通過寫心得體會可以加深對某個事物或話題的理解，提升自己的思維能力和表達能力。寫心得體會時，要注重客觀性和真實性，不偏不倚地表達自己的觀點和感悟。下面是一些寫心得體會的實例，希望能給大家提供一些寫作思路和參考。
大數據時代心得體會篇一
作為一名中學物理教師，在新課改的形勢下，教師如何做才能打造高效課堂，進行有效教學，本人有以下幾點心得：
興趣是學生積極探索知識，獲取能力的一種傾向，是學習的原動力，是認識過程中最活躍的因素，是發(fā)明創(chuàng)造的精神源泉。心理研究表明，當學生對學習對象有興趣時，大腦中有關學習神經的細胞就處于高度興奮狀態(tài)，而無關的則處于抑制狀態(tài)。思維能力的.獲得和提高，必須通過自己的思維活動，這是不能代替的。因此在教學中，首先要調動學生的興趣和求知欲。孔子說：“知之者不如好知者，好知者不如樂知者?！笨梢妼W習興趣的重要性。在化學課堂教學中，如果能創(chuàng)造一個使學生產生濃厚興趣和愛好的情景，才能調動起學生的參與意識和學習積極性，教學內容就能有效貫徹，也能幫助學生以科學的態(tài)度，堅強的毅力克服學習中的重重困難，使學生在獲得知識的同時，能力、智力均得到培養(yǎng)和發(fā)展。
教學情境的特點和功能不僅在于可以激發(fā)和促進學生的情感活動，還在于可以激發(fā)和促進學生的認知活動和實踐活動，能夠提供豐富的學習素材，有效地改善教與學。為明確認識、防止誤解，可以考慮把教學情境改稱為“教學場境”。
教學情境的設計方法：
（一）從學科與生活的結合點入手，創(chuàng)設情境。
（二）從學科與社會的結合點入手，創(chuàng)設情境。
（三）利用問題探究創(chuàng)設情境。
作為解決科學問題的重要手段，實驗是一種特殊的人工真實，它能在實驗室中再現、強化、突出物質的各種變化，富有真實性、認知性、應用性，便于人們觀察、學習和研究。
（四）利用認知矛盾創(chuàng)設情境。
新、舊知識的矛盾，日常概念與科學概念的矛盾，直覺、常識與客觀事實的矛盾等，都可以引起學生的探究興趣和學習愿望，形成積極的認知氛圍和情感氛圍，因而都是用于設置教學情境的好素材。
我們可以通過引導學生分析錯誤原因，積極地進行思維、探究、討論，不但可以使他們達到新的認知水平，而且可以促進他們在情感、行為等方面的發(fā)展。
大數據時代心得體會篇二
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
大數據時代心得體會篇三
近年來，隨著數據技術和網絡技術的飛速發(fā)展，我們正處于一個大數據信息化時代。隨之而來的是海量數據的爆發(fā)式增長，對數據的審查、處理和分析帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。大數據信息化時代的到來也改變了人們的生活方式和工作方式，促進了科技進步。在這個時代，我們不僅需要擁有海量的數據，更需要的是對數據的利用價值。因此，大數據信息化時代需要不斷地關注數據的價值和意義，以更好地適應信息化時代的發(fā)展。
第二段：論述大數據在企業(yè)經濟效益中的應用。
大數據為企業(yè)帶來了經濟效益，企業(yè)可以更好地收集和分析數據，發(fā)現并分析出自身經營情況的薄弱環(huán)節(jié)，及時采取措施，提升管理能力，有效降低成本。同時，大數據能夠帶來巨大的商業(yè)價值，為企業(yè)提供更加精準的服務。在這個信息化時代，企業(yè)需要關注大數據的價值，通過數據分析找到企業(yè)更好的發(fā)展之路。
第三段：闡述大數據在醫(yī)療行業(yè)中的應用。
大數據對于醫(yī)療行業(yè)來說也是非常重要的。通過收集和分析醫(yī)療領域的數據，醫(yī)療領域可以更好地預測疾病的發(fā)展和預防措施。同時，大數據還能夠幫助醫(yī)療領域提高診療效率，減少醫(yī)療成本。醫(yī)療領域非常關注如何將現有的數據信息，轉換為醫(yī)療罕見病的戰(zhàn)斗力，科學家們希望能夠通過大數據的助力，探索新的治療方案，并更好地提供醫(yī)療服務。
第四段：說明大數據在教育領域的應用。
作為廣博的知識體系，教育領域同樣需要大數據的幫助。通過收集和分析學生的學習數據，教育領域可以更好地了解學生的學習情況，精準地預測學生未來的學習方向和職業(yè)發(fā)展。同時，教育領域也可以通過大數據獲得學習資源的優(yōu)化配置，提升學生的學習效果，推動區(qū)域教育更好地發(fā)展。
大數據信息化時代已經到來，數據是未來時代的核心競爭力。我們需要更加深入地理解大數據背后的價值和意義，結合實際應用，充分挖掘數據的潛在價值。只有這樣，我們才能更好地抓住大數據帶來的發(fā)展機遇，實現我們的個人和企業(yè)的發(fā)展目標。在未來，大數據的發(fā)展將會更加快速和廣泛，我們需要不斷地跟隨時代發(fā)展，積極掌握新技術，抓住大數據時代帶來的發(fā)展機遇。
大數據時代心得體會篇四
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
本書從思維、商業(yè)、管理三個方面闡述了在大數據時代在下的變革，這些變革涉及到我們生活的方方面面，幾乎其影響程度可以與兩次工業(yè)革命相媲美。作者在第一部分提出了三個比較令人震驚的觀點，也就是大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這三個轉變將改變我們的理解和組建社會的方法。并且作者將生活，工作思維的大變革和這幾個方面緊緊聯系在一起。
第三個改變是不是因果關系而是相關關系，在大數據時代，我們更需要了解一個東西是什么，而不是為什么，要找到關聯無，通過一個良好的關聯物的相關關系可以幫助我們捕捉預測未來。
這三個方面是大數據時代所給我們帶來的思維上的改變，所謂思路決定出路，思路有了創(chuàng)新，有了拓展，相應的社會也就會有很大的變化。緊接著第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰(zhàn)車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力。第三部分則是闡述了大數據時代下的弊端以及在管理上的措施。個人認為本書的精髓部分是第一部分，第一部分的三個觀點涉及的面很廣，包括統(tǒng)計學、邏輯學、哲學等。后兩個部分都是以第一部分這三個觀點為基礎展開闡述的。
這本書給我感觸最深的.就是這三個轉變，或者說是三個觀點，可以說是哲學上說的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統(tǒng)看法的顛覆，就會導致各種變革的發(fā)生。
首先是第一個，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數據獲取最大的信息，而在大數據時代，我們可以獲得海量的數據，抽樣自然就失去它的意義了。放棄了隨機分析法這種捷徑，采用所有的數據。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。
這個觀點足以引起統(tǒng)計學乃至社會文明的變革，因為統(tǒng)計抽樣和幾何學定理、萬有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對這個觀點還是比較認同的，如果真能收集到整體的數據而且分析數據的工具也足夠先進，自然是全體數據研究得出的結果更令人信服。但是這個觀點也過于絕對，就算是在大數據時代要想收集到全體數據還是不太可能實現的，因為收集全體數據要付出的代價有時會很大。比如說，你要檢測食品中致癌物質是否超標，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。
