大數據時代的變革閱讀答案

⑴ 大數據時代帶來時代大變革

大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試

「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；

「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；

「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；

……

7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。

中國電信北京研究院總工程師畢奇：

人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地

「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。

怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。

「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。

他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。

「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。

人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。

「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。

第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」

上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：

挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」

「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。

基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。

目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。

值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。

「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。

他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。

潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。

韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：

通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導

「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。

金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。

最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。

「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。

10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。

「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。

貴州大學博士李暉：

FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」

「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。

李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。

目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。

李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。

銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。

眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。

屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。

江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：

讓農民得到「大數據深度學習」的紅利

「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。

他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。

「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。

過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。

周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。

周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。

中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：

信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能

「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。

「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。

唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。

唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。

「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。

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⑵ 《大數據時代》：別把參考答案當做最終答案

因為周邊總是充斥著「大數據」、「雲計算」的字眼，望著說著術語的人們眼裡野心勃勃的光芒，我不禁有些急躁的想弄明白什麼是大數據，到底我們可以從大數據里挖掘到什麼樣的財富。不得不說，我選了一本好書，全篇脈絡分明，邏輯縝密，穿插著數量繁復的案例，讓人在興致盎然之際就能通俗理解。

第一部分 大數據時代的思維變革

大數據時代的來臨，最先要顛覆的是我們的思維模式：1、不是隨機樣本，而是全體數據；2、不是精確性，而是混雜性；3、不是因果關系，而是相關關系。

坦率的說，這個部分給我的感悟很深，相信很多工作涉及到做數據報告的人，都會從中獲益不少。淺顯的說，大數據時代是讓我們把思維聚焦引向發散的變革。傳統意義上，甚至人們日常生活的慣性里，都本能的需求一種因果關系。例如發生了一件事情，人們會立刻尋找一個簡單的原因去說服自己。也就是「因為……所以……」這種邏輯思維是根深蒂固的。

在大數據時代，在擁有幾乎完整的數據時，我們不再刻意追求數據中彼此之間的目的性，從相關性出發，我們無法說清楚為什麼，但我們總知道就是這樣。相關性的概念將會引申更多的創意思維，相信未來的工種也會因此更加細分，甚至會出現更多的新興行業。

第二部分 大數據時代的商業變革

這是每個人都深有體會的：1、一切皆可量化；2、取之不盡，用之不竭的數據創新；3、數據、技術與思維的三足鼎立。

全書最核心或者說我本人最想了解的答案就在這里了。搜索引擎，導航工具，微博，微信記錄著我們一切的行為記錄，我們的情緒起伏都能被量化。這對商界是筆巨大的財富，他們可以根據這些數據定製獨一無二的消費計劃，也可以從中的相關關系中避免許多不必要的損失。

於是數據時代的價值鏈誕生：

1、基於數據本身的公司。 這類公司擁有大量的數據或者可以收集到大量數據。他們以出售數據盈利。當然大數據時代的後期，他們也開始逐漸轉型，收購分析團隊，將數據更大限度的價值化，以獲取更高的盈利。

2、基於技能的公司。 咨詢公司就是此類公司的典型代表，天睿，尼爾森這些都是數據分析的佼佼者，甚至四大現在也在積極開拓咨詢業務。

3、基於思維的公司。 創新思維應該屬於大數據時代最寶貴的財富。FlightCaster、Facebook、滴滴等等這些都是創新思維的典範。

我們要想從大數據時代挖掘金礦也可以順著這條價值鏈下手。本人更傾向於第三種思維的風暴。有趣的是，這類公司的發起人甚至這些被我們趨之若鶩的應用都是創始人無聊逗樂的作品。顯然，熱愛生活，為生活提供更多便利和快樂，彷彿都是創新思維創造需求所必須的。

第三部分 大數據時代的管理變革

風險： 除開我們平常喜歡網購，消費習慣被搜索引擎記錄在外，導航系統記錄著我們的行動軌跡，甚至是我們的心情，通過微信朋友圈和微博，也都一一被監控中。我們彷彿生活在一雙看不見的眼睛裡，想想都覺得不寒而慄。

