读大数据时代有感2000字
读徐子沛《大数据》有感。
“活到老学到老”，可见读书是我们一辈子的事。我们平时也需要多阅读一些书籍书籍，我们将阅读后得到的感受和启示写成的文章叫做读后感。要真正地理解作品，其实需要以读书心得的方式去认真回味。我们该如何去写作品的读后感呢？小编特地为大家精心收集和整理了“读徐子沛《大数据》有感”，仅供参考，我们来看看吧！
读徐子沛《大数据》有感
张登泰
大数据，是近年来相当火爆的一个词汇。马云说，未来的世界是数据的世界，大数据之争，将引发"第三次世界大战".刚好办公室读书角有一本《大数据》，于是拿来闲时翻阅，浅读之后觉得颇有启发，感想略记如下。
徐子沛的《大数据》，讲述了美国的数据管理发展历程，呈现了数据与政治、数据与经济的紧密关系。全书的主体是美国，但是也处处在反观中国的当下。
数据是对信息数字化的记录，其本身并无意义，只有当数据积累到一定程度，并进行统计、分析、提炼后，才能赋予价值。
书中举了很多例子，看完很受启发。比如沃尔玛，沃尔玛通过销售数据分析发现，每到星期六、星期天，有两样东西是成比例的增长，啤酒和尿布。这是为什么呢，后来研究发现，星期六、星期天常常是女人在家做事，男人到购物店买东西，买东西就买尿布，买尿布的时候男人就想，挺辛苦的买点啤酒犒劳自已，所以啤酒和尿布就一块增加了。是不是想不到会是这样。
大数据对于企业的管理和运营是影响巨大的。联系到自己的工作实际，备件管理，很重要的方面就是备件成本预控，这涉及到对备件消耗和储备的预判与控制。船舶在进入某项目施工之前或之初，就能较准确预判出该船舶施工期间的备件消耗，从而给出准确的备件需求计划。这说起来容易，做起来很难。靠经验很多时候确实也可以大致预判，但是变数也很大。若能依托大数据，通过积累公司的所有船舶在所有工程的施工数据、备件消耗数据，并进入统计分析系统导出备件消耗特性，那对于备件成本预控将是革命性的进步。
看过杨德诺公司的一份演示稿，稿件用图表形象的罗列了各种土质工况下的单方成本组成，包括备件消耗成本和船舶修理成本。显然，杨德诺公司拥有大数据，并在利用大数据进行企业管理和运营，强大的数据支持让他们在项目投标和项目实施中，不断的取得胜利。
大数据的建立需要坚持不懈的进行数据的准确采集，需要积累到一定的量才有统计分析价值，才能最终从量变走向质变。对于大数据的厚积薄发，书中引用了《笑傲江湖》岳不群的一段话——岳不群叹了口气，缓缓地道："三十多年前，咱们气宗是少数，剑宗中的师伯、师叔占了大多数。再者，剑宗功夫易于速成，见效极快。大家都练十年，定是剑宗占上风；各练二十年，那便是各擅胜场，难分上下；要到二十年之后，练气宗功夫的才渐渐地越来越强；到得三十年时，练剑宗功夫的便再也不能望气宗之项背了。然而要到二十余年之后，才真正分出高下，这二十余年中双方争斗之烈，可想而知。"
公司近年来已经开始布局大数据，通过建立各种信息管理平台，不断加大对信息数据的采集力度，这是对大数据的认同。那么如何做到坚持不懈的进行数据的准确采集，以及进行数据的有机整合，让数据形成运营支持和决策支持，实现数据价值变现呢。我对公司未来充满期待。
大数据时代已经到来，得数据者得天下！
（维修公司 张登泰 稿）
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读《与大数据同行》有感
当教育遇上大数据
——读《与大数据同行》有感
张俊强
“和书籍在一起，永远不会叹气。”
——罗曼·罗兰
暑假，没有上班时的忙碌，一杯凤凰茶、一卷书，在温馨的家里，一家人围坐在一起安静地阅读，是我最惬意的时光。
我所读的书里面，令我感触最深的是《与大数据同行：学习和教育的未来》，这本书是维克托·迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思·库克耶关于大数据的第二部专著，赵中建教授翻译，华东师范大学出版社出版。
“大数据”一词我们并不陌生，电商通过大数据分析用户的爱好需求进行定向精准推广；深圳交警局利用大数据进行城市交通管理，将市区拥堵时间缩短；我们外出叫个网约车，出行的轨迹便会被大数据所掌握；“今日头条”会根据我们的阅读喜好，智能化推送相关文章……在互联网时代，大数据的应用正在影响着我们生活的方方面面。做为教师，我更关心的是当教育遇上大数据，如何在教育方面将大数据的价值最大化？
本书指出，大数据正在进入教育的方方面面，数据在教育中有着非凡效果，带来截然不同的教学形式；作者还提出大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。
北师大肖川教授在《成为有智慧的教师》一书中写到： “教学是人类诸多复杂、重要的事务之一。”做为数学教师，在教学中，我关注的是：学生的学情，基础是什么？课堂上老师讲的内容掌握了没有？我们的教学方式可不可行？怎样让每个学生都得到发展？哪些内容关乎学生的未来？……大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测，很好地回答了这些问题。
一、反馈的及时和有效
在互联网时代，在线购物已经成为我们生活的一部分。从购物体验来看，在线购物，消费者看到的是图片和文字，不能像实体店那种质量好与不好都看得到，摸得到，因此，人们通常都会去好评率高的商家消费。这就促使商家都非常重视消费者的反馈。同样，教学也非常重视反馈。教师的教学如果没有反馈或者没有及时、正确的反馈，教师就不能及时修正和调整自己的教学行为，这样的教学就没有针对性，是低效的。
传统的教学反馈包括：1.学生课堂回答、当堂的练习；2.家庭作业；3.单元测试。我们从反馈中了解学生的掌握程度，从而调整教学进度、教学方法。在《大数据》这本书里，作者将上面这些反馈方法称为“小数据”， 维克托·迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思·库克耶认为这种教育反馈系统存在很大的缺陷：
1.不能保证收集的信息是正确的，即便是，收集的数量远远不足，而且收集的数据也没有得到有效地使用。
作者的观点我是认同的，因为我有亲身体会：在讲授新课之前，我希望了解学生的学情，比如，哪些知识是学生通过自学就可以掌握？哪些知识对学生来说属于难点，需要做重点探究？过去，我的做法是通过布置预习作业，学生完成学案，我再通过对学案的分析，掌握学生的学情，修正自己的教学策略。这种“先学后教，以学定教”的做法，似乎还不错，不但关注学生的学习起点，而且符合新课改的精神，但是，在实际操作过程当中，实际效果往往不尽如人意。前一天晚上布置的预习作业，第二天就要上新课，由于教学进度的要求，往往没有办法及时对每位同学的学案进行批改和分析，来不及修改自己的教学方案。
