《大数据时代》读后感。
人们把所有丰富的经历以及学习的知识都总结在了书里，等待我们去领悟。想要学到新的知识，这些经典作品就不可或缺。有些作品让人印象深刻，久久不能忘怀。此时就可以写一篇读后感，把自己阅读完毕后的想法写下来。那么该要如何写好作品读后感呢？经过搜索整理，小编为你呈现“《大数据时代》读后感”，希望你能从中找到有用的内容！
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，会显示得小题大做呢?
3.大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?
1)预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
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。
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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)，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。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。，出处:短美文，转载请保留本出处，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与过去的经验或积累的部分知识相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是---预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
大数据时代读后感范文【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。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着作舍恩佰格的《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。
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。
《大数据时代》读后感3000字
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。
大数据时代的心灵鸡汤
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》读后感_1800字
《大数据时代》读后感1800字
大数据这名词听起来很高大上,但其实大数据真的是越来越火了，但凡什么创业公司吹牛的时候就喜欢宣称自己使用了大数据技术，使用了数据挖掘、机器学习。外行人听起来云里雾里、不明觉厉，听说某名校还专门成立了大数据专业。
大数据这名词听起来很高大上，但其实内里简单的不得了。什么叫大数据呢？就是大量的数据。对的，就是这么简单。大量的数据就是大数据了。
大量的数据是从哪来的？
小明早晨起床，想起昨天答应女友要送她一个新的包包，可是小明对包包一窍不通，鬼知道女友喜欢什么款式啊！只能上网去搜今年的流行包包，打开百度，查到今年流行机车包（我瞎写的，因为我也不懂包包），于是又赶快去淘宝上搜索机车包，可是出来的样式千奇百怪，最惨的是价格从几十到几千相去甚远，小明彻底蒙了，要是买错了可是要跪泡面的啊！于是又赶快打开微信，发了个朋友圈，问问朋友圈里的同事们该送什么包包给女友，顺便还记得屏蔽了一下女朋友。同事小丽说要买MK的，小红却说要买巴黎世家的，小甜说……小明彻底晕菜，干脆把这些牌子放到淘宝里搜一搜，找了个最贵的买下来了，寄送地址填的是老婆的上班地址。毕竟要给老婆在同事们面前显摆才是买包包的第一要务。
在上例中，小明使用了百度、淘宝和微信，分别在其中输入了各种关键字。而这三大巨头的后台数据库，也把小明的这一天的行为完全的记录了下来。
以淘宝为例，小明今天的行为数据就长这样：
－ 用户小明，登录
－ 搜索机车包
－ 点击下一页
－ 关闭页面
半小时后
－ 用户小明，登录
－ 搜索 MK 机车包
－ 按价格排序
－ 点开排名第一的商品
－ 加入购物车
－ 回到搜索页
－ 搜索 巴黎世家 机车包
－ 按价格排序
……
－ 点击购买
－ 填写寄送信息（寄送信息地点为 上海浦东）
－ 购买成功
每一个用户的每时每秒的数据，都会被如实的记录下来，以淘宝的注册用户数量和用户粘性来判断，估计每天的用户行为数据就能上pB。注意，是每天。大量的数据就这样产生了。
多大的量才能被叫做大量的数据呢？
其实这事因时而异。大数据名词刚被提出的时候，如果没记错，大约是06年吧（家里网络不好，上不去谷歌index，明日查明之后更新），那时候，总数据量上到百级GB，就可以说自己数据量很大了，现在呢，谁还没有个TB级的硬盘呢。
大数据和普通数据的分水岭在于它们不同的处理方式。普通数据通常使用结构化存储，比如大家所熟知的 MySQL ，商用的 ORACLE 等，而大数据通常使用 Hadoop 家族产品及 Hadoop 周边产品，比如 HDFS、Hbase 和 MongoDB 等等。通常，数据量小的时候适合使用 MySQL， 而数据量大了之后，适合使用 NoSQL 存储（比如刚刚提到的Hbase 和 MongoDB），而不同的NoSQL存储又有它们各自的擅长之处，以后会有详细展开。
数据大和小？看你的处理方式啦！
大量的数据有什么用呢？
大数据在互联网的使用场景十分广泛，比如用户推荐。
以上文提到的小明的行为数据为例，如果有一天淘宝、百度和腾讯合并了，三家的数据放到了一块，通过登录设备和 Ip 地址匹配到了小明在三家网站使用的不同账号，发现了小明这一天的完整的心路历程。唔，这是一个会给女友买昂贵礼物的好男人，打上“愿意给女友花钱的好男人”标签吧！
第二天，小明的女友搜索了 lamer 眼霜。
第二天的晚些时候，小明打开淘宝，突然弹出对话框“您的女友搜索了 lamer 眼霜，就等着您买给她啦！”
你说小明是买还是不买呢……
在不远的未来，你的电脑就会比你更懂你自己了！
处理大量数据和处理少量数据有什么区别？
在计算机界，一直有个很有意思的比喻，我们通常会把编程比喻成盖房子。
数据也可以这样比喻。
处理一个 excel 的数据可以比喻成盖狗窝，只要是个正常人，简单学习一下，都能盖出一个来。就好像你处理 excel ，可以写宏，可以用 pivot table ，也可以手算（毕竟一个 sheet 最多也就 6 万多行数据嘛）。
处理关系型数据可以比喻成盖个小别墅，麻烦了些，一个人是搞不定了，得有个团队。不过有类似 MySQL 这类的通用框架，就好像别墅的墙板全都做好了，一个人也能借助工具拼装一下把别墅盖好呢！
处理非关系型数据（通常大数据才需要非关系型的结构）就好像盖一栋大楼，打地基，搭混凝土框架，每一项都是专业人士的领域，需要的人手更多，需要的时间更长。不过呢，现在采用拼搭技术，7天也能盖一栋大楼，因为各个墙面部件全部都在工厂做好了呢，而 Hadoop 及其各种周边们，就是计算机领域的拼搭技术，它使得一个受过培训的普通工程师，也能独立搭建使用分布式系统，处理大量的非关系型数据。
《大数据时代》读后感800字
我们生活在大数据的时代，下面小编整理了《大数据时代》读后感，欢迎阅读!