第二，要效率不要絕對的精確。作者說，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物，只有5%的數據是結構化且能適用于傳統(tǒng)數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用。作者是基于數據不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數據一個數據的錯誤就會導致結果的誤差很大，但是如果數據足夠多、數據足夠雜那得出的結果就越靠近正確答案。大數據時代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣，甚至還說到大數據不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點，谷歌的翻譯系統(tǒng)不像candide那樣精確地翻譯每一句話，它谷歌翻譯之所以優(yōu)于ibm的candide系統(tǒng)并不是因為它擁有更好的算法機制，和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。
而在閱讀這本書時，發(fā)現這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關關系比因果關系更重要”的觀點。作者覺得相關關系對于預測一些事情已經足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關系。作者用林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優(yōu)勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于他們策略的幫助。
一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業(yè)領域的，但是對于其他領域來說這個觀點就值得商榷了。比如說，在科學研究領域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發(fā)生的原理。用文中的一個例子說明，喬布斯測出整個基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發(fā)病的原理，知道哪一段基因導致了這種疾病，不可能只是說收集各種數據，然后利用其相關性來判斷哪里出現了問題。
過度依賴所帶來的后果。也用《少數派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數據會導致我們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變?yōu)楝F實，我們將被禁錮在大數據的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。毫無疑問，大數據將會給社會管理帶來巨大的變革。
在這個信息爆炸的時代，大數據給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發(fā)展的潮流，不可逆轉，我們只有順應這種潮流，把握住大數據時代變革的思想，才能在時代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動中占得先機！
大數據時代心得體會篇五
大數據時代的到來，帶來了數據的爆炸式增長和深度挖掘的機會。作為一位學生，我通過觀看《大數據時代第一集》這部紀錄片，對大數據時代有了更深入的了解與體會。在觀看中，我不僅感受到大數據對于技術和商業(yè)的巨大影響，也對個人隱私與數據安全產生了更多的關注。大數據時代帶來的機遇與挑戰(zhàn)，都需要我們理解和應對。
《大數據時代第一集》中，紀錄片展示了大數據挖掘在商業(yè)領域的巨大價值。通過收集和分析大量的用戶數據，企業(yè)可以更好地了解消費者需求和行為習慣，進而精準定位和推廣產品。例如，電子商務公司Alibaba利用大數據技術，將推薦給用戶更符合其興趣的商品，提高用戶購買的準確率。這些商業(yè)實踐證明了大數據時代對于商業(yè)模式的革新和商業(yè)價值的提升。
第二段：技術進步的推動。
大數據時代的發(fā)展離不開技術的進步，尤其是人工智能和機器學習的發(fā)展。紀錄片中介紹了谷歌的“Go”人工智能系統(tǒng)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的案例，以及IBM的人工智能系統(tǒng)“沃森”能夠擊敗“危險邊緣”的案例。這些成果展示了人工智能在大數據時代中的巨大潛力和推動力。同時，大數據時代也對技術提出了更高的要求，如數據處理和存儲能力的提升，數據安全和隱私保護的挑戰(zhàn)等，需要技術人員進行不斷的研發(fā)和創(chuàng)新。
第三段：數據隱私和安全的重要性。
在大數據時代，個人數據的收集、存儲和分析變得越來越普遍。然而，個人數據的濫用和泄露問題也日益突出。紀錄片中提到，一個小小的數據點，可能蘊含著個人的隱私和重要信息。因此，數據的安全和隱私保護變得至關重要。不僅是企業(yè)和組織需要采取相應措施，個人也需要對自己的數據有更多的保護意識。此外，政府和監(jiān)管機構也應該制定相應的法規(guī)和政策，來保護個人的數據安全和隱私權。
第四段：數據倫理與責任。
大數據時代，數據的挖掘和應用對于社會帶來巨大的影響。紀錄片中提到，大數據分析可以應用于疾病預防、城市規(guī)劃等領域，使社會更加智能和高效。然而，數據的應用也需要考慮數據倫理和責任問題。例如，數據的歧視性使用和不當利用可能會對個人和社會帶來負面影響。因此，在大數據時代，我們需要思考如何在數據利用的同時，確保公平、公正和倫理的原則。
作為一個個體，我認識到在大數據時代里我將面臨隱私泄露和數據濫用的風險。因此，我會在使用網絡和社交媒體時更加小心，避免泄露個人隱私。同時，我也會更加關注數據倫理和責任的問題，盡量避免對他人數據的濫用和歧視性使用。另外，我也會在學習和工作中更加重視數據科學和技術的學習，以便更好地適應大數據時代的發(fā)展。
在大數據時代，我們需要認識到數據的重要性和價值，同時也需要關注數據安全、隱私保護、數據倫理和責任等問題。只有在全社會共同努力下，才能充分利用大數據的潛力，推動社會的發(fā)展和進步。
大數據時代心得體會篇六
大數據在信息時代的崛起，給教育領域帶來了前所未有的變革和機遇。隨著技術的進步，教育數據的采集、分析和應用已經成為教育改革的新方向。在這個大數據教育新時代，我有了一些深刻的體會和感悟。
首先，大數據教育打破了傳統(tǒng)教育的邊界和束縛，為學習提供了更多個性化的可能。傳統(tǒng)教育往往以“一刀切”的方式進行，忽略了每個學生的差異和潛力。而大數據技術可以對學生的學習情況進行實時跟蹤和分析，根據學生的興趣、能力和學習節(jié)奏，個性化地設計學習內容和方式。通過大數據教育，學生們可以在更適合自己的環(huán)境中學習，更有效地進步和成長。
