大数据时代的心得体会(通用16篇)

时间:2023-12-11 作者:FS文字使者

通过写心得体会,我们可以更好地反思自己的成长和发展。小编为大家准备了一些心得体会的范文,希望能给大家提供一些写作思路和参考。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇一

“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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇二

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇三

随着信息技术的快速发展,大数据教育正成为教育领域的新热点。在大数据背景下的教育,为教育提供了更全面、更准确的数据支持,同时也给教师和学生带来了更广阔的教学和学习空间。在实践的过程中,我深刻地体会到了大数据教育这一新时代的优势与挑战。下面我将从教学设计、学习评估、个性化教育、教育研究和信息安全五个方面,谈一谈自己对大数据教育的心得体会。

首先,大数据教育为教学设计提供了更有力的支持。传统教育往往根据教师的经验和直觉进行教学设计,难以做到针对每个学生的个性化需求。而有了大数据的介入,教师可以更准确地了解学生的学习情况和表现,从而有针对性地进行教学设计。例如,通过分析学生在课堂上的表现,教师可以了解到学生的薄弱环节,并据此调整教学内容和方法,帮助学生更好地掌握知识。此外,教师还可以通过数据分析来发现学生的学习兴趣和潜能,为学生提供个性化的学习资源和指导,提高教学效果。

其次,大数据教育改变了传统的学习评估方式。在传统教育中,评估往往依赖于考试和作业,对学生的全面能力评估有所欠缺。而大数据教育可以帮助实现全方位的学习评估。通过收集和分析学生的学习数据,可以对学生的学习进程、学习过程和学习结果进行实时监测和评估。例如,通过分析学生在学习过程中的行为数据和学习输出数据,可以了解到学生的学习态度、学习策略和学习效果,并及时进行反馈和调整。这种全方位的评估方式更能真实地反映学生的学习情况,有助于引导学生更好地提高学习效果。

第三,大数据教育推动了个性化教育的发展。大数据的应用使教育走出了一刀切的教学方式,实现了因材施教。通过分析学生的学习数据,可以获得学生的学习特点、习惯、喜好等信息,使教师能够更准确地把握学生的个性化需求,采用针对性更强的教学方法和手段。同时,学生也可以根据自身的需要和兴趣进行学习,选择适合自己的学习路径和资源。个性化教育以学生为中心,让每个学生都能在适合自己的学习环境中得到最大程度的发展,提高教育的质量和效果。

第四,大数据教育为教育研究提供了更多可能。教育研究一直致力于探索教育规律和提高教育效果,而大数据的应用为教育研究提供了更多的研究对象和研究方法。通过分析大数据,可以揭示学生学习行为、学习难点、学习效果等方面的规律,发现教育领域的问题和挑战,并为教育改革和教育政策提供参考和支持。此外,大数据还可以用于教师培训和教学团队建设,帮助教师和学校提高教学效果和管理水平。

最后,大数据教育也面临着信息安全的挑战。大数据的应用涉及到大量的个人隐私数据,保护学生和教师的个人隐私和信息安全成为一项重要任务。在大数据教育中,不仅需要加强对学生和教师的隐私保护,还需要建立健全的数据安全管理体系,加强数据权限控制和访问控制,保证数据的安全性和可靠性。

综上所述,大数据教育为教学设计、学习评估、个性化教育、教育研究和信息安全提供了新的可能和挑战。这一新时代的到来,使教育变得更加科学、智能和人性化。但同时也需要我们不断探索和创新,解决其中的问题和挑战,使大数据教育更好地发挥其优势,推动教育的深入发展。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇四

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇五

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。

转变之三:不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”,而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因,实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了,我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了,我不需要知道为什么此时价格最低。

二、大数据带来的变化。

大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆,很多旧的制度将面临挑战。举例来说:

第一,科学探究的思路和方式受到挑战。

探究是新课程改革中的一个热词,是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是:发现问题,提出假设,制定方案,实践探究,分析数据,得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径,与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说,对所要研究的事物,我们知道的数据很少,需要从这些很小的数据出发,通过猜想和假设,进行试探性的研究,如果研究得出的结果和自己的假想是一致的,则说明我们的假说是正确的,这些假说会上升为对该事物描述的知识,我们掌握该事物的数据也随之增加。

利用测量所获得的点滴数据,从一个局部来推测世界是怎样的,这是科学探究的基本思路和方式。长期以来,我们总是通过这样的方式来认识世界,对其有宗教般的信仰。尽管我们知道,决策者总是先有了想法,才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见,所提出的假设就很难得到实证的支持,这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力,也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行,学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。

在大数据时代,这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题,无论我们的假设如何,实验的设计都很难进行。首先,样本选择过少,没有统计学上的意义;其次,不能拿人做研究对象;第三,短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后,这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间,丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至20xx年拥有手机的所用用户的数据,同时,他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据,然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的,在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明,使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。20xx年10月,这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。