《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。
《大数据时代》读后感
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说明，多少有些空泛。但是，其实大数据时代才刚刚开始，对大数据的应用也只是停留在比较浅的层面上，作者能提出这三项基本观点已属难能可贵!
《大数据时代》读后感
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，地球村变成了地球屋，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。如作者所言大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。比如，谷歌通过全球搜索分析，比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。
但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆在原子层面上，经典力学会失效那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗?回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。
大数据时代的社会伦理很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗?现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头;在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。
在思维变革部分，作者讲述的重点是：样本=总体，我们需要对全部数据的占有和分析;因此，数据缺乏时代的精确性不必执迷，接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效;样本推断的因果关系不重要了，知道是什么的相关关系，或者结果就可以了。对于我自己最受用的是什么呢?是大数据的产业链。产业链包括大数据平台、大数据技术提供方、大数据理念提供方。我认为大数据平台是整个产业链条的核心，没有数据，再好的技术和理念都会是无米之炊。那么大数据平台在当前的中国社会有哪些呢?所有的互联网公司，物联网公司，物流，快消品等等，实际上任何公司都是数据平台公司，只不过之前没有好好的利用数据，而更多的是用经验来管理公司和迎合客户需求。现在不一样了，我们完全可以用数据来驱动公司管理和客户管理，毕竟数据是不会骗人的。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
《大数据时代》读后感1500字
《大数据时代》读后感1000字
文章内容和框架其实挺简单的，分为三块，大数据时代的思维变革，商业变革以及管理变革。
第一块：思维变革，其实就是研究的数据从数据样本到数据总体，从数字类数据到各类数据，目的是通过数据找到相关关系而不是寻找因果关系。
第二块：商业变革，我们可以如何运用大数据，包括数据创新，重组，数据废气等。
第三块：管理变革，不是公司内的管理变革，而是更大范围上的，政府上的管理。
讲的很多内容其实是我们都知道的，不过书里有特别详实的商业案例，感兴趣的可以看一看。分享一个，美国一个连锁超市希望通过用户的购物数据了解哪些用户到了怀孕时期，因为怀孕时期一个人的消费会发生很大的变化，有巨大的商机。通过研究用户的数据，超市发现怀孕时期的女性会在第三月开始购买无香型的沐浴产品，之后还会陆续购买各类保健品等等，超市就为有这类行为的用户寄发了专门推荐孕期产品的商品册子。某天一个男士气冲冲的来超市投诉，说超市为什么要给自己家里16岁的女儿寄这些东西，是鼓励她怀孕么?之后超市经理联系该父亲准备去拜访道歉，结果该父亲表示自己都不够关心自己的女儿，自己的女儿真的怀孕了。
书中提到了数据的巨大价值，突然让我想到了之前看一篇文章讲各类信用卡如何提升透支额度，印象中一些银行看某一些类型的消费数目，而招行好像是以所有消费类型刷信用卡的次数来衡量的。这种提升额度的规则，会鼓励用户所有的消费都用招行信用卡，银行因此可以收集分析用户的各类消费数据，了解用户的各类消费行为，不知道招行是有意还是无意创造的潜在数据价值。
数据价值已经成为公司价值的一部分，那我们是不是在思考用户量大的益处时，也可以把数据价值纳入思考范围呢?比如我们在谈到薄利多销的时候，容易谈到规模经济，那现在是不是吸引人有更多的好处，就是收集更多数据，创造其他的价值。类似的比如从前说谷歌以广告盈利，可是拥有那么多的用户数据信息，谷歌以此来优化自己的产品，预测流感的发生，或者发现一些特定群体的特定行为，是不是都是数据信息带来的好处呢?
