《白金数据》读后感900字
开篇的破案效率之迅速,让我不得不怀疑这是东叔的书吗??!故事真的有这麽简单吗?慢慢读下去才发现,原来破案率的提升得益于DNA犯罪侧写系统的建立。本书不单单是一本推理小说,更是一本引人不断反思的社会之书。1.赝品虽然可以以假乱真,但是它只是一个没有灵魂的复制品,神乐的父亲没法接受现代科技对艺术的玷污,而选择自杀,父亲的死给神乐带来精神上和价值观的颠覆,无法承受的心灵创伤,引发第二人格出现“隆”,一个向往“真善美”、“世外桃源”的人格。2.基因是独一无二的,它能读取人的性别、年龄、体型、身高等外在的数据,唯独却读不懂人心。3.这世上只有相对的公平,所谓的“白金数据”,就是一份白名单,为统治阶级所服务的DNA犯罪侧写系统,“恶意”侵犯公民隐私,达到管理目的,而把与自己相关的人都排除在法网之外,这种不平等待遇,能得人心麽?3.水上教授研发的反转剂也是让我觉得很神奇的一个产物,触发人格分裂的按钮,应该因人而异才对,如真能研制出这样的反转剂,那人格分裂的治愈的希望就大大提高了,万万没想到水上教授才是幕后黑手,当看到他改造“超恍器”并恶意投放到市场,达到掩人耳目效果时,这个让我忍不住想起【禁断的魔术】读后感---科学技术是把双刃剑,使用得当,能造福人类;而被恶意使用时,它就是一把利剑。4.蓼科早树兄妹的命运好悲惨,每个人都应有选择生活的权利,然后他们没有,被禁锢在那个楼层中,没有自由、没有朋友,被迫写出“维护阶级利益”的程序,NF13不是数据不足的原因,而是程序最初人为缺陷,为了赎罪而,早树编写“猫跳”程序,最终不幸被杀害,成为利益斗争的牺牲品。5.浅间刑警,不甘成为一个“棋子”,敢做敢为,富有正义感的警官,一步一步带我们挖掘真相。相比影视作品,我更喜欢阅读,每一次的阅读都是和作者的交流,作者用文字把我们带入一个神奇的世界,但是每个人看到的世界都有些许的不同,因为期间会加入我们自身的想象。阅读能让我们看到了一个更大的世界,看到世界的更多可能。
《白金数据》读后感1700字
(1)全书前面部分,比后半部分好很多,前后落差的分歧点是38小节:“他觉得自己也许错了。他之前一直认为,基因是决定人生的程序,也相信人心是由基因这种初期的程序决定的。然而,此刻这种想法彻底动摇了。”其实大家都可以看到,东野老师本书前半部分最让人期待的部分,就是由男主神乐的父亲自杀,而导致男主出现多重人格,到男主180°转变开始相信机器无所不能,再到基于这个信仰参与了DNA侦测程序的建立,这条关于男主人格或者说信仰转变,分化,对抗,未来或许再融合的线,这带出了一个(我个人认为)可以成为这本书最最精彩的一个可谓“天问”:机器能替代人类吗?能还是不能?当然答案可以在书中的最后给出(这是下策),也更可以通过巧妙的情节设计,“问天问大地”,男主(包括男主,隆,以及铃兰在内的至少三重人格)不断被“自己”相互撕扯,切换,融合分裂再融合在分裂,之后让读者自己形成自己的答案:是机器可以替代人类,还是不可以?还是我还是不知道
(2)全书要探讨的课题前面部分(依然是个人理解)很鲜明,而后面部分出现了却出现了新的课题,使得主要的课题的讨论不充分,后面部分的主题喧宾夺主,整个力量弱化了。前面部分的主题我个人认为是(1)中的天问,而后面部分从以水上教授作为小boss,背后权钱顶层势力作为大boss的设定来看,课题转化到了贫富,阶层是难以跨越的鸿沟,反复强调“棋子”,被控制的社会,书中反复出现无所不在的“监视器”,我们理解这是乌托邦在信息时代的延续,有致敬《1984》,《动物农庄》等反乌托邦类似作品的意图在。我个人认为可以很深地说一件事,就不要很浅地说两件事。
(3)人物前后严重脱节。这是被吐槽或许是最多的一个点,我们就说神乐,和浅见,这两位男一,男二的人物前后的脱节。经过“最终对决”之后,男一最终的选择是:独善其身,归隐“桃花源”;男二的选择是:升任股长,利用DNA程序办案。其实这孤立来看,也并无什么不妥,但即使按照东野老师的打算:即定调在第二个课题上来,也有悖于反乌托邦经典的立意。难道前半部分坚持原始方法探案的浅见就突然妥协了?难道神乐就不顾他亲身制造的“恶魔”,而归隐山林了?放任权贵游离于法律之外,这未免太悲观了。