更可怕的是，當人們過於依賴大數據去做決策的時候，我們的社會終將有一天會演變為預測行為更替事實行為的悲劇。最簡單的例子：警察可能從大數據監控的一系列行為中分析得到結論某人會謀殺他的妻子，而這個人也許什麼都沒做，而警察卻名正言順的將此人逮捕。因為大數據預測分析他一定會做，而警察的行為只是阻止了的悲劇的發生。完全磨滅了他可能真的不會犯罪的可能性。

掌控： 讓數據的使用者承擔責任，是相對保護個人隱私的有效方式。避免了個人信息數據被過度曝光，又給與了數據分析者極大的開發使用空間。另外大數據時代更要避免數據獨裁時代。谷歌曾要求員工測試41種藍色的陰影效果中，哪種被人們使用最頻繁，從而決定網頁工具欄的顏色。這種數據獨裁曾在谷歌一度到達頂峰，同時也激起了強烈反抗。

數據的盲目崇拜總讓人會遺忘數據總有固有的局限性，數據導向的答案是參考答案不是最終答案。不為數據而數據，才是大數據時代最好的態度，才能將大數據的功能最大化。

⑶ 大數據時代的大變革

大數據時代的大變革
在雲計算仍處於「雲里霧里」而亟待落地的今天，IT的浩瀚天空中突然傳來了天使的號角聲——大數據時代來了！大數據，開啟了一個徹頭徹尾的變革年代，更開啟了一個蘊含無窮多機會的年代。誰能夠「號准」大數據時代的「脈搏」，誰就能夠在全球IT業的新一輪角逐中獨領風騷。
令人充滿想像的大數據，究竟「大」在何處？
今天，我們再也不能用狹隘的視角來審視大數據了。因為今天的大數據，不僅體現為數據量的驚人增長，更前所未有地引入了正在不斷擴展中的數據類型。從量的增長來看，IDC報告顯示，未來10年全球大數據將增加50倍。而剛剛過去的2011年，就產生了1.8ZB（1.8萬億GB）的大數據，這相當於每個美國人按每分鍾發3條微博的速度，不停發布2.6976萬年。與此同時，社會上的各行各業，從電信、IT業，到金融、證券、保險、航空、酒店服務業等，地球上的各種存在，從每個人到每棵樹、每朵花乃至每粒沙子，無一例外地都在成為大數據的生成者。在量和面上的雙重積累，讓我們不難想像和接受數據大爆炸的現實——2020年的全球數據使用量將達到35.2ZB（1ZB=10億TB）。
猶如一座富礦的大數據，究竟該如何「開采」？
這是一個令人著迷的問題，因為與正確答案相伴的將是誰都渴望的巨大商業成功。當前，伴隨著變革的發生，傳統的互聯網企業已經站在了大數據時代的最前沿。作為探索的先鋒，他們能否笑到最後，是否會成為「先烈」？這一問題盡管很難回答，但至少為成功的覬覦者提供了充分的借鑒和參考。
作為後PC時代的四大巨頭，Facebook、谷歌、蘋果、亞馬遜正在成為大數據的擁有者和使用者。在自覺或不自覺間，Facebook已然成為業界第一個生成大數據的「巨鱷」，而其他三巨頭仍在努力中。蘋果依靠操作系統和顛覆性的終端，正在努力打造大數據的生成之地；谷歌主要依靠操作系統、搜索引擎和「Google+」平台整合終端產品，以儲備可以利用的大數據；亞馬遜作為雲計算的最早倡導者之一，則通過網路平台、雲計算平台和閱讀終端，期望建立起一個電子商務垂直領域的大數據匯集地。雖然巨頭們的策略各有不同，但利用種種手段整合碎片化的數據進而加以利用的趨勢，已經再明顯不過了。
相比這四大巨頭，電信運營商的探索才剛剛起步。「日內瓦的電信運營商，正在針對市民活動的可視化展開研究。」天雲科技副總雷濤在近日舉行的雲計算大會雲基地專場上指出，「通過在用戶手機上安裝感測器，就能夠記錄下大量的位置信息，從而使得市民活動可視化，這對建立一個智慧城市，進行人口規劃、區域規劃都具有重要意義。」事實上，一個個再簡單不過的位置信息背後，隱藏著巨大的、待挖掘的價值，這個價值對於各行各業都具有關鍵的作用。例如，房地產開發商就很渴望知道高端用戶最頻繁出入的區域，而這些區域就是商業地產的最佳候選地。而除了位置信息外，電信運營商能夠挖掘的信息和數據，仍有無窮無盡的空間，包括了用戶喜好、消費能力等等。
在企業的自發行為以外，國家級的戰略支持已經浮出水面。美國，作為ICT強國，嗅覺最為敏銳。2012年3月29日，奧巴馬政府公布了「大數據研發計劃」，目標在於改進當前人們從海量和復雜的數據中獲取知識的能力，而這是美國繼高速網路和超級計算中心之後的另一個重大科技項目。據悉，首批共有6個聯邦部門宣布投資2億美元，共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，並形成合力，同時增加大數據技術開發和應用所需人才的供給。顯然，先行一步的美國，已經把大數據當作了其ICT產業再度在全球崛起的重要契機。在找准了崛起的方向之後，富有行動力的美國，自然就會毫不拖泥帶水地實施下去。
大數據，正在撬動全世界的神經，無論是國家、企業，還是每一個獨立存在的個人，都將成為大數據時代的貢獻者和受益者。但問題是，你准備好了嗎？