关于书本内容相关的，就谈这么多了，想说点书本以外的。之前分享过《如何阅读一本书》，最近读书的时候也尝试去以书中的思路去实践阅读，可是开始的效果并不好。比如当时阅读《大数据时代》，还是习惯于一字一字的看，看的时候不带目的不进行思考，后来才慢慢目的性明确一点，框架性明确一点，思考一些，但还是未做到重点看自己不解的部分。直到某天和友人聊天说起这本书，友人说这是一本科普性读物，我当时一听，对哦，又不是教材，我为什么要这么框架性这么细节的一点一点的看呢?而且，看一本书，我不是应该首先确定书的类型么?之后我才开始快速的看这本书，虽然还是从头看到尾，但是一看标题就懂的就大致翻一下，觉得有不解的就读的细一点，最终花了几个小时把书看完了。
总结一下这次的看书经验，读书前明确：1、这是一本什么类型的书?2、你读这本书的目的是什么?了解?or深入学习?针对不同的目的采用不同详略的读法。特别注意的是，不要有强迫症，从头看到尾或者一字不落的看。边看边思考，自己本来就懂的就一带而过，重点在于自己不懂的地方。
《大数据时代》读后感600字
我们已经在大数据里生活了好多年，而这本《大数据时代》带给我们的是更多的思考。
大数据时代的三个特征;
1，样本等于全部，区别于小数据时代的取样，现在的样本就是全体数据。
2，大数据时代更注意相关性，弱化了因果性。例如沃尔玛发现每当飓风来临的时候，有一款蛋糕卖的好，于是就在临近飓风的时候把蛋糕放在放飓风装备旁边。沃尔玛不知道为什么会是这种结果，但不影响沃尔玛这么做，并且有效。
3，大数据时代更注重数据的广泛性，降低了对精确的要求，因为更多的数据会导向更正确的方向。
在这个时代里，数据衍生了三种产业;
第一种;数据来源企业，例如微博/Facebook等等
第二种，数据加工企业，用第一种企业的数据进行各种分析，然后授权给相关产业。
第三种，数据创意公司，根据第二种企业的相关分析，从一个独特的角度，来开发出额外的作用。
谷歌/亚马逊/淘宝基本上就是三种企业的集合体，各行业咨询公司就是第二种企业，而像飞机票价预测/航班晚点预测这种就是第三种企业。
当然，随着大数据时代的发展，同样会有他的弊端。
1，行业专家的滑落，因为数据分析师能用大量的数据推导出更正确的结论。例如卫生学家推测流感爆发期没有谷歌根据线上搜索流感相关数据预测流感的爆发时间及地区来的及时与准确。
2，各种大数据对自然人各种行为的预测，会引发相关隐私及独立意志的争论。就像电影[少数派报告]那样,根据你的数据预测你有犯罪倾向,从而提前进行干预.
3，数据的垄断,当大量行业数据集中在某个公司或团队后,若只允许它的利益共同体来使用,会严重影响该行业相关判断.
最后,在如今我们普通人都能每天接触到海量数据的时代,如何有效的利用数据,精简自己的信息,是我们个人更应该注意的.
大数据时代 读后感(3)篇
大数据和我们有什么相关？这是看这本书之前稍微思考过的问题。其实我们已经开始慢慢被数据包围了，以后我们的生活更将变得数据化。
再说跑步，不管是跑步的悦跑圈，咕咚，还是松拓佳明手表都能够对数据做精准记录。睡眠，心率等一些人体参数也越来越细。并且随着人们使用的越多，几次迭代下来，对设备厂商反馈的信息能够更加符合用户体验。从而更加优化他们的服务，大数据的用途也越来越广。
淘宝购物你会发现，你搜索过的它会做个性化推荐，推荐的大都都是你当前想买的一些东西，随着你网购的次数，数据增多，给你推荐的东西也越精准。类似如果在亚马逊，你会发现你搜一本书籍，别人和你一样想买这些书的人看过的书籍恰恰是你想买的。亚马逊不需要知道为什么。仅仅知道，推荐的这类书，恰恰正好也是你看着心动也想购买的。我现在书单经常会去亚马逊找。搜一本书的名字，然后知道了一系列与该本书的同类型书，最后发现，推荐给我的正好可以作为一个系列的完美书单。运用数据化思维，数据越来越改变我们周遭环境。大数据时代，知道这么个概念，知道大数据对我们来说有什么用，而不至于仅仅认为大数据就是数据量很大
生活中最深最广的数据莫过于政府数据，一张身份证能够暴露你的无数秘密。大数据时代我们的行为也越来越透明。好处是如果利用得当可以在许多行业给人类造福，但是运用不当会给人我们的隐私造成极大困扰。
总得来说，好的方面总比坏的方面要多的多。也正是因为如此。数据化思维显得有尤其重要。（随笔）
看完这本书会发现，原来我理解的或者说是大多数人理解的大数据并不全面，甚至可以说只是皮毛而已。可以说任何采集的信息无论是口头的，书面的，都可以数字化，再对数字化的浩如烟海信息库进行分析挖掘，才是数据化。而这并不是结果，而且也没有结果。因为大数据时代的基本思维不是因果关系，而是相关关系，只要两个以上的信息都可以产生关系，而且可以随意设置议题，对相关信息进行关联、分析，还可以对已经分析出来的信息之间再关联、再分析，如此往复。所以，没有结果，除非这个信息库里只有孤立的一个信息。然而在这个信息爆炸的世界，这种可能为零。
大数据也不在乎结果，也不在乎隐私。我们的时间轨迹、空间轨迹甚至情感轨迹都被记录，被分析，我们将“裸行”，今后的分析预测未来也是运用去情绪化和去特殊化的运算法则，今后的“预测与干预”可能出现频率会高，今后的逻辑和数据可能会将我们的审美、想象力及共情性困住，今后可能会出现“数据大亨”、“数据垄断”。可是尽管如此，数据化的世界依然让人心生好奇，好奇这样的定制是什么样的，好奇思维与思维的博弈过程如何迸发火花，以及结果输赢比例，好奇如何用因果关系的分析方法去解答相关关系构造的大数据问题。
