大数据时代读后感读书心得11篇

大数据时代读书心得。

在我们现在的生活中，我们偶尔会需要用到一些必要的文书，大家所用的实用文书内容多种多样，你的认知中实用文书也是这样的吗？在这里，你不妨读读大数据时代读后感读书心得11篇，仅供参考，欢迎阅读。

大数据时代读后感读书心得 篇1

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。该书介绍了“大数据”时代的三大变化：

思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

“我们不再有兴趣寻找因果关系，而是应该寻找事物之间的关联”，我认为这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：

样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这一概念以惊人的力量给当前的知识状况带来了巨大的冲击。通过对海量数据的分析，我们可以获得巨有巨大价值的产品和服务，或者是深刻的见解。例如，当h1n1在xx流行时，google通过检测搜索关键词并处理了34个。5亿个不同的数据模型，通过**并与xx、xx年的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，**结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，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**流感提供了一种更快速、高效的工具。

同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于**，当敌人通过这种手段**我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。

对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!

《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作，这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点是作者用数百个例子详细解释了大数据的方方面面，使外行容易理解。在结构上，笔者依次从大数据时代的思维变革、业务变革和管理变革三个角度进行阐述，清晰有序。

作者认为，所谓的“大数据”就是“所有数据”。随着计算机运算速度和存储容量的不断提高，数据采集变得越来越简单，数据存储的成本也越来越低。过去，由于技术上的限制，人们在进行统计时只能采集有限的样本数据，在统计中应考虑随机样本的选取，以减少样本问题带来的误差；统计结果往往不被重用，导致数据利用率低。

而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。在“小数据”时代，样本的误差会导致整体估计的失败。幸运的是，在“大数据”时代，准确度不再那么严格——也不能太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。

在对思维转换的阐述中，本书最重要、最核心的一点是大数据时代。我们应该从追求“因果”的旧思维模式转向追求“关联”。 在我看来，这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题，所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者本人也说，“大数据的相关性使人们看到了比因果关系更具前景的领域。

“在大数据时代，获取数据的方式多种多样，数据形式也在发生变化。任何文本、行为和一切都可以在数字化后进行分析。对于这些数据的利用，我们不仅要考虑其最初的使用价值，还要考虑其未来可能的用途，以提高数据的利用率。当然，数据的使用并不是无限的，而且时间效应和环境的变化肯定会对数据提出新的要求，所以数据的折旧也应该考虑。

这就导致了对数据（一种无形资产）进行估价的可能性。对于facebook和twitter这样的公司来说，数据是他们的核心。如何让他们在资产负债表上得到公平的反映是我们需要考虑的问题。

大数据时代的价值链由三部分构成，我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据本身的公司，第二种是基于技能，第三种则是基于思维。在大数据出现的早期，技能和思维是最有价值的，但笔者认为，归根结底，大部分价值必须从数据本身挖掘出来。

这假设一个成熟的市场，每个人都了解大数据的使用。

对于普通人来说，隐私是大数据时代最重要的问题。不知不觉中，个人的每一个行为都暴露在**甚至是民营企业的面前，也面临着潜在的信息披露风险。对此，笔者提出了解决用户责任的办法，而不是以往的正式授权使用。

大数据甚至可以**一个人的犯罪动机，这就给监管部门带来了**一个人是否想犯罪、惩罚与否的问题？在这方面，社会必须达成一个共识，即“个人只需对其行为负责，而不是对其动机负责”。

大数据时代的风险控制靠的是"算法师"，类似会计师一样的职业，对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这在一定程度上可以防止数据滥用和数据**的发生。今天的法律也需要对大数据监管进行修正和补充。

如今的大数据发展主要是由科技公司推动的。相信在不久的将来，更多的传统领域会认识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒。大数据不是灵丹妙药。对于某些领域或链接，使用大数据是一个简单使用的选择。但对一些地区来说，盲目使用大数据只会适得其反。

大数据时代读后感读书心得 篇2

读《大数据时代》有感

“一个富于创造力却又充斥着巨大破坏力的大数据时代已经来临。”7月19日，凤凰卫视董事局主席刘长乐在生态文明贵阳国际论坛上如是说。然而只有当我真正翻开《大数据时代》这本书，我才对何为大数据有了深刻的印象。

以下为余之于大数据之拙见。

背景：互联网和流**的应用，信息的扩展，节奏的加速。

什么是大数据：收集和分析大量信息的能力，涉及到人类生活的方方面面，以便从复杂的数据中找出过去不易揭示的规律。

特征（三个原则）：

1．不是随机样本，而是全体数据。

依据舍恩伯格教授强调全体数据处理的好处：

其一，揭示样本数据无法搜寻的细节信息。故而相比样本数据的局限与限制，大数据其实更具精确性。

其次，大数据处理的简单算法要比小数据处理的复杂算法简单得多。对“小数据”而言，第一要义便是减少错误，保证质量。因为从小数据中采集的少量样本意味着小误差放大，甚至可能影响整个结果的准确性。

