心得体会具有反思和思考的作用，让我们更清晰地认识自己的优点和不足。10.以下是一些经典的心得体会示例，让我们一同来探究其中的道理和智慧。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇一
营销离不开传播，传播离不开媒体。以前，企业传递信息一般是通过外部渠道，如杂志、电视、收音机等。互联网时代，企业有很多自有的渠道来传播信息，如论坛、微博、qq空间、微信公众账号等。这些可以称作自媒体，企业可以用自己的渠道来发表自己的意见，跟传统的媒体形态紧密结合，企业表达自己意见最重要的价值在于传播品牌理念，而最终目的是卖产品。
1.2企业的消费者思维。
互联网时代，产品是不是消费者喜欢的，这个十分重要。在目前物资非常丰富的时代，产品本身已经不重要，打造产品已经变得越来越容易，而拥有客户才是最重要的。如今，因为有了移动端，客户的各种行为更容易被记录，这样有了更多的数据对这种关系进行科学的分析。用户使用产品感觉好，企业才能真正得到这个客户。如果用户感觉不好，将会失去这个客户，因此，企业必须站在消费者立场去开展产品设计、营销推广。
1.3企业的服务思维。
服务就是一种增加产品本身价值的体验，通过体验提升产品价值。这种服务的形成，在移动互联网时代会变得更加多样化。移动终端让企业了解到客户不同的喜好，然后，设计出更吸引客户的场景，即用户个体喜好与移动中的场景等于满足用户需求的个性化服务。
2.1提升传统行业企业的互联网化水平。
对于传统的金融、批发零售、媒体、租赁/服务、制造等行业，应着力于推动三个方面的互联网化。
一是，营销互联网化（线上、线下融合）。线上、线下融合是解决实体产品和线上产品融合的问题，一方面，要加强物流基础设施建设和信息技术的深度融合；另一方面，要及时改善产品网点分布，提供便捷的服务，并提高服务的质量。
二是，产品互联网化（产品数字化、互联网交付）。产品互联网化，是基于跟互联网上的消费者充分、适度的交流，因此，要通过互联网实现与消费者的交流，及时吸收消费者的参与，同时，借助互联网支付平台，提高产品的销售便捷性。
三是，服务互联网化（在线交互、客户服务）。要想搞好互联网营销，线下要重质量，线上要重速度。线下和线上目前还是不可孤立的，否则，企业发展不会太大，利用线下的活动和服务可以赢得良好的口碑，打下坚实的群众基础，然后，线上注意实效，注意同步配合，可以取得更好的效果。四是，运营互联网化（信息、资金、物流的互联网承载和支持）。整合线上线下渠道，避免冲突，合理优化信息、资金、物流各环节的配合，发挥出线上、线下各渠道的优势并进行互补，以达到最优化的整合。
2.2借助互联网多途径优化企业的营销效率。
一是，替换（对传统商业流程中某些环节的直接取代）。一方面，在产品介绍方面，可以通过互联网将企业的各种信息充分展示，如运用声像工具、图片、文字介绍等，从而让产品介绍更加完整、全面、系统。另一方面，在产品交易方面，实现在线支付，降低产品交易成本，同时，在物流配送方面，可以利用与物流公司的配合，实现生产、销售、物流一体化，提高营销的响应速度。二是，优化（再造商业流程本身，简化、优化、重构）。传统的营销环节较多，尤其是涉及大宗商品买卖方面，需要走很多流程，而互联网营销时代，流程可以大大压缩，借助互联网平台，可以建立面向生产和消费的交流平台，不论身处何处，都能掌握企业的营销动态，及时了解需求，及时和客户沟通，避免了实体销售在及时性上的一些不足，同时，也简化了一些手续，使得整个营销流程变得顺畅。三是，创新（创造新的商业流程）。传统的营销，商业流程受到限制，尤其体现在渠道推广上，而借助互联网平台，可以创造一些新的商业模式，扩展营销的影响面，提高营销的效率。
2.3抓好互联网时代的营销重点策略。
对于互联网时代的营销策略要把握两个重点：第一个，企业营销的核心是属于什么行业，然后，要充分了解这个行业的性质，以此类推定位企业营销的内容。比如，企业如果是医药行业，对于这个行业往往专业度比较高，如果水平较差往往会被同行嘲笑，就算是营销成功也往往成了负面的参照物。所以，在营销前，一定要对这个行业以及企业营销的内容有一个亮点分析，并找到企业的推广点，再定位目标用户进行营销，方能提升营销效果。