当然，我觉得大数据只是我们的工具，而且只能是我们的工具，千万别让工具将我们沦为工具。
最后，如果你想了解大数据，个人认为，这本书是最好的入门书。
以上。
本书以全新的视角讲述了何为真正的大数据以及在大数据时代，寻找事物的相关关系比寻找因果关系更具有意义，通过历史数据来寻找出相关关系来预测出可能的未来，可以防范于未然，提高处理可能问题的能力，减少相应的财力物力的支出，书中例举了大量的事例来说明应用大数据所获得的优越性，同时也说明大数据本身的价值，我们要通过转变思维来拥抱大数据以及应用大数据。毋庸置疑，大数据是有划时代的意义的，也是有其深刻的价值的，但是过份的依赖于大数据和其预测值，会让一些人在预测中受到伤害，并且违背了人的自由选择和自由的意志，同时大数据也在一定程度下让个人置身于处处被监控当中，文章作者探讨的一些解决方案，我认为解决的的力度和作用不大。期待大数据能为我们创造更多的价值，同时也能找到克服其瑕疵的解决方案。
《大数据时代》读后感2000字以上
这两年，大数据，云计算的思想就像小苹果的音乐一样，传的到处都是，每一个公司不管是互联网公司还是传统企业，都标榜自己的大数据。
1、实体物联网与虚拟物联网
曾几何时，物联网的概念闹得风生水起，庞大的物联网能够让世间大量的物体，都能够被检测 并联网，包括了人、车、房等一切能够被联网的物体，这些物体都能够以种方式被感知他的存在，并对其信息记录在案，以供使用。在若干年前，这还是一种看似遥不可及的事物，要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签，显得不切实际。如今，随着手机的大量使用，人类本身也被加入了物联网中。为什么要物联网?是为了获取什么?要知道物联网获取了什么，只需要看看在一个物体在没有加入物联网与加入物联网之后，我们多出了哪些东西便能够知晓。那么，很明显，我们需要通过某种方式来获取该物体的信息，这种存储下来的信息，就叫做数据。
物联网产生的数据是实体的物品之间的信息，而现在的互联网上，占最大数据量的，是虚拟物品，或者叫做网络虚拟物品。由于网络物体是直接寄生于网络，具有能够方便的接入网络的特征，因此，在获取实体物体信息还有一定难度的时期，占有很大优势。但今后实体的物联网产生的数据量一定会不断增加，或许，能够超越网络上的物物相连数据量。
网络的广泛使用，使得信息的产生于传遍变得容易，每个接入网络的人都以一定的角色存在，都是网络的信息的创造者。对于所产生的信息而言，每个接入网络的人又身兼多角，对于网络服务商，他是网络使用者的角色;对于门户网站而言，他是使用的用户;对于社交网站而言，我们则扮演一个虚拟或者真实的网络角色;对于浏览器而言，他是一系列的浏览网页、一些列鼠标动作的角色 不同的角色取决于对方需要从我们的行为中获取哪些信息。将网络上各种角色看成是虚拟的物体，那么，这种虚拟物体构成的虚拟物联网便产生了巨大的数据量。经历过一直以来缺乏信息获取渠道的日子，现在，既然信息获取变得如此容易，那么，必然迎来信息量暴增的时代大数据时代。
2、思维的转变
技术的改变，使得我们思维方式也要随之发生变化。在过去的小数据时代，由于获取信息、存储信息、整理信息都是费时费力的活，我们只能精打细算，捉摸着如何以最小的代价、最快的方式来收集尽可能准确的信息。之所以会有抽样统计的方式，是受技术所限，无法获得全体的样本，或者就算获取了也无法在合理的时间内进行处理。由于信息获取代价大，使得我们不得不在获取信息前，就把一切都想清楚，才能够着手处理。这就像在计算机出现的初期，使用纸袋来编码的时期，一次出错的代价太大，所以人们不得不在输入前将代码验证过无数遍之后才敢输入到机器中。而现代计算机让编码的效率大大提升，这才使得人们能够创造出更加强大的软件。人们不需要在着手编码前就对代码过分深思熟虑，因为机器会帮助你解决一些问题。因此，那些担心由于获取数据太方便，进行数据处理、分析代价太小而使人们变得懒惰或者做事欠考虑的家伙，真是杞人忧天。历史上，技术的进步都会提升人类的生产力，但却没有让人们变得懒惰，因为与此同时，欲望也随之增长。人类只会变得更伟大。
因此，大数据时代，这个数据更加全面的时代，我们可以涉足一些之前由于缺乏数据而无法涉及的领域，例如预测。这是一个令人兴奋的领域，但其实这个领域早有苗头，而且大家都是受益者。我们平时使用的输入法中的智能联想功能，能够根据我们之前输入的文字，来预测我们接下来有可能输入的文字，以节省我们的输入时间。这种算法里，没有人工智能，而只有人们大量的输入习惯的统计，通过大量数据的统计来预测，是一个统计学的方式而非加入了特有的规则或者逻辑。这便引出了在大数据时代，对于信息处理的一种重要方式，基于统计，得出不同个体的相关关系，却无需了解其因果关系，而我们则受益于相关关系。这种方式，看似有些投机取巧，却能够在关键时刻令我们处于优势地位。我们已经习惯了先知道某些事物的因果逻辑，继而推断出相应的结果。但世间总会有一些令人无法用合理的逻辑进行解释的现象，若通过大数据分析，我们能够跳过逻辑阶段直接享用某些一些结果(沃尔玛的啤酒加尿布案例)，岂不乐哉。当然，严密的逻辑永远是值得尊敬的。