其次，大數據教育強化了教育評估和質量管理的科學性和客觀性。在過去，教育質量的評價往往依靠主觀的感受和經驗，缺乏客觀的數據支持。而大數據教育則可以收集和分析大量的學生學習數據，從而更準確地評估學生的學習成果和教學效果。基于這些數據，教師和學校可以更迅速地發(fā)現問題和調整教學策略，以提高教學質量。同時，學生和家長也可以更明確地了解自己的學習情況，并及時調整學習計劃。
第三，大數據教育為教育決策提供了更充分的依據和支持。教育決策往往需要依賴大量的數據來分析趨勢和預測未來。傳統(tǒng)的數據搜集和整理工作非常繁瑣，也容易出現錯誤。而大數據教育則可以通過大規(guī)模數據的分析，深入挖掘學生的學習模式、教師的教學方法、課程的效果等多個維度，為教育決策提供更準確的依據。例如，在教育政策制定時，可以通過大數據來衡量教育改革的效果和潛在的影響，有針對性地進行調整和改進。
第四，大數據教育促進了合作和共享。在大數據時代，不同學校、不同區(qū)域和不同國家的教育數據可以進行共享和比對。這種共享和比對可以幫助教育者們更全面地了解教育現狀和問題，同時也可以借鑒其他地區(qū)和國家的成功經驗。大數據教育的共享和合作，可以在全球范圍內實現教育資源的共享，促進教育的公平和可持續(xù)發(fā)展。
最后，大數據教育也帶來了一些挑戰(zhàn)和隱憂。首先，隱私和安全問題是大數據教育面臨的重要挑戰(zhàn)。大數據教育需要收集和處理大量的個人敏感信息，因此，如何保護學生和教師的隱私和數據安全勢在必行。其次，大數據教育雖然可以提供大量的數據支持，但如何從這些海量的數據中提煉出真正有價值的信息，仍然是一個需要解決的難題。此外，大數據教育也需要教育者們具備相關的技術和數據分析能力，以更好地應對和利用大數據。
綜上所述，大數據教育的出現給教育領域帶來了革新和突破。它改變了傳統(tǒng)教育模式，提供了更多個性化的學習機會；它強化了教育評估和質量管理的科學性和客觀性；它為教育決策提供了更充分的依據和支持；同時也促進了教育的合作和共享。然而，大數據教育也面臨著隱私和安全問題以及數據利用的挑戰(zhàn)。我們應當積極探索和應用大數據教育，同時也需警惕其潛在的問題，努力營造一個以數據為基礎的智慧教育新時代。
大數據時代心得體會篇七
《大數據時代》這本書主要描述的是大數據時代到臨人們生活、工作與思維各方面所遇到的重大變革。
文中清晰的闡述了大數據的基本概念和特點，并列出明確的觀點。不管對于產業(yè)實踐者，還是對于政府和公眾機構，都非常具有價值。作者將本書分為3個部分。第一部分提出了大數據時代處理數據理念上的三大轉變：抽樣等于全體;要效率不要絕對精確;要相關不要因果;第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰(zhàn)車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力;最后一部分，作者描繪了大數據帝國前夜的脆弱和不安，包括產業(yè)生態(tài)環(huán)境、數據安全隱私、信息公正公開等問題。
本書觀點擲地有聲，作者觀念高屋建瓴，從很多實例和經驗中萃取普適性觀念。例子詳實豐富，囊括了進百個學術和商業(yè)實例。
引言提出了大數據將給生活、工作于思維帶來重大的變革。一個例子是20__年h1n1流行病毒背景下谷歌通過檢測檢索詞條，處理了4.5億個不同的數據模型，通過預測并與20__年、20__年美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測的結果與官方數據的相關系數高達97%。按照傳統(tǒng)的信息返回流程，通告新流感病毒病例將有一到兩周的延遲。對于飛速傳播的疾病，信息滯后兩周是致命的。而谷歌運用大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為世界預測流感提供了一種更快捷的預測工具。此外，我聯想到原淘寶董事長馬云通過大量數據分析得出20__年經濟疲弱，為其商家提前做好迎接經濟危機提供了時間緩沖。(補充并清晰描述詳細)關于大數據在商業(yè)領域的應用， farecast公司是一個成功的典型范例。該公司由奧倫·埃齊奧尼創(chuàng)辦，利用機票的銷售數據來預測未來的機票價格，旨在幫助用戶在購買機票方面做出預測，并對機票價格走勢預測的可信度標示出來供消費者查考。farecast系統(tǒng)利用近十萬億條價格記錄預測的準確度達75%，使得使用farecast票價預測工具購買機票的旅客，平均每張機票節(jié)約50美元。而處理如此多的數據離開了大數據技術將無法進行。
也正是由于我們進入了一個前所未有的信息化時代，人們擁有了如此多的數據，才提供給我們利用大數據的分析處理手段，創(chuàng)造新的價值。也許有人以為我們大數據時代的還未來臨。其實大數據技術早已滲透到我們中間，它被應用在垃圾郵件的過濾，新浪微博技術平臺，谷歌翻譯以及輸入文字的自動糾錯等。
文中提出的一個觀點是，預測是大數據的核心。其實從過去的時代人們就利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟等各方面進行預測、矯正。只是進入了大數據時代人們掌握的數據爆炸性的速度在增長，從而數據的存儲和分析數據分方法成了釋放大數據能量的關鍵。
關于不是隨機樣本而是整體數據中。作者指出了隨機取樣是小數據時代用最少的數據獲取最大價值的做法。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義。喬布斯成為世界上第一個對自身所有dna和腫瘤dna進行排序的人。喬布斯曾開玩笑說“我要么是第一個通過這種方式戰(zhàn)勝癌癥的人，要么就是最后一個因為這種方式死于癌癥的人”。雖然最后難免死于癌癥但這種獲得所有數據而不是僅樣本的方法將他的生命延長了幾年。同樣，從事跨境匯款業(yè)務的xoom公司偵破一起犯罪集團的詐騙也是由于使用了整體數據。初此之外，他還列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。
作者同時也指出隨著數據使用的越來越多，其得出的結果并一定能越來越精確，畢竟數據不能保證百分之百的正確，特別是大數據時代各種結構化與非結構化類型的數據聚集在一起難免導致結果的不太精確。大數據時代要求我們重新審視精確性的優(yōu)劣。作者特別舉了谷歌翻譯成功的例子。谷歌翻譯之所以優(yōu)于ibm的candide系統(tǒng)并不是因為它擁有更好的算法機制。和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。(其語庫來自于未經過濾的網頁內容，會包含一些不完整的句子、拼寫錯誤、語法錯誤以及其他各種錯誤)
在不是因果關系，而是相關關系的篇章中。作者指出在大數據時代往往知道是什么要比知道為什么來的更實在。作者列舉了林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優(yōu)勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的先鋒和代表，從以前廣為人事的啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于其策略的幫助。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。aviva保險公司利用幾百種生活方式的數據，如愛好、長瀏覽網頁等間接的預測出哪些人更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥。ups國家快遞公司通過使用預測性分析檢測其全美6萬輛車隊。進行防御性的修理，節(jié)約巨大得的成本。這些都充分顯示了大數據在預測方面的優(yōu)勢。