第三，我想说的是，时代的特点决定了信息处理的方向。对精确性的痴迷实际上是缺乏信息和模拟时代的产物。在那个信息匮乏的时代，对每一个数据的测量都对结果至关重要。然而，当今社会是一个飞速发展的时代，信息复杂，更换频繁，大数据库每天都以不寻常的速度更新。

然而并不是说对于教授的观点我是完全认可的。比如人口普查，不管计算机有多强大，目前仍有很多数据需要人工采集，所以这次人口普查仍需要采用抽样的方法。有意思的是，教授用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样，而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。

教授的行文中，关于什么是“全量”，处于不断的摇摆之中。有时指“我们需要的所有数据”，有时指“我们能收集到的所有数据”。教授举了一个人口普查的例子，很明显是指前者。

而在很多商业案例中，又显然指后者。我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据，全体数据的收集的好处显而易见，但是至少目前看，我们还没不可能说我们处理了“全量”。

2．不是精确性，而是混杂性。

在我看来，在大数据时代，细微差别的不精确性的确被忽略了。实际上，混合应用提高了搜索的容错性。举个简单的生活事例，当一个人搜索偶然在街边听到的心动的歌曲，隐约记住了几句歌词可能都不正确。然而，随着关键词的输入，他搜索歌曲的概率将大大增加。

3.不是因果关系，而是相关关系。

对于这个观点，教授引用了谷歌的一个例子：谷歌搜索关键字来确定**是否可能有流行病。依据教授的观点，寻求是什么而不是为什么可以大大减少人们所需要的耗资，更值得一提的是相关关系在某些方面涵盖面相较于因果更加广泛，故而给人提供了新的可能在寻求因果关系被蒙蔽的视角。

因此，第三点也是教授和大多数人认为最有价值的一点。

可是我想说难道在寻求相关关系的时候就一点都没有因果关系的存在吗？难道在谷歌凭借关键词找到流行病区域就一点都没有因果关系的运用吗？我们只能说并不是一味的追根究底，然而要说完全没有就太过绝对了。

正如舍恩伯格教授指出这是一场思维的巨大变革，然而依余拙见，其中问题尚存，需要建立完善的大数据体系还有很长的路要走。

应用：（商业）

大数据的核心即**

大数据价值链的三大**是数据本身、技能和思维。

最先自然受益的公司是那些掌握大数据的公司：基于数据本身的公司、基于技能的公司、基于思维的公司。其次，拥有数据洞察能力和思维能力的个人往往是富有和成功的。然而，更宝贵的不是财富，而是他们对数据的独特洞察。

隐患：人类被绑架到一个没有隐私的真空世界。

大数据时代中有可能爆发数据垄断的危机，并将催生出形形色色的数据弱势群体。

在数据的生成或收集过程中，不可能实现绝对平等。一些信息记录通过博客、微博等自**及社交网络传遍全世界的同时，各种个人信息被当做商品待售甚至已经**，“网上人肉”、各种****事件是典型依靠海量数据对弱势群体产生的摧毁性打击。大数据就像一台巨大的推土机，它破坏了国家、社会和个人的信息保护。

然而对其中的所有观点都不假思索的采纳而不深入探索质疑的做法并不是值得效仿和推崇的。

大数据时代读后感读书心得 篇3

大数据和云计算是现在it行业很流行的词语。惭愧的是我是从母亲那里第一次听说这两个词的。从我上大学后，母亲就格外关注计算机行业，而一些事情甚至由母亲说之后我才知道。

书的一开始就是国内一些名人对这本书的评价，在我看到的别的书中，大部分是对这本书本身进行夸奖，但大数据这本书让我看到了不一样的评价，除却对数本身的赞赏之外，这些名人也阐述了自己对于大数据的理解。宽带资本董事长田溯宁在书中说到：“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。

”看起来最基本的1，0现在已经成为有志之士严重的宝藏。正如田先生所说，中国是世界上最复杂的大数据国家。解决大数据带来的问题，探索基于大数据的解决方案，是我国产业升级和效率提升的重要手段。

数据挖掘不仅可以成为企业竞争力的源泉，而且可以成为国家竞争力的一部分。结合我国的现状，大数据和云计算是实现我国产业形态转变的重要手段。幸运的是，中国在这方面起步并不晚。由于互联网的出现和信息的及时传递，这一新发现直到及时年前流行起来才传播到中国，始终国始终跟随欧美国家。

