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《大數據時(shí)代》讀后感（通用10篇）
“大數據”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因為近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。以下是小編整理的《大數據時(shí)代》讀后感，希望對大家有幫助！
《大數據時(shí)代》讀后感 篇1
對于暢銷(xiāo)書(shū)刊、熱點(diǎn)話(huà)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(huà)題，鐘情于務(wù)虛的觀(guān)點(diǎn)。新奇的產(chǎn)品于我無(wú)緣，習慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)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(gè)新興概念開(kāi)始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網(wǎng)購《大數據時(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據對人類(lèi)的工作、生活、思維帶來(lái)的革新，大數據時(shí)代的三種典型的'商業(yè)模式，以及大數據時(shí)代對于個(gè)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(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(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，沒(méi)有假裝一副專(zhuān)業(yè)的面孔�？v觀(guān)全書(shū)，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時(shí)代具有三個(gè)顯著(zhù)特點(diǎn)。
一、人們研究與分析某個(gè)現象時(shí)，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時(shí)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(guān)性，勝于對因果關(guān)系的探索�！笆鞘裁础北取盀槭裁础敝匾�。
作者指出，隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，數據的存儲與處理成本顯著(zhù)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(jiàn)。在大數據時(shí)代，三類(lèi)公司將成為時(shí)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(lián)網(wǎng)公司(阿里巴巴、淘寶網(wǎng))。二是擁有數據分析與處理技術(shù)的專(zhuān)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據，也沒(méi)有專(zhuān)業(yè)技術(shù)，但卻擅長(cháng)使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來(lái)臨的大數據時(shí)代，個(gè)人將如何應對自如？這是個(gè)嚴肅的問(wèn)題。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇2
去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來(lái)。仿佛一夜間，各廠(chǎng)商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來(lái)了。于是乎，各企業(yè)的CIO也將熱度紛紛轉向關(guān)注“大數據”來(lái)了。有一張來(lái)自《程序員》微博的漫畫(huà)很形象。我覺(jué)得這張圖，很真實(shí)地反映了現實(shí)中小企業(yè)云計算，大數據的現狀。
不過(guò)話(huà)又還得說(shuō)回來(lái)，《大數據時(shí)代》是本好書(shū)。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫(xiě)了好多讀后感來(lái)表述對這本書(shū)的喜歡沒(méi)看此書(shū)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(guān)注過(guò)現在也比較火熱的BI，覺(jué)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^(guò)此書(shū)后，感覺(jué)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(zhù)眼于數據關(guān)聯(lián)性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時(shí)BI的不同，不僅僅是方法，更多的時(shí)思想方法。不過(guò)坦白講，到底是數據的關(guān)聯(lián)性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時(shí)間來(lái)檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來(lái)論，更多的傾向于數據的精確性。