我个人的情节调整建议是这样:不流俗于“阴谋论”,不讨论阶级,就好好把第一个课题讨论完整,就是那个“天问”,这本书前面的铺陈是完全有能力,有底气完成这个使命的。那么主线怎么来调整呢?我个人认为可以就围绕神乐分裂出来的三个人格,定位为:神乐是相信机器的人格,铃兰是不相信机器的人格,隆是懦弱的人格。也就是隆和神乐是第一次分裂,而铃兰是隆进一步分裂(第二次分裂)出来的更强硬的人格,这很有戏剧效果:剧情中明线是引导读者认为隆是凶手(这是个幌子!),识别出来的读者会认为凶手是水上教授,富山或者志贺所长(这还是个幌子!),实际上凶手是铃兰:即第二人格,分裂出来的第三人格,还是个看似柔弱的女子,非常有艺术效果。是获得了信任的铃兰去七层骗得了“猫跳”程序之后杀死了兄妹(这可以解释为何有神乐的头发在现场,又为何“猫跳”程序会出现在隆给铃兰画像的夹层中),之后引导神乐这个相信机器的人格,逐步自省,过渡到不相信机器的人格上来。而浅见这条线,就是坚定的不相信机器人格,就让他到底,可以安排他和铃兰合作,最终让读者给出自己的答案:到底是谁对谁错。这样的话,全篇就将围绕神乐这条主线,他自己的人格冲突,他自己的成长,他自己的自我救赎,展开深度的关于人类和机器之间关系的讨论(历史上这样的作品:比如陀翁的《白痴》,《罪与罚》)。
这样的调整或许可以更清晰,旁支末节可以出现,但都作为幌子,来形成一篇推理小说的结构。这是一本可以得到最高评分的作品,因为东野老师营造了一个非常好非常好的讨论空间:他引入了多重人格;作为日本人最看重匠人精神这点,也让一个日本作家可以站在时代的最前线来着手讨论这个课题;他还着笔着力刻画了浅见这个人物,他显然比起神乐更果决,更有反抗精神,等等。但作品本身没有达到这一切组合的高度,最终在主要任务放弃,妥协,避世,铃兰和隆接连消失的时候戛然而止。
东野圭吾《白金数据》读后感
正在减肥的况且君
初识东野圭吾
第一次读东野圭吾的小说大概是高考那个暑假,那时候闲得无聊看电视,好像有一个图书推荐的节目,节目介绍了他的知名小说《嫌疑人X的献身》,那本书是他代表作之一,小伙主要以推理类型为主,当时也没特别在意,仅仅在心里埋下了一个种子。那是也正赶上母亲生病做了个小手术,我在医院陪护,中午没事的时候去旁边的新华书店转转,正好看到书店正在推荐东野圭吾的小说,印象中并不是《嫌疑人X的献身》,而是一本叫《时生》小说,图书的封皮写了好多关于推荐词之类东西,于是处于好奇就买了,记得还来买了《山楂树之恋》这本书,那时候恰逢是张艺谋拍的电影上映。
在我有限的印象中,《时生》是一本穿越小说,大概讲述了儿子身患重病,穿越到二十前遇到自己父亲发生的各种有意思的故事,好像类似《乘风破浪》电影的套路。这本小说在当时并未给我留下了特别深刻的印象,只是觉得这边比较有趣。
后来去了西安上大学,在网上买了好几本他的小说,印象最深刻的是《白夜行》,读这本小说整个感觉都非常压抑。我还记得小说封底有一句话"我的天空里没有太阳,总是黑夜,但并不暗,因为有东西代替了太阳。虽然没有太阳那么明亮,但对我来说已经足够。凭借着这份光,我便能把黑夜当成白天。我从来就没有太阳,所以不怕失去。"这就是这本小说的缩影。看完之后,我深深的喜欢上了东野圭吾的小说,发疯似的在学校的图书馆上借阅他的小说,图书馆的内他的小说都看完了,后来自己在京东上买了他的其他的小伙,大概我把东野圭吾出版的小说读了个遍。
如果要给东野圭吾的小说做个推荐,在我心里又那么几本小说不能错过。《白夜行》《嫌疑人X的献身》中长篇小说绝对不能错过,作为东叔代表作之一,这两本小说叙事环节非常巧妙,环环相扣,最后结局发人深省,这两本书是东叔的入门指南。《怪笑小说》《黑笑小说》《毒笑小说》短篇小说三部曲也非常值得推荐,虽然内容很短,但剧情的设置上特别有意思。麻雀虽小,五脏俱全。另外《解忧杂货铺》《信》《新参者》也非常棒!值得一读!、
读《白金数据》
《白金数据》是我近期读的东叔的小说,小说围绕DNA展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动DNA侧写项目,经过多起凶案,项目得到验证,大获成功。政府开始大规模采集民众的DNA以完善宝库,然而看似造福人类的庞大工程中,其中却隐藏着惊天秘密,陆续出现"NF13"现象,凶手无法通过侧写被找到。在这个DNA库中混进了一种白金数据,一旦某个人的DNA变成白金数据,即时他犯案,系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后,政府高层利用白金数据"保护"自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后,天才少女研发"猫跳"以应对。然而有些人知道后,不计一切代价摧毁,各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后,第一个感受:东叔又开始碰触科幻题材,非常烧脑悬疑推理小说,然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀,结尾不是很进奏,有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的,如果要打分的话(5分制),我觉得3.5分吧,刚刚及格,优秀未满。不过还是推荐读一读,应该算东叔科幻推理小说中,结合现实非常紧密的。