另一方面，大数据和云计算是it毕业生的一个机会。

在下面，这本书说明了大数据和云计算为生活带来的便利。无论是google搜索和流感预测，还是farecast和机票预测系统，抑或是天文学，这些例子都非常生动，吸引着读者。让读者知道这就是大数据的魅力。

通过这本书，我们可以知道云计算是解决大数据问题的方法。那么，小孩子都知道的问题：这世界上的问题何其之多。

个人独特的问题暂且不论。一段时间内，一个人的搜索结果可能无法解释问题，但如果是千亿人呢？当数据庞大到一定程度，便必有其规律。

而这些规律便是我们解决问题的办法。

在世界人口最为庞大的中国，大数据具有很大的意义。从全国来看，由于国民经济的快速发展，社会问题层出不穷，最突出的是教育、医疗和贫富差距巨大。当有问题时，我们需要解决它们。政府正在积极寻找解决办法。但中国有多大，我们如何才能找到答案？

这时，大数据的魅力就体现出来了，从大量的数据中寻找规律，从而找到解决问题的办法。从企业的角度看，消费者最需要的产品，消费者最能接受的价格，以及消费者遇到的问题。在找到这些问题的答案时，相信企业的发展方向可以更加坚定，从而进一步促进企业乃至国家的经济发展。从个人角度看，利用大数据所获得的结果，可以让我们的生活变得简单快捷，就像机票预测系统的出现一样，为我们节省了金钱和精力。

作为计算机学院的学生，我们应该知道什么是大数据和云计算，然后我们应该看到我们的机会。未来是计算机的世界，未来还有很长的路要走，关键是我们该怎么走。大数据和云计算才刚刚起步，它的作用只让人们看到了种子，而这棵参天大树，能否成为种植者之一？

这个问题与大家共勉。

大数据时代读后感读书心得 篇4

通过老师推荐，我怀着好奇的心情读完了《大数据时代》。这本书是一本比较系统和专业的书。起初，当我读这本书是，它使我非常烦恼。我觉得很无聊。随着深入细致的阅读，我逐渐发现，看似枯燥乏味的书籍让我受益匪浅。

《大数据时代》作者之一的维克托·迈尔—舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，还先后担任新加坡商务部高层，文莱国防部高层等。另一位作者是肯尼思·库克耶，他是《经济学人》的数据编辑，这本书由他们俩人共同编著完成。

通过认真和耐心的阅读，我发现这本《大数据时代》是一本很有价值的书籍，对我们现今社会的发展有重大的意义。它描述了许多与数据相关的成功案例，揭示了数据在现实生活中的作用，告诉我们应该有效利用数据资源，更好地融入这个大数据时代。读完这本书，我学到了很多关于数据的知识，并获得了四个重要的启示。

一． 掌握数据自身信息，通过数据创造价值。

随着计算机行业的发展，人力技术的落后会被慢慢地克服，大数据的出现使人类第一次，机会和条件在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用数据，得到过去无法企及的商机。而大数据中最有价值的部分就是它本身。掌握数据，通过创新创造新价值。例如：

本书中提到的万事达、维萨等信用卡发卡机构，通过为小银行、小商户提供服务，可以从自己的服务网络中获取更多的交易信息和客户消费信息。在掌握了大量数据后，将分析的数据授权给第三方，以获取巨额利润。这种做法，我认为十分明智，运用大数据创新用途，挖掘出数据的新价值，利用潜在价值推动企业的发展。

如今，很多企业都可以效仿这个例子，通过数据来提高自己的竞争力。

二． 寻找数据相关关系，**未来发生事件。

在大数据时代，数据增长越快，事物之间存在着强而弱的相关性。通过对数据相关性的分析，可以利用其特点促进企业的发展。比如谷歌流感趋势就是一个典型的例子。

在特定的地理位置，更多的人通过谷歌搜索特定的词汇，并分析认为，该地区有很多人患有流感。然而，数据有时相关性很弱，比如一个人的鞋子尺寸和幸福感没有关系。再比如：沃尔玛通过对每一个顾客的购物清单以及消费额，购买的物品，购买的时间，购买当日的天气等数据的分析，沃尔玛发现，每当在季节性飓风来临之前，不仅仅手电筒的销售量增加了，而且pop—tarts蛋挞的销售量也增加了。

因此，当季节性风暴来临时，沃尔玛会在飓风货源附近投放蛋挞备货，方便顾客抢购，增加销量。从沃尔玛的例子可以看出，大数据的核心是**基于相关性分析。通过寻找数据的相关性，我们可以有一个更准确和更快的**未来。

三． 数据是一把双刃剑，合理利用是关键。

在人类历史的长河中，即使在现代社会的快速发展中，人们也主要依靠数据，这与人们的生活息息相关。利用大数据创造巨大价值是大数据给人类带来的好处。沃尔玛和美国第一资本银行率先在零售和银行业使用大数据，从而改变了整个行业。

