读大数据时代有感
大数据时代读后感2000字
大数据时代读后感2000字《大数据时代读后感》篇一读完《大数据时代》这本书，我的内心就像被一场风暴席卷过，久久不能平静。
以前，我对大数据的理解仅仅停留在一些模糊的概念上，觉得那就是很多很多的数据而已。
可这本书就像一把钥匙，打开了我对大数据认知的新大门。
书中提到，在大数据时代，我们不再追求数据的精确性，这可真是个让我惊掉下巴的观点。
就好比我们以前总是小心翼翼地走在一条精确测量过的小路上，现在突然被告知，大致方向对就可以了，不用那么精准。
这就像我们平时做数学题，习惯了算出精确答案，现在却要接受一个大概的范围。
也许很多人会觉得这很不靠谱，但在大数据的世界里，这种不精确反而能让我们获取更多的信息。
比如说，我记得有一次我在网上搜索旅游景点。
网站根据我之前的浏览记录、我的地理位置以及和我有相似浏览习惯的人的选择，给我推荐了一大堆地方。
这里面可能有些推荐并不是那么完美符合我的要求，但却让我发现了一些我原本根本不会去考虑的小众景点。
这就像是在大海里捞鱼，虽然可能捞到一些小虾米，但说不定这些小虾米比大鱼还美味呢。
而且，大数据让我们从因果关系的束缚中解脱出来，转而关注相关关系。
这是什么意思呢？就像我们总习惯问为什么会这样，想要找出一个确切的原因。
但在大数据时代，我们更关心的是事情之间的联系。
就像我发现每次我心情低落的时候，我听的音乐类型和我浏览的社交媒体内容之间存在着一种关联。
我不需要知道为什么会这样，只需要知道这种关联存在，就可以根据我想要的心情来调整我的音乐和社交媒体使用习惯。
不过，大数据也让我感到有些担忧。
这么多的数据被收集，我们的隐私会不会像被扒光了衣服一样暴露在别人面前呢？我每次使用手机应用，看到那些要求获取我各种权限的提示，就像有一双双无形的眼睛在窥视着我，这可真让人心里发毛。
就像住在玻璃房子里，外面的人可以把你看得一清二楚，这是多么可怕的事情啊。
大数据时代就像一把双刃剑，既给我们带来了前所未有的机遇，又给我们带来了巨大的挑战。
《大数据时代》心得体会8篇
《大数据时代》心得体会8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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《大数据时代》的读后感千字
《大数据时代》的读后感千字1、《大数据时代》的读后感千字我主要读了第一部分和第三部分。
第一部分是大数据的思维变革，舍恩伯格提出了三个观点，一是＂不是随机样本，而是全体数据＂，二是＂不是精确性，而是混杂性＂，三是＂不是因果关系，而是相关关系＂，被誉为＂大数据时代的预言家＂，抛出的观点是掷地有声的，下面我将谈谈我对这三点的理解。
对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。
但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。
用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。
对于二，强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。
我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。
举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。
此处的启发就是用我们最擅长的'途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的模仿，找出最适合自己的一套方法。
对于三，指出知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。
如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。
《大数据时代》读书心得体会（通用9篇）
《大数据时代》读书心得体会（通用9篇）《大数据时代》读书篇1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?诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。
针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。
大数据时代优秀读后感【通用5篇】
大数据时代优秀读后感【通用5篇】，大家一起来看看吧。
大数据时代优秀读后感精选篇1未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。
不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。
维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。
望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。
如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。
随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。
一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。
一、什么是大数据?大数据是当前最热门的话题之一。
但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。
首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。
维克托也并未直接给出大数据的定义。
不过，他用三大转变描述了大数据的特性：转变之一：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。
例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。
转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。
如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。
《大数据时代》读后感范文四篇
《大数据时代》读后感范文四篇本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！我们生活在数据时代，因此我们不能漠视数据。
然而在这个社交网络的逐渐成熟，移动带宽的迅速提升，以下是小编为各位同学收集整理的《大数据时代》的读后感，希望给大家带来帮助！【篇一：大数据时代读后感】3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。
大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。
但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。
在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。
学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。
让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。
读书笔记五篇范文
《大数据时代》读后感_读书笔记五篇范文《大数据时代》读后感1对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。
书刊，喜欢有一定年份的。
话题，钟情于务虚的观点。
新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。
既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。
这一习惯最近破了例。
由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。
按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。
此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。
其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。
此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。
纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。
“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。
在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。