现在有了信息技术的支持，可以改变这种情况。我可以通过QQ家校群布置微课视频，在上课前一天让学生观看视频预习新课，学生观看微课视频之后，完成并提交相应的在线微课作业，系统自动批改并显示每题的正确率。这样，我提前就可以掌握学情，调整第二天的教学策略，做到有的放矢，这样的课堂就很有针对性了。
2.反馈是单向的，指向的都是学生。几乎所有的反馈都是针对学生的学习行为和学习结果。反馈主要关注学生掌握知识和技能的程度，而且关注共性问题为主。这种反馈很少是关于教师的，针对的是学习的结果，而不是学习的过程。
在学校里，科任教师只要能把班级考试成绩提升上去，班主任在常规评比中拿到标兵班或者流动红旗，通常就被认为是好老师、好班主任。不管学生的成绩是因为教师高效课堂或通过题海战术而取得的，关注的是结果而不是过程，关注的是学生的现状而不是未来的发展。
大数据应能改变这一现状。在课室中使用电子教科书、在线教学平台，我们可以收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理，在改变传统教育反馈中的即时性和单向性方面发挥重要的作用。
二、如何落实个性化教育
最早提出个性化教育的理念和思想应该是我国的圣贤先师孔夫子，夫子在两千多年前就已经提出“因材施教，有教无类”的教育思想。我们都承认学生之间的差异是存在的，但是传统的班级授课自捷克教育家夸美纽斯把它确定下来之后基本不变：班级授课制就是由一位教师根据教学计划中统一规定的课程内容对几十位学生教学。这种传统课堂教学模式只管“齐步走”，不注重学生的个性化发展。新的《数学课程标准》指出：“教师要根据学生的具体情况，有创造地设计教学过程，要正确认识学生的个体差异，因材施教，使每个学生都在原有的基础上得到发展。”这说明，我国高度重视个性化教育。
本书指出，“大多数学校的教育，在其设计之初考虑的都是处于平均水平的学生，这种做法会同时损害位于正态分布曲线两侧的学生，会使领悟力高的学生感到厌烦（甚至引发纪律问题），而领悟力低的学生会学得非常吃力。”
个性化教学的先行者——可汉学院的创始人萨尔曼·可汉指出：我们需要的是“一个尺寸适合一个人”的方式，打破“一个尺寸适合所有人”的同质性，从而使学习优化成为可能。
大数据的发展和应用，使我们可以对学生的学习信息的数据进行收集、分析和反馈、整理和分析。事实上，现在有部分App已经在尝试做这种事情。“一起作业”、“作业盒子”是我非常喜欢的两个App。这些App运用大数据，根据学生一个学期以来的作业反馈数据，自动生成最适合每个学生的个性化暑假作业。借助强大的数据分析系统，大规模个性化学习就能得以实现。这个暑假，我就为上学期本人任教的学生布置了数学暑假个性化的作业。
三、精准概率预测的可能性
某同学被目标大学录取的概率是多少？班级教师怎么搭配最佳？哪些教师更适合哪个年级？哪些教师适合当班主任？家长可能会向我们咨询：孩子注意力不集中，是多动症还是单纯的注意力缺乏？学生成绩不理想的原因是什么？家长应该怎么辅导孩子的学习？……
在做这些教育决策时，我们往往根据经验来判断，未必能够给予正确的指导。随着大数据预测在精确度和细节的提高，我们可以提出更加具体和细致的建议，采取更具针对性措施。比方说，我们与其要求孩子整个暑期补课，不如有针对性的补习代数两个星期，更有利于学生整体水平的提升。
“大数据正在进入教育的方方面面，并将对这个世界的学习产生深远的影响。大数据能告诉我们什么是最有效率的，并且揭示那些过去无从发现的谜题。”教育遇上大数据，这是一场美好相遇，我们都应该做好准备，迎接大数据时代来临，成为有“数据”的教师。
END
《大数据》读后感
《大数据》读后感
现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、)中国进行的“改革开放”使中国人民和政府深受裨益。经过三十五年的大胆创新，科学发展，中国已超越日本，成为世界第二大经济体，中国政府在世界的发言权已得到足够的重视，中国人民的聪明才干也得到充分挖掘，中华民族已斗志昂扬地屹立在世界民族之林。
但是，我们不能不承认在大数据时代，中国暂时处于靠后的位置，并且行动相对迟缓。主要表现在：（一）不少地方政府为表政绩，存在“邀功寻赏”、谎报数据行为，导致数据大范围失真。《焦点访谈》曾经报道过多地基层政府的类似行为。例如，国家退耕还林政策涉及资金补贴，某地村干部连续三年虚报数据，最终竟导致所报耕地面积大于该村行政村面积。（二）存在大量应当公开、公布的数据实际并未及时公之于众。就拿近年来炒的沸沸扬扬的晒“三公经费”问题来说，目前仅是一线或二、三线城市才敢于公开，而落实到地、市、县级却姗姗来迟。（三）精确的数据测量与统计工作起步晚，差距大。数据收集方法多以基层上报、被动接受为主，容易“掺水”。
三、结合自身工作和生活实际，发现存在的问题。作为一名从事经济研究工作者，身处于我国经济工作的一线，在进行调查研究的过程中发现了一些机制中或许存在的漏洞或缺陷，正巧反映出我国在大数据时代中所处的不利地位。举例一：如果M先生想在A地购置房产（普通住房），若是首次购房，那么根据税法规定，该项经济活动买方将涉及契税优惠，但是必须要求M先生提供房产局出示的家庭唯一住房证明。漏洞便出现了：假设M先生已经在B地事先拥有一套房产，而M先生身份证件登记在A地，那么M先生便有了在A地成功领取家庭唯一住房证明的可能（前提是A、B两地房产部门信息无法共享）。
这样，“聪明”的M先生在已拥有一套房产的前提下，再次在异地购房仍可享受契税优惠。这将直接导致税款的流失和税赋的不公平，不利于我国税收征管工作，不利于“两度”的提升。堵住这一漏洞的前提条件只有一个房产部门全国信息联网。然而，现实并非如此。举例二：我国正大力兴起的“全民医保”在大数据时代同样不尽如人意。医保卡无法在全国通用，甚至无法在本省内、本市（州）内通用，仍然存在指定医院刷卡。这直接给一些出差在外的居民，亦或是离指定刷卡医院较远的居民带来不便。
四、中国面临发展的机遇与挑战。问题与机遇并存。中国在大数据时代中正面临着巨大的挑战和重大的机遇。问题的存在和挑战的并行必然构成我们在这个时代迎头追赶的机遇：
第一、体制条件。我国是社会主义国家，我国采取的是民族集中制。也就是说，在绝大多数公民认可的良法在立法过程中不会出现像美国那样的利益集团间的博弈，或是“掺沙子”。亦即，被广泛民众认可的良法在我国立法过程中受到的阻碍相对较小。
