举例说说大数据时代来到了吗

导读：　举例说说大数据时代来到了吗(共5篇)读《大数据时代》心得读《大数据时代》心得姓名：王韬涵 班级：机械一班 学号：2012301390002 联系方式：15107116020最近，看到网络上经常提到的一个热词，“大数据”颇为感兴趣，于是便选择了维克托·迈尔的《大数据时代》作为了解“大数据”的途径。“大数据”的主要特征便在于它一...

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《读《大数据时代》心得》
举例说说大数据时代来到了吗 第一篇

读《大数据时代》心得

姓名：王韬涵 班级：机械一班 学号：2012301390002 联系方式：15107116020

最近，看到网络上经常提到的一个热词，“大数据”颇为感兴趣，于是便选择了维克托·迈尔的《大数据时代》作为了解“大数据”的途径。

“大数据”的主要特征便在于它一改以往以少数样本作为衡量整体的方式，转而依靠高性能的计算机以及优秀的管理优化数据的方式来分析全部数据。通过庞大的数据建立模型，以提高“预言”的准确率。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。

如此重大的变革所带来的影响是无法估量的，所以在此，让我更关注的是其对于我们思想上的变革。“大数据”说到底还是让人类能够更加看清楚这世界的工具。真正的问题不在于其本身的变革，而是我们思想上的变革。就如“第二次工业革命”一样，革命的本身主要不在于机器的诞生和应用，而是“工厂制”这种意识被广泛接受，最终所形成的思想上的变革。

“大数据”时代，我们应当具备的思维方式之一便是“用”。现代社会，我们一天所形成的数据量可能是过去几年甚至是十几年都无法获取的。在如此庞大的数据面前，大多数人的想法都是望“洋”兴叹，真正去获取并去应用的人或团体实在是少数，主要使用大数据的人群还是局限在传统的科研方面。而现代社会说要求更多的是给社会带来的利益，科研的应用是远远不够的。

要“用”并不是说说，或是看看两本书那么简单，重点在于社会对于“大数据”的接受程度。换句话说，只有社会对于“大数据”的接受程度高，人们才能得以使用它。绝大多数人望“洋”兴叹的原因之一便是没有获取“大数据”的来源。个人获取“大数据”的成本极高，甚至是根本没有渠道，又谈何去分析，或是去使用。所以，只有社会才能提供得起“大数据”，这就对社会的开放程度提出极高的要求，包括国家，高校，研究所，公司，以及群众所能反馈给社会大众的数据便是“大数据”时代所能到来的基石。

这些根本性的数据是能够“大数据”对未来做出准确预测的保证。以三峡大坝例子，在建坝之前，30余年有关大坝的数据都受到精密的分析，甚至葛洲坝也是三峡大坝的实验坝体。这才保证了这种大工程的成功。而“大数据”时代所提出的要求是将这庞大数据应用到小的，民用的方面。民用有着庞大的市场，即使某家公司可能很小，但千千万万家公司对于其的使用会是这些数据的效率大大的提高，而不是过去的只为某些方面服务。“大数据”的功能之一，便是将某一次两次的重大或微小成功增值为千千万万次的成功，或是将某一两次的失败告诫千千万万的人。

以上这些只是数据源的方面，更重要的，作为现代人，我们要学会怎么在获取这些“大数据”之后，去用他们，或者去思考这些“数据”。

这里，我举个例子，很多人都知道“美团”，“大众点评网”。这些便是互联网时代对于“大数据”的应用的范例。这些网站或是软件都突出了互联网大数据的特性：第一，商家的品质已没有任何隐私可言，有海量用户的评论，让任何顾客都可轻松了解这家商店的好坏或是它

的特色。第二，数据是开放的。每个人只要需要，只要有网络随时随地都可以根据自己需求为自己量身定制。第三，依靠这些数据所建立起来的公司都是以提供信息平台为主的，换句话说就是以第三产业为主的。第四，这些数据都是取之于民，用之为民的，数据都是从人们生活中诞生，也是为人们生活而应用的。这些都是新时代的人所应当具备的思维方式。【举例说说大数据时代来到了吗】

在文章的最后，我想说的是“大数据”时代的到来是一次重大的机遇，这次变革我们必须要去把握。第一次，农耕时代，铁质农具的工具变革，我们把握住了，成就了我们唐宋时期的繁华。第二次，工业革命的到来，欧洲把握住了，成就了英法等国的称霸世界。第三次，互联网时代的到来，美国占了先机，成就了美利坚帝国，而这第四变革，“大数据”时代的到来，能否成就一个强盛的中国就全看我们的思维能否及时转变为“大数据”式思维。

