社會調查項目，開始對社會的發(fā)展和變遷進行全方位、綜合性、縱貫性的問卷訪談調查。2006年中國衛(wèi)生部才出臺了最小數據集的標準。幾經周折，國家統(tǒng)計局才在2006年9月成立了社情民意調查中心。
中國的落后，根源之一是缺乏以數據為基礎的精確管理，未來中國的進步，需要面對收集數據、使用數據、開放數據的挑戰(zhàn)。
二、大數據是一柄雙刃劍，數據雖然可以造福于民，但是也可能成為控制人民的工具。2013年的“棱鏡門”事件揭露了政府對于人民的監(jiān)控，引起軒然大波。在未來，每個人都可能存在一份數據檔案，包括一個人的教育、醫(yī)療、福利、犯罪和納稅等等一切從搖籃到墳墓的數據記錄，甚至包括電話、郵件等都可能被監(jiān)聽和記錄。通過數據整合和信息加總，就可以再現(xiàn)一個人生活的軌跡和全景，各個系統(tǒng)之間的數據可以彼此印證、互相解釋，個人隱私就無所遁形。英國作家喬治.奧威爾在其諷刺小說《一九八四》中描述了時刻被“老大哥”監(jiān)視的零隱私的可怕情形：不論是睡著還是醒著，在工作還是在吃飯，在室內還是在戶外，早浴盆里還是在床上，沒有躲避的地方。除了你腦殼里幾個立方厘米以外，沒有東西是屬于你自己的。
隨著大數據科技的發(fā)展，我們的一舉一動，每一通話，每一次上網記錄都被監(jiān)控、記錄，分析，當這些數據被某一個人或組織掌握，將會是對我們隱私的莫大威脅，因此，對于數據使用的監(jiān)管需要進一步的立法進行規(guī)范，我國目前對于數據的收集、利用處于野蠻生長階段，任何商業(yè)組織都可以收集和分析用戶的信息。政府需要立法對技術的使用進行監(jiān)管，保障公民的安全。
三、數據是一種公共資源，政府使用納稅人的錢收集了數據信息之后，需要將數據進行公開，這樣既可以集中大眾的智慧，利用數據科學地治理社會；也可以讓大眾對政府的行為進行監(jiān)督，避免政府的腐敗。因為缺乏競爭，官僚體制與生俱來有一種僵化保守的本性，政府機關也往往固守不前。很多數據都被以機密為借口封存起來，人民就無從得知政府的各項舉措是否合理，因此在黑暗中就滋生了腐敗。
而且，現(xiàn)代社會中，掌握信息多的人，在社會競爭中處于有利的地位，而信息貧乏的人，則處于不利地位，數據不應該被少數人壟斷，應該作為一種公共資源被普通百姓獲取。
四、技術的進步離不開科學技術人員的不懈努力，知識分子應該承擔促進社會進步的責任和使命。正如linux的開發(fā)者所說的：“一個人做事的動機，可以分為三類：一是求生，二是社會生活，三是娛樂。當我們的動機上升到一個更高階段時，我們才會取得進步：不是僅僅為了求生，更是為了改變社會，更理想的是——為了興趣和快樂。
大數據時代讀后感篇十八
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的`是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。
而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創(chuàng)造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現(xiàn)需要一定的技術支持，而顯然，現(xiàn)在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現(xiàn)，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節(jié)曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。
在這樣的大環(huán)境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對于我們同是機遇與挑戰(zhàn)，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰(zhàn)，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場！
大數據時代讀后感篇十九
大數據這幾個字，其實早已經聽了無數遍，但在工作中接觸，其實也就一年多的時間，深深的感覺后悔啊，沒有早點學習這塊的內容，所以趕緊補課。
經過某數據專家的推薦，選擇了《大數據時代》這本書入手。對于技術小白來說，這本書的內容是比較好理解的，主要從思維變革、商業(yè)變革、管理變革三個方面講述了大數據給整個時代帶來的變化。書中的例子很多也是大家比較熟悉的例子，所以把這本書當作科普性讀物快速閱讀，是非常適合小白人群的。但對大數據真正的運用，還是得在工作中實踐和總結了。
大數據在消費端的應用，應該是已經起步并逐漸在完善的過程，但在工業(yè)領域可能是才剛剛起步，所以這本書我覺得對我的意義，更多的是提醒我，在工作中要時刻想想，是否有哪里是應該用到大數據的?，F(xiàn)在我也沒有特別好的例子給大家，所以只能先把我的讀書筆記分享給各位。如果非要用一句話來總結，我想說：時刻牢記用數據說話，但絕對不能完全依賴數據。
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