第二、政策机遇。党的十八大报告明确把“信息化水平大幅提升”纳入全面建设小康社会的目标之一，并提出了走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。明确要坚持信息化和工业化深度融合，工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。从此，信息化本身（包括大数据发展）不再只是一种手段，而将成为发展的目标和途径；同时提出建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推出信息网络技术广泛运用作为“推进经济结构战略性调整”方案。信息化建设和大数据时代已纳入国家重点战略层面，中国信息化建设正处于巨大的历史机遇期和转折点。
第三、客观因素。我国是互联网大国、手机大国，我国是世界上网民人数最多的国家，巨大的数据产生、消费、使用给我国大数据信息技术的发展提供了坚实的客观条件，我们千万不可停滞不前，相反，要主动出击，迎头赶上。
第四、技术优势。相对于美国，我国拥有充分的客观技术优势----身份证。美国因其文化或历史原因，公民使用的身份标识不统一，这为美国政府进行管理和施行政策提出难题。中国却有着便利的解决方法，因为每位合法中国公民都拥有唯一的身份标识，有了这一技术优势作保障，我国大数据推行拥有巨大便捷。
这就从一定意义上说明了大数据时代已经来临，收集数据，使用数据，开放数据，都是我们需要一一面对的挑战，我们该如何从容应对？我想，唯有积极参与其中，才能紧跟时代脚步，成为社会发展的受益者。综上所述，我认为美国是一个值得我们认真学习的国家。“中国崛起”要求我们有正确的学习态度和敏锐的学习能力。不要有桥不走，硬要下河摸石头。要学习、要上路是我们的当务之急。我们应该以全世界的文明为基础，客观洞悉西方世界，理性思考自身问题，刻苦落实解决方案，才能实干兴邦，才能实现中华儿女心中伟大的民族复兴之梦！诚然，人心、真情、给予、奉献……等等，这些也许很难用数据来衡量，但面对社会未来之世界走向，中国如何应对大数据时代的挑战，我们自己又该从自身、从自己的岗位做哪些改变、哪些突破，这是我们需要，也可以认真思考的问题（注：本文系中国绿色经济博客博主和中国绿色经济圈圈主陈玉荣博士撰写，特此说明）。
大数据读后感
大数据读后感（一）
有人说生活像一团乱麻，剪不断理还乱；我说生活像一团乱码，尽管云山雾罩惝恍迷离，最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据，在他的这本书里，试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。
这玄机说来也简单，就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单，其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者，在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下，始终追逐性价比和利益最大化，居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求！不像我们在天朝光芒的笼罩下，从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦！这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候，我就想过这个问题，相信所有的人都问过类似的问题，例如现在仍然很多人在问，妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱，你们***那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表，因为中国人最喜欢用代表来表现整体，最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期，你完全不清楚他是怎么来的，一直到最后汇总成三个代表，真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青，其实只是想表达样本=总体这个概念在科技飞速发展的今天，在世界的不同角落，还是会体现出不同的价值，受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下，我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。
大数据的出现，必然对诸多领域产生极大的冲击，某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展，而其他一些行业则可能会消失。这是废话，典型的三十年河东三十年河西的道理，就像三十年前的数理化王子们，现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器；就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行，如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了；当然也不乏像生物这种专业，三十年前人们不知道是干啥的，三十年后人们都知道没事别去干，唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业，这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目，我首先想到的是精益生产的过程控制，比如六西格玛，这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化，就已经是大数据的具体应用了。
而任何事物都会有偏差，会有错误，也就是说，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。
先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对相关关系的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。
现在回头从说说作者书中的观点中想到的，p87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，(.org)巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，GDp都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国？回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的风险评估，到调查事故的Taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。
