大数据读后感。
能够在读一本书时全身心地投放是一件非常令人快乐的事。纵观世界上的伟大人物，他们无不是书籍的爱好者，阅读作者写的作品后，心中会有莫名的感触，有很多的想法，读了作品以后，光有零星的思索还不够，这时需要认真地写一篇读后感。写作品的读后感，该从哪些方面着手呢？小编特别为你收集的“大数据读后感”，仅供你在工作和学习中参考。
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。
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《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
《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。
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。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
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。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
大数据时代读后感(二)
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(三)
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。
大数据变革读后感
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，没有什么的可读一性一。现把书中的一些内容做些摘录。
大数据是市场营销和销一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一合消费者的需求。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一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一式。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，对运营模一式将带来革命一性一改变。
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全球副总裁王一陽一在大数据变革企业经营与管理圆桌论坛上表示，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一式讲。
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一性一。这些特一性一使得大数据平台，跨行业，不管哪个行业都有这样的平台之后，可以互相之间交一融。一个非常重要的概念，大数据应该把全世界的数据，在统一的平台上相互共享，这才会是真正体现整个人类的物理空间所发生的所有事情。讲这一点就要讲到商业模一式的变化，三个行业会有很大的变化，其它行业依此类推。制造业，阿里巴巴讲到了电商这方面，他知道了很多数据，其实我们已经看到小米之类的，从C2B，我跟马云八年前讲了C2B，他当时说C2B是什么，他还没做小B2C，连商城还没做。但是C2B我认为是今天如果阿里淘宝往下走的核心战略，因为有大量的数据，他知道所有人的喜好，下一代的产品应该怎么开发，这些东西拿过来之后，对商家说我认为这就是下一代产品，小米就是这样做的，在制造方向，不管成本也好，商品特一性一也好，还是有多大的采购量，都是可以帮助你来做这个事情，手上拿着C这个利器，可以知道B怎么开发，我叫做有计划的市场经济，因为有大数据。