一是拥有大数据的公司与组织。
如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。
二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。
三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。
面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如?这是个严肃的问题。
《大数据时代》读后感2《大数据时代》读后感3如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。
《大数据时代》的读后感范文4篇
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的，当然是IT公司
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。
同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
数据之大，漫无边际，无穷无尽，包含着我们人类的一呼一吸，一举一动。处在大数据帝国的前夜，眺望星空，这是个最好的时代，因为数据时代转折的重要性，不亚ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ黑猩猩站立起来行走划时代，很多科幻片里的场景会出现在我们的日常；这也会是个最坏的时代，因为人类最终会为此走向哪里，只有苍穹能知道！
当我们拥有海量数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标，我们乐于接受数据的纷繁复杂，也只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。——《大数据时代》
在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
《大数据时代》读后感（精选6篇）
《大数据时代》读后感《大数据时代》读后感（精选6篇）《大数据时代》读后感1对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。
书刊，喜欢有一定年份的。
话题，钟情于务虚的观点。
新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。
既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。
这一习惯最近破了例。
由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。
按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。
此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。
其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。
此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。
纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。
“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。
在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。
一是拥有大数据的公司与组织。
如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司（阿里巴巴、淘宝网）。
二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。
三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。
面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。
《大数据时代》读后感2首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。
大数据是一种资源，也是一种工具。
大数据读书心得体会7篇
大数据读书心得体会7篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大数据时代读后感
大数据时代读后感发布:励志 | 分类:读后感 | 发表评论大数据时代读后感（一）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？诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。
针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。
《大数据时代》读后感(精选3篇)
《大数据时代》读后感（精选3篇）《大数据时代》读后感1在看《大数据时代》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。
数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的.事物，可能变得不再那么重要；毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。
”大数据最显著的影响是对于电子商务，通过大数据，最先洞察出潜在市场的，也必然最先占领市场。
而电子商务对实业的冲击又是势不可挡，可见，掌握了大数据就主导了市场，拥有了先进的科技才能拥有坚实的竞争力。
在医疗方面，曾经的非典时期，就是一个很好的例证，正是有大数据的预测功能，才使疫情得到了控制。
在更小的方面，他也同样改变着我们的生活，书中提到美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了飞机机票价格预测软件，就是利用大数据造福我们生活的很好例子。
大数据不仅节省了时间，提高了效率，更将人类带入一个新的文明阶段。
从分析因果总结经验，转变为搜集数据预测未来；由原来的滞后性变为现在的预见性——大大提高了人类认识世界、改造世界的能力，变被动为主动。
大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。
总之，毫无疑问的是，大数据为我们带来的未来是超乎想象的。
这本书中作者提到最多的是：改变我们的传统思维，摒弃精确性转向宏观。
从总结因果转向预测。
这个世界正以惊人的速度向前发展，数据大爆炸的波及范围远超乎我们的想象，单纯靠人类的主观判断力是多么的有限，大数据早晚会取而代之这一现象，这必将影响我们的生活和工作，我们也只有认清这种趋势，改变思维，调整步伐，紧跟时代才行。
《大数据时代》读后感
《大数据时代》读后感《大数据时代》读后感读完一本书以后，你有什么体会呢？不妨坐下来好好写写读后感吧。
那么你会写读后感吗？以下是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，仅供参考，大家一起来看看吧。
《大数据时代》读后感1《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”：UPS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。
大数据时代读后感
大数据时代读后感大数据时代读后感范文（通用5篇）大数据时代读后感13月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。
大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。
但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。
在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。
学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。
让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。
相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！大数据时代读后感2“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
”――这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。
大数据时代的心得体会8篇