姓名：王韬涵

班级：机械（1）班

年级：2012级

手机：15107116020

《假如给你一天大数据的生活》
举例说说大数据时代来到了吗 第二篇【举例说说大数据时代来到了吗】

假如给你一天大数据的生活 联网在逐个改变传统行业，但谁来改变互联网？

这是4月24日，百度董事长兼CEO李彦宏在百度大数据引擎技术论坛上抛出的问题。

李彦宏自己的答案是大数据将改变互联网。

大数据这个概念火了好几年。今天新闻观止就一次性给大家说说大数据。

最早的时候我看过一本叫做《大数据时代》的书，里面列举了一些大数据的应用。印象中有这么一个例子，记得不是特别准确，大致意思说的是，在美国，某个当爹的有一天收到一个电商公司寄来的关于婴幼儿产品的广告信息。他很愤怒，觉得这种垃圾广告骚扰到了自己。他甚至找到这个电商公司理论。电商公司回应说，他女儿未来几个月将怀孕，需要这些产品。

出人意料的是，几个月之后，他女儿真的未婚先孕，他要当外公了。而电商公司之所以能提前预测到他对婴幼儿产品的需求，是因为根据他女儿此前的购物、搜索和社交网络等信息所作出的猜测。

推荐购物。这是很多人对于大数据应用的最基础了解。几年过去了，大数据技术的应用到底发展到了一个怎样的层次和水平？

今天新闻观止就通过虚拟一天的大数据生活，来让大家对大数据这个技术有更多直观的了解。

大家准备好了吗？来吧，大数据的一天开始了。

早上，你被手机闹钟叫醒。昨晚你带着一款小型可穿戴设备睡觉的。这个设备连接着你手机里的一款大数据APP，你打开它，可以看到昨晚你睡觉时候的身材状况。比如你是什么时候晨勃的，勃起了几次。你昨晚睡觉翻身了几次，心跳和血压状况如何。

最后这个软件会告诉你，根据昨晚你的身体状况，建议你今天出门之前喝点什么，或者回家的时候记得去药店带回点某类维生素。

现在已经有很多可穿戴设备能够24小时监控我们的健康状况，包括了我们的血压、心跳、睡眠状况、运动状况。还能检测我们汗液、血液。当我们把24小时检测数据上传到大数据中心，跟医院关联以后，就会产生新的价值点出来。

用心脏病做一个例子，有数据说中国每年有几百万人得了心脏病，如果我们的大数据中心具有很好的计算能力，我们能够从这几百万患者的24小时监控数据里头找到它的共性。我们提前两天给人发预警，提醒这些人如果你再这样下去就有可能得心脏病，由医院给人群发出警告。

在大数据时代，便携式的可穿戴传感器会越来越多。原来在医院做，现在可以在家做。这个带来的变化是你可以7*24小时对身体的进行监测。

在西方有个非常时髦的术语叫量化自我，时刻想知道自己身体上的变化。在美国量化自我的先锋们，每两周做一次核磁共振，然后去做血的检查。这些设备产生出来的数据，全部都存储在云端，当量达到一定阶段就是数据的量变了。

大数据对于医生和医院都将带来改变。百度搜索研发部副总监高亮举个了例子，他一个同学岳母，年轻时候一直在协和医院看病，到今天为止已经80岁了。病例牛皮纸这么厚。

现在这些纸质的数据慢慢变成了电子化。但这个数据太大，大到你没有传统办法去看，去分析，去识别。仅仅是三个月医疗数据，让医生看一下，医生可能都没有办法，也没有时间看，他一定需要一些工具才把特征提取出来，辅助他做出诊断。

此外，对医院来说，数据大了带来两个问题，医院现有IT系统比较难存储，试想一个人一生数据在几个T的话，这个成本在医院来说是比较高的。

所以，这些数据持续膨胀的问题给传统行业带来挑战。这些挑战大数据可以解决。比如百度提供了百度开放云，百度数据工厂等数据解决方案。

早上起床洗漱完之后，你想起后天是周六，你要带一个来北京的朋友去逛逛故宫。你打开百度的大数据产品百度预测，看看北京故宫后天预计会有多少人。

百度的大数据产品百度大脑已经能够预测到两个星期以内的城市旅游热度，这些旅游人会从哪一个城市过来，百度能提供两星期的预测，如果把这个更细一点，在城市景点，百度能预测两天景点拥挤程度。具体到两天后玉渊潭和陶然亭哪个公园更拥挤，也可以运用百度大脑计算出来。

