大數據發展心得體會

⑴ 數據挖掘學習心得體會

數據挖掘包括理論和實踐兩方面。自己學習是沒有辦法達到企業招聘要求，因為很多知識點需要實踐，如果報名個培訓機構就不會存在這種問題，知名的培訓機構都有實踐課程，推薦選擇【達內教育】。

數據挖掘的就業前景非常廣泛，最重要的作用，是可以幫助企業了解用戶。這方面最有代表性的就是電商。通過【大數據】可以分析用戶的行為，精準定位目標客群的消費特點、品牌偏好、地域分布等，從而進行針對性地推廣營銷。隨著互聯網時代的發展，大數據在金融，醫療，交通，電商等多個領域都有應用，近年來人工智慧，物聯網迅速發展，如電子醫療，智能手環，智能家居等，物聯網背景下人們的行為數據會以指數的形式進行增長。所以目前是大數據人才稀缺的狀態，因此大數據的就業領域是很寬廣，但是對人才的要求都比較高。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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⑵ 數據挖掘學習心得體會

正如柏拉圖所說：需要是發明之母。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數據日積月累。我們迫切需要一種工具來滿足從數據中發現知識的需求！而數據挖掘便應運而生了。正如書中所說：數據挖掘已經並且將繼續在我們從數據時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。

數據挖掘應當更正確的命名為「從數據中挖掘知識」，不過後者顯得過長了些。
數據挖掘——從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。作為作為知識發現過程，他通常包括數據處理、數據集成、數據變換、模式發現、模式評估和知識表示六個步驟。
數據挖掘處理數據之多，挖掘模式之有趣，使用技術之大量，應用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數據挖掘任務之重也一直並存。這些問題將繼續激勵數據挖掘的進一步研究與改進。

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⑶ 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。

⑷ 我學習大數據的心得體會

大數據培訓如火如荼地進行著，想想自己在參加培訓之前的猶豫，在加入科多大數據培訓班的兩個月之後，真心為自己當初的決定感到慶幸。這兩個月的時間改變了我很多，剛入學時候的我，多麼盼望著早日學成，步入社會迎接各種挑戰。可是慢慢的我知道不能急於求成，心急吃不了熱豆腐。

還記得轉折點是在於有一次周考結束後，看著自己的成績是在是不如人意，正心灰意冷，心想著自己是否不適合這個行業，想要放棄的時候。

老師找到我，開導我說像我這種跨行來到科多參加大數據培訓的學員比比皆是。像我們這種零基礎學員選擇大數據，就要一步一步把基礎學牢固，不要想著趕快學完，基礎學不牢固在以後的學習中很容易就「崩」掉的。

初入科多，負責任的科多大數據培訓講師的教導，同學們熱心的幫助讓我對大數據這條路堅定不移。其實在科多大數據培訓的這段時間，我知道在求學的道路上一定是困難的艱辛的，但是以後工作的時候就一定會感謝在這么吃苦的自己。

從一開始的java基礎，到現在學習的Hadoop技術，從一開始對大數據的陌生，到現在有了一定的項目開發經驗，兩個月的時間，大數據培訓帶給自己的不僅僅是知識層面的提升，還有項目經驗的實踐分享都讓我成長了很多。

有多少付出就有多少回報，在科多大數據培訓班上，我比別的同學少了一些基礎，那我就要努力補回來!在科多，我更是學會了要朝著自己的目標奮勇前進!現在的日子雖然每天學習壓力非常大，我必堅持不放棄。

Finally，非常感謝科多大數據培訓講師成為我的人生指路明燈，很感謝科多大數據培訓的同學細心的照顧。祝願科多大數據越辦越好，祝願每一位同學都能找到自己心儀的工作!