看完此書(shū)，我心中的一些問(wèn)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(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點(diǎn)：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個(gè)好像是IBM的定義吧。
以個(gè)人的觀(guān)點(diǎn)來(lái)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(yè)？
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(guān)聯(lián)性，才可以讓通過(guò)專(zhuān)業(yè)化的處理，讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對電信運營(yíng)，互聯(lián)網(wǎng)應用這樣海量用戶(hù)的數據的大企業(yè)，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(yè)呢？銷(xiāo)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(chǎng)商，用來(lái)舉例的也就是消費都購買(mǎi)行為分析為最多。
同樣，在公共事業(yè)類(lèi)的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發(fā)揮。反而感覺(jué)在大多數中小型企業(yè)應用大數據，似乎有點(diǎn)大題小作。書(shū)中說(shuō)：大數據是企業(yè)競爭力。誠然，數據是一個(gè)企業(yè)的核心無(wú)形資源（利用得好的話(huà)），但是否所有的數據，或都換則方式說(shuō)：所有的企業(yè)都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業(yè)中，會(huì )顯示得小題大做呢？
3、大數據帶來(lái)的影響
當一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來(lái)的時(shí)候，你甚至都沒(méi)有做好準備，你都要開(kāi)始迎接它所給你帶來(lái)的'影響了。經(jīng)過(guò)物聯(lián)網(wǎng)，云計算的推波助瀾下，大數據開(kāi)始登場(chǎng)了。但它到底給我們帶來(lái)了什么呢？
1）預測未來(lái)書(shū)中以Google成功預測了未來(lái)可能發(fā)生流感的案例來(lái)開(kāi)篇，表明通過(guò)大數據的應用，可以為我們的生活起一個(gè)保駕護航的指向標。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單，技術(shù)改變世界。
2）變革商業(yè)大數據所帶來(lái)的商機，同時(shí)會(huì )衍生出一系列與大數據相關(guān)的商業(yè)機遇與商業(yè)模式，數據的潛在價(jià)值會(huì )源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來(lái)有專(zhuān)門(mén)的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響的，當然是IT公司
3）變革思維書(shū)中所說(shuō)：因為有海量的數據作基礎，未來(lái)，我們可能更關(guān)注數據的相關(guān)，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見(jiàn)的。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇3
讀完《大數據時(shí)代》這本書(shū)后，我意識到：我們即將或正在迎接由書(shū)面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書(shū)介紹了大數據時(shí)代來(lái)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(shí)，這場(chǎng)變革已經(jīng)打響。商業(yè)領(lǐng)域由于大數據時(shí)代的到來(lái)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(jià)格不再是夢(mèng)想。公司利用航班售票的數據來(lái)預測未來(lái)機票價(jià)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(lái)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(jìn)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(huì )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(shí)地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點(diǎn)，這便是基于龐大的數據資源，可見(jiàn)大數據時(shí)代對公共衛生也產(chǎn)生了重大的影響！