第二，充分了解企业的用户，比如，营销的对象是谁，目标对象是哪类用户群体，用户的需求就是企业的营销重点，企业在满足用户需求的前提下进行营销，往往更容易获得用户的信任，从而将企业的产品或者服务推出去。第三个，要做好定位，包括产品市场定位、渠道定位、价格定位、促销定位等。必须明白自己的产品如何与互联网相结合，然后通过什么方式去接触用户。第四，营销的核心内容是什么，推广手段要怎么选择，比如，通过短信、二维码或手机网站等。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇二
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。
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步。
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。
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇三
随着互联网的迅速发展，大数据已经成为各行各业的重要工具，为企业和组织带来了前所未有的机会和挑战。下面我将从四个方面，分享我对于互联网催生大数据的心得体会。
首先，互联网催生大数据为企业带来了更多的商机。随着电子商务的兴起，企业可以通过大数据分析来挖掘市场信息，了解消费者的需求，优化产品设计和营销策略。通过收集和分析用户数据，企业可以更好地了解用户的偏好和习惯，从而提供更个性化的产品和服务。例如，国内知名电商平台利用大数据分析购物者的浏览和点击记录，将推送精准的广告和优惠券，有效提升了购买转化率。
其次，大数据让决策更科学、更准确。随着互联网技术的发展，企业和组织可以收集和分析更多的数据，从而更好地评估和预测市场动态。大数据分析可以揭示潜在规律，发现数据之间的关联性，并根据这些关联性制定决策。例如，一家银行可以通过大数据分析评估借款人的信用风险，提高贷款审批的准确性和效率。而传统的决策往往基于经验和主观判断，容易受到局限和误导。
第三，大数据分析为人们的生活带来更多便利。互联网的普及使得人们可以方便地获得各种信息和服务。通过大数据分析，人们可以根据自身需求得到个性化的推荐和建议。例如，社交媒体平台通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐感兴趣的内容和好友。此外，大数据分析还可以为人们提供智能化的生活服务。例如，智能家居系统可以通过大数据分析用户的生活习惯，自动调节室内温度、照明和电器等设备，提升生活的舒适度和便利性。
最后，大数据也带来了一系列的隐忧和挑战。首先，隐私问题一直是大数据的一个热点和争议点。大数据分析需要收集和处理大量的用户数据，这可能涉及个人隐私的泄露和滥用。因此，互联网企业和组织应该加强数据安全和隐私保护，建立规范和监管机制，保护用户的数据安全和隐私权。此外，大数据分析还需要专业的技术和人才支持，投入大量的时间和资金。企业和组织应该加强对大数据分析的人员培养和技术创新，提高大数据分析的能力和水平。
综上所述，互联网催生大数据为企业和个人带来了广阔的商机和便利，同时也带来了一系列的挑战和隐忧。我们应该善于利用大数据分析来改善生活和工作，也要关注数据安全和隐私保护的问题。只有充分发挥大数据的优势，解决相关问题和挑战，才能更好地利用互联网催生的大数据，促进经济和社会的可持续发展。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇四
互联网数据分析员个人简历模板就在下面，互联网运营数据分析的一个很重要的'基础是网站分析，想要面试这一工作的求职者，在写简历的时候你们是怎么写的?今天的app分析、流量分析等等都是在网站分析的基础之上发展起来的，下面我们一起看看吧!