而数据也是一把双刃剑，它给我们带来了巨大的风险。例如，我们的个人信息在不知不觉中泄露，我们的隐私是公开的，我们的数据有能力**，**我们可能生病，犯罪会使我们无法购买保险，甚至在犯罪前被提前逮捕。

因此，大数据时代也需要新的规章制度来保护权利面前的个人权利。人类的自由意志是神圣不可侵犯的，不容忽视。我们必须避免被它的光芒所左右，合理使用数据，做好迎接挑战的准备。

四． 广告业要迅速发展，须融入大数据的环境。

大数据时代的发展是必然的。对于广告业来说，其未来发展必须融入大数据环境。通过对数据的收集、分析、处理，让广告商更加清楚什么样的广告才会受到消费者的青睐，为广告的定位提供理论依据，更加准确地把握消费者心理。其次，利用大数据广告商可以更准确地掌握广告的时间、对象和位置，及时了解消费市场，增加广告的预期效果，从而获得更大的广告收入。

大数据是一种资源，是促进社会更好发展的工具。只要我们正确使用这个工具，它就会改变我们的生活环境，优化和提高我们的生活质量。但这不是魔杖。它只能为我们打开一扇了解世界的新大门，不能创造我们想要的世界。因此我们在迈向大数据时代发展时，我们要运用数据思维，使用数据技术，解决数据时代遇到的各种问题，我们也应当“怀有谦恭之心，铭记人性之本”，让大数据发挥其自身价值，为整个人类社会发展扮演更重要的角色，推动人类社会不断的前进。

大数据时代读后感读书心得 篇5

这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。

这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。

——前言

大数据的概念提了很久，我一直忽略了对它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。

对于整本书，我认为三个要点是前几章：

、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。对于大数据来说，这是一个整体。从本质上讲，整个样本可以更准确地找到结果。

但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；

2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。

大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。

3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。

但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。

大数据时代读后感读书心得 篇6

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一**竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。同时，笔者也从个人和企业的角度分析了大数据中隐藏的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是新鲜的？因为这本书的内容似乎打开了一个对我来说有点熟悉和陌生的世界。我们现在正处在网络时代，在我们日常的简单操作中，产生了大量的数据，但一开始我们只是用很多技术来解决手头的问题，那些大数据就像沙子里的金子，价值是找不到的。

到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感**、farecast与飞机票价**系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“**,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。谷歌、亚马逊等拥有大量数据的公司正在大力发展与大数据相关的新型产业和研究项目。

利用网络时代大数据的便利性成为当今商业中最有价值的东西，使得所有可量化的趋势都出现了。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以**许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。

我认为最大的担忧是大数据时代对人类自身思维、思维、信仰等精神领域的影响。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?

我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个**的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。

人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。

我认为，只有我们坚守自己的内心和自由意志，大数据才能造福于我们的人类世界，才能充分发挥其背后的温暖之光。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

大数据时代读后感读书心得 篇7

大数据时代——数据变革引领时代

近两年来，“大数据”一词突然出现在每个人的眼中，不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网企业的战略规划中，也出现在国务院等国家的**报告中，无疑成为当今互联网界的新宠。然而大数据这个概念却不是才被发明出来。然而，它是顺应时代需要而诞生的，它也在改变着人们的生活方式，不断影响着教学方式。

什么是大数据？带着这个疑问我去看了《大数据时代》这本书。《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，并由胜杨燕和周涛翻译。

原书在世界各地就很“火”，加上翻译的水平不错，所以想从中得到一些解答。在百度上搜索到的解释是，“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。”而在《大数据时代》中，作者却认为大数据并非一个确切的概念，而是“人们获得新的认知，创造新的价值的源泉; 大数据还是改变市场，组织机构，以及**与公民关系服务”

舍恩伯格在书中从三个部分论述了大数据：思维变化、业务变化和管理变化。这些变化涉及到我们生活的方方面面。我们可能很难清楚地感受到这些变化的影响，但这些变化正在潜移默化地改变着我们的生活。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，

1、 更多：不是随机样本，而是全部数据；根据作者的定义，大数据是指使用全部数据而不是随机分析的方法。主要有两个原因。一是现有技术使人类能够处理海量数据；二是随机样本无法获得一些有用的信息。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性；大数据时代精确不可能实现，反之用概率说话，混杂性变成了一种标准途径。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。在大数据时代，是什么比为什么更重要。

尽管这违背了人类好奇心和探索的本质，但知道什么有助于决策确实实有限的。在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智力方面向前发展的最根本动力。第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。

这本书的精髓和重点是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两部分基于第一部分的三点。在第一部分中，笔者提出了三点看法，并在网络和**上引起了大量的评论。

