大数据时代读书笔记
《大数据时代》读后感(一)
《大数据时代》读后感（一）
《大数据时代》这本书让我对大数据的概念有了更深刻的理解，也让我意识到大数据对我们社会和生活的影响已经日益重要。
在书中，作者深入解析了大数据的定义、特点、应用领域以及未来趋势，让我对这个领域有了更全面的了解。
通过阅读这本书，我了解到了大数据在商业、医疗、科研等领域的广泛应用。
大数据分析可以帮助企业更精准地了解消费者需求，提高运营效率；在医疗领域，大数据可以帮助实现更精准的诊断和治疗；而在科研方面，大数据可以加速科学研究的进程，为人类社会带来更多的创新和进步。
同时，书中也提到了大数据时代所面临的挑战和问题，比如数据隐私保护、数据安全等方面的议题。
我认为在追求大数据技术发展的同时，我们也需要重视这些问题，并制定相应的政策和措施来保障个人和社会的利益。
总的来说，这本书让我对大数据有了更全面的认识，也让我意识到了大数据在未来发展中的重要性。
我希望能够进一步深入学习和研究大数据技术，为其在各个领域的应用贡献自己的力量。
大数据时代读书笔记
大数据时代读书笔记Newly compiled on November 23, 2020大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：●要全体不要抽样。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
全数据模式，样本=总体。
●要效率不要绝对精确。
其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
●要相关不要因果。
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
接着，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；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
●大数据的核心就是预测●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
✧第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
✧第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
✧第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。
●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。
●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。
●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。
《大数据时代》读书笔记
《大数据时代》读书笔记《大数据时代》读书笔记《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。
下面是小编整理的《大数据时代》读书笔记，欢迎查看。
篇一：《大数据时代》读书笔记读了《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。
大数据时代读后感范本（二篇）
大数据时代读后感范本《大数据时代》这本书是我在大学期间读过的一本非常有深度的书籍。
全书共分为四个部分，分别是“大数据的起源与发展”、“大数据的特征与技术”、“大数据的应用与挑战”和“大数据时代的价值与伦理”。
通过对这四个部分的学习，我对大数据和大数据时代有了更加全面而深入的了解。
在书的第一部分中，作者讲述了大数据的起源和发展历程。
从最早的信息存储和处理方式开始，作者引导读者了解了数据时代的演进过程。
特别是在互联网的普及和快速发展的背景下，大数据逐渐成为全球范围内改变经济、产业、政治和社会生活的重要力量。
通过对各种真实案例的分析和解读，作者生动地揭示了大数据在各个领域的应用和影响，使我对大数据的重要性和价值有了更加清晰的认识。
第二部分是关于大数据的特征和技术。
在这一部分中，作者介绍了大数据的四个特征，即数据量大、数据速度快、数据种类多样和数据价值密度低。
同时，作者也对大数据的获取、存储、分析和应用等方面的技术进行了详细的介绍。