3、互联网的黏性
在经历过了从广度上通过新花样来吸引用户的时代，由于技术的提高，一个创业者在一个新的领域开辟的东西很容易被其他人所复制。在这个时候，深度很重要。特别是购物网站、微薄、门户网站这类信息量大的网站，越是了解一个用户，优势就越大。所以，在技术已经不是最重要的因素的时代，如何增加用户的黏性、忠诚度便是首要的。通过用户之前的信息，来推测用户的喜好，给用户推荐相应的信息或物品。当你越了解一个用户，而别人却不了解时，这个用户就越离不开你。微薄中有他的智能排序功能、新闻门户中有今日头条应用，各类购物网站有他的推荐算法(但这个纯粹为了增加消费而非增加用户黏性)，都能够根据用户之前的浏览、偏好来给出相应的推荐。这些的基础，都是拥有用户的行为记录，否则，都无从谈起。
在手机这个拼硬件的时代，单纯靠硬件来取胜已经很难了。硬件靠组装、软件靠安卓，手机厂商已经变得没有核心竞争力。而三星为了增加用户黏性，所做的便是为用户提供更加贴心的服务，不仅做手机，还做平台，将用户的各类数据记录在他的平台中，而这数据，必将大有作为。然后，如果哪天，三星也出智能体重计、智能手表这类产品，那么也不稀奇了。各类数据同步、整合，为使用者提供各方面贴心的服务，很酷吧。
各行各业，都在疯狂的抓紧时机，获取数据，拥有足量的数据，那一切就变得皆有可能。
《大数据时代》的读后感作文1000字
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，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。
对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。
这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
《大数据时代》读后感心得2000字以上
凡是过去，皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句。大数据是现在的潮流，《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍，第二遍是为了写这篇读后感，总体而言，值得一看，但细节方面却需要讨论了。
维基百科对大数据的解释：Big data，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
有人说现在是读图时代，除去小说、心灵鸡汤以外，现在的畅销书基本都有图片，这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的)
首先尝试解析一下作者的三大观点，这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话：
1 不是随机样本，而是全体数据
我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析，但在现实中我们经常拿不到全体数据：一是对象的特性：比如炸弹的威力，你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法，每一种方法都有适用的范围，不太可能包罗万象;三是数据分析的角度，战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔，而坠毁的则无法统计，沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上，就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。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，作者显然只关注了一部分原因。
从语言的理解上看，什么是全体数据，究竟是我们需要的所有数据，还是我们能收集到的所有数据，书中的很多商业案例中，处理的只是我们能收集到的所有数据，或者说是我们认为的全体数据。人对自然的认识总是有限的，存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测，而整整一年就是一个采样，或者是我们需要的所有数据。
从历史的角度看，国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是收集全世界的书，实现世界知识总汇的梦想，国内的乾隆汇编四库全书，每个收集的过程都有主观因素在里面，而他们当时都认为可以收集全部的书籍，到最后，我们也没有得到那个梦中的全体。
2 不是精确性，而是混杂性
既然我们过去总是在抽样，那本身就是在一个置信水平下，有明确的容错度或者是偏差值。人类永远知道我们是在精确性受限的条件下工作。同时，作者本身也承认 错误并不是大数据固有的特性，而是一个亟需我们去处理的现实问题，并且有可能长期存在。那大数据的特征究竟是精确性还是混杂性?