⑷ 大數據時代

預測——大數據的核心

量變導致質變

要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要精確

萬事萬物數據化、數據交叉復用的巨大價值

大數據變革公共衛生——它是建立在大數據的基礎上的。這是當今社會所獨有的一種新型能力:以一種前所未有的方式，通過對海量信息進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場，組織結構，以及政府與公民關系的方法。

大數據價值鏈的3大構成:數據本身、技能、思維

大數據的精髓——分析信息時的三個轉變

1.在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣

2.研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

3.我們不再熱衷於尋找因果關系

小數據時代的隨機采樣，最少的數據獲得最多的信息

大數據時代的思維變革

1.更多:不是隨機采樣而是全體數據

2.更雜:不是精確性，而是混雜性

3.更好:不是因果關系而是相關關系

大數據時代的商業變革

4:數據化:一切皆可「量化」

5."取之不盡，用之不竭"的數據創新

數據的再利用

重組數據

可擴展數據

數據的折舊值

數據廢氣

開放數據

6.數據、技術、思維的三足鼎立

大數據時代的管理變革

7.風險:讓數據主宰一切的隱憂

8.掌控:責任與自由並舉的信息管理

⑸ 在大數據中精準生活閱讀答案

在大數據中精準生活閱讀答案

①萬物皆互聯，無處不計算。因為互聯網、手機、無線感測器的普及，實時監測、遠程協作、SOHO工作、數據管理已成為平常之事，信息像水電一樣通過網路供應汩汩傳輸，計算機上有形數據轉化為無形的財富，深入並造福於現實生活。

②這標志著雲計算與大數據時代的開啟。智能管理、社交網站、物聯網、IPv6，當新技術風馳電掣般地駛入生活，我們如同搭上高鐵列車，還來不及看清楚窗外的風景，就已呼嘯著越過下一個站台。大數據應用於健康管理，幾乎表徵了新媒體技術層面的全部特徵：電子檔案高度個性化;人工智慧幫助我們細分信息;遠程協同記錄用戶的行為模式;數據挖掘預測人們的未來需要。而智能終端與「可穿戴」計算設備的出現，更使得行為、位置、生理數據等細微變化成為可供記錄和分析的精準對象。

③盡管大數據這個名詞並不新鮮，但社會對於大數據價值的認識尚在深化。20世紀80年代，美國人首先提出了這個概念。雅虎的科學家發現，得益於計算機技術和海量資料庫的發展，個人在真實世界的活動能夠得到前所未有的記錄。隨著新媒體技術的更新，如今，大數據的概念逐漸拓展，涵蓋了從數字圖像、新聞跟帖、文本記錄、視頻文檔、社交平台互動所提供的所有信息。不僅如此，它還被視作一種能力，引發了社會和國家戰略層面的深刻關注。