本書第二部分講的是大數據時代的商業(yè)變革。
作者用莫里繪制導航圖的例子告訴我們，遠在信息數字化之前，對數據的運用就已經開始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海記錄，他從這些大量的數據中獲取到新的利用價值。繪制的圖表幫助商人節(jié)約一大筆錢，使年輕的海員們間接獲取了成千上萬名經驗豐富的航海家的指導。日本先進工業(yè)技術研究所越水重臣教授通過安裝壓力傳感器將人屁股特征數據化，進而形成對乘客身份的特征識別。這項技術為汽車防盜系統(tǒng)提供了方案。公司，致力于為顧客預測商品的價格，通過收集處理海量的價格信息，預測準確率高達77%，幫助顧客在購買一個產品時節(jié)約了大約100美元。r部門通過分析來自210個國家的15億信用卡用戶的650億條交易記錄，分析得出商業(yè)發(fā)展和客戶消費趨勢，如通過分析發(fā)現如果一個人下午四點左右給汽車加油的話，他很可能在接下來的一個小時內去購物或者去餐館吃飯 ，且在這一小時里大約花費35到40美元。商家正可以利用這個分析結果，在加油的小票背面附加上附近商店的優(yōu)惠券。
這些例子都證明了大數據蘊藏著巨大的商業(yè)價值。根據提供價值的不同來源，大數據價值鏈包括三大構成部分。包括第一種是基于數據本身的公司。這些公司擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。第二種是基于技能的公司。它們通常是咨詢公司、技術供應商或者分析公司。它們掌握了專業(yè)技能但并不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)性用途的才能。比如說，沃爾瑪和pop-tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的公司。皮特.華登，jetpac的聯合創(chuàng)始人，就是通過想法獲得價值的一個例子，他通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下一次旅行目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。挖掘數據的新價值的創(chuàng)新思維才是這些公司脫穎而出的優(yōu)勢所在。
大數據成為許多公司競爭力的來源，未來可能整個行業(yè)的結構會發(fā)生改變，大公司和小公司最有可能成為贏家。如今的核心競爭力在于快速而廉價地進行大量的數據存儲和處理。當然公司要根據自己的情況進行調整。大數據向小數據時代的贏家以及那些線下大公司(如沃爾瑪、聯邦快遞、寶潔公司、雀巢公司、波音公司)提出了挑戰(zhàn)。同時，大數據也為小公司帶來了機遇。大數據也將會影響國家競爭力。當制造業(yè)已經大幅轉向發(fā)展中國家，而大家都爭相發(fā)展創(chuàng)新行業(yè)的時候，工業(yè)化國家因為掌握了數據以及大數據技術，所以仍然在全球競爭中占據優(yōu)勢，但這個優(yōu)勢很難持續(xù)。隨著技術的發(fā)展，西方世界在大數據技術的優(yōu)勢將會慢慢消失。對于大公司而言，好消息是大數據技術可以加劇優(yōu)勝劣汰。一旦公司掌握了大數據，它不但可能超過對手還可能遙遙領先。
文章第三部分講了大數據帶來無數好處的同時帶來的不良影響以及如何面對這些影響。包括如數據的收益的處理問題以及數據中用戶資料的隱私和決策過程帶來的影響。作者在保護個人隱私方面提出了幾種想法。一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。作者同時也指出了這兩種方式的難度。一方面收集到的數據可能會被后續(xù)的多次利用。另一方面，匿名化會在數據收集越來越多和數據的相互結合關聯使用時變得無效。作者列列舉電影《少數派報告》的情節(jié)說明越來越依賴數據時，大數據可能將我們禁錮在可能性之中。當然通過分析犯罪的常發(fā)地與常發(fā)時間，合理安排警力會對治安防范提供不小的幫助。作者還指出不能盡信數據的分析結果，因為不能保證獲取分析結果來源的數據準確性。大數據在給我們生活提供便利的同時，也讓隱私保護的法律手段失去了作用。我們必須杜絕對數據的過分依賴。
在高速邁進大數據時代的同時，人類信息管理準則需要重新定位，這將帶動社會核心價值觀的轉變。大數據時代，對原有規(guī)范的修修補補已經不足以抑制大數據帶來的風險。保護個人隱私就需要對個人數據處理器對其政策和行為承擔更多責任。同時必須重新定義公正的概念，以確保人類行為的自由。作者提出了解決這些問題的方向。如個人隱私保護方面，可以讓使用者承擔更多的社會責任。將責任從民眾轉移到數據使用者有很多意義，也有充分的理由。因為他們更清楚將如何使用數據且是數據應用最大的受益者。關于公正方面簡單的講就是個人可以并應為他們的行為而非傾向負責。就像公司有內部會計和外部審計人員一樣，大數據時代，公司將設置專門的人員--內部和外部算法師對大數據活動進行監(jiān)督。還有可能出現第三方的機構對大數據行為進行監(jiān)督和衡量。作者甚至考慮到對大數據存在的壟斷情況進行分析并在反壟斷反面給了建議。最后結語中作者提出大數據提供給人們的只是參考答案，提醒我們在利用這個工具時要銘記人類的作用是無法完全替代的。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的國際競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向，沖破與西方國家的差距。對于一個國家如此，對于一個企業(yè)亦是如此。在如此快速的到來的大數據時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。公司的規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于公司的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。對于掌握大量數據的公司，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途?比如國內目前的社交網站，購物網站等都掌握了用戶的大量的數據信息。在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給其他企業(yè)或個人帶來價值。
大數據時代心得體會篇八
4月13日下午，在湖南大學東樓205參加了關于《大數據時代》的讀書交流活動。通過相互交流學習，使我更深層次的理解了大數據時代的利與弊，機遇和挑戰(zhàn)。在寫心得體會前，我想再重新審視一下關于大數據的歷史沿革和現實意義。
首先，最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”“大數據”在物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關注。大數據作為云計算、物聯網之后又it行業(yè)又一大顛覆性的技術革命。云計算主要為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，而數據才是真正有價值的資產。企業(yè)內部的經營交易信息、物聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其數量將遠遠超越現有企業(yè)it架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大超越現有的計算能力。如何盤活這些數據資產，使其為國家治理、企業(yè)決策乃至個人生活服務，是大數據的核心議題，也是云計算內在的靈魂和必然的升級方向。
