讀后感是讀完一本書或一篇文章后，對所讀內容的感觸、思考和評論。通過寫讀后感，可以鞏固對書中知識的理解和記憶，同時也可以促使自己思考問題、拓寬視野。讀后感可以是對書籍情節(jié)、人物形象、故事主題等方面的評論，也可以是對作者的思想觀點、寫作手法、人文關懷等方面的思考。每次讀完一本書或一篇文章后，寫讀后感都是一種很好的記錄和總結方式，它能夠幫助我們更好地理解和消化閱讀材料，同時也能夠通過文字表達自己的觀點和感受，與他人進行交流和分享。那么我們該如何寫一篇內容豐富、深入的讀后感呢？寫讀后感要先進行整體把握，概括出作品的主題和核心思想。在寫讀后感時，要注重個人情感和主觀評價，但也要有明確的理由和依據。讀后感要有條理，可以按照自己的感受和思考進行選擇性的分析和評價，但要確保邏輯清晰，銜接自然。寫讀后感時要注意語言的精練和準確表達，盡量用簡潔明了的詞句，避免過多的廢話。讀后感可以借鑒他人的觀點和評論，但要注意保持自己的獨立思考和個人見解。在寫讀后感時，可以結合自己的實際經歷和背景，進行更深層次的思考和分析。寫讀后感時要注意適度展示作品的內容和情節(jié)，但不要劇透太多，以防影響他人的閱讀體驗。閱讀下面這些讀后感，或許能夠幫助你更好地進行讀后感的寫作。
大數據時代讀后感篇一
知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是讓數據自己＂發(fā)聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對于大多數人來說，這的確是一場思維變革。對于理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規(guī)律探索的重要性；對于一名工科學生，其實這并不是一個多么新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規(guī)律創(chuàng)造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統(tǒng)中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。
對系統(tǒng)的有效控制需要對系統(tǒng)理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但并不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那么，問題就來了：如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統(tǒng)最關鍵的環(huán)節(jié)——建立系統(tǒng)數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統(tǒng)，若是對于航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，結構工藝過于復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統(tǒng)計相關法。與大數據時代思維最接近的是統(tǒng)計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，采用統(tǒng)計相關法確定被測系統(tǒng)或對象的動態(tài)特性。這種方法可以在被測系統(tǒng)或生產過程正常運行狀態(tài)下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求采集大量測試數據，并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋，此時的系統(tǒng)為汽車動力系統(tǒng)，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態(tài)特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背后的物理化學規(guī)律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發(fā)動機點火后震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，對于搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現象背后的原因交給研發(fā)的人來探索更好。
大數據時代讀后感篇二
“大數據”一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。
作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業(yè)的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業(yè)等多角度分析大數據中的隱憂。
書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。
為什么是清新的呢?因為書中的內容仿佛向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處于網絡時代,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發(fā)現。到目前,每當我們網上購書時總會看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、farecast與飛機票價預測系統(tǒng)等,這些事情的達成全來自于那些曾被忽略的大數據同時也在證明“預測,大數據的核心”這句話,為我們的生活創(chuàng)造了前所未有的可量化的維度?？吹綍羞@部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發(fā)現的細節(jié)。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發(fā)有關大數據的新型產業(yè)和研究相關項目。借網絡時代的便利大數據成為了如今最有商業(yè)價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現?！氨举|上世界是由信息構成的”,面對這句話時,大數據時代仿佛就在眼前。
在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想象的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優(yōu)化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言“我們時刻暴露在‘第三只眼’下:亞馬遜監(jiān)視著我們的購物習慣,谷歌監(jiān)視著我們的購物習慣,而微博似乎什么都知道”,而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創(chuàng)新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環(huán)境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年后就會逐步來臨,這使我不禁發(fā)問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什么?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。
于是我繼續(xù)去探索作者對這問題的思考?！案蟮臄祿谟谌吮旧怼?作者還說“我們是在創(chuàng)造更好的未來”,也說“在一個預測的時代里,人類的自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本”。人類學家克利福德吉爾茲曾說:“努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來?！边@些話語仿佛是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發(fā)揮出它背后對人溫暖的光芒。
面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。
大數據時代讀后感篇三
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命?！?BR> 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。（張洋）。
大數據時代讀后感篇四
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命?！?BR> 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變;精確制導向方向引領轉變;因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。(張洋)。
大數據時代讀后感篇五
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了“大數據”這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是：“大數據”，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)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(yè)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(chuàng)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?！边@是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的“大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效”。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道“是什么”的時候，我們就可以轉而研究“為什么”了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案;
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場!