④大數據之「大」，不僅在於容量，更在於社會對其價值的洞悉：在大數據所重塑的後信息環境中，一個大規模生產、分享和應用數據的世界撲面而來。正如學者維克托·邁爾—舍恩伯格所說，它的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到一角，絕大部分隱藏於表面之下。

⑤但即便如此，我們依然可以清楚察覺到大數據給社會帶來的一些改變。從谷歌的流行病分析系統到沈陽渾南居民的數據查詢終端，基於信息的創新成為服務的先導，連接民生，可以救助更廣泛的普通大眾;以雲計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，推動著數據的交換、整合和分析，可以幫助人們發現新知，創造新的價值;作為新發明和新服務的源泉，大數據也影響到傳統學科研究的分化，改變了人們的價值取向、知識結構和生活方式。有學者將大數據比作觀察人類自身社會行為的顯微鏡和儀表盤。而我們看到，這個新的測量工具，再一次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

⑥作為發掘價值、征服數據的強大引擎，大數據所帶來的更多改變蓄勢待發。站在創新、競爭和生產率提高的前沿，思索大數據對於生活的'意義，如何將數據、信息轉化為知識，擴大人類的理性，實現技術與智能服務的跨越?如何規避風險、應對它對管理世界所提出的挑戰?如何藉助於大數據的力量將人類的觀察和理解推向「精準」，並衍生出有效的解決方案?答案還存在於人類智慧的彼此交融之中。

(選自《人民日報》2016年5月，有刪改。)

1.簡要概括第五段中大數據給社會帶來了哪些改變?(2分)

2.第四段畫橫線的句子運用了哪種說明方法?有什麼作用?(3分)

3.第二段中加點的「幾乎」一詞能否刪去?為什麼?(3分)

4.下面的說法或推斷符合原文意思的一項是()(2分)

A、大數據這個名詞早已出現，社會對於大數據價值的認識也早已深化。

B、我們已經進入大數據時代，可以「精準」規避風險，成功應對所有挑戰。

C、大數據作為一種新的測量工具，將再次引領新的繁榮，提供給人們更多的選擇。

D、大數據之「大」，僅僅是因為它的容量大，數據大。

參考答案：

1.可以救助更廣泛的普通大眾;可以幫助人們發現新知，創造新的價值;改變了人們的價值取向、知識結構和生活方式。

2.打比方。(1分)把大數據的真實價值比作「漂浮在海洋中的冰山」，具體形象地說明了它巨大的價值還未被發現，有待於進一步開發。(2分)。

3.不能刪去。因為「幾乎」是十分接近，差不多的意思，說明了「大數據應用於健康管理」差不多「表徵了新媒體技術層面的全部特徵」，刪除後說法就太絕對了，不符合事實，體現了說明文語言准確、嚴密的特點。

4.C

⑹ 《大數據》閱讀答案

所謂‘大數據’，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理」「在‘大數據’時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代後面。我在這里整理了《大數據》閱讀答案，希望能幫助到那您。

大數據

近年來，「大數據」這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂「大數據」，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。「大數據」概念是「信息」概念的3.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。

我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對於人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由於我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，於是就拚命追逐信息、佔有信息。我們甚至還固執地認為，佔有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在「大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。

信息的超速繁殖源自於信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在後面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。2000年，數字存儲信息佔全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。2007年，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其餘都是數字數據。到2013年，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。

「大數據」時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以「一場革命」來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為「大數據」時代會引爆一場「哥白尼式革命」：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。

我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的「哥白尼式革命」，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了「機械復制時代」的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的「大數據」時代，則是一場更為深廣的革命。在「大數據」時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在「大數據」時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代後面。

(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》，有刪改)

《大數據》閱讀題目：

9.下列對「大數據時代」的特點解說正確的一項是

A.數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。

C.精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.「機械復制時代」知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解，不符合原文意思的一項是

A.人們在信息稀缺時代形成的佔有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著「大數據」時代的到來而改變。