⑸ 大數據在新零售的弊端

如今大數據技術已經越來越被普及，以至於每個人都要接觸。那麼關於大數據帶來的一些機遇以及一些挑戰是我們應當學習的。

大數據的發展無疑能給我們帶來很多機遇和好處。

首先大數據能給我們的日常生活帶來便利，它能給我們帶來的個性化推薦是其他技術難以企及的。比如網上購物，影視推薦，軟體推薦等等。其次，大數據工程的推動能加速社會的發展，使得信息處理更加迅速精確。例如，依託於超級計算機的天氣預報在大數據的技術下能夠對未來天氣做出更可靠的預測，大數據網路覆蓋下的中國能夠更有效地管控疫情，對每個感染者的動向都有精確的把控。再有就是大數據的發展為大多數新興產業提供了溫床，從晶元開發到人工智慧，從可燃冰採集到氫能源的利用，無不需要用到先前研究的各項數據。同時，大數據的興起也為社會就業率提供了一定的保障。由大數據衍生的許多產業提供了大量就業崗位，提升了人民的幸福感。再次，中國作為全球網路技術最發達的國家，能在大數據的推波助瀾下獲得最大的效益，如果中國能把握這次機遇，那麼一定能坐上高速發展的列車。最後，對於國家政治而言，大數據的發展也能為治國理政提供便利工具。通過大數據的收集整理，政務能變得更加簡便，政府的辦事效率也會大大提高，人民的生活質量也能更好地得到保證。

任何事物都有它的兩面性，大數據的發展也給我國帶來了許多挑戰和弊端。

首先的弊端當體現在個人方面，大數據技術的發展也給了很多不法分子可乘之機。網路詐騙逐漸泛濫，人們不得不不斷加強防範意識，這也使得社會不穩定因素增加。由大數據提供的推薦會不斷激發人們的興趣，逐漸讓人們對軟體產生依賴，逐漸脫離現實，最終導致陷入網癮。在大數據的網路籠罩下，人們的隱私也難以得到保障，因為隱私泄露而造成的合法權益受侵害的事例時有發生。大數據給一些人們帶來便利的同時也助長了人們的惰性，變得越發懶散。其次，在社會方面，大數據技術的普及也帶來了不可避免的副產物—透明度。隨著大數據技術的越發進步，人們的個人隱私越來越難以保密，在網路上能隨意查找個人信息。這不僅使得人們的合法權益得不到保障，而且增加了違法犯罪率，給社會帶來了更多不穩定性。最後，在國家層面，大數據的發展給國家機密的保護提出了一個難題。我國需要加強對國家機密的保護，防止其他一切媒介泄露，就需要更加嚴密的技術。其他國家對網路技術的逐漸重視也給我國施加了壓力。這就需要我國不斷重視大數據技術，保持在國際上的領先地位。

大數據技術有利有弊，但是技術是客觀的，使用者是主觀能動的，這就要求我們不斷加強對大數據技術的學習，充分理解它的利弊優劣，做到揚長避短，這樣才能讓大數據技術更好地服務於我國的發展。

以上就是我對大數據的心得體會

⑹ 讀《大數據時代》有感作文

不知從什麼時候開始，"大數據"這個詞悄然成為了我們的常用詞彙；我們也不知從什麼時候開始，邁進了"大數據時代"那麼，大數據時代究竟是一個怎樣的時代？英國"大數據時代的預言家"維克托邁爾·舍恩伯格和肯尼思庫克耶的《大數據時代》對此有著詳細而深刻的洞見。

一、什麼是大數據？

根據《大數據時代》中所說，"大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的泉，大數據還為改變市場、組織機構以及政府與公民關系服務。"、"大數據即一種新型的能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。"大數據有兩層含義，第一層含義，大數據是一個總結性的概念，是對海量數據的總稱；第二層含義即書本中所指出的，是一種新型的能力與方式。區別於小規模數據時代的抽樣分析，大數據時代，分析的樣本不再需要經過抽樣，直接將全體數據進行更快更准確地分析。

二、大數據的核心是什麼？

大數據的核心應當是減少冗餘，提高資配置效率。根據收集到的數據分析、挖掘出龐大資料庫獨有的價值，以便進行干預或提供相應的資與服務。自古以，人類社會的發展便是資配置不斷優化的過程，大數據作為一種新型的生產工具，它能讓我們通過分析海量的數據，得知該如何更有效地分配稀缺的資。

如醫院通過對某個病人病史、生活習慣、衣食住行、工作娛樂情況等進行全方位分析，便可以准確了解病人的生活情況與生活環境，精確地指出症結引起原因所在，只要建議病人針對引起病的因素做出調整或進行醫學干預，便可以了，避免了對病人過多的用葯與過大范圍的盲目干預。