上述的案例告诉我们,在获得了大量的数据,能够对事物的整体进行全面的认识之后,假想就没有意义了,我们可以直接根据全面的数据做出结论。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇六

《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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇七

大数据时代的到来,给人们的生活、工作、学习等方方面面带来了巨大的变革。信息爆炸和海量数据的涌现,使得人们既感到兴奋也感到困惑。为了更好地适应这个新时代,我观看了《大数据时代第集》这部纪录片,对于大数据时代带来的影响有了更深入的理解和体会。

第一段:纪录片揭示数据充斥我们生活的方方面面。

《大数据时代第集》的开场,向观众展示了一个庞大而精密的数据收集系统。从各个环境中,包括手机定位、购物产生的交易记录、社交媒体上的消息等,都不断产生并被收集起来。这使得我们的生活无时不在与数据相交,几乎人人都成为数据的生成者与被生成者。

第二段:大数据对商业和消费者的影响。

大数据不仅为商业带来了前所未有的机遇,也为消费者带来便利。通过对海量数据的分析,企业可以更好地了解市场趋势和消费者的行为模式,从而调整产品策略和市场推广方案。例如,纪录片中提到了亚马逊利用大数据优化仓储和物流,从而提高了交易效率和客户满意度。消费者也因此受益,他们可以通过推荐算法等技术获得更符合个人需求的产品和服务。然而,大数据也为消费者带来了隐私泄露和信息滥用的风险。

第三段:大数据在社会管理中的应用。

纪录片进一步揭示了大数据在社会管理中的广泛应用。政府通过对交通数据、公共卫生数据等的深度分析,可以更好地制定交通规划和疫情防控策略。大数据还帮助警察从海量监控视频中找到犯罪线索,提高了犯罪侦查的效率。然而,大数据的应用也带来了一些争议,例如在抗击新冠疫情过程中,社交媒体上的大数据分析被用于实名制和处罚非法外出等措施,引发了个人隐私权和公共安全之间的权衡和讨论。

第四段:个人隐私保护的重要性。

大数据时代的到来,使得个人隐私保护变得愈发重要。纪录片中提到了欧盟制定的《通用数据保护条例》,旨在加强对个人数据的保护。我们也需要在日常生活中保护好自己的个人信息,不随意泄露给他人。同时,社会各界也应加强法律法规的制定和监管力度,确保大数据应用的合理性和合法性。

纪录片最后提到了大数据时代对个人发展和教育的影响。大数据使得人才需求不再仅仅停留在专业技能层面,数据科学和数据分析技能成为了追求职业发展的热门方向。在教育方面,大数据也可以为学生提供个性化的学习和教学方案,促进学生的全面发展。

总结:

《大数据时代第集》这部纪录片给我带来了对大数据时代的全新认识。大数据的涌现为商业、消费者、社会管理和个人发展等带来了巨大的机遇和挑战。我们需要认识到大数据的广泛应用并保护好个人隐私,同时也应关注大数据在社会中的不公正应用,并寻找解决之道。只有合理应用和平衡发展,才能使大数据更好地为社会进步和个人发展作出贡献。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇八

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(通用16篇)篇九

《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。下面是本站小编为大家收集整理的大数据时代。

总结,欢迎大家阅读。

利用周末,一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看,行文如流水,引人入胜。书中,你读到的不是大数据技术,更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者,读完全书,我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色,也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会,但窥一斑基本能见全貌。

一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来,随着我国信息公开工作的推进,各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开,但我们的信息公开,现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然,实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网,可以查询一些公益数据库,如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据,气象总局提供的全国气象数据,民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站,也能查到很多业务数据,如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步,也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是,政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开,很多数据因为部门利益和“保密”等因素,还仅限于部门内部人员使用,没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息,更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看,美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”,尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触,但民愿不可违,美国政府的业务数据越来越公开,尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后,开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站,网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据,累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外,由于制度的不同,美国业务信息公开的深度也很大,例如,网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站,能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国,目前应该还没有实现。

二是对政府对业务数据的分析。目前,中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表,部分网站能提供一些统计图,但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些,美国的网站,不仅提供原始数据和地理数据,还提供很多数据工具,这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的,这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具,可以搜寻到访客信息,并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联,提高访客的透明度。

三是关于个人数据的隐私。在美国,公民的隐私和自有不可侵犯,美国没有个人身份证,也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联,建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点,在中国不是问题,每个公民有唯一的身份信息,通过身份证信息,可以获取公民的基本信息。今后,随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设,公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取,当然信息还是限于政府部门使用,但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。

数据是信息化建设的基础,两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴,取长补短,将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到,美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”,投资2亿美元,推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究,并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年,中国政府20xx年也批复了“国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十一

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十二

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。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十三

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!