B.人類主宰信息的能力遠遠落後於信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。

C.從2000年數字存儲信息佔全球數據量的四分之一，到2013年超過98%，說明了傳統媒體被新媒體取代。

D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的「大數據」時代，則是一場更為深廣的革命。

《大數據》參考答案：

9.D【試題分析：論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題，概念注意「答非所問」「內涵、外延不準」「誤劃類別」「張冠李戴」;判斷類注意「范圍不當」「偷換概念」「曲解文意」;推理注意「強加因果」「強行推理」等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找准區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文「信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負」現在是「大數據」時代，但還沒有到「當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時」，時間范圍混淆;選項B 原文「新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中」選項「信息傳播方式不再是自上而下，而是相反」，偷換了文中的概念「拋入空前的不確定之中」為「自下而上」;選項C對應的原文「印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」讓「知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」是「印刷革命」，選項是「大數據時代」，犯了張冠李戴的錯誤。】

10.C【試題分析：選項「說明了傳統媒體正被新媒體取代」，文中沒有依據，屬於無中生有。】

⑺ 大數據時代讀後感5篇600字

去年的"雲計算"炒得熱火朝天的，今年的"大數據"又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起"大數據"來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注"大數據"來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀，下面是我為大家帶來的大數據時代 讀後感 ，希望你喜歡。

大數據時代讀後感1

舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為2012最佳書籍，今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最後放了個香港大黃鴨般的鴿子，但現場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下，也就意味著——大數據對我們的影響，已經深入到生活的方方面面。

無處不在的大數據：各種雲計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離，「地球村」變成了「地球屋」，彷彿所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而，事實真的是這樣嗎?首先，從應用角度出發，低廉的運算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來，忽略精確而從大量數據的簡單演算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統計學的終極目標——並沒有非常大的跨越，可能終結了回歸分析，有效性驗證等手段，但依舊還是統計。而革命性在於關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果，都是不正確的。真正的因果關系應該屬於上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之後，會統治整個宇宙。但我覺得，無需從神學觀點來討論，而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上，經典力學會失效——那麼在大數據層面上，普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式，那麼從現在的慣有思維，也難以推導出大數據的因果關系。

大數據時代讀後感2

書中雖只是闡述了大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並未提及會對我們 教育 教學產生什麼影響，但在這樣的大環境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數據在教育工作中可實現的價值。

1.教師角度：從基於 經驗 到基於數據的教學轉型

「經驗主義」是指形而上學的思想 方法 和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發，不是採用聯系、發展、全面的觀點，而是採取鼓勵、精緻、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑藉以往經驗認定本節課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何准確把握學生的起點呢?我想可以藉助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。

如教學「復式統計表」時，前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過復式統計表，意讓學生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒有「表頭」，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表，學生對復式統計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖)，第1題：像上表這樣的統計表以前見過嗎?見過約佔65%，沒見過約佔35%，學生在練習中碰到過、生活中也經常看見，但還是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮於表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程，加深學生對復式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什麼意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約佔41%;表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約佔22%，其他約佔37%，真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。

大數據時代讀後感3

這一章節，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，並標注出了溫度、風速和風向，從而發現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。

在工作中，這點也可以作為啟發點，通過對數據的整理，或者說以某種方式採集到相關數據，將數據整理出有價值的信息後，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創新點。

筆者在書中提到了，數據的潛在價值，並提出了數據創新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被採集用作特定分析後，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據採集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利於各行各業的使用，並促進全行業數據時代的發展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在佔有本身。

根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基於數據本身(採集大量數據的公司)、基於技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基於思維(挖掘數據新的價值的公司)。

大數據時代讀後感4

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。而且人雲亦雲的居多，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?他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後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!那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎?並不一定，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。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。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。對於第一個觀點，我不敢苟同。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，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?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計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫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於目標數據，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。

大數據時代讀後感5

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，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麼語境下說的，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，而又不再滿足於僅僅知道「是什麼」時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的「為什麼」。"[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"是什麼"這一問題，但仍然無法完全回答"為什麼"。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，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於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，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?舍恩伯格在最後一節"掌控"中試圖回答，但基本上屬於老生常談。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："大數據並不是一個充斥著演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。"謝謝舍恩伯格!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，也不是標准答案，只是參考答案。

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