通过对这些技术的学习，我对大数据的技术基础和实现方法有了更加深入的了解。
特别是在了解了大数据的分析和挖掘技术后，我对大数据在商业决策和科学研究中的作用有了更加清晰的认识。
第三部分是关于大数据的应用和挑战。
在这一部分中，作者从商业、医疗、政府和社会等多个领域展开讲述，探讨了大数据在这些领域的应用和发展趋势。
通过对这些案例的学习，我对大数据在商业决策、医疗治疗、政府决策和社会管理中的作用和价值有了更加深入的了解。
同时，作者也客观地提出了大数据应用中存在的问题和挑战，如数据隐私、数据安全、数据质量等，为我们正确认识和应对这些问题提供了思路和方法。
最后一部分是关于大数据时代的价值和伦理。
在这一部分中，作者深入讨论了大数据时代中的价值观和伦理问题。
作者认为，尽管大数据给我们带来了巨大的价值和机遇，但我们也要正视大数据时代中的伦理问题，如个人隐私保护、信息安全和道德约束等。
通过对这些问题的分析和思考，作者为我们提供了关于大数据时代伦理的思考方向和指导原则。
《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》读书笔记1
《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》读书笔记1 在北航读⼤数据也已经有⼀年多了，但是我感觉到⾃⼰始终没能够从宏观的⽅⾯想清楚⼤数据为什么是趋势、效率如何评估、怎么⽤才最好。
这可能是因为⾃⼰还没有学习到位、思考的少；也可能是因为诸如机器学习、云计算、数据挖掘以及R语⾔⼯程实践这样的课程涉及的都是具体的技术，从技术谈起最好，⽽专门花费⼀门课去谈概论在这个阶段略显多余；还有可能是因为⼤数据这个领域太新太繁杂，很多东西渗透在技术其间⽽不好单独剥离⽽出，所以避⽽不谈让你⾃⾏品味悟道......这就激发了我去读关于⼤数据概论的书籍。
这本《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》很符合我的需求，因为要的就是站在⼀个全新的思维层⾯去思考⾃⼰到底在学些什么，以后会做些什么，事实上这本书也就是这样写的。
本书在引⾔部分开门见⼭的点明作者观点，即⼤数据开启了⼀次重⼤的时代转型；在正⽂部分从三个主要的⽅⾯探讨了⼤数据时代的特性、规则和优势，即⼤数据时代所带来的思维变⾰、商业变⾰和管理变⾰；在结语章节预测了⼀下⼤数据的未来。
全书结构清晰、⽂字通俗易懂，本书的两位作者，英国⽜津⼤学⽹络学院的教授维克托迈尔－舍恩伯格、《经济学⼈》数据编辑肯尼恩－库克耶，举了很多的例⼦，在每个例⼦⾥都着重对⽐了⼤数据时代前后的不同，让⼈读后⾼下⽴判。
1、引⾔——⼀场⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰ ⼤数据，变⾰公共卫⽣：在甲型H1N1禽流感⼤爆发的时候，美国也是要求医⽣在发现新型流感病例的时候告知疾病控制与预防中⼼。
但是问题在于，这种统计疫情的⽅式会有⼀定的延迟。
⽐如说，⼈们可能患病多⽇受不了了才去医院、医⽣把情况确认并传给疾控中⼼需要时间、疾控中⼼每周才进⾏⼀次数据汇总等等，延迟的时间往往在⼀到两周。
对于甲流这种飞速传播的致命疾病来说，信息滞后两周是致命的，因为这种滞后会导致公共卫⽣机构在疫情爆发的关键时期⽆所适从。
⾯对这个问题，⾕歌的⼯程师们发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，论⽂不仅解决了这个信息迟滞的问题，⽽且在疫情爆发的初期就能够发现源头，定位传播辐射轨迹，精确程度可以到特定的地区和州。
《大数据时代读书笔记》
大数据时代读书笔记本书在讲些什么？《大数据时代》的一大贡献在于大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清了大数据的基本概念和特点，这对许多以为大数据就是“数据大”的人来说很有帮助。
大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。
大数据开启了一次重大的时代转型，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明、新服务的源泉，而更多的改变也蓄势待发. .....《大数据时代》主要从三个方面入手写大数据对我们的影响。
第一是大数据时代的商思维变革，第二是大数据时代的商业变革，第三是大数据时代的管理变革。