大數據時代讀后感篇六
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
大數據時代讀后感篇七
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名著——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(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，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，才能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(yè)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：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、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。
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(tǒng)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。”不是因果關系，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(xù)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(yè)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(chuàng)新可以創(chuàng)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(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)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。如何擺脫大數據的困境？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，只是參考的答案，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，只是參考的答案。
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(qū)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。
大數據時代讀后感篇八
“大數據”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。下面是小編給大家整理的《大數據時代》600字讀后感，希望能給大家?guī)韼椭?BR> 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(yè)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(fā)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(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)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(fā)展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。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(huán)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。
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(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)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(yōu)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2009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(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)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(fā)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(wèi)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!
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
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。"這一論斷時，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(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的“為什么”。"[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(yè)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(chuàng)新可以創(chuàng)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(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)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(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。"謝謝舍恩伯格!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。
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(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)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(yè)，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(yè)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：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、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(tǒng)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。
大數據時代讀后感篇九
大數據這幾個字，其實早已經聽了無數遍，但在工作中接觸，其實也就一年多的時間，深深的感覺后悔啊，沒有早點學習這塊的內容，所以趕緊補課。
經過某數據專家的推薦，選擇了《大數據時代》這本書入手。對于技術小白來說，這本書的內容是比較好理解的，主要從思維變革、商業(yè)變革、管理變革三個方面講述了大數據給整個時代帶來的變化。書中的例子很多也是大家比較熟悉的例子，所以把這本書當作科普性讀物快速閱讀，是非常適合小白人群的。但對大數據真正的運用，還是得在工作中實踐和總結了。
大數據在消費端的應用，應該是已經起步并逐漸在完善的過程，但在工業(yè)領域可能是才剛剛起步，所以這本書我覺得對我的意義，更多的是提醒我，在工作中要時刻想想，是否有哪里是應該用到大數據的。現在我也沒有特別好的例子給大家，所以只能先把我的讀書筆記分享給各位。如果非要用一句話來總結，我想說：時刻牢記用數據說話，但絕對不能完全依賴數據。
大數據時代讀后感篇十
《大數據時代》，作者是被譽為“大數據時代的預言家”維克托.邁爾-舍恩伯教授和肯尼思.庫克耶。此書是在大數據方興未艾、眾說紛紜的時刻，進一步闡述和厘清大數據的基本概念和特點。
人類歷史長河中，即使是在現代社會日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發(fā)現未知領域的規(guī)律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，深入探索現實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨；列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以ups與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”；在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓大數據自己“發(fā)聲”：ups國際快遞公司從2000年就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前ups每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，ups如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。