在我看來(lái)，如果想在在大數據時(shí)代里暢游，不僅要學(xué)會(huì )分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時(shí)，正是臺風(fēng)肆虐之時(shí)，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時(shí)，一種蛋撻的銷(xiāo)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(guān)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(shí)代的到來(lái)，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(fēng)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(huì )默默地積累人們的行程數據，通過(guò)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(zhù)。
大數據時(shí)代的到來(lái)，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時(shí)，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無(wú)所不包、無(wú)孔不入。世界已經(jīng)向大數據時(shí)代邁進(jìn)了一小步，一個(gè)嶄新的時(shí)代正向我們走來(lái)。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時(shí)代的到來(lái)！
《大數據時(shí)代》讀后感 篇4
首先，想談一談何為大數據，何為大數據時(shí)代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個(gè)信息化世界。為何說(shuō)是一種新的思維方式：在信息缺乏的時(shí)代或模擬時(shí)代，我們更傾向于精確性的思維方式，就像是＂釘是釘，鉚是鉚＂，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問(wèn)題的答案只有一個(gè)。
而在大數據時(shí)代下，我們打破了這種思維方式，換句話(huà)說(shuō)，我們接受結果的不確定性。簡(jiǎn)言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時(shí)代下，我們關(guān)注的不是因果，即為什么是這樣，而更關(guān)心＂是什么＂這種相關(guān)關(guān)系。換句話(huà)說(shuō)，在這種新思維的思考方式下，我們探究問(wèn)題背后的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說(shuō)話(huà)！
其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰斗力。當然，大數據分析并不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利于我們理解現在和預測未來(lái)的可能性。
作為軍人，我所關(guān)注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰斗力，打贏(yíng)這場(chǎng)信息化戰爭。毫無(wú)疑問(wèn)，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時(shí)代，當代乃是數字時(shí)代，打的是信息化戰爭！
四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態(tài)從機械化轉向信息化，而且相應的.在戰場(chǎng)取勝的時(shí)間也越來(lái)越短，這正是大數據時(shí)代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過(guò)程中。在此戰爭形態(tài)的過(guò)程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學(xué)家等高等技術(shù)性人才來(lái)打贏(yíng)這場(chǎng)信息化戰爭。這正是大數據時(shí)代下我們不得不有的基礎。我軍戰斗力的提升迫在眉睫！
當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會(huì )導致不可估量的損失。
畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的數據庫框住我們的思維。為適應時(shí)代的發(fā)展，在這個(gè)適者生存，弱肉強食的世界，大數據時(shí)代下的殘酷競爭已經(jīng)給我們敲響警鐘，一場(chǎng)悄無(wú)聲息的信息化戰爭已經(jīng)打響！
《大數據時(shí)代》讀后感 篇5
"大數據"聽(tīng)起已經(jīng)不是個(gè)新鮮詞匯了，在如今這個(gè)時(shí)代，毫無(wú)疑問(wèn)的是，大數據技術(shù)的應用已經(jīng)充斥在我們的生活之中了�？梢哉f(shuō)，我們已經(jīng)走引進(jìn)了一個(gè)"大數據時(shí)代"
大數據分析極大的改變了我們解決問(wèn)題的方式。所謂大數據是區別于傳統的僅取原數據的少量樣本進(jìn)行分析的數據處理方式。大數據旨在對全部原數據進(jìn)行分析與處理。但由于實(shí)際情況中的計算能力與時(shí)效性等客觀(guān)條的限制，很多時(shí)候還不能實(shí)現"真正"的大數據分析。盡管如此，通過(guò)分析比以往更多的數據，人們仍然發(fā)現了看待事物與解決問(wèn)題的新思路，而這些新思路正是大數據的主要價(jià)值與靈魂。
相信大家一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)一種說(shuō)法："在大數據中，因果關(guān)系將不復存在。"事實(shí)上，在一定程度上，這種說(shuō)法是成立的，但不夠準確。因果關(guān)系不是消失不見(jiàn)了，只是它沒(méi)以前那么重要了。通過(guò)分析大數據，人們找到了很多看似毫不相干的事物之間的相關(guān)關(guān)系，并且通常在其中得到了收益。顯然，這些相關(guān)關(guān)系是利用傳統的邏輯推理難以得出的。在這種情況中，不去探究因果關(guān)系，而僅僅利用分析得到的相關(guān)關(guān)系就可以達到目的。需要注意的是，雖然在這里并沒(méi)有得到因果關(guān)系，但并不是說(shuō)無(wú)法推理得出；恰恰相反，當得知了相關(guān)關(guān)系后，更容易得到相對合理的因果關(guān)系。
"因果關(guān)系不如相關(guān)關(guān)系可靠。"在大數據的支持下，直接通過(guò)數據得到的相關(guān)關(guān)系能極大程度上代表事物的規律，也就是說(shuō)準確率很高。但通過(guò)邏輯推理出的因果關(guān)系則常常會(huì )失誤，因為這本質(zhì)上是我們?yōu)榱私忉屖挛锼胂蟪龅�。然而，發(fā)現因果關(guān)系仍然是相當重要的，尤其是在各個(gè)領(lǐng)域的理論分析中，這樣可以使知識體系邏輯清晰且趨于完整。
書(shū)中舉例了大量大數據分析的實(shí)際應用；例如通過(guò)機票的'交易數據預測最低票價(jià)出現的時(shí)間；通過(guò)搜索詞條發(fā)現傳染病的發(fā)生區域，從而控制疫情等。
大數據給我們的生活、工作與思維帶的變革是巨大的，是機遇也是挑戰。隨著(zhù)大數據的發(fā)展，許多行業(yè)將會(huì )發(fā)生改變，一些新的角色會(huì )加入，一些老的角色將被淘汰。抓住機會(huì )，積極改變才能乘風(fēng)破浪！
《大數據時(shí)代》讀后感 篇6
這本書(shū)比我預想的可讀性強多了……
深入簡(jiǎn)出，以簡(jiǎn)明扼要的概括性觀(guān)點(diǎn)和國外各種著(zhù)名的事例解釋?zhuān)屚庑腥艘谎勖靼状髷祿䲡r(shí)代是什么，做什么，對未來(lái)生活有何益處，有何副作用。
首先改變我的認知的是，大數據的特點(diǎn)不是大，而是全。一改傳統的抽樣數據屬性（因為以前的計算機無(wú)法存儲運算收集這么龐大的數據），用整體的數據形成了一個(gè)更宏觀(guān)的上帝視角，進(jìn)而發(fā)現更多意想不到的結論。
其二是分析的思路由因果關(guān)系發(fā)展到關(guān)聯(lián)關(guān)系。因果關(guān)系容易理解，因為人們去醫院檢查出了感染病所以要對這個(gè)人隔離治療，對周?chē)娜烁綦x檢查，這個(gè)地域可能是重要爆發(fā)點(diǎn)。然而關(guān)聯(lián)關(guān)系則是更加意想不到，比如谷歌公司利用人們的搜索關(guān)鍵字預測出感染病的爆發(fā)，這便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，這只是有關(guān)聯(lián)，只有當拿到全面的數據，關(guān)聯(lián)性才能形成一個(gè)結論。
應該說(shuō)，大數據的時(shí)代會(huì )帶來(lái)新一波思想的沖擊，不再是按部就班地推導式邏輯，而是由現象直接得出結論的跳躍式思維，以海量數據的比對和驗證顯示出的新的關(guān)聯(lián)。
大數據時(shí)代的分析與預測會(huì )達到前所未有的準確和預見(jiàn)性，會(huì )讓人們更容易得出最優(yōu)解，選擇不再變得那么糾結，廣告更知道給什么人投，新聞更知道哪一類(lèi)人愛(ài)看哪一個(gè)，地塊更知道是需要住宅還是辦公，區域更知道是適合作為經(jīng)濟現代化的中心還是環(huán)境優(yōu)美宜居的`景區。
然而，大數據時(shí)代帶來(lái)的問(wèn)題也令人細思極恐。