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇五
今天有幸拜读了陈勇、杨定平、宋智一三位学者的《中国互联网金融研究报告》这部营销新著，使我受益匪浅。该书是专家、学者对当前中我国互联网金融长期研究的结晶，是互联网金融学的前沿，对互联网金融方面的概念进行了科学的定义，剖析了我国互联网金融的现状，展望了互联网金融的远景，为我国互联网金融的发展指明了方向。
本书结合我国当前国情，详细论述了我国互联网金融的现状，内容详尽，各有千秋。其中对煜达投资城的研究最为透彻，煜隆创业投资有限公司董事长杨定平先生以服务实体中小微企业为宗旨，依靠资深技术团队，搭建产学研为一体的平台，创建了煜达投资城，该平台从单纯的平台中介服务转向家居产业链金融、股权投资、新兴产业投资四大模块，采用线上线下相结合的方式，进行科学管理，化解风险，为投资人赚取丰厚的利润，解决了融资人的燃眉之急，实现了投资、融资双赢的目的。
投资实业是煜达投资城的主要特色，也是公司业务的主要发展方向，实体产业主要有雅堂家居有限公司、盛世鸿雅家具有限公司和四川面道股份有限公司。家居产业链金融是煜达投资城的又一大创举，这种方式风险可控，操作简便。“不熟悉的不做”是规避风险的最佳选择。
总之，本书的亮点很多，值得投资人去研究，去发掘，去推广，本人才疏学浅，抛砖引玉，有不当之处望各位批评指正。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇六
随着互联网技术的不断发展，大数据已经成为了各个领域的热点话题。互联网的普及和大数据的崛起之间存在着密不可分的关系。作为信息时代的产物，互联网的崛起为大数据的收集、存储和分析提供了庞大的数据源，而大数据的应用又极大地推动了互联网的发展。经过长期的研究和实践，我对互联网催生大数据能力的心得体会总结如下。
首先，互联网催生大数据能力的显著特点是数据的海量性和多样性。过去，大数据的收集和处理主要依靠人工，耗费大量的时间和人力，而且往往只能获取有限的数据样本。但互联网的出现改变了这一局面，人们可以通过互联网进行数据的收集和处理，实现大数据的快速分析和挖掘。互联网上的信息源丰富多样，包括各类网站、社交媒体、移动应用等，这些信息的采集和分析为大数据的应用提供了更广阔的空间。
其次，互联网催生大数据能力的另一个重要特点是数据的实时性和即时性。互联网的快速发展使得信息的传播速度大大加快，人们可以实时获取到各种信息，这就为大数据的实时分析和决策提供了先决条件。比如，在金融领域，通过互联网即时获取股票、外汇等市场数据，可以实时分析市场趋势，进行投资决策。同样，在公共安全领域，通过互联网获取公众对突发事件的实时反馈，可以帮助相关部门快速反应，提高应对处置能力。
再次，互联网催生大数据能力的另一个重要特点是数据的精准性和个性化。互联网技术的应用可以准确获取到用户的行为轨迹、兴趣爱好等信息，通过大数据的分析和挖掘，可以精确预测用户的需求和行为。这就为企业提供了个性化的产品和服务，提高了用户体验。例如，电子商务企业可以通过分析用户的购物记录和浏览行为，为用户推荐符合其个性化需求的商品，提高销售转化率。
此外，互联网催生大数据能力也带来了隐私与安全的问题。随着互联网的普及，个人的隐私面临着前所未有的威胁。大数据的收集和分析使得个人的敏感信息容易被泄露和滥用。为了解决这个问题，加强个人信息的保护措施成为了互联网治理的重要任务。同时，网络安全问题也变得更加突出。大数据的存储和传输过程中，需要加强信息安全的保护，防止信息被黑客攻击和恶意利用。这就要求互联网和大数据技术的发展必须与网络安全技术的研究和应用相结合。
综上所述，互联网催生大数据能力对于社会的发展产生了积极的影响。它使得大数据的收集和分析成为可能，为各个行业提供了数据支持和决策依据。互联网催生的大数据能力带来了数据海量性、实时性和精准性等特点，同时也带来了隐私和安全的问题。因此，在充分利用大数据的优势的同时，我们也应该重视隐私和安全的保护，推动互联网技术和大数据应用的健康发展。只有合理利用互联网催生大数据能力，才能更好地推动社会的创新和发展。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇七
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇八
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇九
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。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
一读。
