《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感范文（精選7篇）
讀完一本名著以后，大家心中一定是萌生了不少心得，需要寫(xiě)一篇讀后感好好地作記錄了。是不是無(wú)從下筆、沒(méi)有頭緒？以下是小編幫大家整理的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感范文（精選7篇），僅供參考，歡迎大家閱讀。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感1
這兩年，大數(shù)據(jù)這個(gè)詞突然變得很火，不僅出現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中，同時(shí)在中國(guó)國(guó)務(wù)院和其他國(guó)家的政府報(bào)告中也多次提及，無(wú)疑成為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)世界中的新寵兒。筆者對(duì)大數(shù)據(jù)一直好奇已久，閱讀了很多資料仍不得其解，直到讀完《大數(shù)據(jù)時(shí)代》才有了粗略的認(rèn)識(shí)。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》從思維、商業(yè)、管理三個(gè)方面闡述了在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的變革。這些變革涉及人們生活的方方面面，其影響程度可以與兩次工業(yè)革命相媲美。作者在第一部分提出了三個(gè)比較令人震驚的觀點(diǎn)：第一，不是隨機(jī)樣本，而是所有數(shù)據(jù)，這里要求數(shù)據(jù)有很多。第二，不是精確性，而是混雜性，這里要求數(shù)據(jù)更雜。第三，不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系，這里要求數(shù)據(jù)要更好。第二部分作者從萬(wàn)事萬(wàn)物數(shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)交叉復(fù)用的巨大價(jià)值兩個(gè)方面，講述驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)車在材質(zhì)和智力方面向前滾動(dòng)的最根本動(dòng)力。第三部分則是闡述了大數(shù)據(jù)時(shí)代下的弊端以及在管理上的措施。個(gè)人認(rèn)為這本書(shū)的精髓部分是第一部分。第一部分的三個(gè)觀點(diǎn)涉及面很廣，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、邏輯學(xué)、哲學(xué)等。后兩個(gè)部分都是以第一部分這三個(gè)觀點(diǎn)為基礎(chǔ)展開(kāi)闡述的。
筆者側(cè)重于從第一部分中的這三個(gè)觀點(diǎn)談?wù)勛约旱目捶ā＿@三個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)就是哲學(xué)上講的世界觀，因?yàn)槭澜缬^決定方法論，所以這三個(gè)觀點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)看法的顛覆，就會(huì)導(dǎo)致各種變革的發(fā)生。
首先，作者認(rèn)為在抽樣研究時(shí)期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數(shù)據(jù)獲取最大的信息，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們可以獲得海量的數(shù)據(jù)，抽樣自然就失去它的意義了。
其次，要效率不要絕對(duì)的精確。作者說(shuō)，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物，只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無(wú)法被利用。作者是基于數(shù)據(jù)不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數(shù)據(jù)，一個(gè)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤就會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的誤差很大，但是如果數(shù)據(jù)足夠多、數(shù)據(jù)足夠雜那得出的結(jié)果就越靠近正確答案。大數(shù)據(jù)時(shí)代要求人們重新審視精確性的優(yōu)劣，書(shū)中還說(shuō)到大數(shù)據(jù)不僅讓人們不再期待精確性，也讓人們無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確性。
最后，不是因果性，而是相關(guān)性，這是這本書(shū)中爭(zhēng)議最大的一個(gè)觀點(diǎn)，不僅是讀者，就算是本書(shū)的譯者也在序言中明確地說(shuō)到他不認(rèn)同“相關(guān)關(guān)系比因果關(guān)系更重要”的觀點(diǎn)。作者覺(jué)得相關(guān)關(guān)系對(duì)于預(yù)測(cè)一些事情已經(jīng)足夠了，不用花大力氣去研究天們的因果關(guān)系。作者用林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實(shí)了大數(shù)據(jù)在分析相關(guān)性方面的優(yōu)勢(shì)以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分地利用并挖掘各類數(shù)據(jù)信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關(guān)蛋撻和颶風(fēng)天氣的案例，都說(shuō)明了掌握了相關(guān)關(guān)系對(duì)于策略的幫助作用。
作者在書(shū)中把大數(shù)據(jù)說(shuō)得很厲害，在最后一部分分析大數(shù)據(jù)帶來(lái)無(wú)數(shù)好處的同時(shí)，也帶來(lái)了不良影響以及如何面對(duì)這些影響。用麥克納馬拉的例子來(lái)說(shuō)明對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)度依賴所帶來(lái)的后果。也用《少數(shù)派的報(bào)告》這部電影來(lái)說(shuō)明如果癡迷于數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致人們將生活在一個(gè)沒(méi)有獨(dú)立選擇和自由意志的社會(huì)，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，人們將被禁錮在大數(shù)據(jù)的可能性之中。書(shū)中提出了兩種解決方法，一種是使用數(shù)據(jù)時(shí)征詢數(shù)據(jù)所有個(gè)人的知曉和授權(quán)，另一種是技術(shù)途徑匿名化。毫無(wú)疑問(wèn)，大數(shù)據(jù)將會(huì)給社會(huì)管理帶來(lái)巨大的變革。
