大数据时代心得体会(热门15篇)

时间:2023-11-18 09:28:47 作者:碧墨 大数据时代心得体会(热门15篇)

这次失败经历让我学会接受挫折,并从中找到了成长的机会。以下是一位职场新人的心得体会,他通过实践和反思,总结出了在职场中获得成功的方法和技巧。

《大数据时代》的心得体会

读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革,这些变革涉及到我们生活的方方面面,几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点,也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活,工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。

第三个改变是不是因果关系而是相关关系,在大数据时代,我们更需要了解一个东西是什么,而不是为什么,要找到关联无,通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。

这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变,所谓思路决定出路,思路有了创新,有了拓展,相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面,讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分,第一部分的三个观点涉及的面很广,包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。

这本书给我感触最深的.就是这三个转变,或者说是三个观点,可以说是哲学上说的世界观,因为世界观决定方法论,所以这三个观点对传统看法的颠覆,就会导致各种变革的发生。

首先是第一个,作者认为在抽样研究时期,由于研究条件的欠缺,只能以少量的数据获取最大的信息,而在大数据时代,我们可以获得海量的数据,抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径,采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义,列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。

这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革,因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的,如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进,自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对,就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的,因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说,你要检测食品中致癌物质是否超标,你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

第二,要效率不要绝对的精确。作者说,执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物,只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的,如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大,但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣,甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点,谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话,它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制,和微软的班科和布里尔一样,谷歌翻译增加了各种各样的数据,并且接受了有错误的数据。

而在阅读这本书时,发现这本书中争议最大的一个观点,不仅是读者,就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了,不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功,证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表,从啤酒和尿布的案例,以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例,都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。

一句话,知道是什么就够了,不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的,但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说,在科学研究领域,你需要知其然也需要知道其所以然,找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明,乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症,但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理,知道哪一段基因导致了这种疾病,不可能只是说收集各种数据,然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。

过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会,如果一切变为现实,我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法,一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问,大数据将会给社会管理带来巨大的变革。

在这个信息爆炸的时代,大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革,这是社会发展的潮流,不可逆转,我们只有顺应这种潮流,把握住大数据时代变革的思想,才能在时代潮流中成为佼佼者,在思维上思路上略高一筹,才能在行动中占得先机!

大数据时代第集心得体会

随着信息技术的迅猛发展,大数据时代已经到来,对于个人、企业乃至全社会来说,如何正确处理和善用大数据成为了一个亟待解决的问题。近日,我观看了一期名为《大数据时代》的纪录片,这部纪录片使我对大数据时代有了更深入的认识。下面我将围绕这一主题,简要分享我在观看该纪录片后的心得体会。

首先,大数据时代无处不在。纪录片中介绍了大数据的应用场景:从智能手机的流量统计,到医疗行业的患者数据分析,再到政府的公共安全预警系统,大数据无时无刻不在为我们提供支持和帮助。通过充分利用大数据,我们可以更好地了解用户需求,优化产品和服务,提高社会效益。

其次,大数据的挖掘和分析需要强大的算法和技术支持。在纪录片中,我看到了各种各样复杂的算法和技术在背后默默支撑着大数据的应用。例如,通过数据挖掘和机器学习,我们可以从海量数据中发现隐藏的模式和规律,为企业和政府提供有力的决策依据。这也提醒着我,作为从业者或学习者,在大数据时代,我们需要不断学习和掌握最新的数据分析技术,才能跟得上时代的步伐。

第三,大数据时代带来了信息安全的挑战。纪录片中提到了大数据泄露和侵犯隐私的问题。随着大数据的积累和应用,个人的隐私信息面临着越来越大的风险。例如,我们在使用互联网服务时,可能会泄露出我们的生活习惯、个人爱好等隐私信息。这些信息的泄露可能导致用户被定向广告和信息定制,进而影响到个人的自由和隐私权。因此,我们需要加强对信息安全的保护,通过加密和权限管理等措施,确保个人隐私得到有效保护。