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。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。“不是因果关系，而是相关关系。”不需要知道“为什么”，只需要知道“是什么”。传播即数据，数据即关系。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。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出“不是因果关系，而是相关关系。”这一论断时，他在书中还说道：“在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。”[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
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。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可“量化”，大数据的定量分析有力地回答“是什么”这一问题，但仍然无法完全回答“为什么”。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节“掌控”中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
再读。
概念是研究的逻辑起点，“大数据”到底是什么?在百度上搜索到的解释是，“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：数量(volume)、速度(velocity)、品种(variety)和真实性(veracity)。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”[ii]其实，概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。
科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“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。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量(如位置和动量，或方位角与动量矩，还有时间和能量等)，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“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。”[iv]用中国话来说就是“人无完人”，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。
问题是研究的价值基点，“大数据”不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。
《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。
《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入了互联网;当方位变成数据，我们进入了物联网;当沟通变成数据，我们进入了下一代互联网。一切可量化，万物皆数据，正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来，在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”，因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。
三读。
今年国庆节前一天，中共中央政治局们来到中关村搞集体学习，调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括、在内的七位全部出动来到中关村，这是历史上没有过的，百度、联想和小米的负责人，有了一次直面最高层汇报工作的机会。雷军和柳传志，讲解的都是本公司的各种情况，李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好，而是讲起了大数据。在讲解中，李彦宏认为大数据有两个重要价值，一是促进信息消费，加快经济转型升级;二是关注社会民生，带动社会管理创新。这些价值也是目前党和国家领导人最为重视的，可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义。