當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發(fā)新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。
近年來，伴隨著經濟社會快速發(fā)展、深度調整，石油石化產業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發(fā)展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業(yè)生產運行與管理水平，擁抱大數據時代的來臨。
大數據時代讀后感篇十一
讀了涂子沛先生的《大數據時代》（這是一本社科類書籍，想深入研究大數據原理的可以選擇其他技術類專業(yè)書籍）。作者以美國為例，講述了“數據不僅可以治國，還可以強國”的觀點，對中國今后的大數據發(fā)展戰(zhàn)略提出了建議。讀完之后，主要有一下幾點感想。
一、美國社會之所以發(fā)達高效，引領世界科技的發(fā)展，與其尊重數據，收集數據的傳統(tǒng)是分不開的。數據被視為科學的度量、知識的來源。沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。“數據驅動決策方法”使得政府更有效率、更加開放、更加負責。
數據的積累需要時間，不能一蹴而就，美國在數據的收集方面歷史悠久。美國聯邦政府的取得數據主要有三個來源：業(yè)務管理的數據，民意社情數據，物理環(huán)境數據。例如1940年羅斯福引進的民意調查、1962年啟動的海浪監(jiān)測計劃和1973年誕生的最小數據集。而中國取得類似的進步，是進入21世紀之后才發(fā)生的事情。2003年，中國開始著手制定醫(yī)療系統(tǒng)的最小數據集，創(chuàng)立了第一個全國性的大型社會調查項目，開始對社會的發(fā)展和變遷進行全方位、綜合性、縱貫性的問卷訪談調查。2006年中國衛(wèi)生部才出臺了最小數據集的標準。幾經周折，國家統(tǒng)計局才在2006年9月成立了社情民意調查中心。
中國的落后，根源之一是缺乏以數據為基礎的精確管理，未來中國的進步，需要面對收集數據、使用數據、開放數據的挑戰(zhàn)。
二、大數據是一柄雙刃劍，數據雖然可以造福于民，但是也可能成為控制人民的工具。2013年的“棱鏡門”事件揭露了政府對于人民的監(jiān)控，引起軒然大波。在未來，每個人都可能存在一份數據檔案，包括一個人的教育、醫(yī)療、福利、犯罪和納稅等等一切從搖籃到墳墓的數據記錄，甚至包括電話、郵件等都可能被監(jiān)聽和記錄。通過數據整合和信息加總，就可以再現一個人生活的軌跡和全景，各個系統(tǒng)之間的數據可以彼此印證、互相解釋，個人隱私就無所遁形。英國作家喬治.奧威爾在其諷刺小說《一九八四》中描述了時刻被“老大哥”監(jiān)視的零隱私的可怕情形：不論是睡著還是醒著，在工作還是在吃飯，在室內還是在戶外，早浴盆里還是在床上，沒有躲避的地方。除了你腦殼里幾個立方厘米以外，沒有東西是屬于你自己的。
隨著大數據科技的發(fā)展，我們的一舉一動，每一通話，每一次上網記錄都被監(jiān)控、記錄，分析，當這些數據被某一個人或組織掌握，將會是對我們隱私的莫大威脅，因此，對于數據使用的監(jiān)管需要進一步的立法進行規(guī)范，我國目前對于數據的收集、利用處于野蠻生長階段，任何商業(yè)組織都可以收集和分析用戶的信息。政府需要立法對技術的使用進行監(jiān)管，保障公民的安全。
三、數據是一種公共資源，政府使用納稅人的錢收集了數據信息之后，需要將數據進行公開，這樣既可以集中大眾的智慧，利用數據科學地治理社會；也可以讓大眾對政府的行為進行監(jiān)督，避免政府的腐敗。因為缺乏競爭，官僚體制與生俱來有一種僵化保守的本性，政府機關也往往固守不前。很多數據都被以機密為借口封存起來，人民就無從得知政府的各項舉措是否合理，因此在黑暗中就滋生了腐敗。
而且，現代社會中，掌握信息多的人，在社會競爭中處于有利的地位，而信息貧乏的人，則處于不利地位，數據不應該被少數人壟斷，應該作為一種公共資源被普通百姓獲取。
四、技術的進步離不開科學技術人員的不懈努力，知識分子應該承擔促進社會進步的責任和使命。正如linux的開發(fā)者所說的：“一個人做事的動機，可以分為三類：一是求生，二是社會生活，三是娛樂。當我們的動機上升到一個更高階段時，我們才會取得進步：不是僅僅為了求生，更是為了改變社會，更理想的是——為了興趣和快樂。
大數據時代讀后感篇十二
悅讀愉悅身心，悅讀陶冶情操，悅讀改變生活。
悅讀，翻開我們手中的書，書是橋梁，讓人思接千里；書是翅膀，讓人心游萬仞。摩挲書頁，捧卷而讀，聆聽文化的鐘鳴，啜飲文化的甘露，我們每個人都能遇見一個不一樣的自己。
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代的發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命。”
采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。
大數據時代讀后感篇十三
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)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(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統(tǒng)計法、數據分析法，從中發(fā)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(fā)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！
大數據時代讀后感篇十四
隨著互聯網和智能設備的普及，各種各樣app的出現，讓人們的日常生活變得越來越便利。無論是衣食住行，還是工作娛樂，抑或人與人之間的交流，都越來約依靠互聯網來完成。讓人漸漸遠離了曾經那個“車馬很慢，書信很遠”的年代。
相信很多人都遇到過這樣一種情況，在聊天軟件上剛和朋友聊完某件事，某個物品，或某個人物，然后當你接下來在切換到其它搜索引擎時你會發(fā)現，你剛剛和朋友聊過的事物，會自動出現在搜索引擎的首頁推薦中。一開始，你或許會覺得很新鮮，很神奇。慢慢地，你會對諸如此類的事情變得麻木，變得見怪不怪。這就是大數據的特點：它在便利了人們日常生活的同時，也在肆無忌憚地侵犯著你的隱私。你的一舉一動，在大數據的窺伺之下，變得不在隱秘。曾經的“天知地知，你知我知”，如今有了大數據，就有可能會變得“人盡皆知”。
作者夏予川，資深互聯網從業(yè)者，深知大數據給人們生活帶來便利的同時背后所暗藏的隱患。所以她通過發(fā)生在自己身邊的真實案例，為大家講述了幾個深受其害的故事：
業(yè)內大佬李零，在即將取得突破性成功的前夜，卻突然陰溝里翻船，被人偷拍到自己的隱私，過了很久他才得知，原來所謂的偷拍，只是競爭對手利用大數據而行使的一種高科技手段而已。
失去孩子的傷心母親，接連不斷地遭到各種孕嬰廣告的騷擾，讓原本略微平復的心情再度掀起波瀾。這一切的起因，卻僅僅只是因為享受了大數據帶來的便利，從而忽略了對自己隱私的保護。
著名油畫大師，面對市面上出現的畫作贗品，卻連自己都不能分辨出真假。原本并不重視高科技的他，在被高科技擺了一道之后，才意識到，在這世上，有著比天分和高科技更為重要的東西。
炙手可熱的影視明星突然深陷“同性戀”丑聞，可他本人對外界卻一直對事件中的另一當事人的身份三緘其口。是確有其事，還是有人故意散播謠言？在大數據的幫助下，背后的真相是那樣的讓人動容。
有時候，父母過度的保護，反而會讓孩子陷入未知的危機之中……這些故事都和大數據有關，大數據是一把雙刃劍，服務與人們的同時，也會在某一時刻給人造成傷害。就像一把刀，在廚師的手中，它能為人們做出美味可口的佳肴，而在兇犯手中，它則會成為傷人性命的兇器。
大數據也是，有人會利用大數據做壞事，就像故事中，用得到的數據傷害他人的那些人；同樣，大數據也能用來做好事，就像“壹零數據社”的李零，楊壹那樣。
說到李零，在這個角色身上，其實隱藏著太多秘密，他并不像表面上看起來的那樣簡單。而楊壹，也逐漸意識到了這一點，她的這位師兄，太過于神秘，神秘的有些讓人害怕。而原本應該讓她害怕的人，卻似乎并沒有那么可怕。
大數據時代讀后感篇十五
當看完一本著作后，相信你心中會有不少感想，需要好好地就所收獲的東西寫一篇讀后感了。那么我們該怎么去寫讀后感呢？下面是小編為大家收集的《大數據時代》讀后感，希望對大家有所幫助。
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(fā)現力和流程優(yōu)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(yè)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(yōu)。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?！?BR> 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(tǒng)的統(tǒng)計調查數據可以描述事物發(fā)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(yōu)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(fā)展和進步源自于我們人類的獨創(chuàng)性，這種獨創(chuàng)性包括創(chuàng)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(yǎng)依舊顯得尤為重要。