由此衍生出一个问题，大数据的品质如何控制：一、本身就不要求精确，但是不精确到何种程度是需要定义的，否则就乱套了，换个角度，如果定义了容错度，那符合条件的都是精确的(或者说我这句话还是停留在小数据时代?这里的逻辑我没有理顺)。就像品质管理大师克劳斯比提出过零缺陷理论，我一直觉得是一个伪命题，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非结构化数据的处理，譬如说对新闻的量化、情感的分析，目前对非SQL的应用还有巨大的进步空间。
一个东西要出故障，不会是瞬间的，而是慢慢地出问题的。通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。这句话当然是很认同，但不意味着我们可以放弃精确性，只是说我们需要重新定义精确度。之于项目管理行业，如果一个项目出了严重的问题，我们相信，肯定是很多因素和过程环节中出了问题，我们也失去了很多次挽救的机会。而我们一味的容忍混杂性的话，结果显然是不能接受的。
3 不是因果关系，而是相关关系
这是本书对大数据理论的最大的贡献，也是最受争议的地方。连译者都有点看不下去了。
相关关系我实在是太熟了，打小就学的算命就是典型的不是因果关系，而是相关关系。算命其实是对趋向性的总结，在给定条件下，告诉你需要远离什么，接近什么，但不会告诉你为什么那样做。
我们很多时候都在说科学，然而，什么是科学，没有人能讲清楚。我对科学的认识是：一、有一个明确的范围;二、在这个范围内树立一个强制正确的公理;三、有明确的推演过程;四 可以复制。科学的霸道体现在把一切不符合这四个条件的事物都斥为伪科学、封建迷信，而把自己的错误都用不符合前两条来否决。从这个定义来看，大数据不符合科学。
混沌学理论中的蝴蝶效应主要关注相关关系。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象，输入端微小的差别会迅速放大到输出端，但能输出什么，谁也不知道。
人类一旦放弃了对因果关系的追求，也就放弃了自身最优秀的品质：意志力。很多人不愿意相信算命是担心一旦知道了命运，就无法再去奋斗。即使我相信算命，也在探求相关关系中的因果要素。我放弃第一份工作的原因之一是厌倦了如此确定的明天：一个任务发出去，大概能预测到哪些环节会出问题，只要不去 follow，这些环节十有八九会出问题。
解析完这三大观点，下面是我对大数据理论的一些疑惑。大数据是目前风行的反馈经济中的重要一环，在金融、互联网行业的应用最为广泛，而这些行业都是大家所认为的高薪领域。很多时候我就在想，所谓无形的手所产生的趋势究竟是不是无形的。比如几家公司强推一个概念，说这是趋势，不久就真的变成趋势了。我们身边活生生的例子就是天猫的双十一和京东的618，一个巨头开路，无数人跟风，自然就生造出购物节，至于合理不合理，追究的意义也不大，因为很多事情是没有可比性的。这和没有强制控制中心的蜂群思维又不一样。
1 数据独裁。个人意志将受制于集体意志，个人的自由在哪里?用大数据预测来惩罚人的行为又确定的违反了无罪推定的原理。
《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享受契税优惠。这将直接导致税款的流失和税赋的不公平，不利于我国税收征管工作，不利于“两度”的提升。堵住这一漏洞的前提条件只有一个房产部门全国信息联网。然而，现实并非如此。举例二：我国正大力兴起的“全民医保”在大数据时代同样不尽如人意。医保卡无法在全国通用，甚至无法在本省内、本市（州）内通用，仍然存在指定医院刷卡。这直接给一些出差在外的居民，亦或是离指定刷卡医院较远的居民带来不便。
四、中国面临发展的机遇与挑战。问题与机遇并存。中国在大数据时代中正面临着巨大的挑战和重大的机遇。问题的存在和挑战的并行必然构成我们在这个时代迎头追赶的机遇：
第一、体制条件。我国是社会主义国家，我国采取的是民族集中制。也就是说，在绝大多数公民认可的良法在立法过程中不会出现像美国那样的利益集团间的博弈，或是“掺沙子”。亦即，被广泛民众认可的良法在我国立法过程中受到的阻碍相对较小。
第二、政策机遇。党的十八大报告明确把“信息化水平大幅提升”纳入全面建设小康社会的目标之一，并提出了走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。明确要坚持信息化和工业化深度融合，工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。从此，信息化本身（包括大数据发展）不再只是一种手段，而将成为发展的目标和途径；同时提出建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推出信息网络技术广泛运用作为“推进经济结构战略性调整”方案。信息化建设和大数据时代已纳入国家重点战略层面，中国信息化建设正处于巨大的历史机遇期和转折点。
第三、客观因素。我国是互联网大国、手机大国，我国是世界上网民人数最多的国家，巨大的数据产生、消费、使用给我国大数据信息技术的发展提供了坚实的客观条件，我们千万不可停滞不前，相反，要主动出击，迎头赶上。
第四、技术优势。相对于美国，我国拥有充分的客观技术优势----身份证。美国因其文化或历史原因，公民使用的身份标识不统一，这为美国政府进行管理和施行政策提出难题。中国却有着便利的解决方法，因为每位合法中国公民都拥有唯一的身份标识，有了这一技术优势作保障，我国大数据推行拥有巨大便捷。
这就从一定意义上说明了大数据时代已经来临，收集数据，使用数据，开放数据，都是我们需要一一面对的挑战，我们该如何从容应对？我想，唯有积极参与其中，才能紧跟时代脚步，成为社会发展的受益者。综上所述，我认为美国是一个值得我们认真学习的国家。“中国崛起”要求我们有正确的学习态度和敏锐的学习能力。不要有桥不走，硬要下河摸石头。要学习、要上路是我们的当务之急。我们应该以全世界的文明为基础，客观洞悉西方世界，理性思考自身问题，刻苦落实解决方案，才能实干兴邦，才能实现中华儿女心中伟大的民族复兴之梦！诚然，人心、真情、给予、奉献……等等，这些也许很难用数据来衡量，但面对社会未来之世界走向，中国如何应对大数据时代的挑战，我们自己又该从自身、从自己的岗位做哪些改变、哪些突破，这是我们需要，也可以认真思考的问题（注：本文系中国绿色经济博客博主和中国绿色经济圈圈主陈玉荣博士撰写，特此说明）。