大数据读后感（二）起初引起我对《大数据》的兴趣，是方所关于涂子沛先生演讲的活动介绍，当时就很感兴趣。我也是黄仁宇史书的忠实读者，对他提出的中国人不善于数目字2020上的管理的观点非常赞同，对提出如何解决这一问题的《大数据》自然就很感兴趣。可惜的是那天临时有事无法去现场听讲座，事后立即买了《大数据》一读为快。
我原以为《大数据》会是一本理论书籍。读下去才发现该书很像西方的教科书，运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事，公民故事，技术故事，商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。而更让我惊讶的是，《大数据》并不是技术类的书籍，它的着重点是公共管理，是在谈数据信息的公开，如何公开，如何收集，如何使用。对我们现在如何推动政务信息公开，财政支出公开，如何更好地发挥政府部门的数据服务民生，如何更好地实现社会公益组织与政府的和谐互动具有很好的启发作用。
我心目中的好书，应该是能开阔视野，启发思维，昭示未来的。我觉得《大数据》就是这样的一本书。
大数据读后感（三）文/佘洁婕
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字2020化，比如数字2020化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字2020化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字2020化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字2020化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注是什么比为什么要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从为什么转移到是什么上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成可能成为什么上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字2020化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
《大数据时代》读后感
去年的云计算炒得热火朝天的，今年的大数据又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，立起了大数据的招牌。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注大数据来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象.我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：
1.什么是大数据?
查了查百度百科，是这样定义的：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2.大数据适合什么样的企业?
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话)，但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么?是否在中小企业中，会显示得小题大做呢?
3.大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?
1)预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2)变革商业 大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的，当然是IT公司
3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据时代读后感
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托迈尔舍恩伯格被誉为大数据商业应用第一人，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。以下是这本书的读后感范文，欢迎阅读!
大数据时代读后感(一)
我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--并非原子而是信息才是一切的本源，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
在附上一些事例的时候，用作者提供的本质去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们是什么而不是为什么。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与过去的经验或积累的部分知识相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
大数据时代读后感(二)
去年的云计算炒得热火朝天的，今年的大数据又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起大数据来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注大数据来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：
1.什么是大数据?
查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2.大数据适合什么样的企业?
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过
专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话)，但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么?是否在中小企业中，会显示得小题大做呢?
3.大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?
