讀后感可以促使我們主動思考和探索，實現(xiàn)對知識的全面理解和應用。那么我們該如何寫一篇富有個人風格和獨特見解的讀后感呢？總結是在一段時間內對學習和工作生活等表現(xiàn)加以總結和概括的一種書面材料，它可以促使我們思考，我想我們需要寫一份讀后感了吧。那么我們該如何寫一篇較為完美的讀后感呢？以下是小編為大家精選的幾篇優(yōu)秀讀后感范文，供大家參考借鑒。這些讀后感涵蓋了文學、歷史、科普等領域的作品，從不同角度出發(fā)，展示了作者對作品的獨到見解和感悟。希望這些范文能給大家提供一些寫作的思路和啟示，歡迎大家一起來閱讀和交流。
數據化決策讀后感篇一
故事發(fā)生在未來的日本。有一個神秘的特殊解析研究所，他們依靠由數學天才——蓼科早樹兄妹編寫出來的dna偵察系統(tǒng)破案。
一開始，他們通過使用醫(yī)院暗中提供的dna數據，進行“犯罪側寫”。他們可以利用計算機精準地將兇手的容貌圖像化，得到嫌疑犯的個人信息和外貌特征，以便警察鎖定嫌疑犯。之后，國會通過了法案，全國人民的dna都將交由政府管理。雖然dna偵查能夠完美、精準地找出罪犯，但也意味著，所有人的基因信息，都被政府所控制，一開始，人們覺得自己被約束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神樂龍平——研究所里的主任解析員，卻說：“國民能做什么呢？就算示威或演講，政治家們照樣還是接二連三地通過了自己預想的法案。目前為止不是一直這樣嗎？和國民的反對沒關系。對國民而言，不管是通過了什么樣的離譜法案，也就是最開始會發(fā)怒，馬上就習慣那種狀況。這回也是如此。最終，大家還是會覺得dna被管理不是件壞事。”
直到后來，神樂發(fā)現(xiàn)了“白金數據”的真相。
在龐大的dna數據庫中，存在著一些特殊的“白金數據”。這些被稱為“白金數據”，在一開始設計程序的時候就被標記了。如果被檢測的dna和“白金數據”所吻合，系統(tǒng)就會解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，檢索結果也會出現(xiàn)出notfound，而這個是那些政治人物和高官的主意。他們將自己和家人的dna都變成了“白金數據”，這樣，即使他們犯了罪，也依舊可以逍遙法外。
“無論在什么時代，都有身份的問題，人類永遠不可能平等?！鄙駱吠度肴慷龀龅膁na搜查系統(tǒng)，本以為可以降低犯罪率，卻成了只是用來加強階級制度的東西。感到失望的神樂，最后選擇了遠離城市。
這是東野圭吾對如今的這個科技時代做出的反思和諷刺。
主角神樂本以為，人和機器在本質上并沒有什么區(qū)別，基因和數據一樣，決定了人心?？墒菙祿撬赖?，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人為制造的。數據本就沒有錯，錯的是人心。文中的那些官員，享受著控制所有人的同時，又不想被控制，說到底，“白金數據”這個人為創(chuàng)造出來的漏洞，反應的是人心的漏洞，是無窮無盡的貪欲和控制欲，想要享受權利，掌握一切。
都說科技是把雙刃劍，在給我們帶來便利的同時，也給我們帶來了不利和隱患。問題從來不是出在那些數據身上，而是對利益有著無窮無盡的追求的人心。
出錯的從來不是數據，出錯的向來是人心。
數據化決策讀后感篇二
歌德把歷史稱為“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《數據之巔》的精彩演繹下，關于數據文化如何形成、數據治國理念如何深入人心的歷史畫卷徐徐展開，令我們再次飽覽古今中外因數據成就的神奇瞬間，領略統(tǒng)計文史的山風水韻和數據文化的悠遠回音?？档抡f，數字是重要的透視方式。此言不虛。
子沛先生一如既往把中國作為本書的重心和出發(fā)點。從中國歷史上的吉光片羽到第一次現(xiàn)代意義上的人口普查，從中國數據可視化先驅人物陳正祥的執(zhí)著努力到民族復興能否量化的中國話題，這些元素無疑令中國讀者感到親切和溫暖。遺憾的是，在悠久的中華文明史上，這樣的“統(tǒng)計事件”不僅鳳毛麟角，亦未能帶動整個民族和社會形成用數據說話、以數據治事的風尚。即使今天，我們依然面對這樣一個不容回避的事實：統(tǒng)計數據雖然證明了中國已經成為世界第二大經濟體，在數據使用上，特別是大數據的收集、分析、應用的手段、意識、水平和能力方面，我們與美國、歐洲，甚至同處亞洲的日本，仍有不小差距。作為統(tǒng)計人，在享受本書呈現(xiàn)的統(tǒng)計和數據文化盛宴時，無疑更平添了一份獨有的清醒與憂思。
中國需要進一步營造數據文化氛圍。美國的歷史，就是一部“善用數據”的歷史。說數據成就了共和政治、數據終結了南方的奴隸制度，尚屬見仁見智。“布蘭代斯訴訟方法”及后來的漢德公式，公共預算制度的普及，統(tǒng)計學理論方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美國政府的推行等，實實在在證明了數據在保障公平正義、促進進步發(fā)展、增進自由和理性方面的決定性支撐作用，體現(xiàn)了數據治國的基本理念。黨的十八大把實現(xiàn)國家治理體系和治理能力的現(xiàn)代化作為新的奮斗目標，更加迫切需要大力弘揚建立在數據基礎上的科學與理性，需要建樹“尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的數據文化”，需要進一步營造善用數據的社會氛圍，使注重數據、使用數據真正成為一種習慣和風尚。
中國統(tǒng)計人要做大數據的先行者和引領者。在統(tǒng)計的“純真年代”，政府統(tǒng)計是權威一般的存在，是統(tǒng)計生產的當然主導者。大數據時代，海量的網絡化電子化信息使每一個人、每一個單位都可能成為信息的生產發(fā)布主體，政府統(tǒng)計包打天下的格局正在被打破。我們當然可以通過法律手段來“宣示主權”，但我相信大多數統(tǒng)計人憑著專業(yè)精神、職業(yè)尊嚴，將不屑于采取這么“簡單而直率”的方法，而更愿意像一名“騎士”一樣為榮譽而戰(zhàn)。作為統(tǒng)計數據的生產者、發(fā)布者和使用者，沒有人比我們更了解大數據的意義、價值和力量?！坝么髷祿蛟旖y(tǒng)計基礎數據‘第二軌’”，深刻闡明了國家統(tǒng)計局應用大數據的戰(zhàn)略思想和戰(zhàn)略思維。目前，國家統(tǒng)計局已經與17家企業(yè)簽訂利用大數據戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，在貿易統(tǒng)計、價格統(tǒng)計、交通運輸統(tǒng)計、農業(yè)統(tǒng)計等多個領域取得重要進展。我們不僅要直接應用大數據，還要在推動數據開放和共享、建立和統(tǒng)一相關應用標準，實施國家大數據創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略等方面，發(fā)揮應有作用。
中國統(tǒng)計人還要成為數據文化的倡導者和傳播者。在宣傳統(tǒng)計工作、弘揚數據文化方面，統(tǒng)計人有著天然的優(yōu)勢和便利。家喻戶曉的gdp、cpi、ppi、pmi等統(tǒng)計拳頭產品，大型的經濟普查、人口普查、一套表聯(lián)網直報等重要統(tǒng)計事件，為宣傳統(tǒng)計、傳播數據文化發(fā)揮了重要而積極的作用。我們還可以做得更好，也有理由做得更好。中國統(tǒng)計也要創(chuàng)建類似美國普查局的lehd-工作單位和家庭住址的縱向動態(tài)系統(tǒng)，當超級颶風“桑迪”來襲，該系統(tǒng)大顯神通，成功幫助紐約市政府組織救災，并迅速對災害影響作出準確評估。這樣的統(tǒng)計“明星”產品，能夠使人們更加信賴數據、依靠數據，推動數據融入政府管理、商業(yè)運營和社會治理以及人們的日常生活。
近年來，國家統(tǒng)計局在統(tǒng)計文化宣傳方面做了大量工作，精心打造了統(tǒng)計網站、中國統(tǒng)計開放日、統(tǒng)計微訊微信等一系列新的統(tǒng)計宣傳平臺，政府統(tǒng)計的形象和公信力不斷提升。今后更要以啟沃公眾數據意識為己任，以記錄中華民族復興的偉大進程為使命，從更大的視野，以更宏大的敘事，講述中國的統(tǒng)計故事，書寫中國的統(tǒng)計歷史，把數據文化理念播撒得更廣、更深、更遠。
尼采在《查拉圖斯特拉如是說》中有這樣一句話：在有力量的地方，數字這位女主人就會生成，她更有力量。數據不僅代表“真正的事實”，還蘊藏著事物的發(fā)展規(guī)律。隨著大數據時代的到來，數據資源及其開發(fā)利用正逐漸成為決定和影響各國核心競爭力的關鍵因素。中國不僅要做數據大國，更要成為數據強國。
我們這代統(tǒng)計人注定無法甘于淡泊和平凡，唯有順應時代要求，以更先進的理念、更開放的姿態(tài)、更高超的技術積極擁抱大數據，廣泛應用大數據，生產出更多更具競爭力的統(tǒng)計產品，才能在智能時代、智慧城市建設以及實現(xiàn)國家治理現(xiàn)代化的進程中，續(xù)寫政府統(tǒng)計新的輝煌。
數據化決策讀后感篇三
數據，對于我們現(xiàn)代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等。可以說，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。
拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話?！币簿褪钦f，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。
那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發(fā)展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。
毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現(xiàn)實。信息技術的迅速發(fā)展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業(yè)要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業(yè)的業(yè)績和知名度。
對于一個企業(yè)來說，比較實際的倒是關注一下企業(yè)微觀大數據，如何充分利用現(xiàn)有的、能夠得到的和自己創(chuàng)造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯(lián)、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規(guī)律性的東西，指導企業(yè)活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯(lián)，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統(tǒng)來分析管理。對于一個企業(yè)，最理想的是建立一個類似人類神經系統(tǒng)的數據管理系統(tǒng)，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統(tǒng)的“本能”，一旦觸發(fā)能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發(fā)揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創(chuàng)造更多的物質財富和精神財富。
在中國，統(tǒng)計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發(fā)展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統(tǒng)計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統(tǒng)計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。
二、如何高效有序地收集數據？
收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規(guī)律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現(xiàn)“用數據改進管理”。因此，作為統(tǒng)計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業(yè)分析報告，發(fā)現(xiàn)問題、支撐決策、評估績效的目的。
此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監(jiān)管我們等；通過大數據可以預測可能發(fā)生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現(xiàn)在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。
看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法： 以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統(tǒng)計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區(qū)是否發(fā)生流感，google通過分析這個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google 從互聯(lián)網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
數據化決策讀后感篇四
（趙元）
最近閑暇之余我讀了徐子沛先生的《大數據》一書，真是讓我受益匪淺?！洞髷祿酚纸凶觥洞髷祿赫诘絹淼臄祿锩?。全書通過講述美國在過去的半個世紀里所發(fā)生的關于信息、技術方面的典型案例，來為讀者剖析出一個淺顯易懂的“大數據”。
《大數據》一書，之所以珍貴、便于閱讀，在于徐子沛先生在寫作過程之中，將原本高、精、尖的數據專業(yè)的專業(yè)術語，轉而用淺顯易懂的話語來表現(xiàn)，使得本書成為了一本平易近人的科普讀物。使得閱讀此書的讀者無論年齡、專業(yè)、學識，都能最大限度的接觸到書中所闡釋的基本知識。而我作為一個農行從業(yè)四年的員工，當然也有屬于我自己的一些感想：
《大數據》一書之中，所提出的一個關鍵性的問題就是為什么在近幾年出現(xiàn)了“大數據”這一詞語？作者舉出了美國在2009年的相關數據，我從中發(fā)現(xiàn)了對該問題給出的一些答案。書中舉例，麥肯錫《大數據：下一代創(chuàng)新，競爭和生產率的前沿》報告中進行估算，政府848pb，傳媒行業(yè)715pb，離散制造業(yè)966pb。正是針對相關數據指標的增長，以及當前以全球化為背景的數據信息開放化，各類信息的自由化等原因，導致了面對數據的分析，以及數據的處理，數據的預測和數據的決策都有了更高的要求。這些要求導致我們在針對經濟全球化，交流多元擴大化，各個專業(yè)管理與發(fā)展的精細化必須有一個相對宏觀的經濟分析頭腦。書中使我感觸最深的是，針對美國目前發(fā)展中的大事件以及現(xiàn)象，例如，美國礦難的悲情歷史，街頭警察的創(chuàng)新創(chuàng)奇，美國最熱的交友信息平臺facebook與推特，以及美國糾結百年的統(tǒng)一身份證的問題等，都一一分析了其背后所蘊含的經濟學、金融學道理，以及這些時間的背后數據對于美國政府，公民以及社會的種種挑戰(zhàn)。書中針對美國半個世紀的發(fā)展歷程，逐一的分析其內涵，并將美國的發(fā)展與進步的基本原因歸結為開放和創(chuàng)新。正是因為在這個時代美國強調對于互聯(lián)網的最大利用化，才有了即使面對壓力和強大的經濟困難還在穩(wěn)步前進的現(xiàn)代美國。
這本書給了我最大的啟迪，說實話不是那些經濟學案例，也不是那些幾年前的數據信息。而是一種如何發(fā)展的理念。美國正是有了開放和創(chuàng)新才有了如今不斷發(fā)展中的世界第一強國。而我們中國對于開放和創(chuàng)新卻還沒有做出最好的詮釋。雖然我國的改革開放，技術創(chuàng)新已經取得了一定的成績，但是面對發(fā)達國家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一個國家，小到一個集體，都離不開開放和創(chuàng)新。讀了徐子沛先生的《大數據》，我思考最深的不是國家的改革與創(chuàng)新，而是我身處的農行的發(fā)展與創(chuàng)新。
作為一個在農行工作了四年的員工，我熱愛的著我的崗位，也熱愛著我為之努力奮斗的中國農業(yè)銀行。面對農行未來的創(chuàng)新與發(fā)展，在對了這本書以后我針對自身的崗位得出了一些不盡成熟的想法：一方面，我們農行有自己的理財產品，而我行主要的營銷方法還是有些被動，我的一點想法是可以多做集中性質的營銷，例如在浦口區(qū)農行網點附近繁華地段發(fā)放宣傳單，或者針對有需要的企業(yè)可以進行集體宣傳，使我行的優(yōu)質產品深入人心，從而也可以提升我行的基本效益。例如去年舉行了幾場“新老客戶答謝會”，如果舉辦的次數再多一點，我覺得效果會更好。
另一方面，對于我行的創(chuàng)新產品我也有一些想法。創(chuàng)新是任何個人，企業(yè)，乃至國家的發(fā)展原動力。那么，我行也應該響應時代的召喚。近日，正值旅游的黃金時期，很多人選擇出境旅游，但是有很多國家不支持銀聯(lián)卡，所以很多人想辦理visa或mc的信用卡，但是信用卡辦起來需要至少半個月的時間，且要求比較高。所以現(xiàn)在有的銀行正在發(fā)行visa或mc的借記卡，且申領條件比較簡單、速度快。我行可以參照并大力開發(fā)這一領域。
以上兩點只是我個人的一點想法，雖然還有些稚嫩，有些不成熟，但是這兩點是我看了徐子沛先生的《大數據》一書以后，基于我對農行的熱愛，有感而發(fā)，由心而生的。
2013年09月
數據化決策讀后感篇五
相對東野的許多作品，這部《白金數據》可以稱之為偉大，你可以在里面找到自己，是掙扎，反抗或是順從。因此，這是一部相當現(xiàn)實而深刻的作品。
神樂的父親是一位技藝精湛的陶藝師，但在以假亂真的模仿技術下絕望自殺。神樂也因此盲信技術是掌控世界的一切，但他創(chuàng)造出來的dna識別系統(tǒng)，終究不過是一枚棋子，神樂最后去了隱居的藝人村學陶藝，讓我們看到還有那么多人堅守最基本匠藝精神。