第四,大数据时代需要有正确的伦理和价值观。在纪录片的最后,提到了大数据应用背后的伦理问题。例如,政府可能根据个人的社交网络和行为习惯来判断其信用,可能导致不公平和歧视。因此,我们需要建立起公正、透明的大数据应用体系,确保大数据不会被滥用和扭曲,保障每个人的权益和尊严。

最后,大数据时代需要强调数据的质量而非数量。虽然大数据给我们提供了更多的数据,但数据本身并不是万能的。我们不能简单地认为数据越多越好,而忽视数据质量的问题。在纪录片中,许多专家强调了数据的正确性、准确性和可靠性的重要性。只有在数据质量有保障的前提下,我们才能正确地分析和利用大数据。

总之,大数据时代已经来临,我们面临着许多机遇和挑战。通过观看《大数据时代》这部纪录片,我对大数据的潜力和应用有了更加深刻的认识。我们需要关注信息安全、伦理和价值观等问题,才能在大数据时代取得更好的发展。只有通过正确和负责任的使用大数据,我们才能实现更好的社会效益和个人发展。

大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章

4月13日下午,在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习,使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊,机遇和挑战。在写心得体会前,我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

首先,最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又it行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业it架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次,进入20xx年,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

最后,随着云时代的来临,大数据(bigdata)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像mapreduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用g或t来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张dvd;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……,截止到20xx年,数据量已经从tb(1024gb=1tb)级别跃升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)级别。国际数据公司(idc)的研究结果表明,20xx年全球产生的数据量为0.49zb,20xx年的数据量为0.8zb,20xx年增长为1.2zb,20xx年的数量更是高达1.82zb,相当于全球每人产生200gb以上的数据。而到20xx年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5eb。ibm的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

首先,谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势,可以说,大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活,如:现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生,只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的,所以,要实现大数据,相关的很多的硬件设备都要更新换代,信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战,相关产业都要重新调整产业结构,在那时,可以夸张的说,信息就是黄金,信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力,势必将会更加加剧生产力过剩的现状,社会两极分化现象会更加明显,掌握不了信息资源,很难再翻身,要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快,信息的时效性决定了它的流通速率,人们的生活节奏要跟上信息流通的速率,就不得不加快自己的节奏,人们会越来越忙,到那时,就像现在的日本,可能想找个人听你说说话,真的是一件很难的事。

第二,关于数据管理的看法。大数据时代,数据管理是一件很重要的工作,如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是,人防、技防、物防一体化。人防,即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识,不主动泄露信息,要管理好自己身边的信息设备;技防,就是要运用软件来管理和处理数据,经常检查更新数据库,定时查杀电脑病毒,确保电脑状况安全;物防,就是重要的数据一定要备份保留,而且应当做到备份与原始文件是物理隔离,无关的信息应当及时删除,减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私,顾名思义,就是不愿意让别人看到的东西,所以,在大数据时代,更要管理好自己的隐私,以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息,越要远离网络,不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息,免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记,避免信息传播范围太大,管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器,总是以随机码来保护自己真实ip地址,提高网络安全的可靠性,加强对联网信息的管理和保护。

不论我们情不情愿,大数据时代都会到来,现实社会是我们高喊着走向大数据时代,其实大数据时代已经向我们走来,所以与其被动接受,不如主动学习,从中找到自己的出路,成为大数据时代的建设者和受益者。

《大数据时代》的心得体会

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力??可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

大数据信息化时代心得体会

随着信息化技术的发展,我们进入了一个大数据信息化时代,而这个时代带给我们的是前所未有的变化:赋能人们更为广泛的渠道与更全面的数据来实现商业领域的化整为零——从延长用户生命周期到制定个人定制服务,或通过分析个人行为来推动业务增长。对于企业来说,大数据分析的普及已经成为一个必要的战略选项,这让大数据技术也成为企业信息管理的核心。