到了单位后，如果你是个名人，估计想知道今天你昨天是否被人偷拍了。你用手机给自己拍了一张照片，上传到百度搜图网页上，通过以图搜图和图片识别技术，就能把关于你的新闻图片全部搜寻出来。

到了中午你到一个餐馆用餐前，打开大数据软件可以告诉你餐馆附近有多少空车位，算出你可能会遇到的拥堵时间，到了拿之后是否还有车位。

吃完中饭，你收到催缴电话费短信。你很好奇自己过去三年每个月的消费记录。但过去运营商只能查到六个月以内的消费信息。为什么？因为中国移动至少有5亿用户，每天至少能产生10次以上计费记录。每天50亿的计费记录，一年

下来就是1800亿条记录。这是一个大数据的存储和归纳技术难题。但在大数据时代，过去几年的电话通讯信息都可以查到了。

下班回家的路上，你再也看不到路边电线杠上贴的嫌疑犯通缉图。警察叔叔们使用先进的以图搜图功能，在海量监控视频中，很快可以通过比对把嫌犯找到。最近嫌犯在哪个城市，哪条街道，哪个商店出现过，就不用上街贴照片。

看过美剧《疑犯追踪》的人，应该对于大数据阻止犯罪的作用印象深刻。这部美剧中，软件天才Finch发明了一个大数据机器，机器的程序通过观测已有的数据信息来识别有可能进行的暴力犯罪和可能的受伤害者。

当你回到家的时候，你的可穿戴设备告诉你，今天你在室内和室外的时间分别都是多少，你一天内吸入了多少雾霾。【举例说说大数据时代来到了吗】

晚上睡觉的时候，你的孩子哭闹起来。你把孩子的哭声录入一个大数据软件中。软件能告诉你孩子为什么哭。是饿了，还是哪里不舒服，还是说孩子只是想跟你撒撒娇。

为什么能做到这点？很简单。比如通过百度大脑，你可以把海量的婴儿声纹，上传到大数据中心提取特征学习，录下婴儿哭声上网比对，就知道孩子因为什么哭。

《大数据分析时代,说说无所不能的大数据有哪些特征》
举例说说大数据时代来到了吗 第三篇

大数据时代无所不能的大数据特征

大数据作为目前火热的词汇之一，已经深入很多人的内心。越来越多的企业使用大数据帮助企业分析大量数据，得出需要结果，从而为企业盈利带来实质性帮助。企业可以运用大数据魔镜可进行大数据实时分析、批量分析、智能选择运算、智能探索分析、智能数据挖掘预测等功能，来优化企业业务流程，达到公司增益的效果。那么，在数据分析时，了解大数据的特征能更有效地帮助分析师高效分析。 下面就让我们一起看看大数据的4大特征：

● Velocity — 速度快处理速度快，时效性强。

举例来说，检测医疗支付中的欺诈行为可以事后追溯，也可以实时检测；如果能够实现实时检测，即在支付发生前甚至在医疗服务发生前就识别出欺诈行为，则可有效避免重大经济损失。

● Volume — 数据量大数据量巨大。

从数兆字节 (TB) 1 级别跃升到数十兆亿字节 (PB) 级别 。如一个CT图像含有大约 150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为 750MB，一个标准的病理接近 5 GB。考虑到人口数量和平均寿命等因素，仅一个社区医院就可以生成和累积达数个TB甚至数个 PB级的数据。

● Variety — 种类多数据类型繁多，来源广泛。

既包括数值型数据，也包括文字、图形、图像、音频、视频、网络日志、邮件、等非数值型或者非结构化数据，且预计这些非结构化信息将占未来十年数据产生量的 90%。

● Value — 价值高价值的体现的是大数据分析应用的目的意义所在。

通过大数据魔镜深入的大数据分析挖掘，可以为各方各面的经营决策提供有效支持，创造巨大的经济及社会价值。

《大数据时代读后感》
举例说说大数据时代来到了吗 第四篇

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。大数据时代读后感。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，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。大数据时代读后感。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(二)

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的<大数据时代>。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么，这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点:一、更多:不是随机样本，而是全体数据；二、更杂:不是精确性，而是混杂性；三、更好:不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然，()读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道:”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的<失控>可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，<大数据时代>不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据时代读后感(三)

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。，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。

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。

《大数据读后感》
举例说说大数据时代来到了吗 第五篇

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。大数据读后感。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，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。大数据读后感。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，()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化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，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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