作者是如何展开主题？作者通过分析谷歌成功的预测了冬季流感的传播这个案例证实“大数据变革公共卫生”；通过埃齐奥尼创立的一个预测机票在未来一段时间里会增长或者下降的预测系统为乘客们节省了很多钱这一例子来证实“大数据变革商业”；通过提出社会现实中大数据对人类思维的影响来证实“大数据变革思维”这一理论，来引导核心主题：大数据开启了重大的时代转型。
如何从核心主题分解出从属的关键议题？核心主题是大数据开启了重大的时代转型，在这个核心主题下，作者详细介绍了大数据对社会的其他三个方面的变革，思维变革、商业变革、管理变革。
次外，作者分解出“大数据时代的思维变革”、“大数据时代的商业变革”、“大数据时代的管理变革”、“大数据的特征”、“大数据的核心是预测”、“大数据意味着大挑战”等从属关键议题。
作者细说了什么，是怎么说的？第一部分，大数据时代的思维变革中明确了大数据的特点。
“更多，不是随机样本，而是全体数据”，“大数据时代意味着利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据”，方式也从过去依靠随机采样转变为研究整体；“更杂，不是精确性，而是混杂性”，大数据时代允许不精确，我们可以为了高频率、广泛性放弃了精确性，试图扩大数据规模的时候，我们要学会拥抱混乱。
《大数据时代》读书笔记
读书笔记1：《大数据时代》生活、工作和思维的大变革 【英】维克托·迈尔—舍恩伯格 肯尼斯·库克耶著 大数据标志着人类在寻求量化和理解世界的道路上前进了一大步。
过去不可计量、储存、分析和共享的不少东西都被数据化了。
拥有大量的数据和更多不那末精确的数据为我们理解世界打开了一扇大门。
社会所以抛却了寻觅因果关系的传统偏好，开始挖掘相关系数的好处。
“大数据”的本质是思维、商业和管理领域前所未有的大变革。
由此，必然会带来教学方式的改变。
大数据与三个重大的思维转变相关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
●其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而再也不追求精确性。
●最后，我们的思想发生了转变，再也不探求难以捉摸的因果关系，转而注重事物的相关关系。
数据创新就像一个奇妙的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能持续赋予。
它的真实价值就像飘荡在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝绝大部份都隐藏在表面之下。
当世界开始迈向大数据时代，社会也将经历类似的地壳运动。
在改变人类基本的生活与思量方式的同时，大数据早已在推动人类信息管理准则的重新定位。
无非，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去适合，我们也许只有几年时间。
大数据，给我们带来了机遇、风险和挑战。
它们持续对我们管理世界的方法提出挑战，我们要意识到新技术的风险，促动其发展，然后然后斩获成果。
大数据标志着真正的“信息社会”终于到来了。
我们能够获得比以前更多的信息并实行分析。
在我们诠释世界时，能够利用更多的数据，甚至是全部数据。
这需要我们采取非传统的方法，特殊是要改变我们理想中构成实用信息的因素。
我们“做新、做多、做好、做快”的水平能释放出无限价值，产生新的赢家和输家。
绝大部份的信息价值来自于二级用途，即潜在价值，而不是我们所习惯认为的基本用途。
结果，对于绝大部份数据来说，尽可能多地采集、等待信息增值并且让其他更适合挖掘价值的人来分析它才是明智之举（前提是这人能够分享开辟出的利润）。
大数据时代读书心得体会最新5篇
大数据时代读书心得体会最新5篇大数据时代读书心得体会最新（精选篇1）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，大数据(big data)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》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。
大数据时代
《大数据时代》读书笔记Chapter1:引言之大数据1、大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启（社交网络、电子商务、移动通信）。
数据正成为巨大的经济资产，能够为我们带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