这两年,大数据,云计算的思想就像小苹果的音乐一样,传的到处都是,每一个公司不管是互联网公司还是传统企业,都标榜自己的大数据。
1、实体物联网与虚拟物联网
曾几何时,物联网的概念闹得风生水起,庞大的物联网能够让世间大量的物体,都能够被检测 并联网,包括了人、车、房等一切能够被联网的物体,这些物体都能够以种方式被感知他的存在,并对其信息记录在案,以供使用。在若干年前,这还是一种看似遥不可及的事物,要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签,显得不切实际。如今,随着手机的大量使用,人类本身也被加入了物联网中。为什么要物联网?是为了获取什么?要知道物联网获取了什么,只需要看看在一个物体在没有加入物联网与加入物联网之后,我们多出了哪些东西便能够知晓。那么,很明显,我们需要通过某种方式来获取该物体的信息,这种存储下来的信息,就叫做数据。
物联网产生的数据是实体的物品之间的信息,而现在的互联网上,占最大数据量的,是虚拟物品,或者叫做网络虚拟物品。由于网络物体是直接寄生于网络,具有能够方便的接入网络的特征,因此,在获取实体物体信息还有一定难度的时期,占有很大优势。但今后实体的物联网产生的数据量一定会不断增加,或许,能够超越网络上的物物相连数据量。
网络的广泛使用,使得信息的产生于传遍变得容易,每个接入网络的人都以一定的角色存在,都是网络的信息的创造者。对于所产生的信息而言,每个接入网络的人又身兼多角,对于网络服务商,他是网络使用者的角色;对于门户网站而言,他是使用的用户;对于社交网站而言,我们则扮演一个虚拟或者真实的网络角色;对于浏览器而言,他是一系列的浏览网页、一些列鼠标动作的角色 不同的角色取决于对方需要从我们的行为中获取哪些信息。将网络上各种角色看成是虚拟的物体,那么,这种虚拟物体构成的虚拟物联网便产生了巨大的数据量。经历过一直以来缺乏信息获取渠道的日子,现在,既然信息获取变得如此容易,那么,必然迎来信息量暴增的时代大数据时代。
2、思维的转变
技术的改变,使得我们思维方式也要随之发生变化。在过去的小数据时代,由于获取信息、存储信息、整理信息都是费时费力的活,我们只能精打细算,捉摸着如何以最小的代价、最快的方式来收集尽可能准确的信息。之所以会有抽样统计的方式,是受技术所限,无法获得全体的样本,或者就算获取了也无法在合理的时间内进行处理。由于信息获取代价大,使得我们不得不在获取信息前,就把一切都想清楚,才能够着手处理。这就像在计算机出现的初期,使用纸袋来编码的时期,一次出错的代价太大,所以人们不得不在输入前将代码验证过无数遍之后才敢输入到机器中。而现代计算机让编码的效率大大提升,这才使得人们能够创造出更加强大的软件。人们不需要在着手编码前就对代码过分深思熟虑,因为机器会帮助你解决一些问题。因此,那些担心由于获取数据太方便,进行数据处理、分析代价太小而使人们变得懒惰或者做事欠考虑的家伙,真是杞人忧天。历史上,技术的进步都会提升人类的生产力,但却没有让人们变得懒惰,因为与此同时,欲望也随之增长。人类只会变得更伟大。
因此,大数据时代,这个数据更加全面的时代,我们可以涉足一些之前由于缺乏数据而无法涉及的领域,例如预测。这是一个令人兴奋的领域,但其实这个领域早有苗头,而且大家都是受益者。我们平时使用的输入法中的智能联想功能,能够根据我们之前输入的文字,来预测我们接下来有可能输入的文字,以节省我们的输入时间。这种算法里,没有人工智能,而只有人们大量的输入习惯的统计,通过大量数据的统计来预测,是一个统计学的方式而非加入了特有的规则或者逻辑。这便引出了在大数据时代,对于信息处理的一种重要方式,基于统计,得出不同个体的相关关系,却无需了解其因果关系,而我们则受益于相关关系。这种方式,看似有些投机取巧,却能够在关键时刻令我们处于优势地位。我们已经习惯了先知道某些事物的因果逻辑,继而推断出相应的结果。但世间总会有一些令人无法用合理的逻辑进行解释的现象,若通过大数据分析,我们能够跳过逻辑阶段直接享用某些一些结果(沃尔玛的啤酒加尿布案例),岂不乐哉。当然,严密的逻辑永远是值得尊敬的。