大数据信息化时代的到来意味着我们更能够清晰地观察到客户行为、需求和心理,并制定基于数据的执行策略。企业利用大数据技术能够更加了解市场需求,更好地掌握市场动态,及时并灵活地调整战略。可见,大数据信息化时代的横空出世,对于企业发展而言是一种难得的机遇,它为企业带来了新的发展前景。

第三段:大数据分析的特点。

大数据分析是通过技术与应用的结合,对海量的、异构的以及快速变化的数据进行分析,解决现实问题的一种方法和工具。与传统的数据分析相比,大数据分析具有以下特点:

1.数据量更大:从数十亿到数万亿。

2.数据来源更广:包含多种数据集,它们通常被分布在不同的数据仓库中。

3.数据类型更多样化:包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

4.处理方式更灵活:通过分发、并行和共享的技术来完成任务。

第四段:分析大数据的方法。

大数据分析是通过各种方法和技术,从海量的数据中获取有关事物的知识,效果好与受过控制的经验分析不太相同。对于而言,对于成功地分析大数据:合理的数据收集是绝对必要的。而且,大规模数据分析需要采用预处理、清洗和建模等多种算法,才能从海量的数据中提取出有用的信息。深入了解每个算法的优缺点,是成功分析大数据的关键。

第五段:总结。

在大数据信息化时代,我们必须提高对数据的重视和处理能力。企业要在数据的基础上开发创新业务模式,以更好地满足客户的需求,取得商业优势。随着时间的推移,更多的数据将生成,并且更多的方法将被开发,以处理数据并从数据中提取有价值的信息。对于企业而言,大数据分析将会继续发挥重要的作用,将在未来成为企业信息化转型和管理策略中的核心,从而帮助企业实现长期成功。

大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章

去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。

不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。

当然,很多it知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的bi,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时bi最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:

1.什么是大数据?

查了查百度百科,是这样定义的:大数据(bigdata),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。大数据的4v特点:volume、velocity、variety、veracity--这个好像是ibm的定义吧。

以个人的观点来看:数据海量,存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?

3.大数据带来的影响。

1)预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。

3)变革思维书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。

大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章

《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。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说,让外行也很容易理解。结构上,作者通过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。

所谓"大数据",按作者的说法,就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展,收集数据变得越来越简单,储存数据的成本越来越低。在过去,由于技术限制,人们做统计时只能收集有限的数据做样本,其中要考虑随机样本的选择,努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用,造成数据利用率低。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。"小数据"时代,一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败,幸运的是,"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中,最重要也是全书的核心观点就是大数据时代,我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。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。作者自己也说,"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"。

大数据时代的数据获取方式是多种多样,数据形式也是千变万化,任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用,不仅要考虑到其初次使用价值,更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用,时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求,所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于facebook,twitter这样的公司来说,数据就是他们的核心,如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。

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。在大数据早期,技能和思维最有价值,但作者认为,最终,大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场,人人都了解了大数据的用途。

对于普通人来说,大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中,个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下,还面临潜在的泄露风险。对此,作者提出了使用者承担责任的解决办法,而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机,这给监管者带来的难题是,预测一个人要犯罪,惩罚还是不惩罚?在这点上,社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。

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。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。

当代大数据发展主要由科技公司推动,相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒,大数据并不是万能药,对某些领域或环节,使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域,盲目使用大数据只会适得其反。

大数据信息化时代心得体会

随着信息时代的不断发展,大数据变得越来越重要。作为普通人,我们可能不了解大数据的广泛应用,但它已经深入到我们生活的方方面面。从社交媒体、搜索引擎,到在线购物、医疗保健,这些服务都依赖于大数据的快速处理和分析。在大数据信息化时代,我们需要深入理解并把握其内在核心,以便真正发挥它的优势。