数据发展的障碍在于其流动性和可获取性，社会各界正尝试公开数据、方式与方法。
（这样的做法有利于数据的共享，使得海量资源在技术支持下得到合适的处理。
）大数据时代的经济学、政治学、社会学和许多其他的科学门类都发生巨大甚至是本质的变化和发展。
2、大数据分析的基本要素是庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
（像谷歌一样的搜索引擎能够得到足够大量的数据资源，在词条搜索的热度中找到某种联系并且进行预测。
Eg:流感爆发、机票价格预测，通过大数据分析洞察未知。
）3、Farecast是大数据公司的一个缩影，海量数据的处理后，帮助我们应用于商业发展。
如今数据已经成为一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。
当思维改变，新时代里，数据被巧妙地用来激发新产品和新型服务。
（互联网公司作为数据资源的拥有者，顺利成章的成为新处理技术的领头者。
）天文领域、基因领域、金融领域、保险行业都在演绎着数据量的爆发式增长。
人类储存信息量的增长速度比经济增长速度快四倍，计算机处理能力的增长熟读比世界经济的增长速度快九倍。
4、大数据大挑战，我们在分析信息时也产生了三个大转变，这将改变我们理解和组建社会的方法。
在数据时代我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某些特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
（使用全体数据能够更加准确的显示数据背后的结果，让我们更清楚的看到样本无法揭示的细节信息。
）研究的数据如此之多，以至于我们不在追求精准度。
（当我们关注的范围足够大，在大数据库中我们往往不会在意精准度。
因为全体数据与采集样本是不同的。
）适当忽略微观层面的精确度会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
由于前两个转变所致，我们不再热衷于寻求因果关系。
(完整版)《大数据时代》读书笔记-20140203
大数据意味着什么——《大数据时代》读书笔记自英国人维克托.迈克.舍恩伯格（Viktor Mayer Schonberger）2013年写了一本叫《大数据时代：生活、工作和思维的大变革》的互联网专著，“大数据”一夜之间成为全球互联网领域的核心关键词，无论国外的谷歌、亚马逊、facebook、twitter，还是国内的新浪、腾讯、淘宝、京东、当当、百度等互联网企业及传播学者、新媒体研究者、媒体人都将注意力转移到这一核心关键词上面，仿佛这年头如果你还对大数据浑然不知，走出去都不好意思跟传播学大家谈互联网，谈新媒体，谈如今如火如荼的电子商务。
那么，到底什么是大数据？大数据有哪些特征？大数据对互联网、对普通网民意味着什么呢？去新华书店搬回来这本大部头，一口气读完，维克托用生动的案例幽默的语言，针对上述问题娓娓道来。
提起“数据”，大家都知道是一种用0、1等计算机语言表示的信息，而所谓的“大数据”就是一种流量、存储量超级大（以TB计算）数据。
谷歌地图街景（图片）是大数据，每一个微博用户在微博上产生的全部内容合起来作为一个整体是一种大数据，淘宝店主和每一位淘宝用户在淘宝这个平台上产生的所有信息作为一个整体是一种大数据，国内最大的搜索引擎百度里面所有的无数条的类目信息合起来也是一种大数据，这些都是互联网企业普遍存在的大数据，事实上，大数据在我们的日常生活中还有更为普遍的应用：超级市场里每一位会员刷卡购物（非会员购物买单时留下的购物清单也是大数据的一部分）时留下来的信息是大数据，百货大楼、大商场里面各个角落里安装的摄像头拍下每一位顾客进出商场及在商场中活动的画面是大数据，甚至汽车里面安装的电子狗、导航系统作业时也能带来大数据。
细数身边常接触的这些大数据，仿佛还不得不信维克托这位号称“大数据商业应用第一人”大胆提出的“大数据”这个新概念的存在。
大数据最大的特征就是数据量大、庞大、巨大。
因为数据量大，所以才能商业特别是互联网企业带来不可估量的现时或潜在的价值，如果百度里面的数据量不够大，可供网民搜索的类目和条目不够多，那它毫无可能成为网民的“移动的百科全书”。
《大数据时代》读书笔记思维导图
05 价值 取之不 尽，用之不竭”
的数据创...
04 数据化 一切 皆可“量化”
06 角色定位 数 据、技术与思维
的三足鼎...