這部作品對社會議題的討論是深刻的。民眾雖然反坑dna識別采集，但最終只能接受，而那些當權者們利用“白金數據”卻能逃避識別，雖然小刑警爭取了最后一線機會，但終究大勢不可轉。民眾如魚肉，永遠只能待宰割而已。
耐人尋味的是作者神樂雙重人格的設定，現(xiàn)實的神樂，堅守向往的隆，以及他們共同幻想的鈴蘭。鈴蘭是純真的，但她的原身卻是開發(fā)dna識別系統(tǒng)的早樹，她被要求在開發(fā)中植入了“白金數據”，又因這個漏洞開發(fā)了“貓?zhí)?，惹來了殺身之禍。就像文中所說，“身份從來都不是平等的”，政要不會把“白金數據”公布于眾，那么這個貓?zhí)绦蛞簿筒粫辉试S應用。貪婪的科學家用這個漏洞瘋狂作案，其本身就是一種諷刺。我要說的是純真的鈴蘭，她的原身早樹，因為自身的形象無法生活在光天化日之下，但她的心靈卻是潔白一片，所以她是神樂和隆的幻象，而神樂最后也成了隆。
數據化決策讀后感篇六
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現(xiàn)這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
數據化決策讀后感篇七
《大數據時代》，作者是被譽為“大數據時代的預言家”維克托。邁爾―舍恩伯教授和肯尼思。庫克耶。此書是在大數據方興未艾、眾說紛紜的時刻，進一步闡述和厘清大數據的基本概念和特點。
人類歷史長河中，即使是在現(xiàn)代社會日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發(fā)現(xiàn)未知領域的規(guī)律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，深入探索現(xiàn)實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨；列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以ups與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”；在大數據時代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓大數據自己“發(fā)聲”：ups國際快遞公司從就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前ups每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，ups如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯(lián)系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。
當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發(fā)新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。
近年來，伴隨著經濟社會快速發(fā)展、深度調整，石油石化產業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發(fā)展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業(yè)生產運行與管理水平，擁抱大數據時代的來臨。
數據化決策讀后感篇八
然而在后半部分揭示了本書的寫作目的：上層階級dna數據早已被標記為白金數據，原本的天網恢恢竟然成為了他們的免死金牌。上層階級所大力推行的東西，目的也只是為了鞏固其階級地位，而不是為了什么真正的公平。天網恢恢，而終須一漏。
作者一路狂飆，連連闖紅燈解鎖幾大謎題，令我們大開眼界，驚嘆竟然還能如此操作。然而卻在最緊張最刺激的時刻，作者選擇了面對現(xiàn)實。
就像作者本來告訴我們：“這個世界太黑暗了，我們去消滅壞人，拯救地球吧！”我們就隨著他興高采烈地揭竿而起，正當攻入壞人的堡壘、打算捅個天翻地覆時，作者卻又說：“壞人太強大了，唉呀還是算了吧！我們還是回家去種地吧！”
《白金數據》的結局給了我們許多的無奈，然而這不就是現(xiàn)實嗎？我們都曾經是那個為了正義不肯低頭的少年，然后慢慢被這個社會磨去了棱角。東野圭吾很明顯的并不想給我們寫一個的童話故事，任何時代都不存在真正意義上的公平，與其浪費短暫的一生與世界較勁，不如回去自己的世外桃源。
數據化決策讀后感篇九
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現(xiàn)“nf13”現(xiàn)象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現(xiàn)此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙?。然而有些人知道后，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話，我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現(xiàn)實非常緊密的。
數據化決策讀后感篇十
毫無疑問，我們正處在一個真正意義上的大數據時代。徐子沛先生的《大數據》這本書給了我們一個很好的啟發(fā)，面對信息技術的迅猛發(fā)展，存儲能力的日漸膨脹，網絡傳輸的高效便捷，我們當今時代的每個人都應該認清局勢，順勢而為，主動駕馭數據，讓數據創(chuàng)造更大價值。
對比《大數據》，結合平時工作和學習的實際情況，我認為我們應該認真思考和解決好以下三個問題：
一、什么是大數據？ 以前我們總認為不相關的數據是沒有用，但是徐子沛先生卻徹頭徹尾的顛覆了我們的固有思維，他告訴我們不需要強求每條數據都那么真實準確，從大量的數據中我們就可以得出相對準確的結果。例如：google通過匯總分析某個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞匯等關鍵字提前一周準確的預測了這個地區(qū)流感的爆發(fā)。通過學習，我深刻意識到大數據無處不在，只要我們細心，就可以輕松挖掘出我們身邊的那些大數據，并做一些有意義的關聯(lián)，就像書中說的那樣，未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
二、如何收集數據？
面對信息大爆炸時代的海量數據，我們必須充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各種數據，以滿足現(xiàn)實工作中越來越廣泛的信息需求。為此，建議我們廣電系統(tǒng)可以規(guī)范文檔備案和上傳制度，建立統(tǒng)一的文檔共享中心。通過互聯(lián)網、電子計算機等現(xiàn)代技術手段搜集匯總各部門的縱向數據以及部門間的橫向數據，通過縱橫交錯的數據網絡，針對特定主題，持續(xù)不斷地收集相關數據，增加現(xiàn)實工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用數據？
收集數據的目的是為了分析利用數據。這里舉一個現(xiàn)代財務發(fā)展史上的偉大發(fā)明，財務三大報表，通過分析財務報表，閱讀者可以直觀的了解到企業(yè)的財務全貌，大大加快了現(xiàn)代公司制企業(yè)發(fā)展的進步步伐。當今社會，依托于現(xiàn)代計算機技術的高速發(fā)展和現(xiàn)有社會結構的深刻變革，我們可以大力引入中介機構，通過培訓，定制軟件等方式，向員工貫徹新理念，普及新知識，迅速改變落后工作狀態(tài)，加快提升業(yè)務運行效率。
綜上，大數據時代是我們信息化社會發(fā)展必然趨勢，身處其中的我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變。只有緊跟時代潮流，迅速響應調整，才能在新一輪市場競爭中把握主動，脫穎而出。成就更偉大的事業(yè)，收獲更宏偉的人生。
2015年11月23日
數據化決策讀后感篇十一
最近看了《大數據》一書，有一點感想，在這里和大家分享。
作者在后序中寫 道，這不是一本純粹談技術的書，而是以技術背景探討人和社會關系的書。今天的中國，是一個人口大國、互聯(lián)網大國、手機大國，卻不是一個數據大國。書中有這 樣一組調查數據——“麥肯錫公司以20xx年度各國新增的存儲器為基準，對全世界大數據的分布做了一個研究和統(tǒng)計，中國20xx年新增的數據量為250 拍，不及日本的400拍、歐洲的2000拍，和美國的3500拍相比更是連十分之一都沒有達到。國內的大數據步伐急需加快。
《大數據》一書對美國大數據的應用進行了十分詳細的介紹與分析，我印象最深的為兩點。
第一，以海量數據的處理作為政策制定的依據?？催@本書的時候，我想到了這兩年很火的一個美國人——斯諾登。在其曝光的“棱鏡”計劃中美政府直接從包括微軟、谷歌、雅虎、facebook、aol、skype以及蘋果在內的國際公司服務器收集信息。美國政府從這些海量數據中尋找自己需要的數據，并以此作為所謂安全政策制定的依據之一。姑且不論媒體對此計劃的口誅筆伐及相應的道德風險，僅從政策制定方面來說，依據于海量數據的政策制定科學性肯定比一般計劃要高得多。