同樣的道理，如果銀行通過分析某一申請人的家庭情況、消費歷史、生活習慣、財務習慣、網頁瀏覽記錄等各方面的數據，便可以清晰了解此申請人各方面的情況，甚至可推測其內心的真實想法與將要採取的做法，從而判斷申請人的貸款申請資格，決定該不該授信，授信多少等內容，所有的信息在大數據時代，能在系統中搜索一下，幾分鍾便能全部收集完成。相比以前，(fsir)申請人申請後，銀行得派出兩名客戶經理上門進行訪問、調查、收集電信、徵信等多方面的'信息，再進行人工分析、鑒別等過程，耗費的時間多不說，風險也相對更高。

可見，大數據的運用不但提高了工作效率，節省了機構與申請人的時間，更能基於精確的信息，確保風險可控，且保證了授信給該申請人的正確性，將有限的資金用在刀刃上，提高資配置質量。

三、什麼是大數據思維？

書中指出，大數據思維是一種意識，認為公開的數據一旦處理得當就能為千百萬人急需解決的問題提供答案。大數據與三個重大的思維轉變有關：首先，要分析與某事物相關的所有數據，而不再依靠分析少量的樣本；其次，樂於接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確度；最後，我們的思維不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。

大數據思維應當是一種意識，認識到大數據的無窮威力，並積極擁抱這個繁榮的時代；世界上的一切都是信息，都是可以量化分析的信息。如果將相關的信息進行交互分析，便能獲得"上帝的視覺"——窺視知道分析對象的一切，包括所思所想；獲得的信息可以通過類比，准確推測分析對象的想法以及未行為；根據推測出的內容進行干預或服務，從而獲得商業機會；在一切均有記憶、一切均能收集、能更加准確預測未的時代，我們或許受困於過去的行為；在這個時代，對隱私權、公平與正義的探討上升至一個新的語境。

四、新的時代，我們該怎麼辦？

老子說，無為而治。因此，我們還是該吃飯就吃飯，該逛街就逛街，想吃甜點便吃甜點，過自己的生活，努力自己的工作。大數據是一種意識，更是一種工具，所有的工具最終都是為了讓我們生活得更加方便、更加如意，而作為最高智慧生物的我們，要做的，便是習學如何通過這新的工具，改造世界，創造生活。

當然，西方也有諺語：預測未最好的辦法是創造未。面對新的時代，我們，努力將生活過成自己想要的樣子，便是最好的信條。

⑺ 大數據時代讀後感1000字

大數據時代讀後感1000字（精選7篇）

當品味完一本著作後，大家心中一定有很多感想，現在就讓我們寫一篇走心的讀後感吧。怎樣寫讀後感才能避免寫成「流水賬」呢？下面是我精心整理的大數據時代讀後感1000字，僅供參考，大家一起來看看吧。

大數據時代讀後感1000字 篇1

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。

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。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。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後果，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。

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，比如說什麼叫數據?什麼叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

大數據時代讀後感1000字 篇2

我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。這個命題是我讀這本書最大的感觸。個人認為也是這本書最核心的思想。從頭說起吧，首先，書提出一個顛覆我以前認知的命題--」並非原子而是信息才是一切的本源「，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個從未有過的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領域的世界觀。這個命題是在書的最後一部分中的某一段中描寫的。我之所以把它放在最前面來講，因為我覺得，這是談數據化世界的前提，自然也是談論大數據的前提啦。書的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經過我自己腦子的整理，把數據化世界這個命題列為大數據思維的第二步。寫到這里，我不由得反省下，我是不是有領悟到書的精髓所在(我認為的精髓)，就是第一句話。因為回顧我整個思路，還是按照舊模式的因果關系思考模式思考問題。書中另一個吸引我的地方就是，有很多觀點的論述，會從哲學的高度論述。雖然，自己肚子沒多少墨水，但是讀這些描述的時候，就會發現自己會更好的理解作者提出的命題。比如書中有一段文字

當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。

在附上一些事例的時候，用作者提供的」本質「去看待時，很容易理解，確實是這么回事。好了，那麼大數據到底改變了我們什麼呢，作者給出3點，

大數據的精髓在於我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。

第一個轉變就是，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(樣本=總體)

第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度

第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們」是什麼「而不是」為什麼「。在大數據時代，我們不必知道現象背後的原因，我們只要讓數據自己發聲。，出處：短美文，否則追究其責任，謝謝你的支持，我們會給做得更好!