3、互联网的黏性
在经历过了从广度上通过新花样来吸引用户的时代,由于技术的提高,一个创业者在一个新的领域开辟的东西很容易被其他人所复制。在这个时候,深度很重要。特别是购物网站、微薄、门户网站这类信息量大的网站,越是了解一个用户,优势就越大。所以,在技术已经不是最重要的因素的时代,如何增加用户的黏性、忠诚度便是首要的。通过用户之前的信息,来推测用户的喜好,给用户推荐相应的信息或物品。当你越了解一个用户,而别人却不了解时,这个用户就越离不开你。微薄中有他的智能排序功能、新闻门户中有今日头条应用,各类购物网站有他的推荐算法(但这个纯粹为了增加消费而非增加用户黏性),都能够根据用户之前的浏览、偏好来给出相应的推荐。这些的基础,都是拥有用户的行为记录,否则,都无从谈起。
在手机这个拼硬件的时代,单纯靠硬件来取胜已经很难了。硬件靠组装、软件靠安卓,手机厂商已经变得没有核心竞争力。而三星为了增加用户黏性,所做的便是为用户提供更加贴心的服务,不仅做手机,还做平台,将用户的各类数据记录在他的平台中,而这数据,必将大有作为。然后,如果哪天,三星也出智能体重计、智能手表这类产品,那么也不稀奇了。各类数据同步、整合,为使用者提供各方面贴心的服务,很酷吧。
各行各业,都在疯狂的抓紧时机,获取数据,拥有足量的数据,那一切就变得皆有可能。
凡是过去,皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句。大数据是现在的潮流,《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍,第二遍是为了写这篇读后感,总体而言,值得一看,但细节方面却需要讨论了。
维基百科对大数据的解释:Big data,或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
有人说现在是读图时代,除去小说、心灵鸡汤以外,现在的畅销书基本都有图片,这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的)
首先尝试解析一下作者的三大观点,这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话:
1 不是随机样本,而是全体数据
我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析,但在现实中我们经常拿不到全体数据:一是对象的特性:比如炸弹的威力,你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法,每一种方法都有适用的范围,不太可能包罗万象;三是数据分析的角度,战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔,而坠毁的则无法统计,沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上,就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。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,作者显然只关注了一部分原因。
从语言的理解上看,什么是全体数据,究竟是我们需要的所有数据,还是我们能收集到的所有数据,书中的很多商业案例中,处理的只是我们能收集到的所有数据,或者说是我们认为的全体数据。人对自然的认识总是有限的,存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测,而整整一年就是一个采样,或者是我们需要的所有数据。
从历史的角度看,国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是收集全世界的书,实现世界知识总汇的梦想,国内的乾隆汇编四库全书,每个收集的过程都有主观因素在里面,而他们当时都认为可以收集全部的书籍,到最后,我们也没有得到那个梦中的全体。
2 不是精确性,而是混杂性
既然我们过去总是在抽样,那本身就是在一个置信水平下,有明确的容错度或者是偏差值。人类永远知道我们是在精确性受限的条件下工作。同时,作者本身也承认 错误并不是大数据固有的特性,而是一个亟需我们去处理的现实问题,并且有可能长期存在。那大数据的特征究竟是精确性还是混杂性?