第二个是医疗行业，刘总在医疗行业做了很多，王总的公司用友在医疗行业方面也有很多ERp的实现。医疗行业，我认为将来走下去，很可能就颠覆了。为什么要有这么多三甲医院，为什么有不同种医院？其实就是病人和1.76复古传奇一个平台，和医生进行交互。如果全程控制，全程监护，为什么需要一年一次的体检，而不是时时刻刻的体检？每天运动量，吃了什么东西，包括像海尔智慧的冰箱里收集所有的信息，都可以知道一个人到底生活状况怎么样，不是一年一次的体检，而是全程的，包括周边的人，什么样的数据正在传播，包括DNA，家族的东西。为什么要进行尿液检查和粪便检查？家里的马桶上放上数据采集，每天都可以报道，知道血糖所有的东西，不管眼压，现在是不是在生气，是不是在发怒，心情调和不调和，所有这些东西只要放在一个平台上面，再加上很重要的是认知，大家要注意，现在美国正在发起一个非常重要的运动，或者在这方面做研究，就是人类大脑的研究，怎样认知？有了大量的数据在这个平台上之后，像大脑一样让机器一操一作，能够总结出这些东西，一个人或者几个人，没法接受再去分析这么大量的数据，而这个大量的数据实时产生，必须有机器自身，让我们大脑的机构放在这张网上，让它自己进行学习、判断。我们在IBM做的实验，不一定有很多人知道，沃森这个机器人，几年前下象棋，说起来已经二十年了，下象棋打败国际象棋大师，所有这些东西我们已经做过了，前几年是美国智力竞赛的冠军，今天人类的技术发展到什么样的程度？有大量的数据，医生是超级医生，已经通过了西医的证书，可以行医，中医未尝不可，医疗行业可能就有变化，都会变化。
第三个行业是教育行业，今天的大学要好好想一想自己将来的经营模一式是什么，将来每个人的学习，并不是出生在哪一个农村，因为有什么样的师资情况，没有得到很好的教育，所以这一生没有机会，不是这样了，网上都有信息，每个人只要勤奋，都可以用手机或者什么进行学习，自己在不断成长，而且平台上有大量的数据沉淀，这个人知识掌握的程度，或者在哪一方面有什么专攻，王总讲到了大数据分析师，学习过程当中，这些人对数据是非常敏一感的，对数据模一式或者建模过程非常敏一感，这些人才是做某些事情的时候可以连起来，让他帮助我们一块做。如果这样的话，将来的企业是什么样的？将来的企业就像海尔董事长说的一样，是无边界的，你可能是我们企业的员工，在这个平台上我知道你学习的整个过程，知识的整个过程，所以我可能在某时某刻利用你，所以将来的世界是非常美好的世界，大数据给我们带来非常美好的明天！
《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。
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。
读《与大数据同行》有感
当教育遇上大数据
——读《与大数据同行》有感
张俊强
“和书籍在一起，永远不会叹气。”
——罗曼·罗兰
暑假，没有上班时的忙碌，一杯凤凰茶、一卷书，在温馨的家里，一家人围坐在一起安静地阅读，是我最惬意的时光。
我所读的书里面，令我感触最深的是《与大数据同行：学习和教育的未来》，这本书是维克托·迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思·库克耶关于大数据的第二部专著，赵中建教授翻译，华东师范大学出版社出版。
“大数据”一词我们并不陌生，电商通过大数据分析用户的爱好需求进行定向精准推广；深圳交警局利用大数据进行城市交通管理，将市区拥堵时间缩短；我们外出叫个网约车，出行的轨迹便会被大数据所掌握；“今日头条”会根据我们的阅读喜好，智能化推送相关文章……在互联网时代，大数据的应用正在影响着我们生活的方方面面。做为教师，我更关心的是当教育遇上大数据，如何在教育方面将大数据的价值最大化？
本书指出，大数据正在进入教育的方方面面，数据在教育中有着非凡效果，带来截然不同的教学形式；作者还提出大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。
北师大肖川教授在《成为有智慧的教师》一书中写到： “教学是人类诸多复杂、重要的事务之一。”做为数学教师，在教学中，我关注的是：学生的学情，基础是什么？课堂上老师讲的内容掌握了没有？我们的教学方式可不可行？怎样让每个学生都得到发展？哪些内容关乎学生的未来？……大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测，很好地回答了这些问题。
一、反馈的及时和有效
在互联网时代，在线购物已经成为我们生活的一部分。从购物体验来看，在线购物，消费者看到的是图片和文字，不能像实体店那种质量好与不好都看得到，摸得到，因此，人们通常都会去好评率高的商家消费。这就促使商家都非常重视消费者的反馈。同样，教学也非常重视反馈。教师的教学如果没有反馈或者没有及时、正确的反馈，教师就不能及时修正和调整自己的教学行为，这样的教学就没有针对性，是低效的。