1)预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2)变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的，当然是IT公司
3)变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
大数据时代读后感(三)
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作舍恩佰格的《大数据时代》。维克托迈尔舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分大数据时代的思维变革中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据;二、更杂：不是精确性，而是混杂性;三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。不是因果关系，而是相关关系。不需要知道为什么，只需要知道是什么。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出不是因果关系，而是相关关系。这一论断时，他在书中还说道：在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道是什么时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的为什么。[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可量化，大数据的定量分析有力地回答是什么这一问题，但仍然无法完全回答为什么。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节掌控中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据变革读后感
大数据变革读后感（一）
之所以读【大数据变革】这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读一性一。现把书中的一些内容做些摘录。
大数据是市场营销和销一售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎一合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。
随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销一售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。
大数据变革读后感（二）
大数据正影响并挑战着所有行业的商业模一式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产，处理、分析与整合数据，是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销，乃至内部管理流程的指导因素，对运营模一式将带来革命一性一改变。
2014中国绿公司年会改变的年代：现实与远见于20日至22日在广西南宁举行。IBM全球副总裁王一陽一在大数据变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。
以下为文字实录：
大数据是IBM整个公司的战略。IBM在IT领域当中走了一百多年了，看整个变化，今天到大数据，其实是意料之中的。IBM刚开始建公司的时候，就是因为美国的人口普查，要积累大量的数据，那时的人口普查跟现在还不一样，需要有机器各方面的东西，还是要很长时间进行统计的，今天完全不一样，就是因为要抓取数据，但是我们今天在讲到大数据的时候，不光从技术层面来讲这个问题，更重要的是从商业模一式讲。
技术层面，讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台，需要有一个数据的抓取，它有传输，分析、建模、优化等等，最后产生你的认知，这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特一性一。这些特一性一使得大数据平台，跨行业，不管哪个行业都有这样的平台之后，可以互相之间交一融。一个非常重要的概念，大数据应该把全世界的数据，在统一的平台上相互共享，这才会是真正体现整个人类的物理空间所发生的所有事情。讲这一点就要讲到商业模一式的变化，三个行业会有很大的变化，其它行业依此类推。制造业，阿里巴巴讲到了电商这方面，他知道了很多数据，其实我们已经看到小米之类的，从C2B，我跟马云八年前讲了C2B，他当时说C2B是什么，他还没做小B2C，连商城还没做。但是C2B我认为是今天如果阿里淘宝往下走的核心战略，因为有大量的数据，他知道所有人的喜好，下一代的产品应该怎么开发，这些东西拿过来之后，对商家说我认为这就是下一代产品，小米就是这样做的，在制造方向，不管成本也好，商品特一性一也好，还是有多大的采购量，都是可以帮助你来做这个事情，手上拿着C这个利器，可以知道B怎么开发，我叫做有计划的市场经济，因为有大数据。
第二个是医疗行业，刘总在医疗行业做了很多，王总的公司用友在医疗行业方面也有很多ERp的实现。医疗行业，我认为将来走下去，很可能就颠覆了。为什么要有这么多三甲医院，为什么有不同种医院？其实就是病人和1.76复古传奇一个平台，和医生进行交互。如果全程控制，全程监护，为什么需要一年一次的体检，而不是时时刻刻的体检？每天运动量，吃了什么东西，包括像海尔智慧的冰箱里收集所有的信息，都可以知道一个人到底生活状况怎么样，不是一年一次的体检，而是全程的，包括周边的人，什么样的数据正在传播，包括DNA，家族的东西。为什么要进行尿液检查和粪便检查？家里的马桶上放上数据采集，每天都可以报道，知道血糖所有的东西，不管眼压，现在是不是在生气，是不是在发怒，心情调和不调和，所有这些东西只要放在一个平台上面，再加上很重要的是认知，大家要注意，现在美国正在发起一个非常重要的运动，或者在这方面做研究，就是人类大脑的研究，怎样认知？有了大量的数据在这个平台上之后，像大脑一样让机器一操一作，能够总结出这些东西，一个人或者几个人，没法接受再去分析这么大量的数据，而这个大量的数据实时产生，必须有机器自身，让我们大脑的机构放在这张网上，让它自己进行学习、判断。我们在IBM做的实验，不一定有很多人知道，沃森这个机器人，几年前下象棋，说起来已经二十年了，下象棋打败国际象棋大师，所有这些东西我们已经做过了，前几年是美国智力竞赛的冠军，今天人类的技术发展到什么样的程度？有大量的数据，医生是超级医生，已经通过了西医的证书，可以行医，中医未尝不可，医疗行业可能就有变化，都会变化。
第三个行业是教育行业，今天的大学要好好想一想自己将来的经营模一式是什么，将来每个人的学习，并不是出生在哪一个农村，因为有什么样的师资情况，没有得到很好的教育，所以这一生没有机会，不是这样了，网上都有信息，每个人只要勤奋，都可以用手机或者什么进行学习，自己在不断成长，而且平台上有大量的数据沉淀，这个人知识掌握的程度，或者在哪一方面有什么专攻，王总讲到了大数据分析师，学习过程当中，这些人对数据是非常敏一感的，对数据模一式或者建模过程非常敏一感，这些人才是做某些事情的时候可以连起来，让他帮助我们一块做。如果这样的话，将来的企业是什么样的？将来的企业就像海尔董事长说的一样，是无边界的，你可能是我们企业的员工，在这个平台上我知道你学习的整个过程，知识的整个过程，所以我可能在某时某刻利用你，所以将来的世界是非常美好的世界，大数据给我们带来非常美好的明天！
《大数据变革》读后感
《大数据变革》读后感
之所以读《大数据变革》这本书，是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话，看这本书根本看不进去，不晓得是因为翻译的原因还是什么，只能说标题吸引人，内容很空泛，没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。
大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界，对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后，现在它们也可以改进企业和产品，使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界，了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。
随着中国公司和消费者的成熟，我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡，即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略，使用数据带来业务增长。
关于《大数据时代》读后感
导语：大数据是用规模剧增来改变现状的，同时它加深了对我们隐私的威胁，甚至会把个人未来行为的预测与惩罚相联系，导致失去自由意志和自由选择权。下面是小编收集整理的关于《大数据时代》的精选读后感，欢迎大家阅读参考!
