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《大數據時代》讀后感
《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為"大數據商業(yè)應用第一人"，擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮(zhèn)任教的經歷。下面是小編為你整理了“《大數據時代》讀后感”，希望能幫助到您。
《大數據時代》讀后感（1）
《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。”闡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。互聯網、物聯網、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（2）
世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發(fā)展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠勝于＂防患于未然＂。
《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了＂大數據＂時代三種大的變革：思維變革，商業(yè)變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的＂沖擊＂之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進程之后，所以我們必須轉變我們的思想。
�。⑽覀儾辉贌嶂杂趯ふ乙蚬P系，而應該尋找事物間的相關關系＂，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的.本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條＂看不見的線＂將我們與這些數據聯系到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本＝總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷于＂精確＂，而是＂混亂＂，若不接受＂混亂＂，那么有95％的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之后，我們就可以從這些數據之中發(fā)掘它們的相關關系，即以＂是什么＂而不是＂為什么＂的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即＂讓數據自己發(fā)聲＂，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。
這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年流感流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34.5億個不同的數據模型，通過預測并與2007、2008年的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，預測結果與官方數據相關系數高達97％，這種大數據技術，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，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病癥，但這僅限于掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早于我們一步構建這種數據網絡之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在于預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發(fā)射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切＂未來＂將掌控于敵手，敵方甚至可以借此發(fā)現那些將來有＂大作為＂的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發(fā)展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統(tǒng)的構建進程是必須的。
對于我們國防生，也必須順應這種發(fā)展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網絡共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以準確分析并給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以＂先知、先覺＂，及時發(fā)現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好準備，去應對大數據時代的一切！
《大數據時代》讀后感（3）
近兩周用業(yè)余時間讀了《大數據時代》這本書，是聽培訓時杜威老師推薦的，我快速閱讀了一遍，覺得受到了一些啟發(fā)，發(fā)現了一些原來沒有想到看到的事情。
首先是大數據代表著數據的樣本＝全體，這是一個與傳統(tǒng)統(tǒng)計學的顯著區(qū)別。大數據有能力獲得全體數據并對其進行分析。
第二就是相關性與因果性同樣重要。相關性說明了什么事情與什么什么事情有關系，如商場周圍車流量的.增多與商場銷售額的相關性，因果性說明什么是什么的原因，如睡10個小時是有精神的原因。在大數據中，相關性要比因果性容易獲得，而且相關性已經能為客戶帶來較大的收益。
第三就是大數據允許存在不精確性、混雜性，由于數據量巨大，存在少量的異變不會對結果產生任何影響，如收益是1個億與1億零1元的差別可能決策者不關心。
第四是大數據中的三個主要因素，思維、數據、技術，思維覺得你在哪些地方使用大數據。在這三個因素之中，會產生數據中間商，來處理加工數據并出售。
《大數據時代》讀后感（4）
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵�。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變?yōu)榱舜髷祿䲡r代？大數據時代帶給了我們什么？
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料？
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：
1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理？這也是明智之舉。
2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。
3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。
4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的.過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？銀行業(yè)天然有大數據的潛質�？蛻魯祿⒔灰讛祿�、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
《大數據時代》讀后感（5）
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年出現的流感，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！
《大數據時代》讀后感（6）
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20XX年美國的H1N1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著Google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%！而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明！通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的'翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受！
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
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