《大數據時代》讀后感800字精選
我們生活在大數據的時代，下面yjbys小編整理了《大數據時代》讀后感，歡迎閱讀!
《大數據時代》讀后感
《大數據時代》這本書主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。
引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與2007年、2008年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。
對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯想到原淘寶董事長馬云通過大量數據分析得出2008年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。
關于大數據在商業領域的應用， Farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。Farecast系統利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用Farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。
也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。
文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。
大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向，沖破與西方國家的差距。
《大數據時代》讀后感
我們生活在一個“概念”紛飛的年代，先前只有IBM熟諳的招數，如今已經“飛入平常百姓家”。“移動互聯網”、“云計算”的概念剛剛消停，業界的專家又送來了“大數據”的概念，一時間似乎人人都變成了“大數據”專家，見面要是不提“大數據”都不好意思跟人打招呼!
玩笑歸玩笑，當我們的存儲能力、計算能力和網絡帶寬變得充裕之后，我們先前對待數據，尤其是原始數據的態度和思維方式，將面臨著很大的改變!
其實，作者的主要觀點，已經在翻譯者的譯者序中進行了總結：“大數據時代處理數據理念上的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果”。
如作者所言，“采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數據時代的產物”。如果可以，我們當然會使用“全體數據”而不是“抽樣數據”。讀到這里，我估計大學里正在絞盡腦汁設計樣本抽樣方法的學生、教授們，連哭的心都有!
數據分析的及時性，在很多情況下比精確性更加重要，尤其是在商業領域。想想看，如果需要兩周時間才能計算出明天某個航班的滿座率，那還有什么意義?大數據計算技術，適用的不是像衛星發射、開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“預測趨勢”，況且原始數據也可能出現差錯。
過往千年，探究因果關系幾乎是所有科學研究的原動力。甚至，這已經通過語言，融入我們的思維方式和哲學思想：“因為……所以……”，凡事都要問“為什么”。但是，在大數據的范疇里，關注的卻是相關性，而不是因果關系，或者其次才是因果關系。超市只用關心把啤酒和尿不濕放在一起，會幫助提高銷售額，而不用關心其中的奧秘。如果說原因，可能很多都是人們的習慣、方便，甚至是人性，例如奶爸們習慣買尿不濕的時候給自己捎上幾罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果說搜索引擎所解決的問題表面上是幫助用戶找到需要的信息，而實質是幫助企業找到擁有某項需求的客戶，深層次講是解決了《第三次浪潮》中提出的消費者和生產者分離的根本矛盾，如果再加上3D打印技術，就可以完成由消費者主導的“個性化”生產過程;而大數據所解決的是，通過對所有用戶的數據進行分析，可以預測用戶群整體的需求變化趨勢，從而完成批量產品生產、銷售的調整問題，其奇妙之處就在于無需用戶“開口”說出她想要什么?一個解決的“個體需求”，一個解決的是“群體需求”。
本書除了提出上述三項基本觀點，其它的內容大多是舉例說明，多少有些空泛。但是，其實大數據時代才剛剛開始，對大數據的應用也只是停留在比較淺的層面上，作者能提出這三項基本觀點已屬難能可貴!
《大數據時代》讀后感
舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為2012最佳書籍，今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最后放了個香港大黃鴨般的鴿子，但現場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下，也就意味著——大數據對我們的影響，已經深入到生活的方方面面。這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大時代進行了闡述和厘清，作者圍繞“要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果”三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。
無處不在的大數據：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。如作者所言“大數據開啟了一次重大時代轉型。就像望遠鏡讓我們能夠感受宇宙，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”。比如，谷歌通過全球搜索分析，比國際疾病控防中心更早更準地預測了流感爆發。
然而，事實真的是這樣嗎?首先，從應用角度出發，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統計學的終極目標——并沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在于關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會統治整個宇宙。
但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那么在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那么從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。同時現場有討論，是否計算機可以精確地模擬每個原子，然后完整地展現微觀到宏觀的化學反應細節?我覺得首先是計算能力不足，其次即便設定原子的運動條件真的正確，計算結果未知但宏觀結果我們卻已經知道——牛頓的經典力學足以應付日常絕大部分情況了。好比切西瓜，究竟刀頭的鐵原子和西瓜的有機分子如何作用，真的重要嗎?回歸到商業領域，如果我們可以提高相關性的準確度，從而提高投入效率，那就已經足夠了。本來一個產品受到一半客戶喜歡，但如果通過大數據挖掘到更好的定位，有百分之八十的客戶喜歡，那么價值已經非�？捎^了。
大數據時代的社會倫理——很大的.命題，但重點都在討論如何保護個人隱私。因為手機越來越智能，網絡越來越快，個人的信息也越來越透明——隱形幾乎完全不可能。我想說的是，作為硬幣的另外一面，我們無法舍棄：互聯網只不過是讓人與人之間碎片的關系得以統一，其實各種人肉和信息只不過是坊間傳聞的升級罷了。當我們住在擁擠的小區，三公里走完一圈的縣城，半小時散步完的村落，人和人之間有隱私嗎?現在只不過是把這個范圍放大到了一個地球而已。硬幣的一面是人和人之間有溝通的需要，去團結對抗世界的未知，那么另外一面就是隱私的缺乏。與其說是要在大數據時代保護自己的信息不被泄露，不如站起來維護自己和他人的隱私，從法律和道德的角度來尊重人與人之間的權利。在一個互相尊重的環境下，你可以穿熱褲，他也可以穿長裙走上街頭;在一個互相踐踏的社會中，人人都得帶著面具生活。
在思維變革部分，作者講述的重點是：樣本=總體，我們需要對全部數據的占有和分析;因此，數據缺乏時代的精確性不必執迷，接受混雜基于大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效;樣本推斷的因果關系不重要了，知道“是什么”的相關關系，或者結果就可以了。對于我自己最受用的是什么呢?是大數據的產業鏈。產業鏈包括大數據平臺、大數據技術提供方、大數據理念提供方。我認為大數據平臺是整個產業鏈條的核心，沒有數據，再好的技術和理念都會是無米之炊。那么大數據平臺在當前的中國社會有哪些呢?所有的互聯網公司，物聯網公司，物流，快消品等等，實際上任何公司都是數據平臺公司，只不過之前沒有好好的利用數據，而更多的是用經驗來管理公司和迎合客戶需求�，F在不一樣了，我們完全可以用數據來驅動公司管理和客戶管理，畢竟數據是不會騙人的。
大數據幫助我們把未來的迷霧撥開了一點，但好比《沉重的肉身》當中討論的，更多的選擇權并不能帶給人幸福——因為知道自己不能做不能得到的也更多了。解決工作模式，生存意義，幸福之道等問題，關鍵還是看自己如何看待和使用這些新式工具以及新結論。引用《神探伽利略》里面的臺詞：可被重復的，一定有道理存在。那么現在重復的越來越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不會迷路。
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