大数据时代读后感范文【1】
这本书解释了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代，告诉我们如何科学的应用大数据，开启新的思维模式，新的生活方式与新的工作形态，以应对正在发生着的利益与风险。
★大数据开启了一次重大的时代转型。
以样本=总体的更多数据分析，让我们更清楚地看到了以前无法揭示的细节信息;以微观的精确度沉迷向宏观的洞察力延伸，让我们更有大方向上的把握;以热衷于寻找因果关系向寻找事物之间的相关关系转变，让我们注意到以前从来没有意识到的联系的存在。
★大数据正逐渐成为巨大的经济资产。
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。当文字、方位、沟通，甚至世间万物都变成数据，可量化一切时，就能创造新型价值，渗透到并服务于所有生活领域的方方面面。
★大数据改变着我们理解世界的方式。
通过去探求是什么而不是为什么，相关关系帮助我们以全新的视角更好地了解与审视这个世界。通过大数据的运用，效率极大性的增加，细节的捕捉面增大，可预测性也成为了未来的发展核心。
★大数据正在挑战着我们的理解范围。
大数据是用规模剧增来改变现状的，同时它加深了对我们隐私的威胁，甚至会把个人未来行为的预测与惩罚相联系，导致失去自由意志和自由选择权，让我们盲目信任数据的力量和潜能而忽略了它的局限性。因此，不让我们成为数据的奴隶，探讨如何让数据真正为我们所用，提供最好的参考答案，帮助人们做出最明智、最正确的选择，才是终极意义所在。。
大数据时代读后感范文【2】
从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题--并非原子而是信息才是一切的本源，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓)，就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
在附上一些事例的时候，用作者提供的本质去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(样本=总体)
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们是什么而不是为什么。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处:短美文，转载请保留本出处，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与过去的经验或积累的部分知识相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
大数据时代读后感范文【3】
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作舍恩佰格的《大数据时代》。维克托迈尔舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分大数据时代的思维变革中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:一、更多:不是随机样本，而是全体数据;二、更杂:不是精确性，而是混杂性;三、更好:不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。不是因果关系，而是相关关系。不需要知道为什么，只需要知道是什么。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出不是因果关系，而是相关关系。这一论断时，他在书中还说道:在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道是什么时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的为什么。[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可量化，大数据的定量分析有力地回答是什么这一问题，但仍然无法完全回答为什么。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节掌控中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
《决战大数据》读后感1500字
《决战大数据》读后感1500字
海浪
大数据在如今的时代是一个耳熟能详的词，也就在那么很短的一个时期，大数据火爆全网，所有的公司和个人都崇尚大数据，好像谁不知道这个名词就彻底out了。
就拿我这个吃瓜群众来说吧，一直以为大数据离我们很远，对大数据的理解也就是很多很大的数据，虽然每天都能在网上看到各种相关的消息。后来慢慢的就有些理解了，原因并不是我有多好学，而是慢慢的习惯了网上购物。有一天我发现很有趣的现象，平常我经常在网上找各种自己需要的资料，而网页上就总会出现广告，这很正常大家也都习惯了。但如果我今天在百度或淘宝上搜索了某件商品，那网页上的广告推荐就会是我搜索相关的这类商品。起初我很惊讶，后来才知道这是大数据的运用。就这样我知道了广告的投放是对大数据的分析而来。
大数据有没有被神化我不知道，但有一种很受大家认可的观点是这样的：谁拥有大数据，就相当了拥有了聚宝盆。印象最深刻要数共享单车，自2016年底开始如同雨后春笋般的爆发开来，一不留神就发现街道边摆满了五彩的自行车，当风口来临时，每个人都想成为在风口飞翔的猪。而就在共享的理念生根发芽时，人们并没有找到共享单车的盈利模式在哪，但有一点是所有人都坚信的，在解决最后一公里的同时，能累积大量的数据，而在未来，数据一定可以变现。
这些算是我对大数据最深的理解了吧，直到我看到了《决战大数据》这本书。品觉老师通过这本书带我系统的了解了一遍大数据，大数据当然不是简单的一堆超大数据而已，并且数据本身并没有什么商业价值。它的价值在于利用数据与数据之间的关系来还原人们的行为和生活场景。
大数据的概念和运用需要一位大师用一本书的篇幅才能展现出来，我的三言两语当然没有这样的能力。但通过对这本书的理解，我有了自己对大数据的理解。现在的人们对于电视电影都不陌生，而且在观看时，我们都是站在上帝视角，我们知晓影视中所有人物的行为甚至心理活动。但我们都明白这在现实中是不可能实现的，现实中每个人都是独立的存在，拥有很多绝密的隐私和自由的大脑，这些都是别人无法窥探的，不管跟你多亲密的人都只能看到你的某一部分。在未来的某一天，你的人生会变成一部电影，大数据就是那个摄像机。
不管你的身边有没有人，你的所有行为都会留下痕迹，展现给他人时，或许你会加以掩盖，但在这个世界留下的原始数据是无法更改的。如果我们生活的世界是一台电脑，他能收集到你所有的行为痕迹，那它当然可以还原出你的一切，也会比你自己还要了解你自己，拥有这台电脑的人就能像看电影一样看着你。在此之前我们无法去控制这台电脑，也无从知晓你在世间留下的原始痕迹。但当网络、手机、各种穿戴设备的兴起，这些电子产品就组成了这样一台记录世界的电脑。
回到大数据上吧，现在的大数据还没有到那么庞大的地步，即使未来真的可以收集到如此全面的数据，储存、备份和分析也都是目前无法克服的问题。大数据是通向未来的必经之路，当然不会有那么简单，储存和备份更多的是技术上的问题，分析也是根据各种不同目的来进行调配的，这些要细化来说简直是无穷无尽。就单讲一下现阶段最大的问题——收集数据，本书中反驳了一个观点：先把数据收集着，以后总会有用的。因为无用数据的储存会让你不堪重负。