20xx年，雅虎 首席執(zhí)行沃茲博士在《自然》上發(fā)表的《21世紀的科學》中提到，得益于計算機技術和海量數據庫的發(fā)展，我們每個人在現(xiàn)實世界中的活動得到前所未有的記錄， 這種記錄也更為細致，為社會科學的定量分析提供了極為豐富的數據。打個比方，從你的qq空間、微博、微信中一個普通朋友都能了解到你在哪兒、做了哪些事 情、現(xiàn)在的狀態(tài)是什么，而新聞的跟帖、網站的下載記錄、社交平臺的互動記錄等等都為社會行為的研究提供了大量的數據。我想到最近比較火爆的穿戴設備，如果 該技術得到普及過后，擁有穿戴設備的人群的生活軌跡、生理各項指標都能輕而易舉地得到，相信這些大量的原始數據如能安全有效利用定能為衛(wèi)生政策的制定提供 科學依據。
第二，萬事萬物， 凡存在，皆聯(lián)網，凡聯(lián)網，皆計算。20xx年起，美國食品與藥品管理局開始在藥品上推行配備rfid做法即每個食品包裝上安裝一個薄如紙張或小如豆粒的無 線傳感器。通過這個移動傳感器，對食品進行連續(xù)跟蹤，一旦相應的安全事故爆發(fā)，就能通過數據庫追蹤溯源，快速確定傳染源與影響范圍。這一技術相對于國內尚 在起步階段的食品追溯具有極強的借鑒性。上面提到的穿戴設備其實就可以視為一個穿戴在人身上的rfid。
20xx年的時 候，美國國家氣象局在全國2000兩客運大巴上裝備了傳感器，隨著大巴的移動，沿途手機所有地點的溫度、濕度、露水、光照度等數據，并立即傳給國家氣象局 數據中心。數據的采集是每10秒中一次，每天采集10萬次以上的數據，這些實時的、高精度的數據意味著天氣預報將不再僅僅是”預“，將逐漸走向“實”報、 “精”報。
作者涂子沛在書里 引用胡適與黃仁宇的話。胡適說中國人習慣于當“差不多先生”，凡是馬馬虎虎、不求精確。黃仁宇認為，中國不懂得用數字來管理國家。作者引用這兩位先生的名 言，當然是要彰顯傳統(tǒng)中國和今天美國之間的差異。但是我們也必須認識到:這兩位先生身經當時中國的混亂，激憤而出此言。在大數據浪潮迅猛而來的時候，中國 與100年前已經完全不一樣了，我們已經有足夠的能力與自信來面對各項挑戰(zhàn)。20xx年中國開始著手制定醫(yī)療系統(tǒng)的最小數據集，3年之后衛(wèi)生部出臺了第一 版中國醫(yī)院最小數據集的標準。也是在20xx年，中國創(chuàng)立了第一個全國性的大型社會調查項目，開始對社會的發(fā)展和變遷進行全方位、綜合性、縱貫性的問卷訪 談調查，即“楊文昊在kod里面穿的褲子”?？梢钥吹剑袊推髽I(yè)已經投入到了大數據時代的浪潮之中了。我個人也有幾點應對的想法。
一是鼓勵、扶持基 于數據的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。書中提到，政策扶持的傳統(tǒng)方法，可能是以政府主導建立大數據產業(yè)園，對新興企業(yè)提供辦公場所等便利條件或者現(xiàn)金支持，這固然有效，但更 為有效的是調動全社會的力量。調動全社會的力量來支持可以包括扶植民間團體，快速推進新技術、新理念在全社會的傳播?，F(xiàn)在云技術大眾基本上都耳熟能詳了， 而這主要是各大互聯(lián)網服務上都相繼推出了相應的云服務以及各大媒體對這項技術的關注，促進了大眾對新技術的了解與支持。
二是政府機構要建 立專門機構來統(tǒng)籌管理數據工作。在大數據時代不同的數據需要整合，公安、消防、民政、社保等等數據都需要進行聯(lián)動，將沉睡在數據庫內的數據喚醒，為政府制 定政策所用，避免各自為政、多頭管理的情況發(fā)生。數據的聯(lián)通也能在一定程度上減少群眾的“辦證”問題，相信在大數據時代，大家可能只需要一張身份卡就能滿 足絕大部分的數據需要。
三是圍繞個人數據安全，加強管理。任何技術都是雙刃劍，耍得好可以披荊斬棘，耍得不好則會害人傷己，大數據也不列外。如何保障個人隱私也成為了大數據時代面臨的一個重大挑戰(zhàn)。
數據化決策讀后感篇十二
一、大數據時代正悄然來臨
今年全國兩會時，“大數據”(bigdata)第一次出現(xiàn)在政府工作報告中，這表明我國對大數據重要性的認識上升到了國家層面。信息產業(yè)發(fā)達國家，如美、英、德、日等此前已將大數據作為國家核心競爭力提升為了國家戰(zhàn)略。數字主權將是繼邊防、海防、空防之后，又一個大國博弈的空間。
(一)大數據的定義和特征
大數據并非現(xiàn)在才出現(xiàn)。中國東漢時期人口已達6千多萬，這顯然是一個大數據，但不是今天討論的大數據。維基百科對大數據的定義為：“大數據意指一個超大、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數據庫管理技術和工具處理的數據集?！眎dc(互聯(lián)網數據中心)報告對大數據的定義為：“大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用于以很經濟的方式、以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術，從各種超大規(guī)模的數據中提取價值?！贝髷祿芯康哪康氖菍祿D化為知識，探索數據的產生機制，進行預測和政策制定。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出一個關聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預測未來。
大數據同過去的海量數據有所區(qū)別，其基本特征可以用4個v來總結(volume、variety、value和velocity)，即體量大、多樣性、價值密度低和處理速度快。具體來講，一是數據體量巨大。數據信息計量的最小基本單位是字節(jié)(byte)，換言之，byte是計算機信息技術用于計量存儲容量和傳輸容量的一種計量單位，一個字節(jié)等于8位二進制數，在utf-8編碼中，一個英文字符等于一個字節(jié)。數據存儲是以“字節(jié)”(byte)為單位，數據傳輸是以“位”(bit)為單位，一個位就代表一個0或1(即二進制)，每8個位(bit)組成一個字節(jié)(byte)。8bit=1byte，數據存儲是以10進制表示，數據傳輸是以2進制表示，所以1kb不等于1000b，而是1kb=1024b，k是千，m是兆，g是吉咖，t是太拉。按信息量從小到大的順序，單位分別是：bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db，除了1byte=8bit而外，后續(xù)的計量單位均按照進率1024(2的10次方)來計算。大數據的“大”沒有精確的定義，不同的時代對應著不同的大數據規(guī)模，當前大數據的數據規(guī)模在gb、tb、pb、eb、zb這幾個規(guī)模尺度上。二是數據類型多樣。現(xiàn)在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。三是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。大數據分析猶如“大海撈針”。四是處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”，需從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
(二)大數據的主要成因
大數據的背后推手有哪些?以下三大因素是大數據的主要成因：
第一，人類保持數據的能力增強。
1965年，英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一面積集成電路上可容納的晶體管數量，一到兩年將增加一倍?；仡櫚雮€多世紀的歷史，硬件技術的發(fā)展基本符合摩爾定律。以物理存儲器為例，其性能不斷上升，與此同時，價格不斷下降。1955年，ibm推出第一款商用硬盤存儲器，一兆字節(jié)的存儲量需要6000多美元。到2010年，一兆字節(jié)的存儲量僅僅需要0.005美分。半個多世紀，存儲器的價格下降了1億倍!
預計2020年，1太硬盤的價格將下降到3美元，相當于一杯咖啡的價格。一所普通大學的圖書館，其館藏量大約就一兩個太。也就是說，到2020年，只需要花上一杯咖啡的錢，就可以把一個圖書館的全部信息拷進一個小小的硬盤。正是因為存儲器的價格在半個世紀之內經歷了空前絕后的下降，人類才可能以非常低廉的成本保存海量的數據，這為大數據時代的到來鋪平了硬件道路，打下了堅實的物質基礎。
第二，人類生產數據的能力增強。
從2004年起，以臉譜網(facebook)、推特(twitter)為代表的社交媒體相繼問世，拉開了互聯(lián)網的嶄新時代—2.0時代。社交媒體的問世，帶來以下三大變化：
一是社交媒體把交流和協(xié)同的功能推到了一個登峰造極的高度。在此之前，互聯(lián)網的主要作用是信息的傳播和分享，其最主要的組織形式是建立網站，但網站是靜態(tài)的。進入web2.0時代之后，互聯(lián)網開始成為人們實時互動、交流協(xié)同的載體。2011年8月23日，美國弗吉尼亞州發(fā)生5.9級地震，紐約市居民首先在推特上看到這個消息，幾秒鐘之后，人們才感覺到地震波從震中傳過來的震感。社交媒體把人類信息傳播的速度，帶到了比地震波還快的時代!