第三部分 大数据时代的管理 变革
08 掌控 责任与 自由并举的信息
管理
07 风险 让数据 主宰一切的隐忧
结语 正在发生 的未来
参考文献
谢谢观看
目录
05 第一部分 大数据时代 的思维变革
07
第三部分 大数据时代 的管理变革
06
第二部分 大数据时代 的商业变革
08 参考文献
"《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时 代的预言家”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早 在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。维克托·尔耶·舍恩伯格在本书中前 瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并 用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。"
推荐序一 拥抱“大数据时代”
推荐序二 实实在在大数据
译者序 在路上·晃晃悠悠
引言 一场生活、工作与思维 的大变革
第一部分 大数据时代的思维 变革
02 更杂 不是精 确性，而是混杂
性
01 更多 不是随 是相
关关系
第二部分 大数据时代的商业 变革
最新版读书笔记，下载可以直接修改
《大数据时代》
思维导图PPT模板
本书关键字分析思维导图
变革
信息
数据
精确性
序
相关
管理
《大数据时代》读书笔记
《大数据时代》读书笔记《大数据时代》读书笔记导语：生活在信息时代的我们，读一读大数据时代，会改变一些我们对这个世界的看法。
《大数据时代》读书笔记一世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。
《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。
在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。
"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。
大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。
大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。
大数据读书笔记3000字
大数据读书笔记3000字随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确，下面是小编整理的关于的大数据读书笔记。
从徐子沛的《大数据》中得到的感悟数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。
大量化、多样化、快速化和大价值。
这四个v就是大数据的基本特征。
每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。
还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。
可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。
”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。
用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。
作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。
使得美国人走上了民主、发展的道路。
书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。
当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。
但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。
在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。
信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。
读书笔记-《大数据时代》
读《大数据时代》初次见到维克多·迈尔-舍恩伯格教授是在《对话》栏目中，当时谈及当今各种科技信息的变化，然后在主持人的各种提问下，我逐渐了解到“大数据”这个名词，他也是现在对于大数据最有发言权的预言家。
一位睿智的人总是能够给人留下很深的印象。
然后在中央财经频道的特别节目《指尖上的商机》系列节目中，也谈及到大数据对于当今时代的影响和蕴藏的巨大商机。
读一本好书就像与智者交谈。
今天我翻读《大数据时代》，细细品读这位智者给我们的礼物。
我们首先应该明白一个概念“大数据”，他不是单单的说数据很大，或者数据很多的意思，真正的意思是：不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
它告诉我们一种超越现在的对于数据的一种分析方法，这个方法建立在尽可能多的数据上。
下面让我们合上此书，让他从我们的思想深处开始发声吧。
首先，大数据时代是建立的基础就是有一个很庞大的数据库，我们分析的对象不是抽取样本，而是用全部的数据作为样本，“样本=总体”。
这样我们能够把要调查的对象精确到每一个个体，我们能够对每一个个体提供个性化分析和服务。
我们会摆脱抽样样本的误差和失误，同样我们能够细化我们研究的对象和分析的数据。
我们分析的适合一个大的整体，也适合每一个个体。
这是大数据分析的基础。
第二，大数据是由很多不同的纷繁复杂的数据汇总在一起的，我们必须接受他们的复杂性和不精确性，我们的研究方向除了寻找因果关系之外，增加了一种相关关系的研究。
我们通过数据之间的关系，分析得到我们想要得到的结论或者是模型。
在这里我们应该重点看一下，相关关系是我们打开的另一扇窗，而不能关闭因果关系的现在开着的窗户。
我们开始重视相关关系，但是不能放弃对于因果关系的研究。
作者也在文中阐释我们的生活还是需要因果关系的，甚至我们需要大数据算法师，我们需要了解“黑匣子”中的神秘。
