大數據改變思維

❶ 大數據所帶來的四種思維方式的轉變

隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：

事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。

以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。

在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。

然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。

在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。

大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

❷ 大數據會改變人們的思維

大數據會改變人們的思維

一講到大數據，通常都會提到4個V：量大（Volume），積累速度高（Velocity），數據的產生多源化（Variety），數據籠統噪音大（Voracity）。然而，這些只是對大數據在互聯網時代超高速增長現象的描述。大數據真正的意義和價值是它改變了我們的思維方式。這就是大數據思維。

大數據思維能使我們在決策過程中超越原有思維框架的局限。每個人都是依據自己對現實的認識和判斷而不是現實本身作出行動決策的。以數據為基礎的智能決策有兩個步驟。第一是對事物的理解和判斷，第二是作出行動決策（不行動也是一種決策）。行動決策會受到決策者價值取向的影響。比如，二次大戰末美國打到日本沿岸並調集了比攻打德國時諾曼地登陸更多的軍艦雲集太平洋准備對日本本土發起攻擊。根據對攻佔幾個日本島嶼所造成傷亡數據的分析，美軍預測攻佔日本本土將要付出50萬美軍傷亡的代價。在這個判斷的基礎上，美國總統杜魯門做出了向日本投原子彈的決定。結果是減少了美軍的傷亡但造成了幾十萬日本平民的死亡和持續至今的輻射危害，其價值取向是很清楚的。

人們對事物的理解和判斷會受制於自身思維框架的局限。一個物理學家在分析一件事物時，會很自然地應用物理定律來思考、理解和判斷。所用的概念和語言也會有物理特徵（時間、速度、場、重量、質量、作用力、反作用力等等）。一個社會科學家在分析一件事物時，腦子里出現的框架是人際關系、社會地位、歷史背景、社會效益等等。所用的概念和語言帶有社會人文特徵。搞理論工作的和搞實際工作的思維框架也很不同，前者重視邏輯性、系統性，而後者更重視時間性和可行性。即使是同行業的人也會因年齡、經歷、環境、學歷不同而產生不同的思維框架。當同一現象和信息進入不同人的腦子里時，它會被不同的思維網路過濾、不同的思維方式處理，最後的結果是對同一現實產生不同解讀。沒有一個思維框架，我們無法理解和判斷一件事物。但思維框架本身又對我們的認知產生了一個很難逾越的局限。

大數據思維不是從某個人的思維框架出發，而是讓海量數據碰撞，尋找相關性，先看到結果再分析原因。這就沖破了原有思維框架的局限。比如，美國一家零售商在對海量的銷售數據處理中發現每到星期五下午，啤酒和嬰兒尿布的銷量同時上升。通過觀察發現星期五下班後很多青年男子要買啤酒度周末而這時妻子又常打電話提醒丈夫在回家路上為孩子買尿布。發現這個相關性後，這家零售商就把啤酒和尿布擺在一起，方便年輕的爸爸購物，大大提高了銷售額。

大數據思維可以引發城市管理的新方法。自從美國大使館每天公布PM2.5指數以後，城市空氣污染的問題得到了中國各個城市政府和市民的重視。每天PM2.5檢測數據的採集成為環境保護和管理的一個重要任務。如果一個統計學家按照原有思維框架來設計檢測數據採集，他會從統計學原理出發在市區有代表性的不同地點定時採集和上報數據。其結果是數據量有限，費用高，檢測覆蓋率和准確率低。應用大數據思維，某市環保部門考慮將上萬個手持檢測儀發放給散居各處的市民檢測並通過手機上傳數據。通過手機定位，環保部門可以確定每個數據的測量地點和時間，大大提高數據採集的覆蓋面和精確度。

大數據思維可以對歷史數據的分析提供新思路。中國人講究作學問要「讀萬卷書，行萬里路」。用大數據思維，讀萬卷書在今天並非難事。美國的國會圖書館正在將藏書全部數碼化。以後通過電腦「看書」搜索關鍵詞，分析相關字條和數據將會非常容易，讀萬卷書可能只是幾小時的「小任務」。美國匹茲堡大學公共衛生學院將記錄在報紙、報告、微縮膠片上美國各地自1888年以來有關傳染病發生和死亡的多元、碎片、海量的數據收集、整理並數碼化。通過數據建模和分析，把一百多年的歷史「死」數據變活，建立了1888至2010年美國50多種傳染病電子數據檔案庫。用歷史數據證明了免疫苗的發明和使用避免了一億以上的美國人死於傳染病。（見下圖）

大數據思維能幫助開創新的商業模式。在美國出現的Uber打車服務和後來中國興起的滴滴出行（原滴滴打車）是大數據思維產生的經典020（網上網下完美結合）新型商業模式。智能手機在移動互聯網時代的普及使實時定位的數據傳遞和信息溝通成為可能。它為乘客和司機之間的商業交換提供了一個嶄新的平台，改變了傳統的電話叫車或路邊招車，降低了溝通成本和空駛率，極大地節省了司機乘客雙方的資源和時間。源源不斷的乘車交易和時間地點的電子數據在高速地積累和儲存。數據科學家們可以通過對海量數據的分析尋找規律以提高和改進乘客打車出行的體驗，找到新的商機和推出新的服務。