二是社交媒體推動數據總量驟然增加。由于社交媒體的橫空出世，人類自己開始在互聯(lián)網上生產數據，例如發(fā)推特、微博和微信，記錄各自的活動和行為，全世界的網民都是數據的生產者，每個網民都猶如一個信息系統(tǒng)、一個傳感器，不斷地制造數據，這引發(fā)了人類歷史上迄今為止最龐大的數據爆炸。2012年，喬治敦大學的教授李塔魯考察了推特上產生的數據量，他做出估算說，過去50年，《紐約時報》總共產生了30億個單詞的信息量，現(xiàn)在僅僅一天，推特上就產生了80億個單詞的信息量。也就是說，如今一天產生的數據總量相當于《紐約時報》100多年產生的數據總量。
數據量的增長到現(xiàn)在，已經不是以我們所熟知的多少g和多少t來描述了，而是以p(1千t)，e(1百萬t)或z(10億t)為計量單位。百度對此給予了更形象的描述。僅其新首頁導航每天就要從超過1.5pb的數據中進行挖掘，這些數據如果打印出來將超過5千億張a4紙，摞起來會超過4萬公里高，接近地球同步衛(wèi)星軌道長度，平鋪可以鋪滿海南島。而2020年新增的數字信息將是2009年的近45倍。如今，只需要兩天就能創(chuàng)造出自文明誕生以來到2003年所產生的數據總量。
三是社交媒體使人類的數據世界更為復雜。數據包含兩類數據：結構化數據和非結構化數據。在大家發(fā)的微博中，你的帶圖片、他的帶視頻，大小、結構完全不一樣。因為沒有嚴整的結構，在社交媒體上產生的數據，也被稱為非結構化數據。目前全世界的數據大約75%都是非結構化數據。這部分數據的處理，遠比結構嚴整的數據困難。
第三，人類使用數據的能力增強。
大數據之大，不僅在于其大容量，更在于其大價值。最根本的原因，是人類使用數據的能力取得了重大突破和進展。
這種突破集中表現(xiàn)在數據挖掘上。數據挖掘是指通過特定的算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據當中隱藏的規(guī)律和趨勢，即在大量的數據當中發(fā)現(xiàn)新知識，為決策者提供參考。數據挖掘進步的根本原因是人類能夠不斷設計出更強大的模式識別算法。正是通過數據挖掘，各大商家譜寫了不少點“數”成金的傳奇故事。例如沃爾瑪通過捆綁“啤酒和尿布”提高銷量。阿里巴巴等憑借長期以來積累的用戶資金流水記錄，涉足金融領域，在幾分鐘之內就能判斷用戶的信用資質，決定是否為其發(fā)放貸款。
2014年1月，美國的電子零售巨頭亞馬遜宣布了一項新的專利：“預判發(fā)貨”。即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出。這種顧客未動、包裹先行的做法，核心技術還是數據挖掘。發(fā)貨的根據是顧客以前的消費記錄、搜索記錄以及顧客的心愿，甚至包括用戶的鼠標在某個商品頁面上停留的時間。微軟紐約研究院經濟學家大衛(wèi)·羅斯柴爾德利用大數據準確預測了2014年第86屆奧斯卡24個獎項中的21個獎項。2012年，他正確預測了美國51個行政區(qū)中50個總統(tǒng)大選的結果……結果就在大數據中，驚喜已死。
(三)大數據的應用
主要有以下四個方面：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。
移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態(tài)，這些應用不斷產生大數據。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結果反饋到上述應用中，將創(chuàng)造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。
大數據時代，面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業(yè)產生重要影響，將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發(fā)數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發(fā)展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅動”轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態(tài)并迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫(yī)療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領域，大數據在促進經濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定等方面的重要作用已開始得以發(fā)揮。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發(fā)生重大改變。
抽樣調查是社會科學的基本研究方法。但在大數據時代，不需要通過抽樣，而是通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結論和對策。
(四)大數據與反腐倡廉
大數據反腐，是指利用強大的數據庫支持反腐的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)精準預測和發(fā)布。具有以下重要價值：
第一，大數據為網絡反腐提供便利的“信息來源”。
中國工程院李國杰院士指出，“數據背后是網絡，網絡背后是人，研究網絡數據實際上是研究人組成的社會網絡”。大數據為網絡反腐提供了一個非常龐大并且可以便利索取的“數據庫”和“信息來源”，這使得網絡猶如一個巨大的“信息蓄水池”。盡管這些信息是碎片化并且是無序排列的，但是可以通過設置“關鍵詞”等形式，將大數據變成小數據，從而使得信息有序排列，獲取到有價值的信息。在“楊達才事件”中，以“楊達才、安監(jiān)局”為關鍵詞，就可以獲取大量相關的信息。利用搜索、社交網絡、網絡新聞等互聯(lián)網服務中的語義分析和關鍵詞分析，掌握各地區(qū)腐敗輕重程度、廉潔指數、市民抱怨度、市民對政府的滿意度等，為反腐敗和廉政工作提供數據支撐。
第二，大數據刺激并鼓勵網民的“掏糞運動”。
19世紀末20世紀初，美國新聞界以雜志為主體掀起了一場揭露丑聞、譴責腐敗、呼喚正義與良心的運動，這就是著名的“掏糞運動”。這一名稱源于當時的美國總統(tǒng)羅斯福。在大數據時代，“掏糞運動”有越演越烈之勢。正是因為網民圍觀以及他們的“掏糞運動”，一件普通的事件也容易發(fā)生“多米諾骨牌效應”，從而“拔出蘿卜帶出泥”?！皸钸_才事件”，是一個微笑引發(fā)的腐敗案。一張再普通不過的新聞圖片，被細心的“信息搬運工”發(fā)現(xiàn)，這位官員竟然在車禍現(xiàn)場微笑。旋即引起網民圍觀，繼而被扒出佩戴多款價值不菲的名表，又因回應言辭欠妥陷入誠信危機，再因眼鏡、皮帶等昂貴飾物被接連曝光催生腐敗疑云，直至因涉嫌嚴重違紀被撤職。
第三，大數據破解信息不對稱的監(jiān)督難題。
反腐敗之難，難在信息不對稱。運用大數據反腐敗，就像開在馬路上的汽車，任何行駛的蛛絲馬跡都逃不脫電子警察的法眼，從而真正做到全員監(jiān)控、全程監(jiān)控、全方位監(jiān)控，實現(xiàn)可記錄、可追溯、可查究。在全民圍觀時代，現(xiàn)實中再強勢的官員也會變成弱勢。官員不恰當的言行舉止，都有可能引發(fā)網絡圍觀效應，瞬間激起網民“拍磚”熱情，在虛擬社區(qū)形成巨大的輿論漩渦，并投射到現(xiàn)實社會中去。
通過大數據和云計算技術建立全國性的官員資產紀錄大數據庫。因為貪官可以通過白手套和假的身份文件持有資產，因此可以仿效英國的電子護照，在身份證和戶口當中植入記錄指紋信息的電子芯片，這樣一來資產就和獨一無二的指紋對應起來，再加上數據挖掘技術，貪官的財產就無處遁形。
人民幣冠字號碼記錄跟蹤系統(tǒng)開始應用于反腐敗。該系統(tǒng)是一種atm現(xiàn)金循環(huán)保障方案，通過實時監(jiān)控交易和鈔票冠字號碼，一方面，可以幫助銀行解決自助設備現(xiàn)金循環(huán)出現(xiàn)的偽鈔糾紛、金額糾紛;另一方面，每個人正常所得工資及收入，其人民幣冠字號碼都很清楚，那么非法所得就是人民幣冠字號碼異常，這些人民幣是誰的，到了誰手中，誰在哪里使用，都很清楚，因此誰在行賄、受賄，就一目了然，因為有人民幣號碼作證，人民幣就是“跟蹤器”，現(xiàn)金行賄就難以進行!