这是大数据时代我们应该正确认识的。
第三，大数据的原始来源是用不同的方法收集，为了有尽可能多的数据，我们现在有了电脑，搜索引擎，智能手机，可穿戴设备，社交平台，还有无数的传感器等等，我们可以把文字，位置，动作，喜好等所有的世界进行量化，他都可以用数字表示，这就是我们所有的纷繁复杂的原始数据，他们是一座钻石矿，由于无数种的相关组合可以不断地挖掘出我们所需要的信息。
大数据时代的读书笔记
大数据时代的读书笔记大数据时代的读书笔记篇1大数据时代的读书笔记一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一个重要议题。
本书《大数据时代》从多个角度深入探讨了大数据对各行各业的影响，以及在大数据时代下我们所面临的机遇和挑战。
二、深入分析本书强调了大数据的四大特征：海量化、多样化、高速化和价值化。
海量化指的是数据量的快速增长，多样化则是指数据类型的多样化，高速化则是指数据处理的速度和效率，价值化则是指如何在海量数据中提取出有价值的信息。
作者指出，大数据的四大特征对传统的数据处理和分析方法提出了挑战。
传统的数据处理方法主要依赖于手工操作和少量数据的分析，而在大数据时代，这些方法已经无法满足需求。
相反，我们需要使用更为先进的数据处理和分析技术，如云计算、人工智能等，来应对大数据带来的挑战。
此外，本书还介绍了大数据在医疗、金融、物流、社交媒体等多个领域的应用。
作者指出，大数据的应用可以带来许多优势，如提高效率、优化决策、提高客户满意度等。
但是，大数据的应用也面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等问题。
三、个人观点在阅读本书的过程中，我对大数据的应用有了更深入的理解。
我认为，大数据的应用可以带来许多机遇，但同时也需要我们注意数据安全和隐私保护等问题。
此外，我认为在大数据时代下，我们需要不断学习和掌握新的数据处理和分析技术，以应对大数据带来的挑战。
四、总结与展望本书对大数据时代进行了深入的探讨，为读者提供了有益的启示。
在未来，随着技术的不断进步和数据的不断增长，大数据的应用将会越来越广泛。
我相信，在大数据时代下，我们能够更好地应对挑战，抓住机遇，推动社会的进步和发展。
大数据时代的读书笔记为本网站原创作品，不得擅自转载！大数据时代的读书笔记篇2大数据时代的阅读笔记应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。
在大数据时代，我们面临着一系列的挑战和机遇。
*主要探讨了大数据时代的特点、挑战和机遇，以及如何应对这些挑战和机遇。
《-大数据时代-》读后感
《大数据时代》读后感《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习,并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。
文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。
不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构，都非常具有价值.作者将本书分为3个部分。
第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确;要相关不要因果；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;最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
文中提出的一个观点是,预测是大数据的核心。
其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。
只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
作者同时也指出随着数据使用的越来越多,其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确,特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。
大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。
大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家.如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。
当然公司要根据自己的情况进行调整.大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。
同时，大数据也为小公司带来了机遇。
大数据也将会影响国家竞争力。
当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候,工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。
大数据类读书笔记
大数据类读书笔记大数据类读书笔记大数据类的该怎么写呢？下面随小编一起看看大数据类读书笔记，仅供参考~大数据类读书笔记【1】《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。
看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。
在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。
美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。
姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
2007年，雅虎首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录，这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。