当今大数据正在影响着新闻传媒业，大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众(用户)研究……数据分析师变身新闻编辑，大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。“不妨想象一下，随着数据的进一步增加，坐拥用户资源的新媒体们完全有能力通过数据挖掘，分析用户癖好，向电视台定制一部电视剧甚至向好莱坞定制一部电影。到那个时候，电视台一如那些家电厂商们，曾经产业链的上游‘王者’，将彻底成为一个产业链最低端的内容代工厂。”[v]然而，情形也远没有人们想象的那么乐观，李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子，因为数据还没有完全开放。他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。我在讨论大数据时代的舆情监测与预警时说道：“经典自由主义传播学说对媒体的定位：秉持公正、客观立场的媒体被称为代表公众监督政府行为的‘看门狗’。其实，媒体既是公众利益也是国家利益的‘看门狗’。要看好门就要瞭望、洞察社情民意，传统媒体信息反馈渠道单一，视野、人力十分有限。而开放互动的新媒体平台却大有可为。作为公共信息发布平台的微博可以成为政府及时了解社情民意，从而选择正确治理路径的‘导盲犬’。”[vi]遗憾的是目前我国的数据平台还没有完全开放，真正的大数据时代还没有到来。
与国内不少教科书写法的专著相比，国外的书写得更有趣，尤其是大学者写的，不仅视野开阔，而且能够深入浅出。《大数据时代》不到22万字，却有上百个学术和商业的实例，丰富翔实的例子让读者感到通俗易懂，深奥的理论看起来也不费劲。这恐怕与舍恩伯格既是学者也是专家，既有理论又有实践有关。反观我们些学者故弄玄虚而示高明，实际上是把读者拒之门外。我觉得优秀的科学家也应该是一个科普作家，优秀的学者也应该是一个不错的传播者。当然国外学术著作也有一个翻译问题，这本书译得还不错。此外，《大数据时代》还附有不少it界名流的推荐意见，虽是出版商的发行所为，对解读此书也不无益处。
除了《大数据时代》，舍恩伯格还有一本《删除》也值得一读。要研究大数据不能只读一本书，该书译者周涛教授还推荐了三部国内出版的大数据方面的专著：《证析》、《大数据》、《个性化：商业的未来》。相比《大数据时代》的宏大视野，这些书就大数据某一局部问题给出深刻的介绍和洞见。我也推荐读一读中国工程院李国杰院士和中科院计算所副总工程学旗合写的文章《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》。
虽说开卷有益，但是由于每个人的时间精力有限，对于一个研究者来说，不读什么书甚至比读什么书更重要。我认为书有三种：有用的书，主要是应用类的专业书;无用的书，主要是形而上的思想类;无字的书，人间百态，社会现实。可偏重但不应偏废。对于学生来讲这三类“书”都该读一些，对于研究者则要读哪些解决关键问题的书，《大数据时代》就是这样一部书。当然，并非第一个读者都是研究大数据的，但进入大数据时代，还有什么东西与数据完全没有关系呢?麦肯锡全球研究机构认为，未来十年里有12项对经济发展产生重大影响的技术，其中包括三项新媒体技术：移动互联网、物联网和云计算。这三项新媒体技术都与大数据密切相关，而这些新媒体新技术的发展都影响着当今的新闻传播业。阅读此书至少给我们研究新闻传播学带来一些启迪。我觉得一本书的价值不在于让你顶礼膜拜，而是引发广泛而深入的讨论。
“凡是过去，皆为序曲。”读完此书，我们对大数据的认识才刚刚开始。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十
大数据时代的到来，带来了数据的爆炸式增长和深度挖掘的机会。作为一位学生，我通过观看《大数据时代第一集》这部纪录片，对大数据时代有了更深入的了解与体会。在观看中，我不仅感受到大数据对于技术和商业的巨大影响，也对个人隐私与数据安全产生了更多的关注。大数据时代带来的机遇与挑战，都需要我们理解和应对。
《大数据时代第一集》中，纪录片展示了大数据挖掘在商业领域的巨大价值。通过收集和分析大量的用户数据，企业可以更好地了解消费者需求和行为习惯，进而精准定位和推广产品。例如，电子商务公司Alibaba利用大数据技术，将推荐给用户更符合其兴趣的商品，提高用户购买的准确率。这些商业实践证明了大数据时代对于商业模式的革新和商业价值的提升。
第二段：技术进步的推动。
大数据时代的发展离不开技术的进步，尤其是人工智能和机器学习的发展。纪录片中介绍了谷歌的“Go”人工智能系统战胜围棋世界冠军的案例，以及IBM的人工智能系统“沃森”能够击败“危险边缘”的案例。这些成果展示了人工智能在大数据时代中的巨大潜力和推动力。同时，大数据时代也对技术提出了更高的要求，如数据处理和存储能力的提升，数据安全和隐私保护的挑战等，需要技术人员进行不断的研发和创新。
第三段：数据隐私和安全的重要性。
在大数据时代，个人数据的收集、存储和分析变得越来越普遍。然而，个人数据的滥用和泄露问题也日益突出。纪录片中提到，一个小小的数据点，可能蕴含着个人的隐私和重要信息。因此，数据的安全和隐私保护变得至关重要。不仅是企业和组织需要采取相应措施，个人也需要对自己的数据有更多的保护意识。此外，政府和监管机构也应该制定相应的法规和政策，来保护个人的数据安全和隐私权。