由此衍生出一个问题,大数据的品质如何控制:一、本身就不要求精确,但是不精确到何种程度是需要定义的,否则就乱套了,换个角度,如果定义了容错度,那符合条件的都是精确的(或者说我这句话还是停留在小数据时代?这里的逻辑我没有理顺)。就像品质管理大师克劳斯比提出过零缺陷理论,我一直觉得是一个伪命题,缺陷是一定存在的,就看如何界定了;二、大量非结构化数据的处理,譬如说对新闻的量化、情感的分析,目前对非SQL的应用还有巨大的进步空间。
一个东西要出故障,不会是瞬间的,而是慢慢地出问题的。通过找出一个关联物并监控它,我们就能预测未来。这句话当然是很认同,但不意味着我们可以放弃精确性,只是说我们需要重新定义精确度。之于项目管理行业,如果一个项目出了严重的问题,我们相信,肯定是很多因素和过程环节中出了问题,我们也失去了很多次挽救的机会。而我们一味的容忍混杂性的话,结果显然是不能接受的。
3 不是因果关系,而是相关关系
这是本书对大数据理论的最大的贡献,也是最受争议的地方。连译者都有点看不下去了。
相关关系我实在是太熟了,打小就学的算命就是典型的不是因果关系,而是相关关系。算命其实是对趋向性的总结,在给定条件下,告诉你需要远离什么,接近什么,但不会告诉你为什么那样做。
我们很多时候都在说科学,然而,什么是科学,没有人能讲清楚。我对科学的认识是:一、有一个明确的范围;二、在这个范围内树立一个强制正确的公理;三、有明确的推演过程;四 可以复制。科学的霸道体现在把一切不符合这四个条件的事物都斥为伪科学、封建迷信,而把自己的错误都用不符合前两条来否决。从这个定义来看,大数据不符合科学。
混沌学理论中的蝴蝶效应主要关注相关关系。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象,输入端微小的差别会迅速放大到输出端,但能输出什么,谁也不知道。
人类一旦放弃了对因果关系的追求,也就放弃了自身最优秀的品质:意志力。很多人不愿意相信算命是担心一旦知道了命运,就无法再去奋斗。即使我相信算命,也在探求相关关系中的因果要素。我放弃第一份工作的原因之一是厌倦了如此确定的明天:一个任务发出去,大概能预测到哪些环节会出问题,只要不去 follow,这些环节十有八九会出问题。
解析完这三大观点,下面是我对大数据理论的一些疑惑。大数据是目前风行的反馈经济中的重要一环,在金融、互联网行业的应用最为广泛,而这些行业都是大家所认为的高薪领域。很多时候我就在想,所谓无形的手所产生的趋势究竟是不是无形的。比如几家公司强推一个概念,说这是趋势,不久就真的变成趋势了。我们身边活生生的例子就是天猫的双十一和京东的618,一个巨头开路,无数人跟风,自然就生造出购物节,至于合理不合理,追究的意义也不大,因为很多事情是没有可比性的。这和没有强制控制中心的蜂群思维又不一样。
1 数据独裁。个人意志将受制于集体意志,个人的自由在哪里?用大数据预测来惩罚人的行为又确定的违反了无罪推定的原理。
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。
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