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，这全部的数据中，肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体，但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式，要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说，也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样，这些数怎么这么低啊，这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么，删掉删掉；这些数怎么这么高啊，这还不引起社会不满国家动荡啊，删掉删掉。所以说，大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机，既在如何利用数据上，又在如何取得数据上。
先说数据的利用，这里面表达的就是作者在通书中强调的对相关关系的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述，而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多，因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样，必将因为对利益的追逐成为稀缺资源，而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候，都有人已经提前知道并且为你做好了计划，还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而对于数据的获取，我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势，鉴于这三个维度事实上都无法做到极致，那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。
现在回头从说说作者书中的观点中想到的，p87中关于巴斯德的疫苗的事件，描述了一个被疯狗咬伤的小孩，在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，(.org)巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例，因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一，也就是说，本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而这疫苗到底是有效没效，通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划，但实际上国际经济形势就是好转，哪怕你只推出个二百五计划，GDp都会蹭蹭的往上涨，而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国？回到我自己的工作领域上来，安全工作，我们一直遵循的方向都是寻找因果关系，典型的从工作前的风险评估，到调查事故的Taproot或者五个为什么，无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上，如果能做到信息的丰富采集和汇总的话，找出事物之间的相关性，对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着，看看可不可以在未来继续做进一步研究。
大数据读后感（二）起初引起我对《大数据》的兴趣，是方所关于涂子沛先生演讲的活动介绍，当时就很感兴趣。我也是黄仁宇史书的忠实读者，对他提出的中国人不善于数目字2020上的管理的观点非常赞同，对提出如何解决这一问题的《大数据》自然就很感兴趣。可惜的是那天临时有事无法去现场听讲座，事后立即买了《大数据》一读为快。
我原以为《大数据》会是一本理论书籍。读下去才发现该书很像西方的教科书，运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事，公民故事，技术故事，商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。而更让我惊讶的是，《大数据》并不是技术类的书籍，它的着重点是公共管理，是在谈数据信息的公开，如何公开，如何收集，如何使用。对我们现在如何推动政务信息公开，财政支出公开，如何更好地发挥政府部门的数据服务民生，如何更好地实现社会公益组织与政府的和谐互动具有很好的启发作用。
我心目中的好书，应该是能开阔视野，启发思维，昭示未来的。我觉得《大数据》就是这样的一本书。
大数据读后感（三）文/佘洁婕
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字2020化，比如数字2020化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字2020化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字2020化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字2020化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注是什么比为什么要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从为什么转移到是什么上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成可能成为什么上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字2020化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
读后感收藏:大数据时代读后感五篇
阅读一本好书，就好像在眼前展开了一个新世界，好的作品会引起读者的共鸣，会被书中的情节所吸引。写一篇读后感，可以让我们再一次回味这本书籍。在上学的时候，老师会经常要求我们会写读后感。那么，您是否正在考虑如何写读后感呢？经过搜索和整理，小编为大家呈现“读后感收藏:大数据时代读后感五篇”，仅供参考，欢迎大家阅读。
大数据时代读后感【篇一】
《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2000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。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。
大数据时代读后感【篇二】
读《大数据时代》读后感800字：