其次，進入20xx年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。數據正在迅速膨脹并變大，它決定著企業(yè)的未來發(fā)展，雖然很多企業(yè)可能并沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業(yè)的重要性。正如《紐約時報》20xx年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業(yè)、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”
最后，隨著云時代的來臨，大數據(bigdata)也吸引了越來越多的關注。著云臺的分析師團隊認為，大數據(bigdata)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像mapreduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。“大數據”在互聯網行業(yè)指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用g或t來衡量。大數據到底有多大?一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張dvd;發(fā)出的郵件有2940億封之多(相當于美國兩年的紙質信件數量);發(fā)出的社區(qū)帖子達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量);賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……，截止到20xx年，數據量已經從tb(1024gb=1tb)級別躍升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)級別。國際數據公司(idc)的研究結果表明，20xx年全球產生的數據量為0.49zb，20xx年的數據量為0.8zb，20xx年增長為1.2zb，20xx年的數量更是高達1.82zb，相當于全球每人產生200gb以上的數據。而到20xx年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200pb，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5eb。ibm的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了20xx年，全世界所產生的數據規(guī)模將達到今天的44倍。
首先，談談大數據帶給生活的轉變。大數據已經是信息產業(yè)發(fā)展的必然趨勢，可以說，大數據現在已經開始慢慢滲透入我們的生活，如：現在流行的打車軟件、三維立體化社區(qū)的建立、某些從事生產銷售的行業(yè)利用大數據來優(yōu)化規(guī)模和實現利益最大化。而我們很多人對大數據還很陌生，只是被動的適應著大數據給生活帶來的改變。大數據時代是以云計算為基礎的，所以，要實現大數據，相關的很多的硬件設備都要更新換代，信息處理系統(tǒng)、信息傳輸系統(tǒng)、信息反饋系統(tǒng)、信息決策系統(tǒng)都將面臨新的挑戰(zhàn)，相關產業(yè)都要重新調整產業(yè)結構，在那時，可以夸張的說，信息就是黃金，信息就是石油。大數據時代的到來會解放更多的勞動生產力，勢必將會更加加劇生產力過剩的現狀，社會兩極分化現象會更加明顯，掌握不了信息資源，很難再翻身，要防止信息壟斷帶來的可怕局面。大數據時代的到來會使人們的生活節(jié)奏急速加快，信息的時效性決定了它的流通速率，人們的生活節(jié)奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的節(jié)奏，人們會越來越忙，到那時，就像現在的日本，可能想找個人聽你說說話，真的是一件很難的事。
第二，關于數據管理的看法。大數據時代，數據管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的數據被非法竊取、丟失和被盜?我的看法是，人防、技防、物防一體化。人防，即我們要從思想上牢固樹立信息安全防范的意識，不主動泄露信息，要管理好自己身邊的信息設備;技防，就是要運用軟件來管理和處理數據，經常檢查更新數據庫，定時查殺電腦病毒，確保電腦狀況安全;物防，就是重要的數據一定要備份保留，而且應當做到備份與原始文件是物理隔離，無關的信息應當及時刪除，減輕硬盤的壓力。
三、怎么保護自己的隱私。隱私，顧名思義，就是不愿意讓別人看到的東西，所以，在大數據時代，更要管理好自己的隱私，以免對自己和家人造成麻煩和損失。越是隱私的信息，越要遠離網絡，不要再公開的社交網絡儲存和展示個人圖片、資料等信息，免得被非法人士采用和竊取。建議還是用紙質的日記代替電腦日記，避免信息傳播范圍太大，管理好自己的日記本。研發(fā)一種新的硬件連接器，總是以隨機碼來保護自己真實ip地址，提高網絡安全的可靠性，加強對聯網信息的管理和保護。
不論我們情不情愿，大數據時代都會到來，現實社會是我們高喊著走向大數據時代，其實大數據時代已經向我們走來，所以與其被動接受，不如主動學習，從中找到自己的出路，成為大數據時代的建設者和受益者。
大數據時代心得體會篇九
隨著科技的發(fā)展，我們已經進入了一個數據時代。無論是學校、企業(yè)還是政府，數據已經成為日常工作中不可或缺的一部分。在這樣的時代里，我們應該如何看待數據以及如何利用它，這是我們每個人都需要思考的問題。在這篇文章中，我將分享我的數據時代心得體會，希望對大家有所啟迪。
在數據時代，數據像水一樣無處不在，對于各行各業(yè)來說，獲取和處理數據成為了最基本的需求。數據涉及方面很廣，不同行業(yè)、不同領域的數據都有不同的價值，但其中最重要的一點就是，數據是價值的源泉。對于企業(yè)而言，數據的分析和利用可以提高業(yè)務效率、減少成本、增加收益；對于政府而言，數據的分析和利用可以優(yōu)化公共服務、提高效率、更好地滿足民生需求。因此，可以說數據是當今社會創(chuàng)造價值的基礎。
2.數據的正確性和分析能力至關重要。
在數據時代中，數據的正確性和分析能力是非常重要的，因為如果數據錯誤或者分析不準確，將會給企業(yè)或者政府帶來巨大的風險。因此，需要保證數據的來源和準確性，并且需要具備專業(yè)的數據分析能力，準確地從大量的數據中抽取出有價值的信息。同時，數據的保密性和安全性也是需要重視的。
3.數據共享可以帶來更多發(fā)展機會。
在數據時代，數據共享也成為了一個趨勢。通過數據共享，可以讓不同機構之間的數據更好地共享和利用，加快各個方面的發(fā)展。比如，政府可以公開數據，供社會各方使用和分析，帶來公共服務的進步和效率的提升；企業(yè)可以與各種業(yè)務合作商進行數據共享，更好地滿足用戶需求，在商業(yè)領域實現可持續(xù)發(fā)展。