海南自由貿易港是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的改革開放重大舉措，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(chuàng)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(zhàn)，要更好的發(fā)揮統(tǒng)計監(jiān)督作用，對海南自由貿易港進行統(tǒng)計監(jiān)測，運用翔實統(tǒng)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(tǒng)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。
大數據時代讀后感篇十六
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發(fā)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(fā)展，我是沒有跟上，如今發(fā)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(fā)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(jié)：
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(fā)，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(tǒng)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(wěn)定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發(fā)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。
大數據時代讀后感篇十七
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的`是所涉及的資料量規(guī)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(yè)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(chuàng)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。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場！
大數據時代讀后感篇十八
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。《大數據時代》是國外大數據系統(tǒng)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(fā)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(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一?，F任牛津大學網絡學院互聯網治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網絡監(jiān)管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創(chuàng)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(fā)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(yè)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(yè)；
＂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(guī)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(yè)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(chuàng)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(wèi)生領域，整個商業(yè)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(fā)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(fā)一個系統(tǒng)，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(tǒng)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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。
大數據時代讀后感篇一
知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是讓數據自己＂發(fā)聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對于大多數人來說，這的確是一場思維變革。對于理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規(guī)律探索的重要性；對于一名工科學生，其實這并不是一個多么新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規(guī)律創(chuàng)造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統(tǒng)中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。
對系統(tǒng)的有效控制需要對系統(tǒng)理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但并不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那么，問題就來了：如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統(tǒng)最關鍵的環(huán)節(jié)——建立系統(tǒng)數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統(tǒng)，若是對于航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，結構工藝過于復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統(tǒng)計相關法。與大數據時代思維最接近的是統(tǒng)計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，采用統(tǒng)計相關法確定被測系統(tǒng)或對象的動態(tài)特性。這種方法可以在被測系統(tǒng)或生產過程正常運行狀態(tài)下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求采集大量測試數據，并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋，此時的系統(tǒng)為汽車動力系統(tǒng)，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態(tài)特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背后的物理化學規(guī)律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發(fā)動機點火后震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，對于搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現象背后的原因交給研發(fā)的人來探索更好。
大數據時代讀后感篇二
“大數據”一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。
作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業(yè)的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業(yè)等多角度分析大數據中的隱憂。
書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。
為什么是清新的呢?因為書中的內容仿佛向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處于網絡時代,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發(fā)現。到目前,每當我們網上購書時總會看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、farecast與飛機票價預測系統(tǒng)等,這些事情的達成全來自于那些曾被忽略的大數據同時也在證明“預測,大數據的核心”這句話,為我們的生活創(chuàng)造了前所未有的可量化的維度?？吹綍羞@部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發(fā)現的細節(jié)。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發(fā)有關大數據的新型產業(yè)和研究相關項目。借網絡時代的便利大數據成為了如今最有商業(yè)價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現?！氨举|上世界是由信息構成的”,面對這句話時,大數據時代仿佛就在眼前。