大數(shù)據(jù)給人類社會(huì)的方方面面帶來(lái)了巨大的變革，這是社會(huì)發(fā)展的潮流，不可逆轉(zhuǎn)，人們只有順應(yīng)這種潮流，在思想上和技能上做好準(zhǔn)備，才能成為時(shí)代的弄潮兒。對(duì)于一家公司或一個(gè)國(guó)家，要從根本上改變思維和觀念，盡早適應(yīng)這種潮流。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感2
對(duì)于暢銷書(shū)刊、熱點(diǎn)話題、時(shí)尚科技，始終不太感興趣。書(shū)刊，喜歡有一定年份的。話題，鐘情于務(wù)虛的觀點(diǎn)。新奇的產(chǎn)品于我無(wú)緣，習(xí)慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)思考的空間。這一習(xí)慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數(shù)據(jù)”這個(gè)新興概念開(kāi)始頻繁步入我的視野。按捺不住內(nèi)心的好奇，網(wǎng)購(gòu)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書(shū)有如下特點(diǎn)。
首先，作者站在理論的制高點(diǎn)上，條理清楚地闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)人類的工作、生活、思維帶來(lái)的革新，大數(shù)據(jù)時(shí)代的三種典型的商業(yè)模式，以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)、公共安全提出的挑戰(zhàn)。其次，文中的事例貼近現(xiàn)實(shí)生活，貼近時(shí)代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒(méi)有使用大量的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，沒(méi)有假裝一副專業(yè)的面孔。縱觀全書(shū)，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代具有三個(gè)顯著特點(diǎn)。
一、人們研究與分析某個(gè)現(xiàn)象時(shí)，將使用全部數(shù)據(jù)而非抽樣數(shù)據(jù)。
二、在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能一味地追求數(shù)據(jù)的精確性，而要適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性、豐富性、甚至要接受錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。
三、了解數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，勝于對(duì)因果關(guān)系的探索。“是什么”比“為什么”重要。
作者指出，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理成本顯著降低，人們現(xiàn)在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數(shù)據(jù)礦渣中抽煉出真知爍見(jiàn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，三類公司將成為時(shí)代的寵兒。一是擁有大數(shù)據(jù)的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯(lián)網(wǎng)公司(阿里巴巴、淘寶網(wǎng))。二是擁有數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)的專業(yè)公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創(chuàng)新思維的公司，他們可能既不掌握大數(shù)據(jù)，也沒(méi)有專業(yè)技術(shù)，但卻擅長(zhǎng)使用大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中找到自己的理想天地。
面對(duì)即將來(lái)臨的大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人將如何應(yīng)對(duì)自如？這是個(gè)嚴(yán)肅的問(wèn)題。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感3
如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝�沒(méi)有認(rèn)真讀過(guò)這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說(shuō)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，才能能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。
舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：
一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。
一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要，對(duì)于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎？