數據化決策讀后感篇十三
經過前前后后的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身為程序員的我有種喚醒去大數據工作的欲望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以后（目前）的生活的一些行為或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。
《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀后感，因為本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。
《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節(jié)，可以大概分為三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分為美國從華盛頓等人通過人口普查來輔助權利劃分到現(xiàn)在的利用大數據實時動態(tài)來輔政利民；日本從二戰(zhàn)后的深陷困境到經過戴明提供質量管理咨詢后的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放后的結合我國國情的大數據戰(zhàn)略。
第一劃分部分（美國），從美國歷史可以了解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態(tài)）到大數據文化（眾多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯-杰斐遜在最后一天采用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以后都用到了），此時對數據的使用為初數時代。
美國解放黑奴時，林肯通過分析當時人口普查的數據進行對戰(zhàn)爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關信息，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統(tǒng)計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰(zhàn)時代。美國因內戰(zhàn)重創(chuàng)迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峰。
20世紀后也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發(fā)時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認為）。總之，解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用，從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現(xiàn)，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。
第二劃分部分（日本），二戰(zhàn)后的日本處于極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱為“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被后世稱為“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養(yǎng)高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統(tǒng)計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。
而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。
第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現(xiàn)出一些細節(jié)（狀態(tài)），如減灶加灶，如抗日戰(zhàn)爭對繳獲武器來判斷軍官分布，如廣州和神州數碼合作進行實時動態(tài)輔助停車。可以說現(xiàn)實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。
正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。
從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現(xiàn)實的數據就出現(xiàn)了。
數據化決策讀后感篇十四
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求！不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦！這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現(xiàn)，必然對諸多領域產生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國？回到我自己的工作領域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的`風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
p89說了常用的兩種因果推理方式，分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠，也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說，因果關系更多面向的是未來，是沒有對新鮮事物發(fā)展做出的預測，而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發(fā)展的預測，側重點不同而已。
p135里面關于山上小球的描述，它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡，也很悲觀。這正說明了社會上的一種現(xiàn)象。很多人，雖然沒有站在巨人的肩膀上，但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時，就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream，真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會，一個國家繁榮發(fā)展的重要性。實干興邦、空談誤國，那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧！
p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業(yè)推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發(fā)卡銀行做一下比較。首先是交通銀行，這張卡最近半年幾乎沒怎么用，交行也從來都無聲無息，我考慮已經可以把這張卡扔掉了；去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡，但是今年開始也已基本停用，因為之前一段時間一直使用，中信銀行這幾個月頻繁與我聯(lián)系，推薦各種業(yè)務，多次要給我提供貸款或者提高透支額度，我?guī)状味枷胍蝗痪蛽Q回來繼續(xù)用它好了；招商銀行的卡也是我用得比較久的一張，近期每月的消費基本都穩(wěn)定在幾千，偶爾也有一萬多快兩萬的時候，當然這不是因為我消費，只是因為出差比較多自己墊錢多而已，但是招商銀行從未與我聯(lián)系給我提升額度，盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了，有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行，首先是預約了國航金卡的信用卡，結果聯(lián)系了兩次我都在出差，就再也不與我聯(lián)系了，半年多了我還沒有拿到我的卡，而作為工資卡的借記卡，多年來仍然是每天網上付款最多2000，我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值，甚至我都主動打過電話要求更改，都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子，我想中國的銀行業(yè)與歐美發(fā)達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業(yè)能在世界500強中排名那么靠前，是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述，則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測，最終改變消費者消費習慣的。
然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐，這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛(wèi)星導航了么，你去過的每一個地方，時間，逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦，哪天你打車找到一家麥當勞，剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝，因為你已經無時無刻不暴露在別人的監(jiān)視之下了。
最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾，凡是過去，皆為序曲。
數據化決策讀后感篇十五
最近我讀了涂子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發(fā)，以美國政府歷史以來“依數治國”的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰(zhàn)與變革。
進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯(lián)網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，要想在數據浪潮當中立于不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之后，通過數據的創(chuàng)新來創(chuàng)造未來。
精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現(xiàn)客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之后的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現(xiàn)實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創(chuàng)造價值準備的基礎從側面印證了中國的四大發(fā)明印刷術是西方國家文明的基礎。
所謂的大數據時代就是在當下高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發(fā)展都呈現(xiàn)各種各樣的規(guī)律性，數量龐大且規(guī)律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之后，從數據的角度去分析規(guī)律變化的軌跡，能夠很容易掌握并加以運用。而我作為基層執(zhí)法工作者，運用數據進行執(zhí)法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發(fā)。