其一，最直觀(guān)的就是隱私泄密問(wèn)題。信息時(shí)代的今天，幾乎沒(méi)有人是脫離網(wǎng)絡(luò )通信生存的。而我們的無(wú)數信息也無(wú)時(shí)無(wú)刻不在沿著(zhù)網(wǎng)絡(luò )線(xiàn)傳輸到看不見(jiàn)的地方。這是十分可怕的，因為你搜索到每個(gè)關(guān)鍵詞，點(diǎn)擊的每個(gè)頁(yè)面、看過(guò)的每個(gè)圖片甚至和別人交談的每一句話(huà)都暴露在開(kāi)發(fā)者眼中。這些信息被記錄下來(lái)，聯(lián)系起來(lái)就可以勾勒出一個(gè)完整的個(gè)人檔案，可能比你自己填寫(xiě)的還要準確。如果只是作為記錄還好，如果被別人，比如說(shuō)你家附近的小偷利用這分析哪家有錢(qián)又經(jīng)常不在家比較好偷…
其二，大數據分析通過(guò)分析人們的喜好選擇，得出人們最偏愛(ài)的選項，對人們選擇產(chǎn)生影響……如此其實(shí)會(huì )產(chǎn)生一層問(wèn)題，人們會(huì )知道他們想知道的而還有很多他們應該知道的被過(guò)濾掉了。人們會(huì )越來(lái)越分裂越來(lái)越偏執以自我為中心。也就是說(shuō)過(guò)度的迎合市場(chǎng)不見(jiàn)得會(huì )一直長(cháng)盛不衰。
其三也是最最可怕的，和電影里動(dòng)漫里的幻想那樣，利用大數據對人是否有犯罪動(dòng)機進(jìn)行評判與預測…那么對數據預測的即將犯罪的人我們應不應該逮捕呢？說(shuō)逮捕，其并未造成犯罪事實(shí)，說(shuō)不逮捕，可能就無(wú)法阻止一場(chǎng)慘劇……
大數據帶來(lái)沖擊帶來(lái)革命也帶不安……但是就像法律上有律師來(lái)填補漏洞或者說(shuō)為人們辯護，也許未來(lái)真的會(huì )有算法師成為大數據時(shí)代中新一代維護秩序的職業(yè)。
辯證地，準備迎接更加普及化的大數據時(shí)代吧。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇7
信息時(shí)代的到來(lái)，我們感受到的是技術(shù)變化日新月異，隨之而來(lái)的是生活方式的轉變我們這樣評論著(zhù)的信息時(shí)代已經(jīng)變?yōu)樵?jīng)。如今，大數據時(shí)代成為炙手可熱的話(huà)題。筆者在這說(shuō)明信息和數據，只是試圖首先說(shuō)明信息、數據的關(guān)系和不同，也試圖說(shuō)明，為什么信息時(shí)代轉變?yōu)榱舜髷祿䲡r(shí)代？大數據時(shí)代帶給了我們什么？
信息和數據的定義。維基百科解釋?zhuān)盒畔�，又稱(chēng)資訊，是一個(gè)高度概括抽象概念，是一個(gè)發(fā)展中的動(dòng)態(tài)范疇，是進(jìn)行互相交換的內容和名稱(chēng)，信息的界定沒(méi)有統一的定義，但是信息具備客觀(guān)、動(dòng)態(tài)、傳遞、共享、經(jīng)濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱(chēng)資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實(shí)體，它涉及到事物的存在形式。它是關(guān)于事件之一組離散且客觀(guān)的'事實(shí)描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類(lèi)。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來(lái)，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經(jīng)處理過(guò)的可以傳播的資訊。信息時(shí)代依賴(lài)于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無(wú)法駕馭的狀態(tài)，大數據時(shí)代應運而生。這是否是《大數據時(shí)代》一書(shū)所未曾闡述的背景材料？
在《大數據時(shí)代》一書(shū)中，大數據時(shí)代與小數據時(shí)代的區別：
1、思維慣例。大數據時(shí)代區別與轉變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語(yǔ)言絕對，卻反思其本質(zhì)區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀(guān)察，而不是傾其所有進(jìn)行推理？這也是明智之舉。
2、使用用途。小數據停留在說(shuō)明過(guò)去，大數據用驅動(dòng)過(guò)去來(lái)預測未來(lái)。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無(wú)關(guān)，而與數據的解讀者有關(guān)，而相關(guān)關(guān)系更有利于預測未來(lái)。
3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實(shí)齊頭并進(jìn)，理論來(lái)創(chuàng )立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來(lái)進(jìn)行驗證。