打个比方，从你的QQ 空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。
我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供科学依据。
第二，万事万物，凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。
2005年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无线传感器。
通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。
这一技术相对于国内尚在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。
上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。
大数据时代读书笔记
大数据时代读书笔记大数据时代读书笔记800字读完一本名著以后，你有什么总结呢？现在就让我们写一篇走心的读书笔记吧。
那么我们该怎么去写读书笔记呢？以下是小编帮大家整理的大数据时代读书笔记800字，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。
此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。
因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。
维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临；列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。
比如：在思维变革部分，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”；在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：U PS国际快递公司从20xx年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的.进行防御性的修理。
之前UPS每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。
通过检测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。
这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
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大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
但是当我们的视野局限在我们可以分析和确定的数据上时，我们对世界的整体影响就会产生偏差和错误。
不仅失去了尽力收集一切数据和活力，也失去了从不同角度观察时间的权利。
三、不是因果是相关1.知道是什么就够了，不需要知道为什么。
1. 亚马逊放弃书评组，使用大数据预测人们的未来购书需求2.2.在小数据世界，相关关系有用，但是大数据背景，相关关系大放异彩。
通过找关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来1.A和B经常一起发生，那么A发生时可以预测B发生2.例子：沃尔玛把飓风用具和蛋挞放在一起3.过时的寻找关联物的方法a)原因：数据少且收集花时间b)在建立，应用假想和选择关联物时容易犯错误c)结论：我们不需要人工选择关联物3.大数据的相关分析法更准确，更快1.例子：FICO我们知道你明天会做什么2.伊百丽：根据个人信用卡交易记录预测个人收入，防止逃税3.Aviva：根据生活方式数据预测疾病4.美国零售商target：通过购买习惯预测是否怀孕4. 通过找出新种类数据的相互联系解决日常需要：找到关联物并监控，我们可以预知未来1. 例子：UPS与汽车修理预测2. 新生儿健康监测：肉眼看不到，但是计算机能看到5. 当收集分析和储存数据的成本较高时，应当适当丢弃一些数据6. 数据的非线性关系1. 幸福的非线性关系7. 快速思维模式使人们偏向于用因果关系看待周围的一切，因此经常对世界产生错误认识。
这也使大脑为了避免辛苦思考而产生的捷径。
大数据会经常被用来证明我们习惯的思维方式是错误的。
8. 证明因果关系的实验开销大，难于操作；相关关系很有用，不仅是因为能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。
一旦我们考虑因果关系，这些视角会被蒙蔽。
9. 大数据并非是理论消亡的时代。
四、一切皆可量化1. 莫里的信息交换计划：总结所有船只的航海日志已获得好的航线，为第一根大西洋电缆奠定基础2. 坐姿研究与汽车防盗系统3. 数据化1. 把现象转变成可指标分析的量化形式的过程2. 计量和记录促成了数据：1. 阿拉伯数字2. 计数板3. 复式记账法3. 数字化与数据化的区别1. 例子：google的数字图书馆：开始使用扫描-》数字化，进而光学识别-》数据化。
Google借此改进自己的翻译2. 文化组学：定量分析揭示人类行为4. 文字变成数据：人可以阅读，机器可以分析5. 方位变成数据：需要一套标准的标记系统和收集，记录数据的工具。
1．始于古希腊2. 1884年，国际子午线会议3. 1978年，全球定位系统4. 英国汽车保险5．UPS的最佳行车路线：减少左转6. 收集用户地理位置数据，以便进行忠诚度计划。
或者可以预测交通情况6. 现实挖掘1. 处理大量手机数据，发现并预测人类的行为。
2. 例子：预测流感隔离区域3. 例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，发现贫民窟是经济繁荣的跳板7. 沟通变成数据1. FaceBook：社交关系数据化2. 推特：情绪数据化。
对冲基金正在分析微博的文本，以作为股市投资的信号。