我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過(guò)。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn)，我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思。”大數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。“更具有宏觀視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同。”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“不需要知道”為什么“，只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足，大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強(qiáng)調(diào)都不為過(guò)，但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來(lái)？為何而用？如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語(yǔ)出驚人，對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎？其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。“這一論斷時(shí)，他在書(shū)中還說(shuō)道：”在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見(jiàn)，他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。
大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問(wèn)題，但仍然無(wú)法完全回答”為什么“。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒(méi)有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問(wèn)題。
在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)題日趨凸顯。如何擺脫大數(shù)據(jù)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(gè)問(wèn)題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)中所道：”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無(wú)法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來(lái)。“謝謝舍恩伯格！讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書(shū)之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念，比如說(shuō)什么叫數(shù)據(jù)？什么叫大數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同？讀前做些功課讀起來(lái)就比較好懂了。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感4
我們生活在一個(gè)“概念”紛飛的年代，先前只有IBM熟諳的招數(shù)，如今已經(jīng)“飛入平常百姓家”。“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”、“云計(jì)算”的概念剛剛消停，業(yè)界的專家又送來(lái)了“大數(shù)據(jù)”的概念，一時(shí)間似乎人人都變成了“大數(shù)據(jù)”專家，見(jiàn)面要是不提“大數(shù)據(jù)”都不好意思跟人打招呼！
玩笑歸玩笑，當(dāng)我們的存儲(chǔ)能力、計(jì)算能力和網(wǎng)絡(luò)帶寬變得充裕之后，我們先前對(duì)待數(shù)據(jù)，尤其是原始數(shù)據(jù)的態(tài)度和思維方式，將面臨著很大的改變！
其實(shí)，作者的主要觀點(diǎn)，已經(jīng)在翻譯者的譯者序中進(jìn)行了總結(jié)：“大數(shù)據(jù)時(shí)代處理數(shù)據(jù)理念上的三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果”。
如作者所言，“采樣分析是信息缺乏時(shí)代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物”。如果可以，我們當(dāng)然會(huì)使用“全體數(shù)據(jù)”而不是“抽樣數(shù)據(jù)”。讀到這里，我估計(jì)大學(xué)里正在絞盡腦汁設(shè)計(jì)樣本抽樣方法的學(xué)生、教授們，連哭的心都有！
數(shù)據(jù)分析的及時(shí)性，在很多情況下比精確性更加重要，尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。想想看，如果需要兩周時(shí)間才能計(jì)算出明天某個(gè)航班的滿座率，那還有什么意義？大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)，適用的不是像衛(wèi)星發(fā)射、開(kāi)具銀行賬戶這樣的工作，而是不要求極端精確的情況，其核心是“預(yù)測(cè)趨勢(shì)”，況且原始數(shù)據(jù)也可能出現(xiàn)差錯(cuò)。
過(guò)往千年，探究因果關(guān)系幾乎是所有科學(xué)研究的原動(dòng)力。甚至，這已經(jīng)通過(guò)語(yǔ)言，融入我們的思維方式和哲學(xué)思想：“因?yàn)椤浴保彩露家獑?wèn)“為什么”。但是，在大數(shù)據(jù)的范疇里，關(guān)注的卻是相關(guān)性，而不是因果關(guān)系，或者其次才是因果關(guān)系。超市只用關(guān)心把啤酒和尿不濕放在一起，會(huì)幫助提高銷售額，而不用關(guān)心其中的奧秘。如果說(shuō)原因，可能很多都是人們的習(xí)慣、方便，甚至是人性，例如奶爸們習(xí)慣買尿不濕的時(shí)候給自己捎上幾罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果說(shuō)搜索引擎所解決的問(wèn)題表面上是幫助用戶找到需要的信息，而實(shí)質(zhì)是幫助企業(yè)找到擁有某項(xiàng)需求的客戶，深層次講是解決了《第三次浪潮》中提出的消費(fèi)者和生產(chǎn)者分離的根本矛盾，如果再加上3D打印技術(shù)，就可以完成由消費(fèi)者主導(dǎo)的“個(gè)性化”生產(chǎn)過(guò)程；而大數(shù)據(jù)所解決的是，通過(guò)對(duì)所有用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)用戶群整體的需求變化趨勢(shì)，從而完成批量產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售的調(diào)整問(wèn)題，其奇妙之處就在于無(wú)需用戶“開(kāi)口”說(shuō)出她想要什么？一個(gè)解決的“個(gè)體需求”，一個(gè)解決的是“群體需求”。