4、分析基礎。大數據是在互聯(lián)網(wǎng)背景下數據從量變到質(zhì)變的過(guò)程。筆者認為，小數據時(shí)代也即是信息時(shí)代，是大數據時(shí)代的前提，大數據時(shí)代是升華和進(jìn)化，本質(zhì)是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來(lái)的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來(lái)什么預期和啟示？銀行業(yè)天然有大數據的潛質(zhì)�？蛻�(hù)數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長(cháng)，海量機遇和挑戰也隨之而來(lái)，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務(wù)發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經(jīng)營(yíng)管理能力可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng )新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創(chuàng )造“數據融合”，實(shí)現“數據應用”才能擁抱“大數據”時(shí)代，從數據中攫取價(jià)值，笑看風(fēng)云變換，穩健贏(yíng)取未來(lái)。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇8
時(shí)代變了，人們的思維方式也會(huì )變。
當量子力學(xué)的不確定性原理被公諸于眾時(shí)，大多數人都無(wú)法接受，因為如果世界真的不確定，人類(lèi)對因果關(guān)系的信念就會(huì )崩潰，愛(ài)因斯坦對此的回應是“上帝不擲骰子”。
在過(guò)去，我們一直認為，世界上的一切都不是隨機發(fā)生和存在的。當一件事發(fā)生時(shí)，它一定是由另一件事或之前發(fā)生的幾件事引起的。但不確定性原理的出現使一切不是必然，則深刻改變了人類(lèi)的.思維方式和認知方式。
時(shí)至今日，這種深刻的意識形態(tài)變革仍在繼續蔓延，而大數據帶來(lái)的因果關(guān)系挑戰正是這種意識形態(tài)變革的延續。
從不確定原理開(kāi)始，人類(lèi)已經(jīng)認識到自己智慧的極限。在過(guò)去，我們試圖準確地描述一切，用嚴格的因果邏輯順序描述我們對世界的感知。
但在認識到事物的不確定性之后，我們開(kāi)始以一種不同的方式構建我們的認知——概率。
在物理學(xué)中，我們不再試圖知道每個(gè)量子如何運動(dòng)，這是我們不能或需要做的，但我們可以確切地知道量子如何運動(dòng)，這就是概率的力量。一旦數字達到一定的水平，單個(gè)量子所產(chǎn)生的不確定性就會(huì )消失。
從這個(gè)意義上說(shuō)，大數據時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。今天我們所談?wù)摰拇髷祿皇且粋�(gè)從實(shí)驗室里傳播開(kāi)來(lái)的理念，從科學(xué)家的頭腦中傳播開(kāi)來(lái)，并正在逐漸改變我們所知道的世界和所有人的認知。
正如書(shū)中所說(shuō)，當我們放棄一定的精確性和因果關(guān)系時(shí)，我們會(huì )收獲更多。
但這并不意味著(zhù)我們將完全放棄因果關(guān)系。自古以來(lái)，人類(lèi)社會(huì )的進(jìn)步就依賴(lài)于因果規律，依賴(lài)于我們不斷追問(wèn)原因。書(shū)中所稱(chēng)的相關(guān)性而非因果關(guān)系，是當今技術(shù)的妥協(xié)，是對探索更好用途的暫時(shí)退讓。但如果每個(gè)人都習慣了相互性而不去尋找因果關(guān)系，社會(huì )就永遠不會(huì )進(jìn)步。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇9
書(shū)中雖只是闡述了大數據帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉型，并未提及會(huì )對我們教育教學(xué)產(chǎn)生什么影響，但在這樣的大環(huán)境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數據在教育工作中可實(shí)現的價(jià)值。
1、教師角度：從基于經(jīng)驗到基于數據的教學(xué)轉型
“經(jīng)驗主義”是指形而上學(xué)的思想方法和工作作風(fēng)，其特點(diǎn)是在觀(guān)察和處理問(wèn)題的時(shí)候，從狹隘的個(gè)人經(jīng)驗出發(fā)，不是采用聯(lián)系、發(fā)展、全面的觀(guān)點(diǎn)，而是采取鼓勵、精致、片面的觀(guān)點(diǎn)。在教學(xué)中，我們有時(shí)會(huì )憑借以往經(jīng)驗認定本節課學(xué)生的起點(diǎn)，從而制定教學(xué)目標、重難點(diǎn)以及教學(xué)過(guò)程。這往往忽略了上屆學(xué)生和這屆學(xué)生是有差異的，這班學(xué)生和另一班學(xué)生也是存在差異的，那如何準確把握學(xué)生的起點(diǎn)呢？我想可以借助前測數據，它可以為有效教學(xué)指明了方向。