世界正迈入大数据、云计算的时代，人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔，我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写，很多科学领域会被大数据技术所替代，也会崛起很多新兴科学家和职业，譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业，甚至一夜之间就能变换运营模式，因为在大数据面前，人类不会再向以前那样追寻着“为什么”，更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整，“快”和“实用”更能满足大众的需求。
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，不亚于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》
小数据时代，我们在数据的精准性上花费很多，包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等，数据闭环，所以数据具有结构性，所以可以找根寻踪，找寻问题的根源，寻求解决方案。
大数据时代来临，因为数据量的庞大，以及数据背后的繁杂性，以及处理数据的知识IT工程师和计算者，别忘了，拥有数据的是政府和独角兽商人，所以，他们很难对数据进行深度分析，这样也会催生各个领域的数据分析业务，数据生态链核心就清晰了起来。
大数据会取代小数据吗？这是不可能的事，大数据和中小数据之间的防火墙更会高筑！大数据都是基于样本的非结构性数据，推送到我们面前的数据指引，都已经经过了各种算法的粗加工，融入了计算者的各种算法，算法会因人而异，利用我们过去的电子痕迹，预测我们的现在和未来，一花一世界。初期的一大一小，数据的交融，像极了海上的渔网，具有强关联性。数据就像是一个神奇的钻石矿，在其首要价值被发觉后，仍能不断创造价值。大数据拥有者依赖技术专家挖掘数据的价值，但技术专家（数据武士）并没有想象中那么耀眼，他们在大数据中淘金，发现了金银珠宝，可最后却要把这些财富拱手让给大数据拥有者。——《大数据时代》
当恐龙消失，人类慢慢成为了动物界的主人。数据是我们工作、生活中的点滴记录，它真实、朴实无华，它们也会有声音，只是需要有慧眼和思维才能驾驭。
我们只有跨过数据化、数字化的长河，才能开启AI时代，路途遥远，主人！这是一本好书，值得推荐。
大数据时代读后感【篇三】
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。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，会显示得小题大做呢？
3.大数据带来的影响
当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
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。
大数据时代读后感【篇四】
在这本书刚出版之际，可能大家对所谓的大数据还不是很熟悉和敏感，但这两三年数据收集，数据分析以及数据应用的技术水平和范围的不断拓展，我想几乎没有多少人还对这个名词不熟悉，那已经到了脱口而出，只要你说数据这个问题，第一反映就是大数据技术。
如今风靡一时的几个词，人工智能，区块链，无一不是数据，技术的拓展化应用，这个风口正在不断的鼓风，但是多少是真实的，还不可知，等风熄灭了，就能看到实地的真实的，至少在这个阶段还远达不到这个名词对所对应的真正的内涵。寄希望于技术的进一步发展。
这方面应用我感受最深的是fintech，在这风靡之前，老实说银行的一些功能和体制内问题真的很多，自从金融科技的不断推进，至少竞争性的发展对传统银行进行了进一步的推动和刺激，从用户较多来说，颇受益处，当然存在的问题也颇多，仍需要不断的发展。
当前可能最关心的还是隐私问题了，可是曾经和老师聊过，包括李彦宏也说过，客户拿隐私换利益，这个可能大家听得很奇怪，现实中，也存在这种情况，同时，也是主动的还是被动的也是一个比较复杂的问题。曾有学者，讨论过隐私交换和利益交换的问题。但是，我想谈的是，我们所拥有的隐私，我们是否在免费或者免费使用各项功能的时候，免费的提供了给收集者，在这数据形成收益之前，我们不认为有利益问题和隐私问题，所以数据的储存授权，数据应用的授权是否是一个问题。至少目前来说，几乎所有的APP都要各种授权才能进行使用，我们只能被动的接受，毕竟没有可替代性的软件，同时在大数据风靡的情况下，很多创新型思维模式来自于数据，数据这个是来源，也曾经被称之为二十一世纪的“石油”。
巨头对于数据的垄断，数据的隐私，数据的保护，数据方面的法律健全等等，是目前争论最多问题
期待社会的更加进步，以及更加光辉的未来
大数据时代读后感【篇五】
读完《大数据时代》这本经典书籍受到不少启发，文中许多观点值得我们深思。
大数据是指不用随机分析法，而是采用分析所有数据的方法，分析样本是全体数据。作者认为我们理解世界不再需要建立在假设的基础上。在大数据时代，在混杂中寻找相关关系将替换目前在精确数据中寻找因果关系的传统想法。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。但是在这一部分，我觉得作者太过于强调大数据带来的相关关系分析，而抛弃对因果关系的探索。比如“如果得到超市用户的购买数据发现下雨天太阳伞卖很好，那下雨天就多备太阳伞就好了，不要问为什么，混乱的数据不能告诉你为什么，但能告诉你怎么办。”在我看来，是什么和为什么并不矛盾，大数据只是让我们跨过目前还无力找到根源的理论进行相关关系分析，不要老为了强调相关性而否定因果。我认为利用这种相关关系分析的帮助，可以再反向论证，完善我们目前还未掌握的理论知识，将会极大地促进了科学的发展。甚至对社会学、统计学、人类学等学科的研究方法或许会要影响。
大数据的价值“取之不尽，用之不竭”。不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理。个人的使用不会妨碍其他人的使用，而且信息不会像其他物质产品一样随着使用而有所耗损。所以要深入挖掘大数据的价值。
大数据的未来将属于三类公司，一是拥有数据的公司，二是数据分析公司或者技术公司，第三是能从庞大数据里发现关联并创意性使用的个体或者群体。
当然大数据也会带来风险，如信息过量、信息泄露、信息窃取、数据分析取代人工分析以及可能会造成伦理问题。但是技术是无罪的，如何让大数据在人类的监管下更好地为我所用是对我们的考验。书中也提到了掌控管理大数据的方法，比如隐私保护从个人许可到由数据使用者承担责任，在使用预测分析时必须考虑个人动因，催生大数据审计以及防止对大数据的垄断等。
大数据时代，人类还在摸索前进。在拥抱大数据时代的时候，也提醒我们在使用这个工具的时候，应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。
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