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大數據讀后感第1篇讀完《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、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼下面是小編為大家整理的大數據讀后感12篇,供大家參考。
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，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，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，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展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的變化。而對于現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。
如今說起新媒體和互聯網，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？他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。
他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業，他是歐盟互聯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：
1、更多：不是隨機樣本，而是全體數據；
2、更雜：不是精確性，而是混雜性；
3、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計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯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。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！贝髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P系，而是相關關系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。
在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
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?！斑@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，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’?！癧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。數據創新可以創造價值，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系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，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”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?！爸x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。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
大數據在如今的時代是一個耳熟能詳的詞，也就在那么很短的一個時期，大數據火爆全網，所有的公司和個人都崇尚大數據，好像誰不知道這個名詞就徹底out了。
就拿我這個吃瓜群眾來說吧，一直以為大數據離我們很遠，對大數據的理解也就是很多很大的數據，雖然每天都能在網上看到各種相關的消息。后來慢慢的就有些理解了，原因并不是我有多好學，而是慢慢的習慣了網上購物。有一天我發現很有趣的現象，平常我經常在網上找各種自己需要的資料，而網頁上就總會出現廣告，這很正常大家也都習慣了。但如果我今天在百度或淘寶上搜索了某件商品，那網頁上的廣告推薦就會是我搜索相關的這類商品。起初我很驚訝，后來才知道這是大數據的運用。就這樣我知道了廣告的投放是對大數據的分析而來。
大數據有沒有被神化我不知道，但有一種很受大家認可的觀點是這樣的：誰擁有大數據，就相當了擁有了聚寶盆。印象最深刻要數共享單車，自2016年底開始如同雨后春筍般的爆發開來，一不留神就發現街道邊擺滿了五彩的自行車，當風口來臨時，每個人都想成為在風口飛翔的豬。而就在共享的理念生根發芽時，人們并沒有找到共享單車的盈利模式在哪，但有一點是所有人都堅信的，在解決最后一公里的同時，能累積大量的數據，而在未來，數據一定可以變現。
這些算是我對大數據最深的理解了吧，直到我看到了《決戰大數據》這本書。品覺老師通過這本書帶我系統的了解了一遍大數據，大數據當然不是簡單的一堆超大數據而已，并且數據本身并沒有什么商業價值。它的價值在于利用數據與數據之間的關系來還原人們的行為和生活場景。
大數據的概念和運用需要一位大師用一本書的篇幅才能展現出來，我的三言兩語當然沒有這樣的能力。但通過對這本書的理解，我有了自己對大數據的理解?，F在的人們對于電視電影都不陌生，而且在觀看時，我們都是站在上帝視角，我們知曉影視中所有人物的行為甚至心理活動。但我們都明白這在現實中是不可能實現的，現實中每個人都是獨立的存在，擁有很多絕密的隱私和自由的大腦，這些都是別人無法窺探的，不管跟你多親密的人都只能看到你的某一部分。在未來的某一天，你的人生會變成一部電影，大數據就是那個攝像機。
不管你的身邊有沒有人，你的所有行為都會留下痕跡，展現給他人時，或許你會加以掩蓋，但在這個世界留下的原始數據是無法更改的。如果我們生活的世界是一臺電腦，他能收集到你所有的行為痕跡，那它當然可以還原出你的一切，也會比你自己還要了解你自己，擁有這臺電腦的人就能像看電影一樣看著你。在此之前我們無法去控制這臺電腦，也無從知曉你在世間留下的原始痕跡。但當網絡、手機、各種穿戴設備的.興起，這些電子產品就組成了這樣一臺記錄世界的電腦。
回到大數據上吧，現在的大數據還沒有到那么龐大的地步，即使未來真的可以收集到如此全面的數據，儲存、備份和分析也都是目前無法克服的問題。大數據是通向未來的必經之路，當然不會有那么簡單，儲存和備份更多的是技術上的問題，分析也是根據各種不同目的來進行調配的，這些要細化來說簡直是無窮無盡。就單講一下現階段最大的問題——收集數據，本書中反駁了一個觀點：先把數據收集著，以后總會有用的。因為無用數據的儲存會讓你不堪重負。
這個觀點在我看來是絕對正確啊，從小就被教育多做點總是好的，不管未來有沒有用，先拿過來總是沒有錯的。至此之后我才明白，我生活中總是有那么多雞肋的原因了。既然發現了問題就應該找辦法解決，如果不是所有的數據都有用，那我們應該收集哪些數據呢？這個問題應該回歸到現實生活當中，現在運用大數據的一般都是公司，設計運用數據和收集數據的通常不是一批人，運用數據的一般都是公司決策層，而決策層的思維是跳躍的，沒有充分的溝通，收集數據的人很難領會到其中的奧秘。因此，在收集數據時面對大量的數據不知所措。解決好這個問題應該會對運營數據起到決定性的作用。
本書大部分篇幅都是在講解大數據的收集、儲存、運用等方面的內容，對企業和用戶的影響，還有大數據時代運營模式的改變等等。但這些內容只是讓我更加了解了大數據，對生活的直接幫助有限。真正讓人豁然開朗的是個人對自己進行大數據管理的理念，原來大數據還可以這么理解，這跟我學生時代認為最佳的系統學習方法不謀而合。
將所有接觸的`人、物、事當成數據收集起來，歸類存儲。找尋他們之間盡可能多的聯系，用關鍵字進行概括和索引。這將會讓你洞察到你身邊所有的真相。
現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展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。
現任牛津大學網絡學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網絡監管項目負責人；
曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創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。
＂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生領域，整個商業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，結果發現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一個系統，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，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，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。
對于暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鐘情于務虛的觀點。新奇的產品于我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數據”這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的`制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔?？v觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索?！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾?。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