如教學(xué)“復式統計表”時(shí)，前期查找資料的時(shí)候就發(fā)現早在一年級上冊P96的時(shí)候學(xué)生就見(jiàn)過(guò)復式統計表，意讓學(xué)生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書(shū)中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒(méi)有“表頭”，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時(shí)碰到這么多次復式統計表，學(xué)生對復式統計表到底認識多少呢？我們對157名學(xué)生進(jìn)行這樣的調查（如下圖），第1題：像上表這樣的統計表以前見(jiàn)過(guò)嗎？見(jiàn)過(guò)約占65%，沒(méi)見(jiàn)過(guò)約占35%，學(xué)生在練習中碰到過(guò)、生活中也經(jīng)�？匆�(jiàn)，但還是約35%的學(xué)生回答自己沒(méi)見(jiàn)過(guò)，說(shuō)明學(xué)生平時(shí)在看這個(gè)復式統計表的時(shí)候就浮于表面，所以這節課我們重點(diǎn)應該讓學(xué)生經(jīng)歷復式統計表的產(chǎn)生過(guò)程，加深學(xué)生對復式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什么意思？能完整表達出二班身高在130~139厘米的學(xué)生有16人，約占41%；表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復式統計表的.學(xué)生一半不到，需要在課中進(jìn)行讀圖方法的指導。而知道這個(gè)表叫做復式統計表的學(xué)生不到20%。
基于這樣的前測數據，我們將原先的教學(xué)設計進(jìn)行修改，制定出符合這樣學(xué)情的教學(xué)目標、教學(xué)重難點(diǎn)和教學(xué)流程，以實(shí)現“以生為本”的課堂。同樣練習課和復習課，也可以借助本班學(xué)生的錯題數據，準備適合這個(gè)班學(xué)生情況的教學(xué)設計。
2、學(xué)生角度：建立數據分析觀(guān)念
未來(lái)肯定是“大數據時(shí)代”，那我們的學(xué)生作為未來(lái)的主人，在小學(xué)時(shí)應該掌握什么樣能力呢？我想數據分析觀(guān)念必不可少，2011年修訂的《義務(wù)教育數學(xué)課程標準》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)《課標》）把過(guò)去核心詞里的“統計觀(guān)念”，改成“數據分析觀(guān)念”，就是希望身為老師的我們知道，數據分析是很重要的，并且希望教學(xué)能夠構建適當的背景，讓學(xué)生感受到數據分析是很重要的。那到底要讓學(xué)生掌握數據分析觀(guān)念的什么知識呢？
史寧中教授的《大數據與小學(xué)數學(xué)教育》這篇文章就闡述很清楚，他在文章中提到，結合大數據的主題，回想在“數據分析觀(guān)念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟數據中蘊含的信息。要讓孩子們知道，所有的道理不一定都是老師教的，不一定都是父母說(shuō)的，也不一定是書(shū)本上說(shuō)的，有一些信息，有一些道理是通過(guò)數據知道的。這個(gè)叫做數學(xué)的“實(shí)事求是”。有些東西是要經(jīng)過(guò)思考的，根據什么來(lái)思考呢？根據事實(shí)思考，然后得出自己的結論。這樣，孩子就可能會(huì )想問(wèn)題，就可能會(huì )發(fā)現問(wèn)題，提出問(wèn)題，分析問(wèn)題，解決問(wèn)題。
第二件事情，知道數據中的信息可以用不同的辦法獲取。數據中的信息不像純數學(xué)那樣，只能靠一個(gè)辦法得到。世界上絕對真理是不存在的，很多事情是相對的，相對的意思就是同樣的數據，用不同的方法分析會(huì )得到不同的結論。因此它取決于這個(gè)人的判斷準則，取決于他的價(jià)值觀(guān)。什么樣的辦法好呢？大家討論叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一個(gè)好辦法。這個(gè)是判斷準則，也可以自己定。這個(gè)事情得從小開(kāi)始重視，應該讓孩子們知道，有些標準是老師定的，但是有些標準你也可以定。
第三件事情，感悟數據是隨機的�？赡苓@次取得的數據是這樣的，下一次取得的數據是那樣的。雖然是隨機的，但是只要你取得相當多的數據之后，就能發(fā)現其中的規律性。
以上是讀了這本書(shū)之后又找了一些相關(guān)文章閱讀后，一些凌亂、零碎的想法，有些想法還得細細思考如何落實(shí)到自己的實(shí)際教學(xué)中，近期也一直在整理《基于作業(yè)中錯題數據改進(jìn)數學(xué)練習課的教學(xué)研究》的課題成果，通過(guò)對班級學(xué)生作業(yè)中錯題數據的統計分析，從而發(fā)現其中典型錯誤、易錯題等等，幫助教師確定練習課的重難點(diǎn)，就不會(huì )像書(shū)里的練習板塊那樣流水賬式地復習，以此更有效地針對班級學(xué)情設計練習課教學(xué)，提高了練習課的效率；另一方面，也可以利用這些數據，知道各層次學(xué)生的錯誤點(diǎn)，分析原因，從而設計出針對不同層次學(xué)生的作業(yè)練習，讓不同的學(xué)生能在作業(yè)中得到不同的發(fā)展，避免學(xué)生一直重復做已經(jīng)掌握的題。