传统的教学反馈包括：1.学生课堂回答、当堂的练习；2.家庭作业；3.单元测试。我们从反馈中了解学生的掌握程度，从而调整教学进度、教学方法。在《大数据》这本书里，作者将上面这些反馈方法称为“小数据”， 维克托·迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思·库克耶认为这种教育反馈系统存在很大的缺陷：
1.不能保证收集的信息是正确的，即便是，收集的数量远远不足，而且收集的数据也没有得到有效地使用。
作者的观点我是认同的，因为我有亲身体会：在讲授新课之前，我希望了解学生的学情，比如，哪些知识是学生通过自学就可以掌握？哪些知识对学生来说属于难点，需要做重点探究？过去，我的做法是通过布置预习作业，学生完成学案，我再通过对学案的分析，掌握学生的学情，修正自己的教学策略。这种“先学后教，以学定教”的做法，似乎还不错，不但关注学生的学习起点，而且符合新课改的精神，但是，在实际操作过程当中，实际效果往往不尽如人意。前一天晚上布置的预习作业，第二天就要上新课，由于教学进度的要求，往往没有办法及时对每位同学的学案进行批改和分析，来不及修改自己的教学方案。
现在有了信息技术的支持，可以改变这种情况。我可以通过QQ家校群布置微课视频，在上课前一天让学生观看视频预习新课，学生观看微课视频之后，完成并提交相应的在线微课作业，系统自动批改并显示每题的正确率。这样，我提前就可以掌握学情，调整第二天的教学策略，做到有的放矢，这样的课堂就很有针对性了。
2.反馈是单向的，指向的都是学生。几乎所有的反馈都是针对学生的学习行为和学习结果。反馈主要关注学生掌握知识和技能的程度，而且关注共性问题为主。这种反馈很少是关于教师的，针对的是学习的结果，而不是学习的过程。
在学校里，科任教师只要能把班级考试成绩提升上去，班主任在常规评比中拿到标兵班或者流动红旗，通常就被认为是好老师、好班主任。不管学生的成绩是因为教师高效课堂或通过题海战术而取得的，关注的是结果而不是过程，关注的是学生的现状而不是未来的发展。
大数据应能改变这一现状。在课室中使用电子教科书、在线教学平台，我们可以收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理，在改变传统教育反馈中的即时性和单向性方面发挥重要的作用。
二、如何落实个性化教育
最早提出个性化教育的理念和思想应该是我国的圣贤先师孔夫子，夫子在两千多年前就已经提出“因材施教，有教无类”的教育思想。我们都承认学生之间的差异是存在的，但是传统的班级授课自捷克教育家夸美纽斯把它确定下来之后基本不变：班级授课制就是由一位教师根据教学计划中统一规定的课程内容对几十位学生教学。这种传统课堂教学模式只管“齐步走”，不注重学生的个性化发展。新的《数学课程标准》指出：“教师要根据学生的具体情况，有创造地设计教学过程，要正确认识学生的个体差异，因材施教，使每个学生都在原有的基础上得到发展。”这说明，我国高度重视个性化教育。
本书指出，“大多数学校的教育，在其设计之初考虑的都是处于平均水平的学生，这种做法会同时损害位于正态分布曲线两侧的学生，会使领悟力高的学生感到厌烦（甚至引发纪律问题），而领悟力低的学生会学得非常吃力。”
个性化教学的先行者——可汉学院的创始人萨尔曼·可汉指出：我们需要的是“一个尺寸适合一个人”的方式，打破“一个尺寸适合所有人”的同质性，从而使学习优化成为可能。
大数据的发展和应用，使我们可以对学生的学习信息的数据进行收集、分析和反馈、整理和分析。事实上，现在有部分App已经在尝试做这种事情。“一起作业”、“作业盒子”是我非常喜欢的两个App。这些App运用大数据，根据学生一个学期以来的作业反馈数据，自动生成最适合每个学生的个性化暑假作业。借助强大的数据分析系统，大规模个性化学习就能得以实现。这个暑假，我就为上学期本人任教的学生布置了数学暑假个性化的作业。
三、精准概率预测的可能性
某同学被目标大学录取的概率是多少？班级教师怎么搭配最佳？哪些教师更适合哪个年级？哪些教师适合当班主任？家长可能会向我们咨询：孩子注意力不集中，是多动症还是单纯的注意力缺乏？学生成绩不理想的原因是什么？家长应该怎么辅导孩子的学习？……
在做这些教育决策时，我们往往根据经验来判断，未必能够给予正确的指导。随着大数据预测在精确度和细节的提高，我们可以提出更加具体和细致的建议，采取更具针对性措施。比方说，我们与其要求孩子整个暑期补课，不如有针对性的补习代数两个星期，更有利于学生整体水平的提升。
“大数据正在进入教育的方方面面，并将对这个世界的学习产生深远的影响。大数据能告诉我们什么是最有效率的，并且揭示那些过去无从发现的谜题。”教育遇上大数据，这是一场美好相遇，我们都应该做好准备，迎接大数据时代来临，成为有“数据”的教师。