在數據時代下，個人隱私保護也成為了一個重要的話題。在收集、分析和利用大量數據的過程中，難免會涉及到個人信息的披露和利用，而這就需要更加完善的管理和監(jiān)管。企業(yè)和政府都需要通過技術手段和法律途徑，加強個人隱私的保護，讓數據使用得到更加合理的平衡。
5.人類智慧和技術手段應該相互協(xié)作。
在數據時代下，人類智慧和技術手段是相輔相成的。數據的分析、利用離不開人類智慧的指導和輔助，而人類智慧的有限性也需要技術手段的幫助。因此，人類和技術應該相互協(xié)作，實現更好地數據分析和價值開發(fā)。只有這樣，才能更好地推動科技的進步和社會的發(fā)展。
總的來說，數據時代可以給我們帶來很多機遇和挑戰(zhàn)。我們需要認真思考數據的價值和正確性，并且要用正確的態(tài)度對待數據，實現數據的合理化調用和運用。只有這樣，才能在數據時代中贏得更多的發(fā)展機會。
大數據時代心得體會篇十
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協(xié)作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據時代心得體會篇十一
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業(yè)，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！按髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P系，而是相關關系?！辈恍枰馈盀槭裁础?，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出“不是因果關系，而是相關關系。”這一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。”[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！敝x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
再讀。
概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊?！贝髷祿?v特點：數量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實性(veracity)。但舍恩伯格認為大數據并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數據是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。”[ii]其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。
科學家的治學態(tài)度是嚴謹的，而人文學家更具有想象力。一些對大數據不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數據的核心是預測?！按髷祿皇且虣C器像人一樣思考。相反，把數學算法運用到海量的數據上來預期事情發(fā)生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大數據所產生的負面影響，他在第七章里談到讓數據主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學態(tài)度。在量子力學里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現象，信息社會中的大數據會不會也有類似情況呢?如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應用，從個人隱私到政府管理，大數據無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數據服務人類造福人類的終極目的和價值所在?！按髷祿⒉皇且粋€充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一?！盵iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數據帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統(tǒng)一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學派色彩的科學發(fā)展觀。
問題是研究的價值基點，“大數據”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數據處理和信息管理問題，同時也討論信息安全和網絡倫理問題，還引發(fā)哲學上的思考，哲學史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉變?yōu)閷嵶C科學中的具體問題?？芍允墙^對的，不可知性是相對的?！按髷祿敝詾榇笫且蛩l(fā)人類生活、工作和思維的大變革，從這個意義上來看，《大數據時代》的意義不僅在于它討論了若干重大問題，而且對研究者開出了一個問題清單，從而引發(fā)更多人來探討這些有趣的問題。
《大數據時代》實際上主要是一本討論數據挖掘的書，數據挖掘與數據分析是不同的概念，數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規(guī)律。數據挖掘主要運用計算機來進行處理，而數據分析既要用計算機也要人工分析，是計算機科學與人文價值判斷的統(tǒng)一結合。換言之，《大數據時代》并不是一本討論大數據所有問題的書。
《大數據時代》也是一本討論互聯網發(fā)展的書，從數字化到數據化，同時有濃厚的未來學色彩。當文字變成數據，我們進入了互聯網;當方位變成數據，我們進入了物聯網;當溝通變成數據，我們進入了下一代互聯網。一切可量化，萬物皆數據，正是當今互聯網世界的真實寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數據時代》出現最多的詞是“思維”和“方法”，因此也可以把這本書視為思維科學應用研究的書。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
三讀。
今年國慶節(jié)前一天，中共中央政治局們來到中關村搞集體學習，調研、講解、討論創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略。包括、在內的七位全部出動來到中關村，這是歷史上沒有過的，百度、聯想和小米的負責人，有了一次直面最高層匯報工作的機會。雷軍和柳傳志，講解的都是本公司的各種情況，李彥宏則沒有講百度的廣告業(yè)務發(fā)展得如何好，而是講起了大數據。在講解中，李彥宏認為大數據有兩個重要價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級;二是關注社會民生，帶動社會管理創(chuàng)新。這些價值也是目前黨和國家領導人最為重視的，可見《大數據時代》既有理論價值也有現實意義。