正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與」過去的經驗或積累的部分知識「相對照，然後進行調整並接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調，便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見)；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能，目的在於使自己保持冷靜。

所以作者稱之為revolution。

講了這么多，那麼大數據到底給我們帶來什麼。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當然，書中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個人利用大數據創造了多大的財富了，拋開這些表面的不說，最讓我動心亦或者是害怕的是，預測。這是大數據帶來最核心的東西，動心的理由無須贅述，計算機會告訴你什麼時候買什麼雙色球可以中頭獎，想想心裡是不是有一點小激動咧。當然這只是我打的一個比較誇張的比喻。至於害怕呢，書中有段話我很喜歡

公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系於個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全准確，那麼我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那麼我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。

扯到這里，順便扯一下，書中另一段關於自由意志的描述

在哲學界，關於因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那麼我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復，那麼就不存在人的自由意志這一說了。——所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對於因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。

書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，」哎喲，我居然看過這部電影，想想心裡還是有點小激動「，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什麼舉動都可以被預測，相當於你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。

最後，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。

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。

大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。

大數據時代讀後感1000字 篇3

「大數據」一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。

作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業等多角度分析大數據中的隱憂。

書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。

為什麼是清新的呢?因為書中的內容彷彿向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處於網路時代 ,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發現。到目前,每當我們網上購書時總會看到「猜你喜歡」的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、Farecast與飛機票價預測系統等,這些事情的達成全來自於那些曾被忽略的大數據同時也在證明「預測,大數據的核心」這句話,為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。看到書中這部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像「猜你喜歡」欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發有關大數據的新型產業和研究相關項目。借網路時代的便利大數據成為了如今最有商業價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現。「本質上世界是由信息構成的」,面對這句話時,大數據時代彷彿就在眼前。

在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想像的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言「我們時刻暴露在『第三隻眼』下:亞馬遜監視著我們的購物習慣,谷歌監視著我們的購物習慣,而微博似乎什麼都知道」,而且利用大數據我們可以預測許多事情並且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年後就會逐步來臨,這使我不禁發問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什麼?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。

於是我繼續去探索作者對這問題的思考。「更大的數據在於人本身」,作者還說「我們是在創造更好的未來」,也說「在一個預測的時代里,人類的.自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本」。人類學家克利福德吉爾茲曾說:「努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來。」這些話語彷彿是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發揮出它背後對人溫暖的光芒。

面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力並「擁抱大數據」。

大數據時代讀後感1000字 篇4

世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺於搖籃之中—這遠勝於"防患於未然"。

《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了 "大數據"時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的"沖擊"之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落於世界進程之後，所以我們必須轉變我們的思想。

"我們不再熱衷於尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系"，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條"看不見的線"將我們與這些數據聯繫到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本=總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷於"精確"，而是"混亂"，若不接受"混亂"，那麼有95%的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之後，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以"是什麼"而不是"為什麼"的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即"讓數據自己發聲"，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。

這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34。5億個不同的數據模型，通過預測並與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比後，確定了45條檢索詞條組合，並將其用於一個特定的數學模型後，預測結果與官方數據相關系數高達97%，這種大數據技術，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，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。

同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病症，但這僅限於掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早於我們一步構建這種數據網路之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在於預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切"未來"將掌控於敵手，敵方甚至可以藉此發現那些將來有"大作為"的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進程是必須的。

對於我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網路共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以准確分析並給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以"先知、先覺"，及時發現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好准備，去應對大數據時代的一切!