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十四

大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念,并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

在前几年本世纪初的时候,世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。

现在,当数据的积累量足够大的时候到来时,量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析,赋予了互联网“智商”,这使得互联网的作用,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的分析,一句话“他开始思考了”。简言之,大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析,并整理成为有用的资讯,帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化,从而促使他们作出对企业更有利的决策,使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革,对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代,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发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。

首先,“大数据”究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问,而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”,而是在诸多方面上阐释了“大”的含义,是体现在数据信息是海量信息,且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在:速度(velocity)、多样性(variety)、价值密度(value)、体量(volume)这四方面(4v)都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据,其是一种泛化的数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达,大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。

一、学习总结。

采用某些技术,从技术中获得洞察力,也就是bi或者分析,通过分析和优化实现。

对企业未来运营的预测。

在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据,需要考虑有多少数字化的数据,又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子,也许可以利用外部的数据,通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力,顺势,合作共赢。

百度百科中是这么解释的:大数据(bigdata),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆,不知道是不是以前没关注的原因,从各种渠道了解了大数据以后,就决定开始学习了。

二、开始学习之旅。

在科多大数据学习这段时间,觉得时间过的很快,讲课的老师,是国家大数据标准制定专家组成员,也是一家企业的大数据架构师,老师上课忒耐心,上课方式也很好,经常给我们讲一些项目中的感受和经验,果然面对面上课效果好!

如果有问题,老师会一直讲到你懂,这点必须赞。上课时间有限,我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习,刚开始确实有些迷糊,觉得很难学,到后来慢慢就入门了,学习起来就容易多了,坚持练习,最重要的就是坚持。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十五

信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。

在大数据时代,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”。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。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。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。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。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。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?金融业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学习空间、可以有更精准的决策判断能力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。

一部似乎还没有写完的书。

——读《大数据时代》有感及所思。

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。

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。

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。

合纤部车民。

2013年11月10日。

一、学习总结。

采用某些技术,从技术中获得洞察力,也就是bi或者分析,通过分析和优化实现。

对企业未来运营的预测。

在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据,需要考虑有多少数字化的数据,又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子,也许可以利用外部的数据,通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力,顺势,合作共赢。

大数据时代的心得体会(通用16篇)篇十六

随着科技的不断发展,我们已经进入了一个数据时代。在这个时代,大量的数据被收集、存储和分析,它们对于企业以及政府机构决策的重要性增加了许多。那么,对于我们每个人来说,数据时代又意味着什么呢?以下是我对于数据时代的心得体会,希望能对大家有所启发。

1.数据时代意味着我们必须更加谨慎地处理个人信息。

在数据时代,我们不得不面对一个关键问题:我们的个人信息是否足够安全?在这个时代,每一次网上购物、社交媒体互动、或是使用搜索引擎,我们都会留下许多数据,这些数据会被永久保存,并且可能会被泄露或滥用。因此,我们必须更加谨慎地处理我们的个人信息,在使用互联网时,不要轻易向任何陌生人披露自己的隐私。

2.数据时代需要我们培养更多的数据分析技能。

在数据时代,我们不仅需要更谨慎地处理个人信息,我们还需要具备更多的数据分析技能。数据分析技能的掌握,意味着我们能够更快地掌握大量信息,并更准确地做出决策。这种技能不仅对于职业发展有益,还能帮助我们更好地权衡自己所做出的决策。

数据时代为我们带来一个伟大的好处,那就是:对于某一个问题,我们能够获得更多、更立体、更具体的信息。这使得我们更容易客观地看待问题,而不被主观因素所影响。同时,我们也能够更细致地研究问题的来源,因此更有可能拥有更好的解决方案。

4.数据时代要求我们更好地保护知识产权。

随着数据时代的到来,知识产权的保护变得更加困难。尤其是在网络上,它使所有人都可以轻易地复制或加工他人通过努力和经验所创造的知识产权。因此,我们需要更加谨慎地对待知识产权,保护我们自己的知识产权并尊重他人的知识产权。

数据时代不仅是分析数据的时代,还是创造数据的时代。我们在使用互联网时,经常通过上传信息、评论、和互动活动等方式为网络世界贡献数据。而这些数据可以帮助互联网更好地服务于我们,帮助企业更好地了解他们的需求,进一步创造更具价值的产品和服务,并帮助推动社会的进步。

总之,数据时代已经带来了巨大的变化,这些变化既有好处,也有挑战。我们需要不断适应这个时代,保护我们的个人信息和知识产权,同时学会更好地分析和利用数据。通过这样,我们将能够更好地从这个时代中获得收益,同时为这个时代的发展做出更贡献。

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