當今大數據正在影響著新聞傳媒業(yè)，大數據新聞、大數據營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數據分析師變身新聞編輯，大數據正改變新聞生產流程、大數據在創(chuàng)造傳媒新業(yè)態(tài)?！安环料胂笠幌拢S著數據的進一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數據挖掘，分析用戶癖好，向電視臺定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個時候，電視臺一如那些家電廠商們，曾經產業(yè)鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個產業(yè)鏈最低端的內容代工廠。”[v]然而，情形也遠沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數所謂的大數據公司其實還是空殼子，因為數據還沒有完全開放。他認為必須在政府層面上推動才能真正實現大數據的開發(fā)與利用。我在討論大數據時代的輿情監(jiān)測與預警時說道：“經典自由主義傳播學說對媒體的定位：秉持公正、客觀立場的媒體被稱為代表公眾監(jiān)督政府行為的‘看門狗’。其實，媒體既是公眾利益也是國家利益的‘看門狗’。要看好門就要瞭望、洞察社情民意，傳統(tǒng)媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動的新媒體平臺卻大有可為。作為公共信息發(fā)布平臺的微博可以成為政府及時了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導盲犬’?！盵vi]遺憾的是目前我國的數據平臺還沒有完全開放，真正的大數據時代還沒有到來。
與國內不少教科書寫法的專著相比，國外的書寫得更有趣，尤其是大學者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出?！洞髷祿r代》不到22萬字，卻有上百個學術和商業(yè)的實例，豐富翔實的例子讓讀者感到通俗易懂，深奧的理論看起來也不費勁。這恐怕與舍恩伯格既是學者也是專家，既有理論又有實踐有關。反觀我們些學者故弄玄虛而示高明，實際上是把讀者拒之門外。我覺得優(yōu)秀的科學家也應該是一個科普作家，優(yōu)秀的學者也應該是一個不錯的傳播者。當然國外學術著作也有一個翻譯問題，這本書譯得還不錯。此外，《大數據時代》還附有不少it界名流的推薦意見，雖是出版商的發(fā)行所為，對解讀此書也不無益處。
除了《大數據時代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數據不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內出版的大數據方面的專著：《證析》、《大數據》、《個性化：商業(yè)的未來》。相比《大數據時代》的宏大視野，這些書就大數據某一局部問題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國工程院李國杰院士和中科院計算所副總工程學旗合寫的文章《大數據研究：未來科技及經濟社會發(fā)展的重大戰(zhàn)略領域——大數據的研究現狀與科學思考》。
雖說開卷有益，但是由于每個人的時間精力有限，對于一個研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認為書有三種：有用的書，主要是應用類的專業(yè)書;無用的書，主要是形而上的思想類;無字的書，人間百態(tài)，社會現實。可偏重但不應偏廢。對于學生來講這三類“書”都該讀一些，對于研究者則要讀哪些解決關鍵問題的書，《大數據時代》就是這樣一部書。當然，并非第一個讀者都是研究大數據的，但進入大數據時代，還有什么東西與數據完全沒有關系呢?麥肯錫全球研究機構認為，未來十年里有12項對經濟發(fā)展產生重大影響的技術，其中包括三項新媒體技術：移動互聯網、物聯網和云計算。這三項新媒體技術都與大數據密切相關，而這些新媒體新技術的發(fā)展都影響著當今的新聞傳播業(yè)。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學帶來一些啟迪。我覺得一本書的價值不在于讓你頂禮膜拜，而是引發(fā)廣泛而深入的討論。
“凡是過去，皆為序曲?！弊x完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
大數據時代心得體會篇十二
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書。
——讀《大數據時代》有感及所思。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部車民。
2013年11月10日。
一、學習總結。
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現。
對企業(yè)未來運營的預測。
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據時代心得體會篇十三
如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。你知道讀大數據時代。
心得體會。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿⒔灰讛祿?、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據時代心得體會篇十四
大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰(zhàn)與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業(yè)的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監(jiān)》中情節(jié)來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變?！按髷祿蓖ㄟ^對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業(yè)的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業(yè)更有利的決策，使得這些企業(yè)擁有更強的創(chuàng)新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業(yè)社會時代，隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發(fā)展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發(fā)展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了?！按髷祿钡摹按蟆辈粌H是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態(tài)變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規(guī)模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結。