第四段：数据伦理与责任。
大数据时代，数据的挖掘和应用对于社会带来巨大的影响。纪录片中提到，大数据分析可以应用于疾病预防、城市规划等领域，使社会更加智能和高效。然而，数据的应用也需要考虑数据伦理和责任问题。例如，数据的歧视性使用和不当利用可能会对个人和社会带来负面影响。因此，在大数据时代，我们需要思考如何在数据利用的同时，确保公平、公正和伦理的原则。
作为一个个体，我认识到在大数据时代里我将面临隐私泄露和数据滥用的风险。因此，我会在使用网络和社交媒体时更加小心，避免泄露个人隐私。同时，我也会更加关注数据伦理和责任的问题，尽量避免对他人数据的滥用和歧视性使用。另外，我也会在学习和工作中更加重视数据科学和技术的学习，以便更好地适应大数据时代的发展。
在大数据时代，我们需要认识到数据的重要性和价值，同时也需要关注数据安全、隐私保护、数据伦理和责任等问题。只有在全社会共同努力下，才能充分利用大数据的潜力，推动社会的发展和进步。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十一
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十二
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十三
“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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十四
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十五
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。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十六
大数据在信息时代的崛起，给教育领域带来了前所未有的变革和机遇。随着技术的进步，教育数据的采集、分析和应用已经成为教育改革的新方向。在这个大数据教育新时代，我有了一些深刻的体会和感悟。
首先，大数据教育打破了传统教育的边界和束缚，为学习提供了更多个性化的可能。传统教育往往以“一刀切”的方式进行，忽略了每个学生的差异和潜力。而大数据技术可以对学生的学习情况进行实时跟踪和分析，根据学生的兴趣、能力和学习节奏，个性化地设计学习内容和方式。通过大数据教育，学生们可以在更适合自己的环境中学习，更有效地进步和成长。
其次，大数据教育强化了教育评估和质量管理的科学性和客观性。在过去，教育质量的评价往往依靠主观的感受和经验，缺乏客观的数据支持。而大数据教育则可以收集和分析大量的学生学习数据，从而更准确地评估学生的学习成果和教学效果。基于这些数据，教师和学校可以更迅速地发现问题和调整教学策略，以提高教学质量。同时，学生和家长也可以更明确地了解自己的学习情况，并及时调整学习计划。
第三，大数据教育为教育决策提供了更充分的依据和支持。教育决策往往需要依赖大量的数据来分析趋势和预测未来。传统的数据搜集和整理工作非常繁琐，也容易出现错误。而大数据教育则可以通过大规模数据的分析，深入挖掘学生的学习模式、教师的教学方法、课程的效果等多个维度，为教育决策提供更准确的依据。例如，在教育政策制定时，可以通过大数据来衡量教育改革的效果和潜在的影响，有针对性地进行调整和改进。
第四，大数据教育促进了合作和共享。在大数据时代，不同学校、不同区域和不同国家的教育数据可以进行共享和比对。这种共享和比对可以帮助教育者们更全面地了解教育现状和问题，同时也可以借鉴其他地区和国家的成功经验。大数据教育的共享和合作，可以在全球范围内实现教育资源的共享，促进教育的公平和可持续发展。
最后，大数据教育也带来了一些挑战和隐忧。首先，隐私和安全问题是大数据教育面临的重要挑战。大数据教育需要收集和处理大量的个人敏感信息，因此，如何保护学生和教师的隐私和数据安全势在必行。其次，大数据教育虽然可以提供大量的数据支持，但如何从这些海量的数据中提炼出真正有价值的信息，仍然是一个需要解决的难题。此外，大数据教育也需要教育者们具备相关的技术和数据分析能力，以更好地应对和利用大数据。
综上所述，大数据教育的出现给教育领域带来了革新和突破。它改变了传统教育模式，提供了更多个性化的学习机会；它强化了教育评估和质量管理的科学性和客观性；它为教育决策提供了更充分的依据和支持；同时也促进了教育的合作和共享。然而，大数据教育也面临着隐私和安全问题以及数据利用的挑战。我们应当积极探索和应用大数据教育，同时也需警惕其潜在的问题，努力营造一个以数据为基础的智慧教育新时代。
最优互联网时代下的大数据心得体会（模板17篇）篇十七
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。