大数据的优势之一是能够快速的处理和分析海量数据。这意味着我们能够更准确地预测和判断某些数据趋势,在经营决策中更能快速高效地行动。与此同时,大数据也能够加速生产过程,使得我们在更短的时间内生产出更多更高质量的产品。通过真正深入理解大数据的优势,我们将能更加全面地运用它,使自己更具竞争力。

大数据存在很多挑战,其中最大的挑战之一是保护与保密性。大数据包含许多个人隐私信息,如果无法妥善处理,将会给用户带来极大的风险。与此同时,可靠和高效的数据存储、传输、处理和分析技术也是另一个重大挑战。理解这些挑战,将有助于我们更好的提高数据分析的质量和可靠性,同时避免数据泄漏和安全问题。

大数据信息化的应用是多种多样的。市场预测、广告投放、生产管理、医学研究等等领域都有众多大数据的应用案例。在市场领域,大数据已成为企业市场战略的基础,因为大数据能够分析市场需求,预测产品领域未来的趋势和消费者行为。在医学领域,利用大数据技术可以快速诊断疾病,预测和预防可能的医疗危机。不管在哪个领域,大数据信息化的应用都是前所未有的,其应用前景也是十分广阔。

第五段:结论。

总之,大数据信息化时代是我们不可避免的未来。这需要我们深入理解它的内在核心,同时也需要认真且客观的看待它所带来的优势和挑战。通过更好地利用大数据技术,我们将能够突破自己的思维和能力,迈向更广阔而更辉煌的未来。

大数据时代读书心得体会_大数据时代读后感文章

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

大数据时代的入门书。

看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。

从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

大数据的“传销手册”

看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

数据时代心得体会

随着科技的发展,我们已经进入了一个数据时代。无论是学校、企业还是政府,数据已经成为日常工作中不可或缺的一部分。在这样的时代里,我们应该如何看待数据以及如何利用它,这是我们每个人都需要思考的问题。在这篇文章中,我将分享我的数据时代心得体会,希望对大家有所启迪。

在数据时代,数据像水一样无处不在,对于各行各业来说,获取和处理数据成为了最基本的需求。数据涉及方面很广,不同行业、不同领域的数据都有不同的价值,但其中最重要的一点就是,数据是价值的源泉。对于企业而言,数据的分析和利用可以提高业务效率、减少成本、增加收益;对于政府而言,数据的分析和利用可以优化公共服务、提高效率、更好地满足民生需求。因此,可以说数据是当今社会创造价值的基础。

2.数据的正确性和分析能力至关重要。

在数据时代中,数据的正确性和分析能力是非常重要的,因为如果数据错误或者分析不准确,将会给企业或者政府带来巨大的风险。因此,需要保证数据的来源和准确性,并且需要具备专业的数据分析能力,准确地从大量的数据中抽取出有价值的信息。同时,数据的保密性和安全性也是需要重视的。

3.数据共享可以带来更多发展机会。

在数据时代,数据共享也成为了一个趋势。通过数据共享,可以让不同机构之间的数据更好地共享和利用,加快各个方面的发展。比如,政府可以公开数据,供社会各方使用和分析,带来公共服务的进步和效率的提升;企业可以与各种业务合作商进行数据共享,更好地满足用户需求,在商业领域实现可持续发展。

在数据时代下,个人隐私保护也成为了一个重要的话题。在收集、分析和利用大量数据的过程中,难免会涉及到个人信息的披露和利用,而这就需要更加完善的管理和监管。企业和政府都需要通过技术手段和法律途径,加强个人隐私的保护,让数据使用得到更加合理的平衡。

5.人类智慧和技术手段应该相互协作。

在数据时代下,人类智慧和技术手段是相辅相成的。数据的分析、利用离不开人类智慧的指导和辅助,而人类智慧的有限性也需要技术手段的帮助。因此,人类和技术应该相互协作,实现更好地数据分析和价值开发。只有这样,才能更好地推动科技的进步和社会的发展。