《大數據時(shí)代》讀后感 篇10
世界的本質(zhì)就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過(guò)數據中的相關(guān)關(guān)系預測事物的發(fā)展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠勝于＂防患于未然＂。
《大數據時(shí)代》一書(shū)，讓我們在觀(guān)念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關(guān)不要因果。全書(shū)介紹了＂大數據＂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，現代社會(huì )的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開(kāi)國門(mén)而自己還用著(zhù)長(cháng)鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進(jìn)程之后，所以我們必須轉變我們的思想。
�。⑽覀儾辉贌嶂杂趯ふ乙蚬P(guān)系，而應該尋找事物間的相關(guān)關(guān)系＂，我想這句話(huà)是本書(shū)的核心思想。大數據時(shí)代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無(wú)數條＂看不見(jiàn)的線(xiàn)＂將我們與這些數據聯(lián)系到一起，這是我們以前從未有過(guò)、從未想過(guò)的。大數據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，因為，在大數據時(shí)代，我們可以分析更多數據，有時(shí)甚至可以處理和某個(gè)特別現象相關(guān)的所有數據，也就是：樣本＝總體；而且，當研究數據如此之多時(shí)，我們已不熱衷于＂精確＂，而是＂混亂＂，若不接受＂混亂＂，那么有95％的非結構化數據無(wú)法利用，這將無(wú)法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之后，我們就可以從這些數據之中發(fā)掘它們的相關(guān)關(guān)系，即以＂是什么＂而不是＂為什么＂的角度看待數據，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＂讓數據自己發(fā)聲＂，這些，徹底推翻了人類(lèi)以前探索數據的方法，展現了一個(gè)全新的世界。
這種觀(guān)念以驚人的力量給現知識狀況帶來(lái)了巨大的沖擊，通過(guò)對海量數據的分析，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)檢測檢索詞條，處理34.5億個(gè)不同的數據模型，通過(guò)預測并與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個(gè)特定的數學(xué)模型后，預測結果與官方數據相關(guān)系數高達97％，這種大數據技術(shù)，以前所未有的方式，通過(guò)海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時(shí)，雖然大數據可為人類(lèi)造福、對抗病癥，但這僅限于掌握這門(mén)技術(shù)而言，若不重視這種技術(shù)，當我們的對手早于我們一步構建這種數據網(wǎng)絡(luò )之時(shí)，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在于預測，當敵人通過(guò)這種手段預測我方下一步的行動(dòng)，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發(fā)射，將飛往哪，你的軍隊動(dòng)向、目標，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)現那些將來(lái)有＂大作為＂的人，從而進(jìn)行滲透或扼殺，這對我們的發(fā)展無(wú)疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進(jìn)程是必須的。
對于我們國防生，也必須順應這種發(fā)展趨勢，未來(lái)的時(shí)代必將是數據極易獲取，數據網(wǎng)絡(luò )共享化的時(shí)代，通過(guò)這些數據，建立數據模型，可以準確分析并給出適合每一個(gè)人的計劃，如運動(dòng)量、訓練強度，可以＂先知、先覺(jué)＂，及時(shí)發(fā)現一個(gè)人的負面情緒前及時(shí)疏導，這些必將成為現實(shí)，我們必須跟進(jìn)時(shí)代，做好準備，去應對大數據時(shí)代的一切！
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