设为首页 加入收藏
首页 小学生读后感 初中读后感 高中读后感 四大名著读后感 中外名著读后感 读后感600字 读后感800字 读后感1000字
你的位置: 读后感 > 读后感范文 > 大数据变革读后感 > 地图 > 大数据变革读后感,2024大数据变革读后感
大数据变革读后感相关栏目
大数据变革读后感热门栏目
大数据变革读后感推荐
大数据变革读后感

(共 6079 篇)

  • 1、 《征信与大数据》(读后感范文)

    《征信与大数据》读后感800字

    机缘巧合,最近几年工作中直接/间接都跟征信这个新兴行业有接触,去年在逛中心书城的时候偶然发现此书,目前市面上专门讲征信和大数据的书籍不多,就列入了读书清单中,趁着春节放假期间读完了这本书,作为征信行业的新人,总结几点感受如下:

    1、作者是刘新海博士,欧美名校背景,牛逼的是学的还是数学工程专业,又有我国央行从业经历,不但对国际主流征信机构了若指掌,而且还接中国的地气,不但对征信行业熟悉,而且对大数据的理论应用熟知。可以说,此书内容质量非常高,是征信行业入门必读书,适合菜鸟阅读;

    2、我认为本书的精华就是作者对国际主流征信公司、新兴互联网征信公司的商业模式的分析和对比,给读者带来启发。唯有做行业的垂直细分,聚焦、单点突破,深耕细作才有机会。此外,利用互联网思维做产品和服务,是差异化竞争的重点;

    3、从征信产品的角度看,感觉万变不离其中:基础征信服务、决策分析、市场营销、个人征信管理服务,几乎就这几大类(美国的征信行业发展历史已经证明),但是产品的名称起得要有逼格;

    4、大数据时代,企业的核心资产就是数据,尤其对一个征信公司来讲更为重要,数据是核心竞争力。从技术角度,在合法合规的前提下,征信企业必须最大限度的收集数据,要有自己的海量数据库,保存各种结构类型的数据资源,具备弹性和扩展能力,可能会接入几千几万的数据来源;

    5、结合目前国内征信行业的发展现状来看,个人征信领域,中国可能不会复制美国模式,而是“国家主导”模式,纯属个人猜想,类似“央行”、“百行征信”这种组织,提供基础征信服务,而预发放牌照8家、其他互联网巨头、正在实际开展业务的专业垂直征信公司们,都可以获取基础数据,再根据自身的定位和优势,发展业务。大前提是强力的国家的统一监管。企业征信的监管可能会“相对”宽松,但竞争会更加激烈。

    以上内容只是行业新人读了一本书的体会和胡思乱想,如有谬误,欢迎留言指正。

  • 2、 《大数据变革》读后感
    《大数据变革》读后感 之所以读《大数据变革》这本书,是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话,看这本书根本看不进去,不晓得是因为翻译的原因还是什么,只能说标题吸引人,内容很空泛,没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。 大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界,对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后,现在它们也可以改进企业和产品,使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界,了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。 随着中国公司和消费者的成熟,我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡,即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略,使用数据带来业务增长。
  • 3、 《大数据变革》读后感两篇

    大数据变革读后感 (一)

    之所以读《大数据变革》这本书,是因为当时在京东上看到这本书的宣传是具备互联网思维必读书之一。说实话,看这本书根本看不进去,不晓得是因为翻译的原因还是什么,只能说标题吸引人,内容很空泛,没有什么的可读性。现把书中的一些内容做些摘录。

    大数据是市场营销和销售的下一个前沿地带。在一个日益互联的世界,对数据勤于收集和有见地的分析使得公司可以前所未有地了解它们的消费者。用有形的统计知识武装后,现在它们也可以改进企业和产品,使其比以往任何时候都更加紧密地迎合消费者的需求。在这个产品差异化已经不再是一个可持续竞争优势的世界,了解消费者是必要的。一名天才创意的头脑根据对消费者的直觉设计广告促销已经是企业界早已逝去的回忆。今天的营销需要基于数据驱动洞察每个消费者偏好制定差异化定位。