END
《决战大数据》读后感1500字
《决战大数据》读后感1500字
海浪
大数据在如今的时代是一个耳熟能详的词，也就在那么很短的一个时期，大数据火爆全网，所有的公司和个人都崇尚大数据，好像谁不知道这个名词就彻底out了。
就拿我这个吃瓜群众来说吧，一直以为大数据离我们很远，对大数据的理解也就是很多很大的数据，虽然每天都能在网上看到各种相关的消息。后来慢慢的就有些理解了，原因并不是我有多好学，而是慢慢的习惯了网上购物。有一天我发现很有趣的现象，平常我经常在网上找各种自己需要的资料，而网页上就总会出现广告，这很正常大家也都习惯了。但如果我今天在百度或淘宝上搜索了某件商品，那网页上的广告推荐就会是我搜索相关的这类商品。起初我很惊讶，后来才知道这是大数据的运用。就这样我知道了广告的投放是对大数据的分析而来。
大数据有没有被神化我不知道，但有一种很受大家认可的观点是这样的：谁拥有大数据，就相当了拥有了聚宝盆。印象最深刻要数共享单车，自2016年底开始如同雨后春笋般的爆发开来，一不留神就发现街道边摆满了五彩的自行车，当风口来临时，每个人都想成为在风口飞翔的猪。而就在共享的理念生根发芽时，人们并没有找到共享单车的盈利模式在哪，但有一点是所有人都坚信的，在解决最后一公里的同时，能累积大量的数据，而在未来，数据一定可以变现。
这些算是我对大数据最深的理解了吧，直到我看到了《决战大数据》这本书。品觉老师通过这本书带我系统的了解了一遍大数据，大数据当然不是简单的一堆超大数据而已，并且数据本身并没有什么商业价值。它的价值在于利用数据与数据之间的关系来还原人们的行为和生活场景。
大数据的概念和运用需要一位大师用一本书的篇幅才能展现出来，我的三言两语当然没有这样的能力。但通过对这本书的理解，我有了自己对大数据的理解。现在的人们对于电视电影都不陌生，而且在观看时，我们都是站在上帝视角，我们知晓影视中所有人物的行为甚至心理活动。但我们都明白这在现实中是不可能实现的，现实中每个人都是独立的存在，拥有很多绝密的隐私和自由的大脑，这些都是别人无法窥探的，不管跟你多亲密的人都只能看到你的某一部分。在未来的某一天，你的人生会变成一部电影，大数据就是那个摄像机。
不管你的身边有没有人，你的所有行为都会留下痕迹，展现给他人时，或许你会加以掩盖，但在这个世界留下的原始数据是无法更改的。如果我们生活的世界是一台电脑，他能收集到你所有的行为痕迹，那它当然可以还原出你的一切，也会比你自己还要了解你自己，拥有这台电脑的人就能像看电影一样看着你。在此之前我们无法去控制这台电脑，也无从知晓你在世间留下的原始痕迹。但当网络、手机、各种穿戴设备的兴起，这些电子产品就组成了这样一台记录世界的电脑。
回到大数据上吧，现在的大数据还没有到那么庞大的地步，即使未来真的可以收集到如此全面的数据，储存、备份和分析也都是目前无法克服的问题。大数据是通向未来的必经之路，当然不会有那么简单，储存和备份更多的是技术上的问题，分析也是根据各种不同目的来进行调配的，这些要细化来说简直是无穷无尽。就单讲一下现阶段最大的问题——收集数据，本书中反驳了一个观点：先把数据收集着，以后总会有用的。因为无用数据的储存会让你不堪重负。
这个观点在我看来是绝对正确啊，从小就被教育多做点总是好的，不管未来有没有用，先拿过来总是没有错的。至此之后我才明白，我生活中总是有那么多鸡肋的原因了。既然发现了问题就应该找办法解决，如果不是所有的数据都有用，那我们应该收集哪些数据呢？这个问题应该回归到现实生活当中，现在运用大数据的一般都是公司，设计运用数据和收集数据的通常不是一批人，运用数据的一般都是公司决策层，而决策层的思维是跳跃的，没有充分的沟通，收集数据的人很难领会到其中的奥秘。因此，在收集数据时面对大量的数据不知所措。解决好这个问题应该会对运营数据起到决定性的作用。
本书大部分篇幅都是在讲解大数据的收集、储存、运用等方面的内容，对企业和用户的影响，还有大数据时代运营模式的改变等等。但这些内容只是让我更加了解了大数据，对生活的直接帮助有限。真正让人豁然开朗的是个人对自己进行大数据管理的理念，原来大数据还可以这么理解，这跟我学生时代认为最佳的系统学习方法不谋而合。
将所有接触的人、物、事当成数据收集起来，归类存储。找寻他们之间尽可能多的联系，用关键字进行概括和索引。这将会让你洞察到你身边所有的真相。
亲爱的读者，以上我们精心为您整理的“大数据读后感”文章，也不知道您对这篇文章满不满意，是否有收获，如果您还想了解更多相关的信息，请关注大数据读后感栏目，我们时时为您更新！