古代中國傳統(tǒng)的執(zhí)法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執(zhí)法對象進行強制管理，執(zhí)法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕于規(guī)律之上，片面的追求短期效果的低級執(zhí)法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態(tài)，這是數據文化的有力體現(xiàn)，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。
我認為，大數據時代下運用數據進行執(zhí)法，是執(zhí)法能力現(xiàn)代化的利器。我從事交通執(zhí)法這個職業(yè)已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前后并不矛盾，從前的“無”是法律不健全，無章可循，有章難循狀態(tài)。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執(zhí)法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。
從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為準則，通過科學執(zhí)法，將數據調整趨于合理。類似國家利用經濟規(guī)律宏觀調控國民經濟，用一只看不見的“大手”將全國的經濟發(fā)展形勢引導至合理增長的區(qū)間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對于我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執(zhí)法工作者帶來的巨大的'福利，我們從此以后再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。
在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的“數據文化”理念是推進國家治理體系和治理能力的現(xiàn)代化利器。大數據時代下的執(zhí)法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創(chuàng)新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態(tài)，科學地實現(xiàn)新突破和新作為。
數據化決策讀后感篇十六
隨著科技的發(fā)展和數據大爆炸的時代的來臨，數據化決策在經濟、政治和社會等各個領域發(fā)揮著越來越重要的作用。作為管理者，對于數據化決策的理解和運用至關重要。在我的工作實踐中，我深刻體會到了數據化決策的重要性并獲得了一些寶貴的心得體會。以下是我對于數據化決策的一些思考和感悟。
首先，了解數據本身的價值是數據化決策的基礎。數據是客觀存在的事實，通過數據我們可以真實地了解到事物的狀態(tài)和趨勢。在進行數據化決策的過程中，首先要做的就是收集和整理數據，并對數據進行有效的分析和解讀。只有對數據本身有深入的了解和了解，才能根據數據的規(guī)律和趨勢進行決策。因此，數據的收集和整理，以及數據分析和解讀能力是進行數據化決策的基礎。
其次，數據化決策需要多維度和多元化的思考。在進行數據化決策時，我們不能僅僅停留在表面數據上，而是要考慮多個因素和變量的綜合影響。通過多維度和多元化的思考，我們才能更全面地了解情況，發(fā)現(xiàn)問題，制定出更全面和更有效的決策。同時，數據化決策也需要不斷進行反思和改進，不斷學習和積累經驗，提高數據化決策的準確性和有效性。
第三，合理利用科技工具是數據化決策的關鍵之一。在現(xiàn)代社會，科技工具為數據化決策提供了很多便利，使得數據的收集、整理、分析和解讀過程更加高效和準確。我們可以利用各種數據挖掘、機器學習和人工智能等技術，對大數據進行深度挖掘和分析，從而發(fā)現(xiàn)數據背后的規(guī)律和關聯(lián)，并為決策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是進行數據化決策的關鍵之一。
第四，積極推動數據化決策的落地和實施是關鍵。數據化決策并不僅僅是利用數據進行決策，更重要的是如何將數據化決策真正落地和實施。在實施過程中，我們需要充分調動各方的積極性，加強溝通和協(xié)作，確保決策的有效性和可持續(xù)性。同時，我們也要善于利用決策過程中產生的數據和反饋信息，進行及時的調整和改進，使決策不斷適應現(xiàn)實的變化和需求。
最后，數據化決策需要與人文關懷相結合。數據化決策的目的是為了更好地為人們服務和提高人們的生活質量。因此，在進行數據化決策時，我們不能只關注數據本身，更要關注人的需求和感受。我們需要將數據與人文關懷相結合，關注決策對于人們生活的影響，注重人的主體地位和權益。只有數據化決策與人文關懷相結合，才能真正做到科技發(fā)展與人類福祉的有機結合，實現(xiàn)人的全面發(fā)展和社會的可持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，數據化決策對于管理者來說具有重要的意義和價值。在實踐過程中，我們應該不斷提高對于數據的理解和運用能力，多維度和多元化思考，并合理利用科技工具，積極推動數據化決策的落地和實施，注重數據化決策與人文關懷相結合。只有這樣，我們才能更好地應對復雜多變的社會和經濟環(huán)境，實現(xiàn)管理的科學化和精細化，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展貢獻自己的力量。
數據化決策讀后感篇十七
在信息時代的今天，數據已經成為了企業(yè)決策的重要依據。數據化決策是指企業(yè)或組織在進行各種決策時，借助數據分析和運算技術，以數據為基礎去做出最優(yōu)決策。在我多年的工作經驗中，我深切體會到了數據化決策的重要性和優(yōu)勢。以下是我的一些心得體會。
首先，數據化決策需要質量和準確度。數據的質量和準確度是保證數據化決策有效性的關鍵因素。在進行數據分析前，必須確保數據的準確性和完整性。若數據存在錯誤或遺漏，所得出的結論就會然而不準確。因此，企業(yè)在數據采集、存儲和處理的過程中，應當嚴格把控數據的質量，確保數據的準確性。
其次，數據化決策需要全面性和多樣性。要想得出全面準確的結論，不能只僅限于少量的數據，而應當考慮盡可能多的因素和指標。數據的多樣性可以使決策結果更加全面、準確。在進行數據分析時，可以結合各種各樣的數據指標，進行綜合比較和評估。只有在全面性和多樣性的基礎上，才能夠更好地評估問題的各個方面，做出明智的決策。
同時，數據化決策需要科學性和規(guī)范性。數據分析是一門科學，需要運用統(tǒng)計學和運算技術，進行數據的處理和分析。在進行數據分析時，需要遵循科學的方法和規(guī)范的步驟，確保數據分析的準確性和可靠性。此外，還需要遵循一定的數據分析原則和規(guī)則，以保證結果的客觀性和可信度。只有在科學和規(guī)范的基礎上，數據化決策才能夠讓人信服。
另外，數據化決策需要與人的直覺和經驗相結合。雖然數據分析能夠提供大量的信息和數據，但有時人們需要依賴自己的直覺和經驗來做出決策。數據分析只是一種輔助手段，不能完全代替人的判斷和決策能力。數據化決策需要將數據與經驗相結合，權衡各種因素，做出最適合的決策。
最后，數據化決策需要及時性和靈活性。在信息時代，數據的更新速度非?？?，新的數據和信息不斷涌現(xiàn)。因此，在進行數據分析和決策時，需要及時獲取最新的數據和信息，以保證決策的有效性。此外，數據化決策也需要具備靈活性。隨著市場環(huán)境和情況的不斷變化，決策也需要隨時調整和修改，以適應新的情況。只有及時性和靈活性相結合，數據化決策才能夠對企業(yè)產生最大的價值。
總之，數據化決策是企業(yè)決策的重要手段和方法。通過數據的收集、分析和運算，可以使企業(yè)的決策更加全面、準確、科學、靈活。在進行數據化決策時，需要注重數據的質量和準確度，追求全面性和多樣性，遵循科學性和規(guī)范性，結合人的直覺和經驗，注重及時性和靈活性。只有在這些方面取得平衡，才能夠做出最優(yōu)的決策，為企業(yè)帶來更大的效益和競爭優(yōu)勢。
數據化決策讀后感篇十八
《數據之巔》讀后感這是涂子沛先生關于大數據的第二本書，讀了以后可以說是振聾發(fā)聵，醍醐灌頂。
第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現(xiàn)代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對于數據的發(fā)展帶給我們啟迪。
何為民主，何為共和，如何防范多數人的暴政？基于這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統(tǒng)一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。
這里就誕生了對精確人口掌控的需求?；谶@一點，逐漸養(yǎng)成了按數據說話的傳統(tǒng)。并逐漸將單一的人口數量統(tǒng)計擴展到宗教，種族，性別，年齡。
之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放后煙草行業(yè)敗落。后來棉花興起，死灰復燃。北方工業(yè)化也需要勞動力。黑人自由就發(fā)瘋的言論源于統(tǒng)計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰(zhàn)役向大海進軍完全依靠準確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背后的原因：維護美國的統(tǒng)一，（解放黑奴后其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。
用數據研究社會，普通人的歷史。統(tǒng)計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業(yè)部門。迅速上升的統(tǒng)計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰(zhàn)。于是技術創(chuàng)新制表機誕生了（數據處理），依靠這個ibm發(fā)展壯大，商業(yè)模式：只租不賣設備及服務。
量化提高質量。經濟發(fā)展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業(yè)不斷提升產品質量，并將人的價值考慮進來。
運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統(tǒng)預測，亂世佳人的精準預測，準確定位。把數據引入電影工業(yè)。質量管理大師戴明將統(tǒng)計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。
數據化決策讀后感篇十九
互聯(lián)網革命日益緊湊，互聯(lián)網思維由以下八個核心理念構成:
第一，用戶思維。
互聯(lián)網思維最重要的，就是用戶思維。即在價值鏈各個環(huán)節(jié)中都要“以用戶為中心”去考慮問題。從整個價值鏈的各個環(huán)節(jié)，建立起“以用戶為中心”的企業(yè)文化，只有深度理解用戶才能生存。沒有認同，就沒有合同。要遵循三個法則：一是得“屌絲”者得天下。成功的互聯(lián)網產品都抓住了“屌絲群體”、“草根一族”的需求。二是兜售參與感。按需定制和在用戶的參與中去優(yōu)化產品。三是體驗至上。用戶體驗從細節(jié)開始，讓用戶有所感知，并超出用戶預期，帶來驚喜。用戶思維體系涵蓋了最經典的品牌營銷的who-what-how模型，who，目標消費者——“屌絲”;what，消費者需求——兜售參與感;how，怎樣實現(xiàn)——全程用戶體驗至上。
第二，簡約思維。