总的来说,数据时代可以给我们带来很多机遇和挑战。我们需要认真思考数据的价值和正确性,并且要用正确的态度对待数据,实现数据的合理化调用和运用。只有这样,才能在数据时代中赢得更多的发展机会。

大数据时代心得体会

大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据,只是试图首先说明信息、数据的关系和不同,也试图说明,为什么信息时代转变为了大数据时代?大数据时代带给了我们什么?下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代。

欢迎大家阅读。

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用,以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既,从现象入手,继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测,并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月,相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%,这也就意味着google预测数据的置信区间为3%,这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例,维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候,通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物,因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低,因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流,同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来,维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中,所以无论需要翻译什么,只要有联系google词库就会出现翻译,虽然有的时候的翻译很无厘头,但是大多数时候还是正确的,所以google的电脑翻译的计划的成功,表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显,但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的,所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高,因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后,维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家,这是一群数学家、统计学与编程家的综合体,这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之,只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用,维克托建议将这一群人分为两部分,一部分使用数据为商业部门服务,而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据,是否侵犯了个人隐私。

无论如何,大数据时代将会到来,不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好,很值得一读。因为会给我们很多启发,比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用,从而再将相关数据卖给各大网店。不过,事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说,小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该只有一个结果,就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待,像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”,因为我身处其中。问题不解决,我就没法思考和工作,自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一:量子力学搞了一百多年,为了处理好混杂性问题,把质量和速度结合到能量上去了,为了调和量子力学与相对论的矛盾,又搞出一个量子场论,再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥,最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子,恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系,因为爸爸就是爸爸,儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性,放弃因果关系最后反而搞出时间机器,让爸爸不再是爸爸,儿子不再是儿子了呢?其二:人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果,那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉,也许上面一大篇都是在胡说八道,所谓的担心根本不存在。但问题出现了,还是解决的好,不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议:把这本书继续写下去,至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

大数据时代心得体会

读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该只有一个结果,就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待,像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”,因为我身处其中。问题不解决,我就没法思考和工作,自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一:量子力学搞了一百多年,为了处理好混杂性问题,把质量和速度结合到能量上去了,为了调和量子力学与相对论的矛盾,又搞出一个量子场论,再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥,最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子,恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系,因为爸爸就是爸爸,儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性,放弃因果关系最后反而搞出时间机器,让爸爸不再是爸爸,儿子不再是儿子了呢?其二:人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果,那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉,也许上面一大篇都是在胡说八道,所谓的担心根本不存在。但问题出现了,还是解决的好,不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议:把这本书继续写下去,至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

大数据时代心得体会

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用,以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既,从现象入手,继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测,并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月,相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%,这也就意味着google预测数据的置信区间为3%,这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例,维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候,通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物,因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低,因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流,同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来,维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中,所以无论需要翻译什么,只要有联系google词库就会出现翻译,虽然有的时候的翻译很无厘头,但是大多数时候还是正确的,所以google的电脑翻译的计划的成功,表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显,但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的,所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高,因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后,维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家,这是一群数学家、统计学与编程家的综合体,这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之,只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用,维克托建议将这一群人分为两部分,一部分使用数据为商业部门服务,而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据,是否侵犯了个人隐私。

无论如何,大数据时代将会到来,不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好,很值得一读。因为会给我们很多启发,比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用,从而再将相关数据卖给各大网店。不过,事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说,小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据心得体会