新推特频率可以预测电影票房3. 例子：微博与疫苗：人们对于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的可能性呈现正相关8. 万物数据化1. 触觉地板：适时开关灯，确定身份，某人摔倒之后是否站起来2. 人体传感器：监控健康状态4. 结论：世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。
五、大数据的潜在价值1. 例子：captcha（验证码，全自动区分人类和电脑的图灵测试）与数据再利用。
作者使用了新的验证码recaptcha，人们从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫面项目中读入单词并输出，知道他们都输出正确后才确定（用来破译数字化文本中不清楚的单词）2. 大数据时代，所有的数据都是有价值的。
现在，我们能够以较低成本获取并存储数据。
数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，绝大部分隐藏在表面之下。
3．不同于物质性的东西，数据的价值不会随它的使用而减少，而且可不断被处理。
意味着数据的最终价值远远大于它的最初价值。
在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，数据的价值是其所有可能用途的总和。
4. 例子：IBM与电力汽车动力系统的优化预测：大数据预测模型，甚至考虑天气预报5. 数据再利用：1．搜索关键词，搜索结果预测夏天流行色2. google保存语音翻译记录，开发自己的语音识别技术3. 移动运营商长期使用大数据微调网络性能4. 有些公司可能会收集到大量的数据，但是他们并不急需使用，也不擅长使用数据，但是别的公司可以借此探寻数据的潜在价值8. 重组数据1. 例子：丹麦癌症协会与手机致癌调查：使用所有的手机用户信息和所有的中枢神经系统肿瘤信息。
随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重组在一起，重组总和本身的价值也比单个总和更大9. 可拓展数据1. Google街景和GPS采集，不仅将其用于基本用途，而且进行了大量的二次利用。
例如，对Google自动驾驶汽车的运作10．数据的折旧值1. 随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基础用途，不应用此破坏新数据2. 挑战：如何得知某些数据不再有价值3. 并非所有数据都会贬值。
例子：Google希望得到每年的同比数据结论：组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。
同时也应该与第三方分享数据11. 数据废气：用户在线交互的副产品，包括浏览哪些页面，停留多久，输入信息等1. 数据再利用的方式很隐蔽2. 例子：Google的拼写检查：搜集每天处理的查询中数据搜索框的错误拼写3. 例子：Google的过滤噪音技术：如果用户点击搜索结果靠后的链接，说明这个结果更加有相关性，Google会把这个页面的排名相应提升。
4. 当用户指出了各种自动化程序的错误，实际上是训练了系统5. 例子：巴诺与数据快照，电子书阅读器捕捉人们阅读书籍的习惯6. 例子：Coursera通过捕捉学生犯的错误来提示未来犯错误者结论：数据废气可以成为公司的巨大竞争优势，和对手的强大进入堡垒12. 开放数据1. 最大的数据收集者：政府，可以强迫人们提供信息，但是信息利用效率低下。
最好允许私人运营部门和社会大众访问2. 例子：FlyOnTime网站，通过开放的数据分析航班延误可能性。
3. 给数据估值：从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，将数据授权给第三方三、角色定位：数据，技术与思维1. 例子：广泛收集数据，用来发现不正常，不合理的价格高峰。
2. 思维转变的重要性3. 三种大数据公司1. 基于数据本身的公司：twitter大数据最值钱的是他本身，所以应该优先考虑数据拥有者例子：机票预订系统ITA不直接使用数据：担心暴露利润例子：MasterCard通过大数据预测客户的消费习惯2. 基于技能的公司：咨询公司，技术供应商或者分析公司：Teradata例子：埃森哲公司利用大数据检测汽车零件并节省费用例子：微软分析公司利用大数据降低病人的再入院率3. 基于思维的公司：创新思维例子：FlightCaster飞机晚点预测例子：prismatic分析新闻并排序4. 大数据先驱者一般有跨学科的知识5. 例子：google和amazon三者兼备6. 全新的数据中间商：从各个地方搜集数据，提取有用的信息进行利用，并不威胁数据拥有者的利益1. 社会需要定向广告例子：Inrix：分析各种汽车制造者的数据和用户的数据，提供卫星导航服务汽车制造商们本身数据量不够，自身也没有技术利用大数据，也并不介意数据会被中间商利用。
同时可以提供失业率等相关数据例子：Quantcast：收集用户访问信息来测评用户年龄等，之后发定向广告例子：HCCI收集医疗保单，分析美国医疗费用上涨是否合理结论：1.数据价值的转移：从技术到数据本身和大数据思维2.传统商业模式颠覆：交易数据而不是交易技术3.传统专家的光芒会被统计和数据学家取代，因为后者只关心数据1.例子：谷歌翻译团队的工程师都不会说出翻译的语言2.真正的专家不会消亡，但是主导地位会改变3.专业技能只适用于小数据时代，因为那是需要依靠直觉和经验指导，但是遭遇海量数据时，可以通过数据挖掘得到更多4. 数据和统计学知识将成为现代工厂的基础，人类的价值体现在交流上，以进行广泛而深刻的传播1. 例子：交互式游戏，会根据用户来改良，以数据为基础运作2. 例子：通过大数据来预测电影票房5. 大数据决定企业核心竞争力1. 数据规模决定价值2. 例子：劳斯莱斯通过大数据监测引擎，预测可能出问题的引擎3. 例子：苹果进军手机4. 大数据为小公司带来了机遇：能享受非固有资产规模的好处，低成本传播创新结果，只需要创新思维5. 大数据拥有者会想办法增加数据存储量6. 消费者成为数据拥有者并与中间商交易7. 大数据对中等规模的公司帮助不大：既没有灵活性也没有规模效应6.大数据撼动国家竞争力：西方世界优势减少四、大数据时代的管理1. 大数据会带来很多危险，因为其核心思想是用规模剧增来改变现状。