在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想象的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優(yōu)化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言“我們時刻暴露在‘第三只眼’下:亞馬遜監(jiān)視著我們的購物習慣,谷歌監(jiān)視著我們的購物習慣,而微博似乎什么都知道”,而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創(chuàng)新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環(huán)境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年后就會逐步來臨,這使我不禁發(fā)問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什么?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。
于是我繼續(xù)去探索作者對這問題的思考?！案蟮臄祿谟谌吮旧怼?作者還說“我們是在創(chuàng)造更好的未來”,也說“在一個預測的時代里,人類的自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本”。人類學家克利福德吉爾茲曾說:“努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來?！边@些話語仿佛是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發(fā)揮出它背后對人溫暖的光芒。
面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。
大數據時代讀后感篇三
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命?！?BR> 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。（張洋）。
大數據時代讀后感篇四
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命?！?BR> 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變;精確制導向方向引領轉變;因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。(張洋)。
大數據時代讀后感篇五
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了“大數據”這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是：“大數據”，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)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(yè)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(chuàng)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?！边@是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的“大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效”。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道“是什么”的時候，我們就可以轉而研究“為什么”了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案;
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場!
大數據時代讀后感篇六
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
大數據時代讀后感篇七
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名著——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(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，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，才能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(yè)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：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、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。
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(tǒng)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。”不是因果關系，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(xù)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(yè)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(chuàng)新可以創(chuàng)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(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)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。如何擺脫大數據的困境？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，只是參考的答案，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，只是參考的答案。
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(qū)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。
大數據時代讀后感篇八
“大數據”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。下面是小編給大家整理的《大數據時代》600字讀后感，希望能給大家?guī)韼椭?BR> 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(yè)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(fā)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(yè)可以深入下去的，它的專業(yè)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(fā)展成“可能成為什么”上來，這會是一次思想上的革命。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(huán)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。
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(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)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(yōu)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2009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(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)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(fā)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(wèi)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!