    随着中国公司和消费者的成熟,我们相信这种数据驱动的营销和销售方法将变得越来越意义重大。公司未来的成功将取决于中国消费者能被怎样了解、定位和说服。领先公司已经开始思考如何准备向这个数据时代过渡,即如何从以技术为主导的方法转为客户导向战略,使用数据带来业务增长。

    大数据变革读后感 (二)

    大数据正影响并挑战着所有行业的商业模式。数据毋庸置疑地将成为企业的关键战略资产,处理、分析与整合数据,是企业进行市场选择、产品设计与定价、市场营销,乃至内部管理流程的指导因素,对运营模式将带来革命性改变。

    2014中国绿公司年会改变的年代:现实与远见于20日至22日在广西南宁举行。ibm全球副总裁王阳在大数据变革企业经营与管理圆桌上表示,大数据变革着制造业、医疗业和教育行业。

    以下为文字实录

    大数据是ibm整个公司的战略。ibm在it领域当中走了一百多年了,看整个变化,今天到大数据,其实是意料之中的。ibm刚开始建公司的时候,就是因为美国的人口普查,要积累大量的数据,那时的人口普查跟现在还不一样,需要有机器各方面的东西,还是要很长时间进行统计的,今天完全不一样,就是因为要抓取数据,但是我们今天在讲到大数据的时候,不光从技术层面来讲这个问题,更重要的是从商业模式讲。

    技术层面,讲了概念之后就知道大数据需要有一个平台,需要有一个数据的抓取,它有传输,分析、建模、优化等等,最后产生你的认知,这些东西都是在大数据这个平台上所必须具备的一些特性。这些特性使得大数据平台,跨行业,不管哪个行业都有这样的平台之后,

  • 4、 《大数据》读后感
    《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会,大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中,常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书,通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、facebook和推特等社交媒体、)中国进行的“改革开放”使中国人民和政府深受裨益。经过三十五年的大胆创新,科学发展,中国已超越日本,成为世界第二大经济体,中国政府在世界的发言权已得到足够的重视,中国人民的聪明才干也得到充分挖掘,中华民族已斗志昂扬地屹立在世界民族之林。 但是,我们不能不承认在大数据时代,中国暂时处于靠后的位置,并且行动相对迟缓。主要表现在:(一)不少地方政府为表政绩,存在“邀功寻赏”、谎报数据行为,导致数据大范围失真。《焦点访谈》曾经报道过多地基层政府的类似行为。例如,国家退耕还林政策涉及资金补贴,某地村干部连续三年虚报数据,最终竟导致所报耕地面积大于该村行政村面积。(二)存在大量应当公开、公布的数据实际并未及时公之于众。就拿近年来炒的沸沸扬扬的晒“三公经费”问题来说,目前仅是一线或二、三线城市才敢于公开,而落实到地、市、县级却姗姗来迟。(三)精确的数据测量与统计工作起步晚,差距大。数据收集方法多以基层上报、被动接受为主,容易“掺水”。 三、结合自身工作和生活实际,发现存在的问题。作为一名从事经济研究工作者,身处于我国经济工作的一线,在进行调查研究的过程中发现了一些机制中或许存在的漏洞或缺陷,正巧反映出我国在大数据时代中所处的不利地位。举例一:如果m先生想在a地购置房产(普通住房),若是首次购房,那么根据税法规定,该项经济活动买方将涉及契税优惠,但是必须要求m先生提供房产局出示的家庭唯一住房证明。漏洞便出现了:假设m先生已经在b地事先拥有一套房产,而m先生身份证件登记在a地,那么m先生便有了在a地成功领取家庭唯一住房证明的可能(前提是a、b两地房产部门信息无法共享)。 这样,“聪明”的m先生在已拥有一套房产的前提下,再次在异地购房仍可
  • 5、 大数据读后感

    大数据读后感(一)

    有人说生活像一团乱麻,剪不断理还乱;我说生活像一团乱码,尽管云山雾罩惝恍迷离,最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据,在他的这本书里,试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。