对于我的工作来说，大数据时代的教学方法已经发生了巨大的变化。 尤记得我的初中时期，教师的教学仍大量的依托于纸质书本以及黑板。我的数学老师，以为年近60的严厉老人，每节课前都要在数个可携带的小黑板上写上应用题题目，再在同学的帮助下带到教室以备课堂使用。

现如今，这种耗时耗力又不讨巧的教学方式早已淘汰在历史的场合中。课堂中使用microsoft office 软件配合投影仪的课堂教学方式已经在大部分的城市普及开来。在一些较先进的城市，课堂教学形式更依赖于先进的科学技术。

比如在教室内每人提供一台计算机，或者平板电脑等。一个很有趣的例子就是在上海实行的电子书包，即利用信息化设备进行教学的便携式终端，除了传统家校通包含的家校沟通功能，电子书包还提供更加丰富的教育信息化功能，如数字化教育资源、学生成长史等，让其真正成为孩子们学习和生活的信息助手。这种技术，是全然为了教学的便利而产生的。

不仅为学生提供了大量的教学内容，减轻了学生带大量书籍上学的负担，提高了学生的学习兴趣，而且有效地防止了学生收到外部网络的影响，因为所谓的电子书包无法连接到互联网。

然而，正如维克多·勋伯格（victor schoenberg）在书中所解释的那样，大数据时代也带来了弊端。在课堂教学中也是如此。课堂中的数据滥用就是其中一点。

很多教师在体验网络的便利时，过分依赖网络的内容。带来的问题是多样的；首先，大量的网络内容未必都是准确，真是的，是否可以应用于教学还有待考证。其次，许多教师在课堂时间大量的使用视频，音频，来自网络的文章作于教学内容，虽然表面上看上去形式多种多样，课堂生动有趣，但其实浪费了大量的时间，学生难以集中精力，或者是找到老师要讲的重点，可以说是这样的数据应用是本末倒置了。

即便如此，在中国教育环境大数据时代，利大于弊。只要合理利用各种资源，就能在更大程度上优化课堂，加强课后反馈，教学效率更高。

大数据时代读后感读书心得 篇8

拥抱大数据时代

21世纪，一个充满了变革的时代，很喜欢的一句话是“未来扑面而来”，二十年前，我们甚至不知道网购是啥，然而，到了现在，网购几乎已经变成了我们生活中必不可少的一部分。想到了几十年前全球排名前十的公司现在几乎全部重新洗牌，想到了，现在一份《纽约时报》的信息量近乎19世纪人，一生所接触到的信息量，不得不说，这是一个信息**的年代。有人说，在这个时代你掌握了大量的数据那你离成功就不远了，因为这是个“大数据时代”。

大数据不是大数据，而是海量数据。当我们拥有大量的数据时，我们就可以通过各种方法和手段得出我们想要得结论。选择读《大数据时代》这本书，一则是出于对这个名词的好奇，二则是觉得那么多人推荐必然值得一读。

《大数据时代》是被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔—舍恩伯格教授的代表作之一，宽带资本董事长田溯宁先生说这本书是他看到过的最好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都是非常具有价值的。

《大数据时代》从思维变革、商业变革、管理变革三部分对大数据的基本概念和特点进行阐述，但这本书不同于大多数理论书籍的枯燥，也不是一本厚重的科普杂志，书中观点掷地有声，观念高屋建瓴，例证丰富翔实，体现了舍恩伯格教授广博的知识，强大的驾驭问题的能力以及他立言立说的野心，是一本不可多得的大数据著作。

如作者所说，大数据开启了一次重大的时代转型，是一场生活、工作与思维的大变革，新时代的我们正处于这场巨大的变革中，我们是参与者、也是承受者，生活中无时无刻不被大数据包围，便捷、舒适来于斯，对隐私的担忧也来于斯。也就是说，大数据也是一把双刃剑，我们的自由越大，约束也随之增大。

更多采样分析在过去的统计分析中扮演者举足轻重的角色，它用最少的数据得到最多的信息但采样分析暴露出来的问题也是不容忽视的，首先，采样分析的精确性与采样的随机性呈正相关，与样本数量无相关关系；其次，当人们不满足大概的结果时，随机采样就失去了原有的效力，用作者的话说就是“在宏观领域起作用的方法在微观领域失去了作用”。随着数据处理技术的巨大变革，我们需要的是尽可能多的数据甚至是所有的数据，也就是说“样本=总体”。乔布斯的癌症治疗过程就是一个很好的说明“样本=总体”的好例子。

抽样分析忽略了对细节的调查。随着大数据时代的发展，这种弊端越来越不容忽视，因为生活中的乐趣往往存在于细节之中。或许，根据抽样分析，谷歌的流感趋势、farecast的机票价格**、xoom和跨境汇款异常交易警报都会出现不同程度的偏差，甚至消失