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現。
對企業(yè)未來運營的預測。
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
百度百科中是這么解釋的：大數據（bigdata），指無法在可承受的時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅。
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業(yè)的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統(tǒng)不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據時代心得體會篇十五
數據時代是一個無處不在的數字世界，我們生活在這個數字化的時代當中，伴隨著科技的不斷發(fā)展和普及，數據也變得日益龐大、重要且不可倒退。在這個時代里，科技正在重塑著我們的社會形態(tài)和人類思維，同時也為我們帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。通過對于數據時代的思考、探索和實踐，我們可以更好地理解這個時代所面臨的機遇與挑戰(zhàn)，在其中找到我們自己的定位，并不斷地完善自己。
數據時代有許多的機遇，它不僅僅是一種生產工具，更是一種創(chuàng)新方式和商業(yè)模式。在這個時代里，我們可以通過掌握相關技能、獲得數據分析能力，集成多渠道的資源、掌握實時數據、深入挖掘數據，如此種種，才能更好的進入數據時代的角色，轉化機遇。通過數據分析，我們可以做到精細化營銷、用戶需求細分以惠及用戶、結合多種方式實現新的業(yè)務形態(tài)。當然，隨著數據時代的到來，要充分利用好數據所提供的機遇并不只這些。
數據時代的挑戰(zhàn)并不少。數據時代下的問題，已經不僅僅是如何收集和處理數據，而是如何高效地利用數據進行分析和應用。復雜的分析技術、不穩(wěn)定的模型、部分數據隱私、多樣性的數據資源等等，這些都是數據時代所要面對的挑戰(zhàn)。同時，我們也需要提高對于數據的素養(yǎng)，了解大數據安全與數據合規(guī)的知識，從而提高數據的價值和安全保障。
第四段：探索數據價值的實踐。
數據價值是數據時代的重要指標，它對于企業(yè)和個人都有著重要的意義。因此，如何獲取和提高數據的價值，已成為我們進入數據時代的重要任務之一。首先，我們需要了解數據，并不斷探索數據背后所蘊含的價值，從而實現數據資源的優(yōu)化利用；其次，我們需要整合數據，建立包含全方位視角的數據管理體系，并實現對數據的全面監(jiān)測；最后，我們需要通過開放數據共享與創(chuàng)新機制等手段，不斷推進數據開放與應用，讓數據價值得以最大化。
第五段：結語。
對于數據時代的思考不止于一篇文章，它不斷地為改變著我們的生產模式，我們的思維模式和我們的價值觀。只有不斷探索和實踐數據時代的價值，我們才能充分地提升我們的競爭力，成為這個數字化時代的中流砥柱。讓我們在這樣的時代里，積極擁抱變革、把握機遇，去發(fā)掘數據價值帶來的更多可能。
大數據時代心得體會篇十六
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
大數據時代心得體會篇十七
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據時代心得體會篇十八
大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變?yōu)榱舜髷祿r代?大數據時代帶給了我們什么?下面是本站小編為大家收集整理的大數據時代。
歡迎大家閱讀。
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20xx年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統(tǒng)，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發(fā)展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統(tǒng)計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區(qū)別：1、思維慣例。大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區(qū)別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業(yè)務發(fā)展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優(yōu)秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
大數據時代心得體會篇十九
隨著科技的不斷發(fā)展，我們已經進入了一個數據時代。在這個時代，大量的數據被收集、存儲和分析，它們對于企業(yè)以及政府機構決策的重要性增加了許多。那么，對于我們每個人來說，數據時代又意味著什么呢？以下是我對于數據時代的心得體會，希望能對大家有所啟發(fā)。
1.數據時代意味著我們必須更加謹慎地處理個人信息。
在數據時代，我們不得不面對一個關鍵問題：我們的個人信息是否足夠安全？在這個時代，每一次網上購物、社交媒體互動、或是使用搜索引擎，我們都會留下許多數據，這些數據會被永久保存，并且可能會被泄露或濫用。因此，我們必須更加謹慎地處理我們的個人信息，在使用互聯網時，不要輕易向任何陌生人披露自己的隱私。
2.數據時代需要我們培養(yǎng)更多的數據分析技能。
在數據時代，我們不僅需要更謹慎地處理個人信息，我們還需要具備更多的數據分析技能。數據分析技能的掌握，意味著我們能夠更快地掌握大量信息，并更準確地做出決策。這種技能不僅對于職業(yè)發(fā)展有益，還能幫助我們更好地權衡自己所做出的決策。
數據時代為我們帶來一個偉大的好處，那就是：對于某一個問題，我們能夠獲得更多、更立體、更具體的信息。這使得我們更容易客觀地看待問題，而不被主觀因素所影響。同時，我們也能夠更細致地研究問題的來源，因此更有可能擁有更好的解決方案。
4.數據時代要求我們更好地保護知識產權。
隨著數據時代的到來，知識產權的保護變得更加困難。尤其是在網絡上，它使所有人都可以輕易地復制或加工他人通過努力和經驗所創(chuàng)造的知識產權。因此，我們需要更加謹慎地對待知識產權，保護我們自己的知識產權并尊重他人的知識產權。
數據時代不僅是分析數據的時代，還是創(chuàng)造數據的時代。我們在使用互聯網時，經常通過上傳信息、評論、和互動活動等方式為網絡世界貢獻數據。而這些數據可以幫助互聯網更好地服務于我們，幫助企業(yè)更好地了解他們的需求，進一步創(chuàng)造更具價值的產品和服務，并幫助推動社會的進步。
總之，數據時代已經帶來了巨大的變化，這些變化既有好處，也有挑戰(zhàn)。我們需要不斷適應這個時代，保護我們的個人信息和知識產權，同時學會更好地分析和利用數據。通過這樣，我們將能夠更好地從這個時代中獲得收益，同時為這個時代的發(fā)展做出更貢獻。
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