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
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。"這一論斷時，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(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的“為什么”。"[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(yè)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(chuàng)新可以創(chuàng)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(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)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(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。"謝謝舍恩伯格!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。
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(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)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(yè)，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(yè)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：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、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(tǒng)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。
大數據時代讀后感篇九
大數據這幾個字，其實早已經聽了無數遍，但在工作中接觸，其實也就一年多的時間，深深的感覺后悔啊，沒有早點學習這塊的內容，所以趕緊補課。
經過某數據專家的推薦，選擇了《大數據時代》這本書入手。對于技術小白來說，這本書的內容是比較好理解的，主要從思維變革、商業(yè)變革、管理變革三個方面講述了大數據給整個時代帶來的變化。書中的例子很多也是大家比較熟悉的例子，所以把這本書當作科普性讀物快速閱讀，是非常適合小白人群的。但對大數據真正的運用，還是得在工作中實踐和總結了。
大數據在消費端的應用，應該是已經起步并逐漸在完善的過程，但在工業(yè)領域可能是才剛剛起步，所以這本書我覺得對我的意義，更多的是提醒我，在工作中要時刻想想，是否有哪里是應該用到大數據的。現在我也沒有特別好的例子給大家，所以只能先把我的讀書筆記分享給各位。如果非要用一句話來總結，我想說：時刻牢記用數據說話，但絕對不能完全依賴數據。
大數據時代讀后感篇十
《大數據時代》，作者是被譽為“大數據時代的預言家”維克托.邁爾-舍恩伯教授和肯尼思.庫克耶。此書是在大數據方興未艾、眾說紛紜的時刻，進一步闡述和厘清大數據的基本概念和特點。
人類歷史長河中，即使是在現代社會日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發(fā)現未知領域的規(guī)律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，深入探索現實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨；列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以ups與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”；在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是要讓大數據自己“發(fā)聲”：ups國際快遞公司從2000年就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前ups每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，ups如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。
當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發(fā)新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。
近年來，伴隨著經濟社會快速發(fā)展、深度調整，石油石化產業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發(fā)展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業(yè)生產運行與管理水平，擁抱大數據時代的來臨。
大數據時代讀后感篇十一
讀了涂子沛先生的《大數據時代》（這是一本社科類書籍，想深入研究大數據原理的可以選擇其他技術類專業(yè)書籍）。作者以美國為例，講述了“數據不僅可以治國，還可以強國”的觀點，對中國今后的大數據發(fā)展戰(zhàn)略提出了建議。讀完之后，主要有一下幾點感想。
一、美國社會之所以發(fā)達高效，引領世界科技的發(fā)展，與其尊重數據，收集數據的傳統(tǒng)是分不開的。數據被視為科學的度量、知識的來源。沒有數據，無論是學術研究，還是政策制定，都寸步難行。“數據驅動決策方法”使得政府更有效率、更加開放、更加負責。
數據的積累需要時間，不能一蹴而就，美國在數據的收集方面歷史悠久。美國聯邦政府的取得數據主要有三個來源：業(yè)務管理的數據，民意社情數據，物理環(huán)境數據。例如1940年羅斯福引進的民意調查、1962年啟動的海浪監(jiān)測計劃和1973年誕生的最小數據集。而中國取得類似的進步，是進入21世紀之后才發(fā)生的事情。2003年，中國開始著手制定醫(yī)療系統(tǒng)的最小數據集，創(chuàng)立了第一個全國性的大型社會調查項目，開始對社會的發(fā)展和變遷進行全方位、綜合性、縱貫性的問卷訪談調查。2006年中國衛(wèi)生部才出臺了最小數據集的標準。幾經周折，國家統(tǒng)計局才在2006年9月成立了社情民意調查中心。