大數據時代讀後感1000字 篇5

「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對於有些人來說，數據無意義，而對於有些人來說，數據，即真相。

美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，Web3·0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著於個人隱私的保護，卻又不遺餘力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那麼，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。

作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的!有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用於教學的鮮活案例。

每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……

大數據時代讀後感1000字 篇6

讀完《大數據》，我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來，引人入勝，令我大開眼界。

我在想，大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢?一直以來，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個思路就是把我們教育的內容進行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰，這是教育技術的重要內涵。在教學過程中，學生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的，它的專業性太強，所以我才會想到，所謂教育技術與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來得實在，來的有意義。長期以來，我們並不了解教育對一個人的影響具體會如何表現，我們有的只是一個輪廓，我們也並不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個深深的質疑，它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注「是什麼」比「為什麼」要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從「為什麼」轉移到「是什麼」上面來，只有如此，才能把教育從為什麼發展成「可能成為什麼」上來，這會是一次思想上的革命。而對於現在地位岌岌可危的教育技術來說，把研究的重點從數字化轉移到數據化上面，這才是它的出路。

如何將數據融入教學，教育者首先通過標准化全科教學處方，實現了教師授課模板和教學內容的標准化，保證每個教學過程和內容是可控的，然後結合每天的教學內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。

與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課後還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎麼變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。

大數據時代讀後感1000字 篇7

舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞彙，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。

在網路上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。

而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"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、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。

本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：

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。

對於觀點一，我不敢苟同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用於一些特定的情況，比如商業預測，人類dna的研究等。

而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單演算法比小數據的簡單演算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的演算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據演算法似乎更能迎合這種大趨勢。

觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足於只知道"是什麼"的時候，我們就可以轉而研究"為什麼"了，畢竟問題的根本在於因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。

但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。

在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。

大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。

工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；

大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場!

⑻ 大數據時代，給我們帶來了哪些改變

大數據這個詞語的概念已經有好幾年的時間，人們會經常的提起。但是只有很少的一部分人能理解了它的概念。雖然大多數人不知道大數據是什麼。但是，也多多少少能聽人們說起，大數據時代的到來，帶給了人們很多的變化。畢竟，人都是向前看的，都想趕上一股嶄新的浪潮，使自己與這個時代與時俱進，不斷的提升自己的綜合能力，拋棄封建傳統的思想，接受大數據時代帶來的新的機遇和挑戰。

一、思維方式改變:

所謂思維方式，是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式，並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而，如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富，數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富，而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富，並且所費人力、物力和財力甚少。這些致富的神話使人們意識到了數據在我們這個時代成了最重要的資源之一，改變了我們傳統的認知觀念與往常的思維方式。

二、教育的改變：

傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式：鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才，然而大數據教育將呈現另外的特徵，例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用，利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術，研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據，進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。因此，大數據教育將更好的詮釋「因材施教」這一詞語，實現個性化學習與教學，培養出更多傑出的、優秀的人才。

三、經濟的改變：雖然我們在政治課上學到的是，生產決定消費，消費對生產有重要的反作用力。然而我認為，在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中，消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的，就賣不出去，只有消費者認同的，才賣得出去。然而，大數據可以在較短的時間內，通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息，讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。

其實，大數據時代，大數據改變我們的還有很多很多，如：醫療、交通等等方面，大數據時代來臨，我們應該跟緊時代的改變，順應時代的發展，在改變找准自己的定位，不斷提高自己！

⑼ 標題看完大數據信息支付的視頻有何感想

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與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業的大學生的一個必須南對的嚴峻課題。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480年代。在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監》中情節來深入淺出的簡單介紹了大數據的基本概念，並由塔吉特與《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。大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整並牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制於人的弱勢境地。才能把握發展的方向。首先，大數據究竟是什麼它有什麼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。大數據的大，不僅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，且在動態變化和不斷增長之上。同時大數據在：速度(Velocity）、多樣性(Varietv）、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，有別於以往對於數據信息的表達，大數據更多地傾向於表達網路用戶信息、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、規模超過TB級的數據信息等。

⑽ 大數據培訓有沒有什麼學習心得談談

去年學的，不容易抄，襲自己基礎也差但是功夫不負有心人，現在有所成績。我覺得魔據大數據你可以去實際考察一下，聽聽試聽課之類的還可以的，大數據這個行業本身都差不太多，你不如多考慮一下就業率、師資等情況，應該對你更有幫助一些。