更杂在小数据时代，我们要做的事尽量避免不精确，保证数据质量，因为数据的有限性会导致细微的错误被无限放大使得结果无限偏离准确值，但在大数据时代我们允许不精确，甚至欢迎数据的混杂，实践得到“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效”，比如，google的翻译系统。作者告诉我们，在大数据时代，数据越复杂越好。在大数据时代，我们需要重新审视准确性的质量。例如，麻省理工学院的两位经济学家提议接受更多的混合数据。他们将大数据与良好的分析方法结合起来，在2008年9月著名的雷曼兄弟破产后立即发现了通货紧缩的趋势。然而，那些依赖官方数据的人直到同年11月才知道。

混杂其实是为了更精确，所以，不应该竭力避免混杂性，而应该让其成为标准途径，我们应该学习那些互联网上非常火的**，欣赏不精确性而不会假装精确。当数据变大时，准确的数据就不那么重要了。

更好 《大数据时代》告诉我们，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，在大数据时代我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。换言之，我们应该将传统的因果关系思维转变为相关性思维，这样才能更好地适应大数据时代的要求，帮助我们更好地了解世界。

如果说大数据时代的思维变化有些抽象，那么大数据时代的业务变化和管理变化，将有助于我们更清楚地看到大数据时代对我们的真正影响。

大数据时代读后感读书心得 篇9

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。

”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“**”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。这本书展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter和visa等大数据先驱最有价值的应用案例。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、o2o、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的**，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。

大数据具有最直观的价值：时间和金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。

”大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，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，这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。

思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业的发展方兴未艾，从北方广袤荒原上的农机无人操作，到浙江乌镇的农家乐、西安阿里的智能大脑。数字农业正在悄然推动传统农业的发展。

从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

目前，我国已进入加快发展数字农业的新时代。在有条件、有需求的情况下，发展数字农业势在必行。人类社会经历了农业革命和工业革命，现在正经历着信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。

互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将给农业发展带来深刻变化，创造千载难逢的历史机遇。（张洋）

大数据时代读后感读书心得 篇10

“大数据”一词的兴起似乎已有几年，原来对于大数据概念似懂非懂，一直以为“大数据”无非就是“大量的数据”或者就是“数据比较大”， 感觉与自身实际工作没有多大的联系，从来没有真正去了解大数据是什么，那么到底何谓“大数据”？我试着从百度查询了一下“大数据”一词概念：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

所谓大数据是由现代信息技术管理的大量数据的集合。从内容上讲，大数据是海量信息；从技术上讲，大数据是海量数据的采集、存储、分析、集成和控制。通过对大数据的了解，我认识到大数据技术与我们的生活和工作息息相关。

例如，你在逛**时**网页面跳出的感兴趣商品推荐是因为你曾经搜索该类商品，又如你购买了一套房子不久就会有装修公司打**询问是否需要装修等等，其实不知不觉中我们正处在一个大数据技术的时代。

最近公司组织大家阅读《大数据时代》这本书，又使我对“大数据”有了跟进一步的认识。《大数据时代》这本书作者舍恩伯格从大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰，书中运用了大量详实的实例分析使得阅读这本书变得通俗易懂。

第一部分“大数据时代的思维变革”，作者主要阐述三个观点：

1、 更多，不是随机样本，而是所有数据，样本=总体。

二、更杂，不是精确性，而是混杂性，允许不精确，纷繁的数据越多越好。

三、更好，不是因果关系，而是相关关系，关联物是**的关键。大数据与三大思维变化有关，它们相互关联、相互作用。首先，我们需要分析所有与某事相关的数据。其次，我们不依赖于分析少量的数据样本。

其次，我们愿意接受数据的复杂性。其次，我们不再是最准确的。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。

第二部分，大数据业务转型强调数据不是数字化的，数据的多样性存在，任何文本、信息、通信和定位都可以数字化，关键是数据的挖掘、收集、集成和利用。大数据一旦得到有效利用，可以改变公司的赢利模式和沟通方式。大数据已经成为许多公司竞争力的**，它也将动摇这个国家的竞争力。

工业化国家应掌握数据和大数据技术，在全球竞争中占据优势，但随着大数据技术的普及，发达国家与发展中国家的差距将逐步缩小。

第三部分，大数据时代的管理变革，主要描述了大数据的威胁和数据时用的管理。对于普通人来说，隐私是大数据时代最重要的问题。不知不觉中，个人的每一个行为都暴露在**甚至是民营企业的面前，也面临着潜在的信息披露风险。