    这玄机说来也简单,就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单,其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者,在美帝国主义万恶的压迫和洗脑下,始终追逐性价比和利益最大化,居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下,从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候,我就想过这个问题,相信所有的人都问过类似的问题,例如现在仍然很多人在问,妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱,你们***那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表,因为中国人最喜欢用代表来表现整体,最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期,你完全不清楚他是怎么来的,一直到最后汇总成三个代表,真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青,其实只是想表达样本=总体这个概念在科技飞速发展的今天,在世界的不同角落,还是会体现出不同的价值,受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下,我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

    大数据的出现,必然对诸多领域产生极大的冲击,某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展,而其他一些行业则可能会消失。这是废话,典型的三十年河东三十年河西的道理,就像三十年前的数理化王子们,现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行,如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业,三十年前人们不知道是干啥的,三十年后人们都知道没事别去干,唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业,这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目,我首先想到的是精益生产的过程控制,比如六西格玛,这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化,就已经是大数据的具体应用了。

    而任何事物都会有偏差,会有错误,也就是说,这全部的数据

  • 6、 《大数据时代》读后感

    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,立起了大数据的招牌。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(big data),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。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。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

  • 7、 大数据时代读后感

    《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,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。以下是这本书的读后感范文,欢迎阅读!

    大数据时代读后感(一)

    我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧,首先,书提出一个颠覆我以前认知的命题--并非原子而是信息才是一切的本源,将世界看做信息,看做可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲,因为我觉得,这是谈数据化世界的前提,自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理,把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里,我不由得反省下,我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓),就是第一句话。因为回顾我整个思路,还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是,有很多观点的论述,会从哲学的高度论述。虽然,自己肚子没多少墨水,但是读这些描述的时候,就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字

    当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

    在附上一些事例的时候,用作者提供的本质去看待时,很容易理解,确实是这么回事。好了,那么大数据到底改变了我们什么呢,作者给出3点,

    大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲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(样本=总体)

    第二个转变就是,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,而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们是什么而不是为什么。在大数据

  • 8、 关于《大数据时代》读后感

    导语:大数据是用规模剧增来改变现状的,同时它加深了对我们隐私的威胁,甚至会把个人未来行为的预测与惩罚相联系,导致失去自由意志和自由选择权。下面是小编收集整理的关于《大数据时代》的精选读后感,欢迎大家阅读参考!

    大数据时代读后感范文【1】

    这本书解释了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代,告诉我们如何科学的应用大数据,开启新的思维模式,新的生活方式与新的工作形态,以应对正在发生着的利益与风险。

    ★大数据开启了一次重大的时代转型。

    以样本=总体的更多数据分析,让我们更清楚地看到了以前无法揭示的细节信息;以微观的精确度沉迷向宏观的洞察力延伸,让我们更有大方向上的把握;以热衷于寻找因果关系向寻找事物之间的相关关系转变,让我们注意到以前从来没有意识到的联系的存在。

    ★大数据正逐渐成为巨大的经济资产。

    大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。当文字、方位、沟通,甚至世间万物都变成数据,可量化一切时,就能创造新型价值,渗透到并服务于所有生活领域的方方面面。

    ★大数据改变着我们理解世界的方式。

    通过去探求是什么而不是为什么,相关关系帮助我们以全新的视角更好地了解与审视这个世界。通过大数据的运用,效率极大性的增加,细节的捕捉面增大,可预测性也成为了未来的发展核心。

    ★大数据正在挑战着我们的理解范围。

    大数据是用规模剧增来改变现状的,同时它加深了对我们隐私的威胁,甚至会把个人未来行为的预测与惩罚相联系,导致失去自由意志和自由选择权,让我们盲目信任数据的力量和潜能而忽略了它的局限性。因此,不让我们成为数据的奴隶,探讨如何让数据真正为我们所用,提供最好的参考答案,帮助人们做出最明智、最正确的选择,才是终极意义所在。。

    大数据时代读后感范文【2】

    从头说起吧,首先,书提出一个颠覆我以前认知的命题--并非原子而是信息才是一切的本源,将世界看做信息,看做可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲,因为我觉得,这是谈数据化世界的前提,自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理,把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里,我不由得反省下,我是不是有领悟到书的精髓所在(我认为的精髓),