本書(shū)除了提出上述三項(xiàng)基本觀點(diǎn)，其它的內(nèi)容大多是舉例說(shuō)明，多少有些空泛。但是，其實(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代才剛剛開(kāi)始，對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也只是停留在比較淺的層面上，作者能提出這三項(xiàng)基本觀點(diǎn)已屬難能可貴！
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感5
如今一提起互聯(lián)網(wǎng)和新媒體，就不得不提到“大數(shù)據(jù)”，在多數(shù)人印象中，這是個(gè)很寬泛的定義，大數(shù)據(jù)到底是什么，對(duì)我們的工作生活又產(chǎn)生了哪些影響，在拜讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》后，思路仿佛逐漸清晰。
對(duì)于大數(shù)據(jù)，研究機(jī)構(gòu)給出了這樣的定義：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。作者舍恩伯格在書(shū)中前瞻性的指出大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
一直以來(lái)，人類都在利用掌握的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種分析，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)、文化等各方面進(jìn)行預(yù)測(cè)以期達(dá)到選擇最優(yōu)。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，人類所掌握的數(shù)據(jù)以爆炸性的速度增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)的方法成了釋放大數(shù)據(jù)能量的關(guān)鍵。例如，微博、微信、抖音等推送的消息無(wú)處不在，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過(guò)的各種信息。毫無(wú)疑問(wèn)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們與現(xiàn)實(shí)的距離被網(wǎng)絡(luò)拉近了，周圍一切的人和事物都變得觸手可及起來(lái)，如同舍恩伯格所言“開(kāi)啟了一次重大時(shí)代轉(zhuǎn)型，就像望遠(yuǎn)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(shù)據(jù)要改變的是，我們的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大數(shù)據(jù)意味著全體數(shù)據(jù)，而不是隨機(jī)樣本，以前沒(méi)有獲得和處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)，只能采用隨機(jī)采樣，用最少的數(shù)據(jù)獲得最多的信息，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，采用所有數(shù)據(jù)的方法取代了隨機(jī)分析法這樣的捷徑。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)也是泥沙俱下的，所有數(shù)據(jù)里面包含了更加復(fù)雜的成分，混雜的不精確數(shù)據(jù)占了所有數(shù)據(jù)的一部分，如何去偽存真更高效的使用大數(shù)據(jù)，成為所有人需要思考的課題。
大數(shù)據(jù)時(shí)代，比知道“為什么”更重要更有價(jià)值的是知道“是什么”，大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系，很多時(shí)候我們不是非得知道現(xiàn)象背后的原因，讓數(shù)據(jù)告訴我們相關(guān)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(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)可以描述事物發(fā)展的趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)起到重要作用，現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)，這種相關(guān)趨勢(shì)就可以得到更加完整的擬合，有利于數(shù)據(jù)的佐證，更有利于數(shù)據(jù)解讀工作。
大數(shù)據(jù)非常強(qiáng)大，可以在社會(huì)的方方面面幫助我們，但是這種幫助只是暫時(shí)的，大數(shù)據(jù)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(wú)法被大數(shù)據(jù)所完全替代的，將來(lái)，更好的方法和答案將在人類的作用下一步一步到來(lái)。大數(shù)據(jù)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(duì)社會(huì)的促進(jìn)是有限的，社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步源自于我們?nèi)祟惖莫?dú)創(chuàng)性，這種獨(dú)創(chuàng)性包括創(chuàng)意、直覺(jué)、冒險(xiǎn)精神和知識(shí)野心等，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些人類特性的培養(yǎng)依舊顯得尤為重要。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感6
這本書(shū)里主要介紹的是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作上的應(yīng)用，以及它對(duì)現(xiàn)代商業(yè)運(yùn)作的影響。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的結(jié)構(gòu)框架遵從了學(xué)術(shù)性書(shū)籍的普遍方式。也既，從現(xiàn)象入手，繼而通過(guò)對(duì)現(xiàn)象的解剖提出對(duì)這一現(xiàn)象的解釋。然后在通過(guò)解釋在對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的問(wèn)題提出自己看法與對(duì)策。