中國的落后，根源之一是缺乏以數據為基礎的精確管理，未來中國的進步，需要面對收集數據、使用數據、開放數據的挑戰(zhàn)。
二、大數據是一柄雙刃劍，數據雖然可以造福于民，但是也可能成為控制人民的工具。2013年的“棱鏡門”事件揭露了政府對于人民的監(jiān)控，引起軒然大波。在未來，每個人都可能存在一份數據檔案，包括一個人的教育、醫(yī)療、福利、犯罪和納稅等等一切從搖籃到墳墓的數據記錄，甚至包括電話、郵件等都可能被監(jiān)聽和記錄。通過數據整合和信息加總，就可以再現一個人生活的軌跡和全景，各個系統(tǒng)之間的數據可以彼此印證、互相解釋，個人隱私就無所遁形。英國作家喬治.奧威爾在其諷刺小說《一九八四》中描述了時刻被“老大哥”監(jiān)視的零隱私的可怕情形：不論是睡著還是醒著，在工作還是在吃飯，在室內還是在戶外，早浴盆里還是在床上，沒有躲避的地方。除了你腦殼里幾個立方厘米以外，沒有東西是屬于你自己的。
隨著大數據科技的發(fā)展，我們的一舉一動，每一通話，每一次上網記錄都被監(jiān)控、記錄，分析，當這些數據被某一個人或組織掌握，將會是對我們隱私的莫大威脅，因此，對于數據使用的監(jiān)管需要進一步的立法進行規(guī)范，我國目前對于數據的收集、利用處于野蠻生長階段，任何商業(yè)組織都可以收集和分析用戶的信息。政府需要立法對技術的使用進行監(jiān)管，保障公民的安全。
三、數據是一種公共資源，政府使用納稅人的錢收集了數據信息之后，需要將數據進行公開，這樣既可以集中大眾的智慧，利用數據科學地治理社會；也可以讓大眾對政府的行為進行監(jiān)督，避免政府的腐敗。因為缺乏競爭，官僚體制與生俱來有一種僵化保守的本性，政府機關也往往固守不前。很多數據都被以機密為借口封存起來，人民就無從得知政府的各項舉措是否合理，因此在黑暗中就滋生了腐敗。
而且，現代社會中，掌握信息多的人，在社會競爭中處于有利的地位，而信息貧乏的人，則處于不利地位，數據不應該被少數人壟斷，應該作為一種公共資源被普通百姓獲取。
四、技術的進步離不開科學技術人員的不懈努力，知識分子應該承擔促進社會進步的責任和使命。正如linux的開發(fā)者所說的：“一個人做事的動機，可以分為三類：一是求生，二是社會生活，三是娛樂。當我們的動機上升到一個更高階段時，我們才會取得進步：不是僅僅為了求生，更是為了改變社會，更理想的是——為了興趣和快樂。
大數據時代讀后感篇十二
悅讀愉悅身心，悅讀陶冶情操，悅讀改變生活。
悅讀，翻開我們手中的書，書是橋梁，讓人思接千里；書是翅膀，讓人心游萬仞。摩挲書頁，捧卷而讀，聆聽文化的鐘鳴，啜飲文化的甘露，我們每個人都能遇見一個不一樣的自己。
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代的發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命。”
采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命?，F代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。
大數據時代讀后感篇十三
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)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(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統(tǒng)計法、數據分析法，從中發(fā)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(fā)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！
大數據時代讀后感篇十四
隨著互聯網和智能設備的普及，各種各樣app的出現，讓人們的日常生活變得越來越便利。無論是衣食住行，還是工作娛樂，抑或人與人之間的交流，都越來約依靠互聯網來完成。讓人漸漸遠離了曾經那個“車馬很慢，書信很遠”的年代。
相信很多人都遇到過這樣一種情況，在聊天軟件上剛和朋友聊完某件事，某個物品，或某個人物，然后當你接下來在切換到其它搜索引擎時你會發(fā)現，你剛剛和朋友聊過的事物，會自動出現在搜索引擎的首頁推薦中。一開始，你或許會覺得很新鮮，很神奇。慢慢地，你會對諸如此類的事情變得麻木，變得見怪不怪。這就是大數據的特點：它在便利了人們日常生活的同時，也在肆無忌憚地侵犯著你的隱私。你的一舉一動，在大數據的窺伺之下，變得不在隱秘。曾經的“天知地知，你知我知”，如今有了大數據，就有可能會變得“人盡皆知”。
作者夏予川，資深互聯網從業(yè)者，深知大數據給人們生活帶來便利的同時背后所暗藏的隱患。所以她通過發(fā)生在自己身邊的真實案例，為大家講述了幾個深受其害的故事：
業(yè)內大佬李零，在即將取得突破性成功的前夜，卻突然陰溝里翻船，被人偷拍到自己的隱私，過了很久他才得知，原來所謂的偷拍，只是競爭對手利用大數據而行使的一種高科技手段而已。
失去孩子的傷心母親，接連不斷地遭到各種孕嬰廣告的騷擾，讓原本略微平復的心情再度掀起波瀾。這一切的起因，卻僅僅只是因為享受了大數據帶來的便利，從而忽略了對自己隱私的保護。
著名油畫大師，面對市面上出現的畫作贗品，卻連自己都不能分辨出真假。原本并不重視高科技的他，在被高科技擺了一道之后，才意識到，在這世上，有著比天分和高科技更為重要的東西。
炙手可熱的影視明星突然深陷“同性戀”丑聞，可他本人對外界卻一直對事件中的另一當事人的身份三緘其口。是確有其事，還是有人故意散播謠言？在大數據的幫助下，背后的真相是那樣的讓人動容。
有時候，父母過度的保護，反而會讓孩子陷入未知的危機之中……這些故事都和大數據有關，大數據是一把雙刃劍，服務與人們的同時，也會在某一時刻給人造成傷害。就像一把刀，在廚師的手中，它能為人們做出美味可口的佳肴，而在兇犯手中，它則會成為傷人性命的兇器。
大數據也是，有人會利用大數據做壞事，就像故事中，用得到的數據傷害他人的那些人；同樣，大數據也能用來做好事，就像“壹零數據社”的李零，楊壹那樣。
說到李零，在這個角色身上，其實隱藏著太多秘密，他并不像表面上看起來的那樣簡單。而楊壹，也逐漸意識到了這一點，她的這位師兄，太過于神秘，神秘的有些讓人害怕。而原本應該讓她害怕的人，卻似乎并沒有那么可怕。
大數據時代讀后感篇十五
當看完一本著作后，相信你心中會有不少感想，需要好好地就所收獲的東西寫一篇讀后感了。那么我們該怎么去寫讀后感呢？下面是小編為大家收集的《大數據時代》讀后感，希望對大家有所幫助。