互聯(lián)網時代，信息爆炸，用戶的耐心越來越不足，所以，必須在短時間內抓住他。要遵循兩個法則：一是專注。專注才有力量，才能做到極致。蘋果就是典型的例子，蘋果接近破產，喬幫主回歸，砍掉了70%產品線，重點開發(fā)4款產品，使得蘋果扭虧為盈，起死回生。即使到了5s，iphone也只有5款。二是簡約。在產品設計方面，要做減法。外觀要簡潔，內在的操作流程要簡化。google首頁永遠都是清爽的界面，蘋果的外觀、特斯拉汽車的外觀，都是這樣的設計。
第三，極致思維。
極致思維，就是把產品、服務和用戶體驗做到極致，超越用戶預期。要打造讓用戶尖叫的產品。尖叫，意味著必須把產品做到極致，超越用戶想象使其驚叫。有三個方法：第一，“需求要抓得準”(痛點，癢點或興奮點);第二，“自己要逼得狠”(做到自己能力的極限);第三，“管理要盯得緊”(得產品得天下)。服務即營銷。為顧客制造驚喜。站在顧客角度提供細致的個性化服務。
第四，迭代思維。
這是一種以人為核心、反復、循序漸進的開發(fā)方法，允許有所不足，不斷試錯，在持續(xù)迭代中完善產品。有兩個要點，一個“微”，一個“快”。小處著眼，微創(chuàng)新?！拔ⅰ?，要從細微的用戶需求入手，貼近用戶心理，在用戶參與和反饋中逐步改進?！翱赡苣阌X得是一個不起眼的點，但是用戶可能覺得很重要”。二是精益創(chuàng)業(yè)，快速迭代?！疤煜挛涔?，唯快不破”，只有快速地對消費者需求做出反應，產品才更容易貼近消費者。
第五，流量思維。
流量意味著體量，體量意味著份量?！澳抗饩奂?，金錢必將追隨”，流量即金錢，流量即入口，流量的價值不必多言。要遵循兩個法則：一是免費是為了更好地收費。二是堅持到質變的“臨界點”。任何一個互聯(lián)網產品，只要用戶活躍數量達到一定程度，就會開始產生質變，從而帶來商機或價值。
第六，社會化思維。
社會化商業(yè)的核心是網，公司面對的客戶以網的形式存在，這將改變企業(yè)生產、銷售、營銷等整個形態(tài)。要遵循兩個法則：一是利用好社會化媒體。二是眾包協(xié)作。眾包是以“蜂群思維”和層級架構為核心的互聯(lián)網協(xié)作模式。要思考如何利用外腦，不用招募，便可“天下賢才入吾彀中”。
第七，平臺思維。
互聯(lián)網的平臺思維就是開放、共享、共贏的思維。平臺模式最有可能成就產業(yè)巨頭。全球最大的100家企業(yè)里，有60家企業(yè)的主要收入來自平臺商業(yè)模式，包括蘋果、谷歌等。要遵循三個法則：一是打造多方共贏的生態(tài)圈。二是善用現(xiàn)有平臺。三是讓企業(yè)成為員工的平臺。讓員工成為真正的“創(chuàng)業(yè)者”，讓每個人成為自己的ceo。
第八，跨界思維。
隨著互聯(lián)網和新科技的發(fā)展，很多產業(yè)的邊界變得模糊，互聯(lián)網企業(yè)的觸角已無孔不入，如零售、圖書、金融、電信、娛樂、交通、媒體等等。遵循兩個法則：一是攜“用戶”以令諸侯。二是大膽顛覆式創(chuàng)新。一個真正厲害的企業(yè)，一定是手握用戶和數據資源，敢于跨界創(chuàng)新的組織。
三、互聯(lián)網思維的應用
目前，脫胎于互聯(lián)網行業(yè)的“互聯(lián)網思維”，正把影響力觸角延伸到政治、經濟、文化、生活各個方面。
(一)互聯(lián)網思維與互聯(lián)網經濟
互聯(lián)網經濟是基于互聯(lián)網所產生的經濟活動的總和，在當今發(fā)展階段主要包括電子商務、即時通訊、搜索引擎和網絡游戲四大類型。互聯(lián)網經濟是信息網絡化時代產生的一種嶄新的經濟現(xiàn)象。截至12月，中國網民規(guī)模已達6.18億，互聯(lián)網普及率為45.8%。同時，中國網站數量為320萬個，全國使用互聯(lián)網辦公的企業(yè)比例達83.2%。
20中國網絡經濟整體規(guī)模已達到6004.1億元，同比增長50.9%。以電子商務為例，年中國電子商務交易總額達到10萬億元，其中網絡零售超過1.8萬億元，中國首次超越美國成為世界第一大網絡零售國。互聯(lián)網經濟有以下三個特點：第一個特點是用戶體驗至上。第二個特點是基于免費的商業(yè)模式。第三個特點是價值鏈創(chuàng)新?；ヂ?lián)網免費的商業(yè)模式,本質上講是通過免費獲取巨大的用戶群,然后在此基礎上創(chuàng)造新的價值鏈。
面對互聯(lián)網、大數據、云計算等技術快速發(fā)展，企業(yè)家及其團隊要進行互聯(lián)網思維切換。最為重要的是“以用戶為中心”而不是“以廠商為中心”，需求分析要抓住用戶的痛點、癢點、興奮點，產品開發(fā)要讓用戶深度參與而不是閉門造車，注重用戶體驗而不僅僅是產品功能等。
(二)互聯(lián)網思維與政府轉型
政府不僅擔負著引導互聯(lián)網健康發(fā)展的職能，更要深入其中了解互聯(lián)網、運用互聯(lián)網，用互聯(lián)網思維指導日常工作，推動政府職能轉型，大力實施數據治國和數據強國戰(zhàn)略。從政治層面來講，大數據可以幫助政府實現(xiàn)三大價值：第一，透明的政府。大數據最核心的理念就是要建設開放的政府，這是大數據對于政府最核心的價值。第二，智慧的政府。大數據可以幫助政府更好地了解公眾在想什么，需求什么。通過讓政府變得更加智慧，從而提升執(zhí)政水平。第三，負責任的政府。通過為社會公眾提供更好的服務，真正做到“權為民所用，利為民所謀”，樹立更好的政府形象。
在大數據時代，各級政府要樹立以下“五個意識”。
第一，數據即財富意識。
“大數據”之大，不僅僅意味著數據之多，還意味著每個數據都能在互聯(lián)網上獲得生命、產生智能，散發(fā)活力和光彩。人類可以分析和使用的數據在大量增加，通過這些數據的交換、整合和分析，人類可以發(fā)現(xiàn)新的知識，創(chuàng)造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發(fā)展”。數據將和企業(yè)的固定資產、人力資源一樣，成為生產過程中的基本要素。
第二，數據即權利意識。
“大數據”時代，“數據權”可以有效地反映社會民主和政府開放的程度。公眾向政府要求更多的民主，越來越多的政府逐步將數字權利與其他財產權等有形公民權利放在一個“權利籃子”里提供給公眾，公眾有獲取任何不涉及國家安全和秘密數據的權利，因為他們提供了數據這種資產。1月，英國政府數據開放網站()上線，同年5月，卡梅倫首相提出了“數據權”(righttodata)的概念，他指出“數據權是信息時代每一個公民都擁有的一項基本權利”，并承諾要在全社會普及數據權。
第三，快速迭代意識。
從項目的草稿版本開始，一直到最終版本結束，中途隨著逐步完善而產生的各個版本稱之為迭代。迭代是重復反饋過程的活動，其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次“迭代”，而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。這是一個試錯和探索的過程。政府辦事，以往的觀念是任何事情都要十全十美，方方面面考慮周到才著手去干?，F(xiàn)在，按照迭代理論，只要大方向看準了就應該立即行動起來，干起來比什么都重要，而不是討論什么概念更重要。
第四，數據治理意識。
“大數據”時代是一個更開放的社會、一個權力更分散的社會、一個網狀的大社會。信息技術尤其是電子政務治理方式，促進政府由管制型向服務型轉變。20世紀90年代興起的治理理論，其核心觀點是主張通過合作、協(xié)商、伙伴關系確定共同的目標等途徑，實現(xiàn)對公共事務的管理，涉及的核心問題就是權力多中心化以及由此引發(fā)的主體多元化、結構網絡化、過程互動化和方式協(xié)調化的訴求?！按髷祿睍r代要對數據進行治理，而非管理，避免出現(xiàn)數據的獨享、集中和單向性，充分體現(xiàn)社會的開放性、權力的多中心和雙向互動特性。
第五，個性服務意識。
數據挖掘技術可以根據用戶過去的行為模式預測其信息的需要，為其配送個性化的信息，未來的語義網更是一個高度個性化的智能網絡平臺。政府通過政府門戶網站、移動政務、政府微博等多種方式提供的信息公開、在線服務和互動服務都強調了個人化的特色，網站向不同的用戶提供個性化定制服務，微博向群體特征明顯的受眾群提供主題比較鮮明的服務。
中國的大數據開發(fā)更重要的是意識革命。要求打破小數據時代的結構性樣本分析的局限，完全顛覆存在數百年的因果理念，轉而尋求大數據海洋里的相關性。第一，我國在數據的開放性、流動性、交互性上還遠遠不足。第二，在數據處理上的技術仍然不成熟。三，從政府層面來講，信息公開并不理想。第四，數據的真實性也有問題，因為假數據比沒數據對社會的危害還要大。第五，非結構數據的不足。
大數據給中國發(fā)展帶來了新的機遇。正如《智慧政府：大數據治國時代的來臨》一書所說，“大數據要求顛覆傳統(tǒng)的、線性的、自上而下的決策過程，建立一個非線性的、去中心化的、自下而上的、發(fā)現(xiàn)群體智慧的方案編制模式?！边@就要求政府更多地利用民眾的智慧，讓公眾真切地參與到執(zhí)政過程中，做到真正的政府公開，科學執(zhí)政。
總之，大數據和互聯(lián)網思維為我們走群眾路線，推進治理現(xiàn)代化，全面深化改革，促進經濟轉型升級，加大反腐倡廉力度，全心全意為人民服務，提供了戰(zhàn)略導向、技術手段和實現(xiàn)途徑，值得高度重視和科學把握。
數據化決策讀后感篇二十
數據化決策正在逐漸成為各行各業(yè)的常態(tài)。憑借大數據的分析能力以及機器學習的逐漸成熟，數據化決策不僅能夠幫助企業(yè)提高效率，還能夠提供更準確的決策依據。在進行數據化決策的過程中，我積累了一些體會，下面將就這些心得與大家分享。
首先，數據的質量至關重要。決策所依賴的數據必須是準確、全面、無偏的。在進行數據分析之前，我們應該對數據進行清洗、篩選，排除掉異常值、缺失值等對決策產生負面影響的因素。此外，在進行數據融合的過程中，要確保不同來源數據的一致性和可比性，以避免因數據不一致而導致的錯誤決策。因此，我們應該注重數據的質量，嚴謹對待每一項數據的來源、采集方式以及處理過程，提高決策的可靠性。
其次，數據的分析方法要多樣化。在數據化決策過程中，我們需要靈活運用各種分析方法，以便從不同的角度和維度對數據進行深度挖掘。舉例來說，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法如回歸分析、相關分析可以幫助我們尋找數據之間的關系和規(guī)律。而現(xiàn)代的機器學習方法如神經網絡、支持向量機等，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數據中的潛在模式和結構。在實際操作中，我們一般會根據不同問題的特點和目標，選擇合適的分析方法和工具，以達到更好地理解數據、挖掘數據背后的價值。
第三，決策過程中要注重數據的實時性和時效性。對于一些需要及時部署的決策，如市場營銷策略的調整、風險防控措施的制定等，準確而及時的數據是至關重要的。因此，我們需要建立起快速、高效的數據采集和處理機制，確保數據的獲取和分析的實時性。同時，我們也需要具備敏銳的觸覺，即時發(fā)現(xiàn)數據中的變化、趨勢，及時做出相應的調整和決策。
第四，數據化決策需要與專業(yè)領域知識相結合。在進行數據分析和決策時，把握問題領域的專業(yè)知識非常重要。對于一個復雜的決策問題，僅僅依靠數據分析無法解決。我們需要將數據分析的結果與專業(yè)知識相結合，以形成全面、深入的決策依據。例如，在醫(yī)療領域的決策中，雖然大數據分析可以幫助醫(yī)生評估疾病的風險和診斷的準確性，但仍然需要醫(yī)生的專業(yè)知識來判斷和決策。
最后，數據化決策需要不斷優(yōu)化和改進。在實踐中，我們會發(fā)現(xiàn)數據分析和決策的過程并非一成不變的，而是需要不斷試錯、優(yōu)化的。通過實踐和反饋，我們可以發(fā)現(xiàn)數據分析中的不足和改進的空間，進而提升決策的準確性和有效性。因此，我們應該保持持續(xù)學習和不斷改進的心態(tài)，不斷更新數據分析的方法和工具。
綜上所述，數據化決策是日益重要的決策方法，通過對數據的質量管理、多樣化的分析方法、數據的實時性和時效性、專業(yè)領域知識的結合以及不斷優(yōu)化和改進，我們可以更好地進行數據化決策，提高決策的質量和效果。與此同時，我們也應該意識到數據化決策并非萬能，仍然需要人類的智慧和專業(yè)知識來指導和支持。只有將數據化決策與人的智慧相結合，才能取得更好的決策結果。
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