大数据时代的心得体会8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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《大数据时代》读后感
《大数据时代》读后感在阅读了《大数据时代》这本书后，我深感震撼，仿佛被带入了一个全新的、充满无限可能的世界。
作为一名高中生，虽然对于大数据的概念并不陌生，但这本书却让我对其有了更加深入和全面的理解。
它不仅为我揭示了大数据的奥秘，还让我思考了大数据如何影响我们的生活、工作以及思维方式。
《大数据时代》的作者是维克托·迈尔-舍恩伯格，被誉为“大数据商业应用第一人”。
这本书以生动的案例和深入浅出的语言，系统地介绍了大数据的精髓及其对人类社会的深远影响。
在阅读过程中，我仿佛在经历一场思维的洗礼，对于大数据的认知也在不断地深化和拓展。
书中首先强调了大数据的三个显著特点：一是人们讨论与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；二是在大数据时代，不能一味地追求数据的准确性，而要适应数据的多样性、丰富性，甚至要承受错误的数据；三是了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探究。
这些特点让我深刻体会到，大数据并非简单的数据堆砌，而是一种全新的思维方式，它要求我们在面对海量数据时，能够跳出传统的思维模式，以更加开放和包容的心态去理解和运用数据。
在阅读过程中，我最为印象深刻的是大数据在商业领域的应用。
书中提到了Farecast公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势，帮助乘客节省了大量的费用。
这让我深刻感受到大数据的力量，它不仅能够为企业带来巨大的商业价值，还能够为消费者提供更加便捷和高效的服务。
此外，书中还提到了沃尔玛通过分析销售数据，发现蛋挞和防涝用品之间的相关性，从而实现了销量的提升。
这些案例让我意识到，大数据的应用已经渗透到我们生活的方方面面，它正在悄然改变着我们的消费习惯和生活方式。
除了商业领域，大数据在公共卫生、教育、交通等领域也发挥着重要作用。
书中提到了Google公司利用大数据预测流感爆发的地点，为公共卫生部门提供了及时的预警信息。
这让我深感大数据在应对突发公共卫生事件时的巨大潜力。
同时，我也看到了大数据在教育领域的应用前景。
读《大数据时代读》有感7篇
读《大数据时代读》有感7篇读《大数据时代读》有感（篇1）书中虽只是阐述了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，并未提及会对我们教育教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。
1、教师角度：从基于经验到基于数据的教学转型“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。
在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。
这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢？我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。
如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。
而二三年级的书中练习也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。
既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢？我们对157名学生进行这样的调查：第1题：像上表这样的统计表以前见过吗？见过约占65%，没见过约占35%，学生在练习中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。
第2题：上表中的16表示什么意思？能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%；表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。
而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。
《大数据时代》读后感心得感悟大全
《大数据时代》读后感心得感悟大全《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。
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。
今天小编整理了《大数据时代》读后感心得感悟大全供大家参考，一起来看看吧!《大数据时代》读后感篇1读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。
商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。
前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。
公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。
现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道20__年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。
然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。
沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。
于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。
这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。
但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。
但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。
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读《大数据时代》有感15级会计ACCA 班 201526909019 李佳凌《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，该书作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，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。
读完这本书后我有着非常深的感悟。
维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，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。
维克托•迈尔•舍恩伯格最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，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”。
这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
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。
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。
寻找因果关系是人类长久以来的习惯。
即使确定因果关系很困难而且用途不大，人类还是习惯性地寻找缘由。
相反，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点。
相关关系也许不能准确地告知我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。
大数据的相关关系分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
一个东西要出故障，不会是瞬间的，而是慢慢地出问题的。
通过收集所有的数据，我们可以预先捕捉到事物要出故障的信号，比方说发动机的嗡嗡声、引擎过热都说明它们可能要出故障了。
系统把这些异常情况与正常情况进行对比，就会知道什么地方出了毛病。
通过尽早地发现异常，系统可以提醒我们在故障之前更换零件或者修复问题。
通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来随着网络技术的发展成熟，传统行业不断感受到来自大数据、云计算等新技术的冲击，这些新技术意味着游戏规则的改变，大数据技术对各行各业的发展的影响尤为显著。