如今一提起互聯網和新媒體，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、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、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。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象背后的原因，讓數據告訴我們相關的現象就足以幫助我們做出選擇和決策。傳統的統計調查數據可以描述事物發展的趨勢，對未來的預測起到重要作用，現在有了大數據，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，社會的發展和進步源自于我們人類的獨創性，這種獨創性包括創意、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依舊顯得尤為重要。
自貿港建設正在如火如荼的進行中，建設體現中國特色、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，要更好的發揮統計監督作用，對海南自由貿易港進行統計監測，運用翔實統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。
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發現，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展，我是沒有跟上，如今發現即便是對于投資，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?？赐辍洞髷祿r代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時發現數據的重要性，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：
1、要總體，不要隨機樣本：從小對于統計學相關的學習，基本都是從樣本出發，理論的基礎在于如何隨機的足夠分散的選取樣本，這可是技術活加直覺。而對于大數據來說，要的就是總體，本質上來說，總體樣本的確更能準確找到結果。但是對于統計來說，總體的分析增加了數據分析的難度，不僅數據核對不好進行，一旦出現數據污染，準確度就會大打折扣，而且進行數據回溯的時候，也無法準確確認問題，而這一點也是后面相關性上問題；
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，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定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發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。
3月11日下午兩節課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區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，創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法，從中發現一些教育現象，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！
讀完這本書并不是一氣呵成的，第一次讀到大約五分之一的時候就放下了，第二次重新開始讀，讀到三分之二的時候又想放棄，可是想了想，還是堅持了下來，不為別的，看到三分之二的時候基本明白了書中要講的主要內容，而這內容并不是我想從書中獲知的，或者說，書中內容與我期待相去甚遠。而之所以能硬著頭皮讀完，完全是出于想著事后跟朋友評論這本書的時候更有資格而已，畢竟，沒有看完一本書而去評論它總是有失公正的。
大數據時代這本書按我自己的理解主要講了四個方面的內容，一是講什么是大數據，舉了很多例子說明我們已經進入大數據時代了。二是講大數據的意義，文中大量舉例，論證大數據對人類發展的積極意義。三是講大數據若是用得不當所產生的消極影響。四是提醒我們如何避免大數據的消極作用，發揮它的優勢造福人類。記得高中學政治的時候，有一條回答問題的黃金法則，當要解決一個問題的時候得從三方面回答，那就是：是什么，為什么，怎么樣；
也就是先解釋事務的定義，再說解決問題方法，最后闡明這個事務的積極作用和消極作用。而大數據時代只說明了兩個問題，那就是，"是什么”，以及“為什么”。也許這本身就不是一本工具書。大數據時代，這個名字取的是夠大氣，內容卻不敢恭維。這本書在網上炒的也很火，受很多人追捧，不知道看完之后是不是跟我一樣，感覺看與不看似乎影響不大。
跟老公談論過這本書，剛開始我在京東上買它的時候很激動得對老公說，看完這本書我會更了解現在互聯網思維，對工作有幫助，而等我讀完，一點這樣的感覺都沒有了。老公也很形象描述了這本書，它就像美食節目《舌尖上的中國》一樣，告訴你哪里有好吃的，但是不告訴你怎么做。我覺得這個比喻很形象，真是要人命了，看著一道道美食而不得，只能拿起身邊的薯條可樂解解饞的痛苦就是如此。
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——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業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20xx年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，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！
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，很真實地反映了現實中小企業云計算，大數據的現狀。
不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。
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：著眼于數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI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，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什么是大數據？
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取、管理、處理、并整理成為幫助企業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。
2、大數據適合什么樣的企業？
誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。
同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？
3、大數據帶來的影響
當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好準備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，云計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什么呢？
1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發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機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發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"一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司。
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。
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《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預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間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——數據科學家，這是一群數學家、統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，比如你在相關的社交網站發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。
![《紅樓夢》讀后感600字：絕不會重演悲?。ǚ段耐扑]）](https://m.hanmyy.com/upload/img/20220120023221877.jpg)
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