对此，笔者提出了用户责任的解决方案。大数据甚至可以**一个人的犯罪动机，这可以用来预防犯罪。

对烟草专卖管理工作大数据技术运用的感想

一，日常市场监管方面：通过对大量卷烟经营户相关信息的收集以及涉烟信息、线索和历史案件搜集汇总分析，构建起涉烟案件的大数据库，通过发现隐藏在数据背后的关联关系，形成新的烟草专卖管理防控网，查找违法活动的苗头趋势，有效提升专卖管理能力。

二、无证户监管方面：加强与公安、工商等部门协作和信息共享，有效利用现有无证经营户基础信息库，对无证经营户信息库数据进行汇总分析，实现与工商部门对无证户的精准打击，协同管理，有效规范卷烟市场经营秩序。

三、内管方面：通过对物流、营销、专卖等多部门现有数据及数据相关信息的收集、汇总,形成大数据库，运用大数据技术分析，提高专卖内管发现问题的效率，有效规范卷烟经营行为,促进行业持续健康发展。

大数据时代读后感读书心得 篇11

颠覆精确计算数据的浪潮

----评大数据时代的思维变革

吴凯2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

大数据对于新闻研究人员来说并不陌生。它是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕获、管理和处理的数据收集。集合大量，高速，多样，价值四大要素。

舍恩伯格的《大数据时代》给我们非常详细的，系统的，包涵无数经典范例的介绍了这种时下发展势头迅猛，未来前途不可限量的新型概念。BiJIaOGAo.coM

在舍恩伯格的大数据思想中，大数据的影响非常强大，不仅局限于单个行业或行业。它不仅用于一个行业或由多家公司控制。在《大数据时代》中，舍恩伯格把其具体分为三个大的论点进行分别论述，则是：

1大数据时代所带来的思维变革

2大数据时代所带来的商业变革

3大数据时代所带来的管理变革

本文的主体是舍恩伯格理论的第一部分。则是大数据时代所带来的思维变革。

在这个方面。申伯格非常清楚，在大数据时代，人们需要使用所有的数据，而不仅仅是依赖一部分数据。笔者认为，在很长的一段时间内，人们对数据的准确程度已经到了一种近乎苛刻的程度。

对于舍恩伯格的观点。这是一种截然相反的挑战。挑战的数十年，乃至数百年的人对准确的要求。

他在著作中提到，我们应该试着习惯不是确凿的准确无疑，而是庞大而又冗杂的数据中寻找到其中的规律。接下来，作者根据书中的章节逐一进行分析。

更多的申伯格说：当数据处理技术发生巨大变化时，大数据时代的采样就像汽车时代的骑马。作者非常形象的表明了在当代数据**时代下，对庞大数据进行传统的抽样调查的结果已经变得不在可信，我们需要的结果，或许能从全部的数据中获得，并且更为准确。

过去，总体样本数不是很大，样本的随机性很小，选择的随机性比样本数更重要，其次是一种非常有效的随机抽样调查方法。如今，越来越多的数据使得该方法的绝对随机性变为包涵风险。许多学者和公司都关注于能否将所有数据作为一个整体进行分析。显然，结果是令人满意的。

或许在时间上，人力物力投入更多，但是事证明，这种调查方法在大数据时代更为准确有效。文中举出例子，苹果公司的前总裁斯蒂芬乔布斯在自身与癌症病魔抗争的过程中采用了一种不同的方法，成为了世界上第一个对自身所有dna和肿瘤dna进行排序的人，为此他支付了高达几十万美元的费用，而他得到的，是包括全部的庞大基因密码数据。并且，乔布斯利用这庞大的基因数据让医生通过特定的dna进行用药，为此乔布斯开玩笑：

我不是第一个用这种方法战胜癌症，就是最后一个用这种方法死于癌症。虽然他的愿望未曾实现，但是，通过这种对人的全部基因进行大量分析，“私人订制”的医疗已经成为未来的一种新型医疗模式。而且这种方式的确有效的帮助他生命延长了许多年。

这非常引人深思，当研究对象从样本变成总体是，随之而来直观的是更多次的复杂的排列和计算，更长的工作时间，可是当在研究全部数据出现的大致趋势和结果，往往更加的趋于稳定，更大的杜绝了样本调查所谓的随机性。在我看来，在很长一段时间内，随机抽样确是是一种很好的方法。他在数据**之前的数据处理方便快捷，可用于技术支持。为什么我们不选择一个更好，更全面，更准确的综合数据分析。

因此，分析大数据，全面替换样本是大势所趋。

在第二个方面，勋伯格解释说，在大数据时代，既然我们要处理和接受所有的数据，我们也必须接受海量数据中的不确定性和复杂性。只有接受不确定性，我们才能打开一扇从未踏入的世界之窗。