人们对大数据的探讨越来越深入，兴趣也越来浓厚。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分“大数据时代的思维变革”中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
维基百科说大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出常用软件在可接受时间下的收集、运用、管理和处理能力，或称巨量数据、海量数据、大资料，大数据的常见特点是3V：Volume、Velocity、Variety。
但是通过阅读，我了解到规模巨大的数据未必就是大数据。
比如伯努利实验，随着实验次数的无限增加，频率将趋近去概率，但这只能说是统计学或者是概率学，而不是大数据。
将这一概率引入金融学、天文学、地理学等等领域，进而进行关联研究，但是传统的分析方法的时间是不允许这样做的，这需要搞笑计算资源与能力，将处理结果迅速呈现出来。
大数据并不是指数据本身，而是一种思维方式。
“大数据不是要教机器像人一样思考。
相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。
”大数据令人着迷之处还在于，它正在尝试着引导人们用科学的办法对“预测”挑战。
作者引用了安德森的观点“现在已经是一个有海量数据的时代，应用数学已经取代了其他的所有学科工具，而且只要数据足够，就能说明问题”。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。
而要为商业所用，第一从原始数据采集、数据清洗整合到构建模型分析、形成可显示化结果，整个流程必须连贯起来；第二，大数据产业化，技术成熟。
而国内目前的情况是，传统企业的流程分割化现象严重，就数据采集方面来说，因内部是各个孤立的系统而产生信息孤岛现象，又或者是数据采集过于片面。
所以传统行业能够运用大数据技术创造更大的商业价值的前提是实现信息化、数字化，并且要有新的思维，不论是公司高层还是底层（这就涉及到第三部分——管理变革）。
此外，大叔级技术在国内的发展不能说顺利。
首先国内的大数据技术缺乏数据准备阶段，这就使得发展大数据成为空话或者是说只是一种概念炒作，对比国外，没有媒体刻意推进和炒作，只是在脚踏实地地研究，这样出来的技术才可能是完美的成熟的。
要发展好大数据，要利用大数据创造的价值，就要改变管理的思维方式，变革管理模式。
运用大数据的企业要改变，研究开发大数据的企业也要改变。
维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》中最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，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”。
这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
对于大数据（Big Data）的应用，并不是他不想证明因果关系，而是并不能证明因果关系。
由于大数据的收集方法和分析方法，在于把所有能收集的数据都收集，再集中分析，这种研究方法是缺乏时效性（temporality）的，所以，他并不能证明因果关系，只可以说明两者的相关关系。
可是，对于事物发展的预测，有时，影响因素成千上万，解释的理论更加是多如牛毛。
大数据改造了我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，那直觉、信仰、不确定性和创意还能扮演什么角色呢？就算大数据无法教会我们所有事情，只要能帮助我们表现更佳、更富效率、取得进步，就算缺乏深入理解也是很有用的了。
一贯如是地坚持下去才有效力。
即使你不明白为什么付出的努力得不到回报，但相比不努力，你要明白你已经在改善事情的结局了。
有时候，当我们掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，我们同样可以掌握事情的发展趋势。
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。
然而，除了一开始会与我们的直觉相矛盾之外，接受数据的不精确和不完美，我们反而能够更好地进行预测，也能够更好地理解这个世界。
大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。
人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。
偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。
这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。
以上就是我的一些感悟，在大数据时代的背景下，我们应该看到其更深层次的东西，抓住机遇迎接挑战，不断进步。
摘录部分：下面摘录一部分我在知乎上看到的关于《大数据时代》的讨论，网友提出的质疑同样值得我们深思。
作者：AndyHsu 来源：知乎链接：https:///question/20666694/answer/18153613花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》。
我看推荐说这是“迄今为止最好的一本大数据专著”。
目前公司在搞Hadoop、大数据应用，外面各类零碎的资料也非常多，那么想我应该去看一下这“最好”的专著吧。
一、主要观点上可以探讨的地方作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。
这三个原则凡讲大数据必被提及，很多人奉为圭臬。
但是我觉得每一点都值得探讨。
这三点分别是：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
看完之后感觉都有点不是那么回事。
1.不是随机样本，而是全体数据这个说得好像人类从来就不知道使用全体数据可以得到更全面的结论，而非要去煞费苦心发展出一套抽样技术一样。
人类早就知道处理全量数据的好处，而之所以要进行抽样分析，原因不外乎两点：一是处理能力跟不上，二是数据收集能力跟不上。
作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据，但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代，限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力（不要去提那些极少数需要超级计算机的场合，那个和多数人无关、和本书的商业主题也无关）。
但是即便如此，抽样所要针对的很多应用场景是不太可能收集全量数据的情况。
比如人口普查，无论计算机力量如何强大，当前很多数据还是要人工去收集，所以这个普查还是要用抽样的方式。
有意思的是，作者用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样，而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。
实际上至少在目前，对于人口普查，抽样还是必然的选择（嗯，你可以设想，以后人人都装一块芯片，你可以在你的PPT里讲给你的客户和老板听）。
再比如我们统计里的经典问题：怎么估算一批零件的使用寿命？怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺？以前我们不可能去做全量测试，因为这意味着这批零件就废了，这批奶也全部用于测试了，这样测出结果也没啥意义了（嗯，你也可以说：我我们去收集历史上所有此类零件的使用情况来进行分析吧.....嗯，加油吧，雄心勃勃的骚年）。
现在？我们还是必须依赖抽样，是必须。
即便不提这些例子，仅从逻辑而言：收集、处理数据的行为本身也在不断产生着新的数据。
我们又怎么证明这些数据不是你需要的“全量”的一部分呢？作者的行文中，关于什么是“全量”，处于不断的摇摆之中。
有时指“我们需要的所有数据”，有时指“我们能收集到的所有数据”。
作者举了人口普查的例子，这个全量显然指前者。
而在很多商业案例中，又显然指后者。
我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据，但是至少目前看，我们还没可能说我们处理了“全量”。
我们最多可以说我们能处理我们能搜集到的“全量”，但如果据此产生了我们已经没有遗漏数据了的感觉，认为所有数据尽在掌握了，那我认为是一种很可能导致错误的错觉。
2.不是精确性，而是混杂性这个么，说得好像以前的人类在使用“抽样”数据时竟然都认为取到的数据是“精确”的一样。
在使用抽样数据的时候，我们就知道要容忍一定的误差。
我们甚至知道在就算取得了“全样”数据的时候，也可能因为有各种原因而导致的不精确，统计实践中对此有相当多的案例。
人类从未奢望过我们通过数据分析取得的多数结论是精确的。
我们从来都要在信息混杂的情况下做出大多数的决策。
3.不是因果关系，而是相关关系这是很多人（包括作者）认为最有价值、最重大的发现，而实际上却也是最收到批评的一个观点。