这个观点在我看来是绝对正确啊，从小就被教育多做点总是好的，不管未来有没有用，先拿过来总是没有错的。至此之后我才明白，我生活中总是有那么多鸡肋的原因了。既然发现了问题就应该找办法解决，如果不是所有的数据都有用，那我们应该收集哪些数据呢？这个问题应该回归到现实生活当中，现在运用大数据的一般都是公司，设计运用数据和收集数据的通常不是一批人，运用数据的一般都是公司决策层，而决策层的思维是跳跃的，没有充分的沟通，收集数据的人很难领会到其中的奥秘。因此，在收集数据时面对大量的数据不知所措。解决好这个问题应该会对运营数据起到决定性的作用。
本书大部分篇幅都是在讲解大数据的收集、储存、运用等方面的内容，对企业和用户的影响，还有大数据时代运营模式的改变等等。但这些内容只是让我更加了解了大数据，对生活的直接帮助有限。真正让人豁然开朗的是个人对自己进行大数据管理的理念，原来大数据还可以这么理解，这跟我学生时代认为最佳的系统学习方法不谋而合。
将所有接触的人、物、事当成数据收集起来，归类存储。找寻他们之间尽可能多的联系，用关键字进行概括和索引。这将会让你洞察到你身边所有的真相。
《大数据时代》读后感3000字
大数据概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当大数据这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关大数据的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索大数据三个字，就会出现好多本有关大数据的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于大数据的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有大数据方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上潮流的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种愚蠢的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的全世界最好的书是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美。
大数据时代的入门书
看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里？大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大！仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的监控之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。
大数据时代的心灵鸡汤
从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么？你知道怎么去做吗？《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为心灵鸡汤，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的传销手册
看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是传销手册呢？对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的洗脑方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受大数据这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的传销影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
《大数据时代》读后感_1800字
《大数据时代》读后感1800字
大数据这名词听起来很高大上,但其实大数据真的是越来越火了，但凡什么创业公司吹牛的时候就喜欢宣称自己使用了大数据技术，使用了数据挖掘、机器学习。外行人听起来云里雾里、不明觉厉，听说某名校还专门成立了大数据专业。
大数据这名词听起来很高大上，但其实内里简单的不得了。什么叫大数据呢？就是大量的数据。对的，就是这么简单。大量的数据就是大数据了。
大量的数据是从哪来的？
小明早晨起床，想起昨天答应女友要送她一个新的包包，可是小明对包包一窍不通，鬼知道女友喜欢什么款式啊！只能上网去搜今年的流行包包，打开百度，查到今年流行机车包（我瞎写的，因为我也不懂包包），于是又赶快去淘宝上搜索机车包，可是出来的样式千奇百怪，最惨的是价格从几十到几千相去甚远，小明彻底蒙了，要是买错了可是要跪泡面的啊！于是又赶快打开微信，发了个朋友圈，问问朋友圈里的同事们该送什么包包给女友，顺便还记得屏蔽了一下女朋友。同事小丽说要买MK的，小红却说要买巴黎世家的，小甜说……小明彻底晕菜，干脆把这些牌子放到淘宝里搜一搜，找了个最贵的买下来了，寄送地址填的是老婆的上班地址。毕竟要给老婆在同事们面前显摆才是买包包的第一要务。
在上例中，小明使用了百度、淘宝和微信，分别在其中输入了各种关键字。而这三大巨头的后台数据库，也把小明的这一天的行为完全的记录了下来。
以淘宝为例，小明今天的行为数据就长这样：
－ 用户小明，登录
－ 搜索机车包
－ 点击下一页
－ 关闭页面
半小时后
－ 用户小明，登录
－ 搜索 MK 机车包
－ 按价格排序
－ 点开排名第一的商品
－ 加入购物车
－ 回到搜索页
－ 搜索 巴黎世家 机车包
－ 按价格排序
……
－ 点击购买
－ 填写寄送信息（寄送信息地点为 上海浦东）
－ 购买成功
每一个用户的每时每秒的数据，都会被如实的记录下来，以淘宝的注册用户数量和用户粘性来判断，估计每天的用户行为数据就能上pB。注意，是每天。大量的数据就这样产生了。
多大的量才能被叫做大量的数据呢？
其实这事因时而异。大数据名词刚被提出的时候，如果没记错，大约是06年吧（家里网络不好，上不去谷歌index，明日查明之后更新），那时候，总数据量上到百级GB，就可以说自己数据量很大了，现在呢，谁还没有个TB级的硬盘呢。
大数据和普通数据的分水岭在于它们不同的处理方式。普通数据通常使用结构化存储，比如大家所熟知的 MySQL ，商用的 ORACLE 等，而大数据通常使用 Hadoop 家族产品及 Hadoop 周边产品，比如 HDFS、Hbase 和 MongoDB 等等。通常，数据量小的时候适合使用 MySQL， 而数据量大了之后，适合使用 NoSQL 存储（比如刚刚提到的Hbase 和 MongoDB），而不同的NoSQL存储又有它们各自的擅长之处，以后会有详细展开。
数据大和小？看你的处理方式啦！
大量的数据有什么用呢？
大数据在互联网的使用场景十分广泛，比如用户推荐。
以上文提到的小明的行为数据为例，如果有一天淘宝、百度和腾讯合并了，三家的数据放到了一块，通过登录设备和 Ip 地址匹配到了小明在三家网站使用的不同账号，发现了小明这一天的完整的心路历程。唔，这是一个会给女友买昂贵礼物的好男人，打上“愿意给女友花钱的好男人”标签吧！
第二天，小明的女友搜索了 lamer 眼霜。
第二天的晚些时候，小明打开淘宝，突然弹出对话框“您的女友搜索了 lamer 眼霜，就等着您买给她啦！”
你说小明是买还是不买呢……
在不远的未来，你的电脑就会比你更懂你自己了！
处理大量数据和处理少量数据有什么区别？
在计算机界，一直有个很有意思的比喻，我们通常会把编程比喻成盖房子。
数据也可以这样比喻。