在作者的观点里，大数据通常用概论说话，而不是确凿无疑，整个社会习惯新思维需要非常长的时间。2006年谷歌开始涉足机器翻译，现如今收到了一致的好评，在翻译的正确性和流畅性上远远高于其他翻译软件，他的秘诀就在于谷歌吸收了网络上所有的翻译，他既能从各色各样的语言**上寻找对译文件，同时寻找联合国，欧盟等国际组织的报告及文件，甚至是其余的速度书籍的语言，面对如此混乱的输入源，较其他的翻译系统而言，谷歌通过多输入源，扩大了自己的翻译**，虽然许多的小**的用语甚至是出现了错误的，但是在大量的数据的支持下，他做的的确比其他的系统要更加的出色。这个例子充分说明，在当今时代，保持单一而准确的数据源并不是提高系统质量的唯一途径。相反，你收集的越多，你的系统就越好。

当然，错误是不可避免的，但是利大于弊。从某种方面来说，多和杂，在现在的，即将变成主流。在我的阅读中，我发现google的例子充分证明了scheenberg的远见。一方面，这是一个倒退，从100%的准确率到90%的准确率。

但是结果是好的。这就是大数据时代要求我们做的：重新审视准确性的利弊。

而在另一个方面，不精确是我们需要的，是节约时间和成本的正确选择，谷歌的邮箱会确切的标注很短时间收到的短信，比如“十一分钟之前”而当对方收到信息已经有一段时间了，则他会标注为“两个小时前，”或者是：“三天前”。则也是足够说明，精确或许真的有时候并不重要。

当然，大数据的悄然普及，需要建立一个新的数据库，存储之前无法想象的海量数据。而作者也明确表示，大数据的数据库，并不是需要无线的空间，他就存在于多个地点，多个硬盘中，他们互不干涉，却相互联系，同时利用这互联网连接，同时更新，同时的获取着最新的数据。hadoop就是最好的例子。

hadoop是以开源式的分布系统的基础架构，相比巨大的空间，巨大的硬盘，这显然更便捷，当他与visa合作时，却能够将处理两年内730亿单交易的时间，从一个月缩减为1分钟，也许hadoop不适合逻辑的记账，当时当允许少量错误的时候，他就是如此的给力。

在这一点上，作者同意作者的建议，即当代数字社会要求我们寻找混乱和不确定性，而不是纠结100%的准确性。另一方面，这种变化是我们在新数据时代取得成功的基础。

在第三个观点上，我不同意舍恩伯格的说法：知道什么是足够的，没有必要知道为什么。在这方面，笔者认为存在是绝对化的。在当今时代，我们不需要知道现象背后的原因，而是让数据发出自己的声音。

美国的知名的亚马逊**的推荐系统往往能够在不知道用户的任何嗜好的情况下，准确的（大致）的推算出用户可能喜欢的，或者有一元购买的，并放置在用户的推荐栏内。或许这可以说明问题。亚马逊在茫茫多的用户购买记录下，充分利用并推导了用户可能或者喜欢购买的东西。

“推荐信息往往与你以前购买的物品存在细微的关系，并且循环往复”亚马逊的詹姆斯马库斯是这样说的。

这也充分的说明了一点，我们并不需要知道他到底真心喜欢什么，我们只是在寻找着和他购买物的相关关系，便推测出了他的潜在交易。单纯的相关性，而非非常实在的因果关系。

简单地说，亚马逊不需要知道你为什么要买这么多。他也不知道你买这件商品的原因，他只是单纯的从你买了另一件商品从而推测出你或许需要这样的商品。当然错误是存在的，在上个观点中就已经提到了，但是在绝大多数的成功下，少数的失败是必须的。

也是客观存在的。

所以，舍恩伯格大胆的提出，大数据的分析的核心就是建立在相关关系分析法基础上的**。

也许我们谁也不知道，沃尔玛为何在飓风期间把蛋挞和飓风用品摆在一起售卖，但是可以肯定的是，效果良好。

神恩伯格告诉我们的，不要太过于的在乎为什么，只需要知道是什么，也许你就能获得成功。

总结：综上所述，舍恩伯格所展现的大数据时代下的观念是与现**念有一定的区别和歧义的，在一些方面甚至我们真的无法一下子就接受。让人放弃数十年甚至数百年以来对正确，对精确的执着是非常困难的。

这同时也需要时间去改变。个人认为作者利用非常生动的例子说明时代的悄然改变，同时也利用不同的方法潜移默化的改变读者的思维。让读者能够理解，承认大数据时代的变化。

观念的变化是正确的。这一方面足以体现作者学识的渊博，另一方面也体现着当代社会的人思想固化，改变不在一朝一夕。

面对新时代的思潮，非逆之者亡，我想，更多应该是未知者亡吧。。。。。