下面來(lái)重點(diǎn)介紹《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)的主要內(nèi)容。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》開(kāi)篇就講了Google通過(guò)人們?cè)谒阉饕嫔纤阉麝P(guān)鍵字留下的數(shù)據(jù)提前成功的預(yù)測(cè)了美國(guó)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(yù)測(cè)比政府提前將近一個(gè)月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個(gè)周之后才可以弄到相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)Google的預(yù)測(cè)與政府?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性高達(dá)97%，這也就意味著Google預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的置信區(qū)間為3%，這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)上的'常規(guī)置信區(qū)間5%！而這個(gè)數(shù)字就是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)準(zhǔn)確性與事件的可預(yù)測(cè)性的最好證明！通過(guò)這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代“樣本=總體”的思想。
我們都知道當(dāng)樣本無(wú)限趨近于總體的時(shí)候，通過(guò)計(jì)算得到的描述性數(shù)據(jù)將無(wú)限的趨近于事件本身的性質(zhì)。而之前采取的“樣本<總體”的做法很大程度上無(wú)法做到更進(jìn)一步的描述事物，因?yàn)橹暗臅r(shí)代數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)處理本身有很大的難度只導(dǎo)致人們采取抽樣的方式來(lái)測(cè)量事物。而互聯(lián)網(wǎng)終端與計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)與處理難度大大降低，因而相對(duì)準(zhǔn)確性更高的“樣本=總體”的測(cè)算方式將成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的主流，同時(shí)大數(shù)據(jù)時(shí)代本身也是建立在大批量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理的基礎(chǔ)之上的。
接下來(lái)，維克多又通過(guò)了IBM追求高精確性的電腦翻譯計(jì)劃的失敗與Google只是將所有出現(xiàn)過(guò)的相應(yīng)的文字語(yǔ)句掃描并儲(chǔ)存在詞庫(kù)中，所以無(wú)論需要翻譯什么，只要有聯(lián)系Google詞庫(kù)就會(huì)出現(xiàn)翻譯，雖然有的時(shí)候的翻譯很無(wú)厘頭，但是大多數(shù)時(shí)候還是正確的，所以Google的電腦翻譯的計(jì)劃的成功，表明大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)準(zhǔn)確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數(shù)據(jù)時(shí)代是建立在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)住上的，所以大數(shù)據(jù)時(shí)代追求的是全方位覆蓋的數(shù)字測(cè)度而不管其準(zhǔn)確性到底有多高，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)會(huì)湮埋少數(shù)有問(wèn)題的數(shù)據(jù)所帶來(lái)的影響。同時(shí)大量的數(shù)據(jù)也會(huì)無(wú)限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預(yù)測(cè)了一個(gè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代催生的重要職業(yè)——數(shù)據(jù)科學(xué)家，這是一群數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數(shù)據(jù)中得到任何他們想要的結(jié)果。換言之，只要數(shù)據(jù)充足我們的一切外在的與內(nèi)在的我們不想讓他人知道的東西都見(jiàn)會(huì)在這一群家伙的面前展現(xiàn)得淋漓盡致。所以為了避免個(gè)人隱私在大數(shù)據(jù)時(shí)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(shù)據(jù)為商業(yè)部門(mén)服務(wù)，而另一群人則負(fù)責(zé)審查這一些人是否合法的獲得與應(yīng)用數(shù)據(jù)，是否侵犯了個(gè)人隱私。
無(wú)論如何，大數(shù)據(jù)時(shí)代將會(huì)到來(lái)，不管我們接受還是不接受！
我覺(jué)得《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書(shū)寫(xiě)的很好，很值得一讀。因?yàn)闀?huì)給我們很多啟發(fā)，比如你在相關(guān)的社交網(wǎng)站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數(shù)據(jù)科學(xué)家”們利用，從而再將相關(guān)數(shù)據(jù)賣給各大網(wǎng)店。不過(guò)，事實(shí)就是我們將會(huì)成為被預(yù)測(cè)被引誘的對(duì)象。所以說(shuō)，小心你在網(wǎng)上留下的痕跡。
我喜歡這本書(shū)是因?yàn)樗o我展現(xiàn)了一個(gè)新的世界。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感7
世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，當(dāng)你掌握了數(shù)據(jù)，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過(guò)數(shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)系預(yù)測(cè)事物的發(fā)展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠(yuǎn)勝于＂防患于未然＂。