处理一个 excel 的数据可以比喻成盖狗窝，只要是个正常人，简单学习一下，都能盖出一个来。就好像你处理 excel ，可以写宏，可以用 pivot table ，也可以手算（毕竟一个 sheet 最多也就 6 万多行数据嘛）。
处理关系型数据可以比喻成盖个小别墅，麻烦了些，一个人是搞不定了，得有个团队。不过有类似 MySQL 这类的通用框架，就好像别墅的墙板全都做好了，一个人也能借助工具拼装一下把别墅盖好呢！
处理非关系型数据（通常大数据才需要非关系型的结构）就好像盖一栋大楼，打地基，搭混凝土框架，每一项都是专业人士的领域，需要的人手更多，需要的时间更长。不过呢，现在采用拼搭技术，7天也能盖一栋大楼，因为各个墙面部件全部都在工厂做好了呢，而 Hadoop 及其各种周边们，就是计算机领域的拼搭技术，它使得一个受过培训的普通工程师，也能独立搭建使用分布式系统，处理大量的非关系型数据。
《大数据时代》读后感800字
我们生活在大数据的时代，下面小编整理了《大数据时代》读后感，欢迎阅读!
《大数据时代》读后感
《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。
对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。
关于大数据在商业领域的应用， Farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。Farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。
也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的过滤，新浪微博技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。
文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。
《大数据时代》读后感
我们生活在一个概念纷飞的年代，先前只有IBM熟谙的招数，如今已经飞入平常百姓家。移动互联网、云计算的概念刚刚消停，业界的专家又送来了大数据的概念，一时间似乎人人都变成了大数据专家，见面要是不提大数据都不好意思跟人打招呼!
玩笑归玩笑，当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后，我们先前对待数据，尤其是原始数据的态度和思维方式，将面临着很大的改变!
其实，作者的主要观点，已经在翻译者的译者序中进行了总结：大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
如作者所言，采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物。如果可以，我们当然会使用全体数据而不是抽样数据。读到这里，我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们，连哭的心都有!
数据分析的及时性，在很多情况下比精确性更加重要，尤其是在商业领域。想想看，如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率，那还有什么意义?大数据计算技术，适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作，而是不要求极端精确的情况，其核心是预测趋势，况且原始数据也可能出现差错。
过往千年，探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至，这已经通过语言，融入我们的思维方式和哲学思想：因为所以，凡事都要问为什么。但是，在大数据的范畴里，关注的却是相关性，而不是因果关系，或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起，会帮助提高销售额，而不用关心其中的奥秘。如果说原因，可能很多都是人们的习惯、方便，甚至是人性，例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息，而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户，深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾，如果再加上3D打印技术，就可以完成由消费者主导的个性化生产过程;而大数据所解决的是，通过对所有用户的数据进行分析，可以预测用户群整体的需求变化趋势，从而完成批量产品生产、销售的调整问题，其奇妙之处就在于无需用户开口说出她想要什么?一个解决的个体需求，一个解决的是群体需求。
本书除了提出上述三项基本观点，其它的内容大多是举例说明，多少有些空泛。但是，其实大数据时代才刚刚开始，对大数据的应用也只是停留在比较浅的层面上，作者能提出这三项基本观点已属难能可贵!
《大数据时代》读后感
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，地球村变成了地球屋，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。如作者所言大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。比如，谷歌通过全球搜索分析，比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。
但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆在原子层面上，经典力学会失效那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗?回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。
大数据时代的社会伦理很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗?现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头;在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。
在思维变革部分，作者讲述的重点是：样本=总体，我们需要对全部数据的占有和分析;因此，数据缺乏时代的精确性不必执迷，接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效;样本推断的因果关系不重要了，知道是什么的相关关系，或者结果就可以了。对于我自己最受用的是什么呢?是大数据的产业链。产业链包括大数据平台、大数据技术提供方、大数据理念提供方。我认为大数据平台是整个产业链条的核心，没有数据，再好的技术和理念都会是无米之炊。那么大数据平台在当前的中国社会有哪些呢?所有的互联网公司，物联网公司，物流，快消品等等，实际上任何公司都是数据平台公司，只不过之前没有好好的利用数据，而更多的是用经验来管理公司和迎合客户需求。现在不一样了，我们完全可以用数据来驱动公司管理和客户管理，毕竟数据是不会骗人的。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
读后感《读徐子沛《大数据》有感》一文希望您能收藏！“好读后”是专门为给您提供读后感文章而创建的网站。同时，hdh765.com还为您精选准备了读大数据时代有感2000字专题，希望您能喜欢！