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的,要求截图加文字描述。

问题一:在决定选择网站绑定时,当时未找到网站绑定的地方。解决办法:之后小组讨论后,最终找到网站绑定的地方,点击后解决了这个问题。

问题二:当时未找到tcp/ip属性这一栏。

解决办法:当时未找到tcp/ip属性这一栏,通过老师的帮助和指导,顺利的点击找到了该属性途径,启用了这一属性,完成了这一步的安装步骤。

问题三:在数据库这一栏中,当时未找到“foodmartsaledw”这个文件。

问题四:在此处的sqlserver的导入和导出向导,这个过程非常的长。

解决办法:在此处的sqlserver的导入和导出向导,这个过程非常的长,当时一直延迟到了下课的时间,小组成员经讨论,怀疑是否是电脑不兼容或其他问题,后来经问老师,老师说此处的加载这样长的时间是正常的,直到下课后,我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五:问题二:.不知道维度等概念,不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对。

解决办法:百度维度概念,设置好维度表和事实表之间的关系,关系有时候是反的——点击反向,最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。(如图所示)。

这个大图当时完全不知道怎么做,后来问的老师,老师边讲边帮我们操作完成的。

问题六:由于发生以下连接问题,无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称,请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡,然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”,所以我就打开数据库属性页面:图1-图2图一:

图二:

解决办法:解决办法:图2步骤1:从图1到图2后,将目标下的“服务器”成自己的sqlserver服务器名称行sqlservermanagementstudio可以)步骤2:点确定后,选择“处理”,就可以成功部署了。

问题七:无法登陆界面如图:

解决方法:尝试了其他用户登陆,就好了。

(1)在几周的学习中,通过老师课堂上耐心细致的讲解,耐心的指导我们如何一步一步的安装软件,以及老师那些简单清晰明了的课件,是我了解了sql的基础知识,学会了如何创建数据库,以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程,从中经历了也体会到了很多感受,面临不同的知识组织,我们也遇到不同困难。

理大数据的规模。大数据进修学习内容模板:

linux安装,文件系统,系统性能分析hadoop学习原理。

大数据飞速发展时代,做一个合格的大数据开发工程师,只有不断完善自己,不断提高自己技术水平,这是一门神奇的课程。

2、在学习sql的过程中,让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库,也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了,也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深,如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力,上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境,是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结,每个人对自己的分工更加的明确,也锻炼了我们的团结协作,互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建,会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误,在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新数据正在呈指数级增长所有数据的产生形式都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、

结语。

读大数据时代心得体会

如今,大数据时代成为炙手可热的话题。你知道读大数据时代。

在《大数据时代》一书中,大数据时代与小数据时代的区别:1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。作者语言绝对,却反思其本质区别。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为,小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?银行业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力„„可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用,以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既,从现象入手,继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测,并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20xx年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月,相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%,这也就意味着google预测数据的置信区间为3%,这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例,维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候,通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物,因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低,因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流,同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来,维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中,所以无论需要翻译什么,只要有联系google词库就会出现翻译,虽然有的时候的翻译很无厘头,但是大多数时候还是正确的,所以google的电脑翻译的计划的成功,表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显,但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的,所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高,因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后,维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家,这是一群数学家、统计学与编程家的综合体,这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之,只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用,维克托建议将这一群人分为两部分,一部分使用数据为商业部门服务,而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据,是否侵犯了个人隐私。

无论如何,大数据时代将会到来,不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好,很值得一读。因为会给我们很多启发,比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用,从而再将相关数据卖给各大网店。不过,事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说,小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。

“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年,我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立,要改变自己的传统,跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上,嘴巴上也必须跟上,否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”,那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该只有一个结果,就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待,像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”,因为我身处其中。问题不解决,我就没法思考和工作,自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一:量子力学搞了一百多年,为了处理好混杂性问题,把质量和速度结合到能量上去了,为了调和量子力学与相对论的矛盾,又搞出一个量子场论,再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥,最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子,恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系,因为爸爸就是爸爸,儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性,放弃因果关系最后反而搞出时间机器,让爸爸不再是爸爸,儿子不再是儿子了呢?其二:人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果,那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉,也许上面一大篇都是在胡说八道,所谓的担心根本不存在。但问题出现了,还是解决的好,不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议:把这本书继续写下去,至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

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