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(fā)現力和流程優(yōu)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(yè)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(yōu)。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?！?BR> 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(tǒng)的統(tǒng)計調查數據可以描述事物發(fā)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(yōu)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(fā)展和進步源自于我們人類的獨創(chuàng)性，這種獨創(chuàng)性包括創(chuàng)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(yǎng)依舊顯得尤為重要。
海南自由貿易港是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的改革開放重大舉措，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(chuàng)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(zhàn)，要更好的發(fā)揮統(tǒng)計監(jiān)督作用，對海南自由貿易港進行統(tǒng)計監(jiān)測，運用翔實統(tǒng)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(tǒng)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。
大數據時代讀后感篇十六
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發(fā)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(fā)展，我是沒有跟上，如今發(fā)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(fā)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(jié)：
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(fā)，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(tǒng)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(wěn)定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發(fā)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。
大數據時代讀后感篇十七
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的`是所涉及的資料量規(guī)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(yè)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(chuàng)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。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場！
大數據時代讀后感篇十八
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。《大數據時代》是國外大數據系統(tǒng)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(fā)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(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一?，F任牛津大學網絡學院互聯網治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網絡監(jiān)管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創(chuàng)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(fā)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(yè)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(yè)；
＂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(guī)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(yè)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(chuàng)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(wèi)生領域，整個商業(yè)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(fā)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(fā)一個系統(tǒng)，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(tǒng)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(jié)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(huán)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(zhàn)，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(zhàn)，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。