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)，讓我們?cè)谟^念上有了三大轉(zhuǎn)變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對(duì)精確，要相關(guān)不要因果。全書(shū)介紹了＂大數(shù)據(jù)＂時(shí)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(xiàn)代社會(huì)的運(yùn)作方式必將有重大的改變，若不順應(yīng)這種變革的潮流，就像古中國(guó)固步自封，最終被堅(jiān)船利炮打開(kāi)國(guó)門(mén)而自己還用著長(zhǎng)鉤鐵戟抗?fàn)幰粯樱豢杀苊獗宦訆Z，被落于世界進(jìn)程之后，所以我們必須轉(zhuǎn)變我們的思想。
＂我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物間的相關(guān)關(guān)系＂，我想這句話是本書(shū)的核心思想。大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息與數(shù)據(jù)已成為了一切的本源，我們生活在各種數(shù)據(jù)構(gòu)成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無(wú)數(shù)條＂看不見(jiàn)的線＂將我們與這些數(shù)據(jù)聯(lián)系到一起，這是我們以前從未有過(guò)、從未想過(guò)的。大數(shù)據(jù)改變了我們以前的通過(guò)因果關(guān)系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因?yàn)椋诖髷?shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多數(shù)據(jù)，有時(shí)甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，也就是：樣本＝總體；而且，當(dāng)研究數(shù)據(jù)如此之多時(shí)，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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法利用，這將無(wú)法使我們構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)世界，在分析更多、更全面的數(shù)據(jù)之后，我們就可以從這些數(shù)據(jù)之中發(fā)掘它們的相關(guān)關(guān)系，即以＂是什么＂而不是＂為什么＂的角度看待數(shù)據(jù)，不用管其從何而來(lái)，只要分析其如何影響其他事物既可，即＂讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲＂，這些，徹底推翻了人類以前探索數(shù)據(jù)的方法，展現(xiàn)了一個(gè)全新的世界。
這種觀念以驚人的力量給現(xiàn)知識(shí)狀況帶來(lái)了巨大的沖擊，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，獲得巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見(jiàn)。比如谷歌公司，2009年流感流行之時(shí)，通過(guò)檢測(cè)檢索詞條，處理34.5億個(gè)不同的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)預(yù)測(cè)并與2007、2008年的美國(guó)疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對(duì)比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型后，預(yù)測(cè)結(jié)果與官方數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)高達(dá)97％，這種大數(shù)據(jù)技術(shù)，以前所未有的方式，通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析得出流感所傳播的范圍，為預(yù)測(cè)流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時(shí)，雖然大數(shù)據(jù)可為人類造福、對(duì)抗病癥，但這僅限于掌握這門(mén)技術(shù)而言，若不重視這種技術(shù)，當(dāng)我們的對(duì)手早于我們一步構(gòu)建這種數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)之時(shí)，便是我們的災(zāi)難，想想，大數(shù)據(jù)雖核心的在于預(yù)測(cè)，當(dāng)敵人通過(guò)這種手段預(yù)測(cè)我方下一步的行動(dòng)，將是可怕的—比如你的導(dǎo)彈將從何處發(fā)射，將飛往哪，你的軍隊(duì)動(dòng)向、目標(biāo)，總之所有一切＂未來(lái)＂將掌控于敵手，敵方甚至可以借此發(fā)現(xiàn)那些將來(lái)有＂大作為＂的人，從而進(jìn)行滲透或扼殺，這對(duì)我們的發(fā)展無(wú)疑是致命的，所以，盡快加速大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)程是必須的。
對(duì)于我們國(guó)防生，也必須順應(yīng)這種發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)的時(shí)代必將是數(shù)據(jù)極易獲取，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)共享化的時(shí)代，通過(guò)這些數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)模型，可以準(zhǔn)確分析并給出適合每一個(gè)人的計(jì)劃，如運(yùn)動(dòng)量、訓(xùn)練強(qiáng)度，可以＂先知、先覺(jué)＂，及時(shí)發(fā)現(xiàn)一個(gè)人的負(fù)面情緒前及時(shí)疏導(dǎo)，這些必將成為現(xiàn)實(shí)，我們必須跟進(jìn)時(shí)代，做好準(zhǔn)備，去應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的一切！
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