  • 9、 《大数据时代》读后感(二)

    《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。

    引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年h1n1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条,处理了4.5亿个不同的数据模型,通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后,确定了45条检索词条组合,并将其用于一个特定的数学模型后,预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程,通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。

    对于飞速传播的疾病,信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术,以前所未有的方式,通过海量数据分析得出流感所传播的范围,为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外,我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱,为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。

    关于大数据在商业领域的应用, farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦·埃齐奥尼创办,利用机票的销售数据来预测未来的机票价格,旨在帮助用户在购买机票方面做出预测,并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%,使得使用farecast票价预测工具购买机票的旅客,平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。

    也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代,人们拥有了如此多的数据,才提供给我们利用大数据的分析处理手段,创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间,它被应用在垃圾邮件的过滤,新浪微博技术平台,谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。

    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。

    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国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向,冲破与西方国家的差距。

  • 10、 《大数据时代》读后感(一)

    《大数据时代》读后感

    文/李达

    我们生活在一个“概念”纷飞的年代,先前只有ibm熟谙的招数,如今已经“飞入平常百姓家”。“移动互联网”、“云计算”的概念刚刚消停,业界的专家又送来了“大数据”的概念,一时间似乎人人都变成了“大数据”专家,见面要是不提“大数据”都不好意思跟人打招呼!

    玩笑归玩笑,当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后,我们先前对待数据,尤其是原始数据的态度和思维方式,将面临着很大的改变!

    其实,作者的主要观点,已经在翻译者的译者序中进行了总结:“大数据时代处理数据理念上的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果”。

    如作者所言,“采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物”。如果可以,我们当然会使用“全体数据”而不是“抽样数据”。读到这里,我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们,连哭的心都有!

    数据分析的及时性,在很多情况下比精确性更加重要,尤其是在商业领域。想想看,如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率,那还有什么意义?大数据计算技术,适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作,而是不要求极端精确的情况,其核心是“预测趋势”,况且原始数据也可能出现差错。

    过往千年,探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至,这已经通过语言,融入我们的思维方式和哲学思想:“因为……所以……”,凡事都要问“为什么”。但是,在大数据的范畴里,关注的却是相关性,而不是因果关系,或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起,会帮助提高销售额,而不用关心其中的奥秘。如果说原因,可能很多都是人们的习惯、方便,甚至是人性,例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。

    在此,也有一些自己的思考:如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息,而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户,深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾,如果再加上3d打印技术,就可以完成由消费者主导的“个性化”生产过程;而大数据所解决的是,通过对所有用户的数据进行分析,可以预测用户群整体的需求变化趋势,从而完成批量产品生产、销售的调整问题,其奇妙之处就在于无需用户“开口”说出她想要什么?一个解决的“个体需求”,一个解决的是“群体需求”。

    本书除了提出上述三项基本观点,其它的内容大多是举例

  • 2019-10-29

  • 2019-10-29

  • 2019-10-11

  • 2019-11-16

  • 2019-09-19

  • 2019-09-25

  • 2019-09-23

  • 2019-09-26

  • 2019-10-11

  • 2019-11-16

  • 2019-10-29

  • 2019-09-19

  • 2023-06-10

  • 2019-10-29

  • 2019-09-19

  • 2019-09-19

  • 2019-10-29

  • 2019-10-29

  • 2019-10-29

  • 2022-07-04

  • 2021-09-10

  • 2019-11-16

  • 2021-11-12

  • 2022-02-04

  • 2022-02-04

  • 2022-09-30

  • 2021-09-10

  • 2019-10-17

  • 2019-10-11

  • 2019-11-16

  • 2023-01-01

  • 2019-10-24

  • 2019-09-20

  • 2019-09-28

  • 2019-10-20

  • 2023-01-02

  • 2019-10-24

  • 2019-09-28

  • 2019-11-16

大数据变革读后感
每当我们读完一些经典书籍后,通常会有一些感悟感想。大数据变革读后感栏目给大家带来大量大数据变革读后感、2024大数据变革读后感等内容,希望能够对大家写读后感悟提供帮助! 更新时间:2024/02/04