大數據思維的核心是要意識到我們已經生活在一個互聯網幾乎無處不在的世界。互聯網將各種信息儀器（手機、電腦、感測器、相機、攝像頭、等等）聯為一體（物聯網），數碼化的數據和信息在這個龐大的網上時時刻刻地傳遞、儲存和積累。數碼化數據可以被高速處理，而且已經成為新型的、甚至是最有價值的生產資料。礦物可以冶煉成金屬、原油可以提煉出汽油，如何將數據加工成信息、產生智能、解決過去無法解決的老問題和開創新的管理和商業模式以產生新價值是對我們的挑戰。而迎接這一挑戰的第一步就是要懂得和理解大數據思維。

以上是小編為大家分享的關於大數據會改變人們的思維的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

❸ 大數據時代最大的轉變就是思維方式的三種轉變，不包括哪種

大數據的基本思維主要體現在三個方面：

1、大數據思維的整體性

隨著科技的不斷創新，進入大數據時代的同時必然帶動著大數據思維由一元思維升級至二元思維，目前根據人類思維的轉變模式進行分析，其依然進行至多元思維狀態，即追求和諧穩定社會的模式，但是研究大數據思維的發展進程發現，大數據的二元思維模式是一種高效率並適合現今社會發展的思維模式，其追求效率性、相關性、概率性，為創新發展提高了效率。

根據當下社會的需求及其社會的快節奏發展，大數據思維已然在各領域發展處於主導地位，由其基本特徵層面分析，大數據思維主要特徵為整體性，整體性的理論基礎在於人類認識世界的能力在自然觀中的不斷變革而體現。

現今社會通過人類對於整體數據的整合及分析能力進行體現，大數據時代，整體性大數據思維模式成為解決問題的首選為必然趨勢及結果，其原因在於整體性思維模式能夠更加高效的完成復雜的數據統計及分析。

以我國人口普查為例，我國近三次人口普查時間間隔為十年，而面對我國龐大的人口數量，大數據思維在數據統計中佔領了絕對優勢，據悉我國人口普查總投入超過六億元人民幣，以2010年進行的人口普查數據分析，我國耗費了巨大的人力財力以及時間，倘若運用大數據進行人口普查，以其優勢進行僅使用百分之一的抽樣調查進行數據分析，將大大減少人口普查為政府帶來的難題。

2 、大數據思維的互聯性

「一切皆可量化。」道格拉斯。相對微觀層面分析大數據思維特徵，較為典型的為切合現今社會及科技發展的量化互聯思維，量化為具體或明確目標的一種表述，而互聯代表著兩種事物間的連接，其作為大數據思維微觀層面的一種表達方式，更加說明大數據思維的重要性，知名投資人孫正義對於大數據時代的發展提出：「要麼數字化，要麼死亡。」

直接地表達出大數據思維目前所處的地位，研究發現，數字信息成為時代發展的代表已成為必然趨勢，而量化思維為數字化特徵帶來的必然思維結果，換言之，量化可以解釋為共性語言描述和解釋世界的一種方式，其體現在於充分運用最新技術手段，對於各個領域進行信息全面定量採集以及信息互通，打通信息間隔閡，並進行全新的信息整合，實現分析實用性及數據科學性，創造更據價值的數據應用和信息資產。

目前，大數據的運用不僅體現在網路平台當中，同時在人們的細微生活中、就業環境以及生態保護范圍內都做到了廣泛適用，gartner公司於2015年運用大數據分析出當下及未來人們就業環境。

其調查結果表明，2015年全球范圍內數據崗位的需求量高達440萬，而2018年全球范圍內僅大數據就業背景管理人員的缺乏將高達150萬人，案例表明，全球范圍的人才緊缺將成為必然趨勢並不斷增加，該案列清晰的體現出大數據環境下大數據思維的量化互聯性，並且為未來就業環境做出了精準的預測。

3 、大數據思維的價值性

由大數據思維的本質進行分析，大數據思維具有價值化特徵，大數據時代信息的不斷整合及分析已然使得信息及數據量化及互聯轉變為多維度的發展狀態，換言之，大數據思維滲透至各個領域及行業的不同維度是大數據發展的初始動機和直接目的，現今社會看待其價值化特徵將其價值性總結為大數據思維的本質，同時，萬物的量化互聯性及其整體性使得其價值性影響了多維度的發展，由此凸顯了數據及大數據思維的創造性及重要性。

通過對於事實的研究證明，大數據時代背景下，其價值化特徵及其價值性的意義正在不斷演進並處於不斷被挖掘的狀態，各個領域大數據思維模式相繼被接受和適用也是大數據發展帶來的益處之一，隨著大數據思維的不斷開發和研究，其運用不僅在處理數據分析上實行了高效率，也對於事件及數據的預測上實現了精準並具有概率性的分析結果。

google公司於2008年運用大數據思維對於流感爆發地點及人數進行准確預測的經典案列分析，大數據思維對於社會發展體現出其必要的價值性，並且改變了社會對於大數據的看法。

可謂大數據的運用成功到達了一個全新的高度，Google公司通過對於數十億網路搜索請求的數據整合，對世界各地區的流感做出預測，該項目的成功引起了各國對於大數據的使用，同時帶動了人們的大數據思維及思考模式，將大數據思維上升至被社會認可的高度。

根據現今社會發展現狀分析，客觀角度說明我國以基本進入大數據時代，大數據思維的特徵已然體現在社會各領域當中，並且伴隨著多維度的運用，因此大數據思維全面運用指日可待，高級思維帶動我國科技及經濟的發展勢在必行。隨著人工智慧的不斷推出以及數據分析的不斷升級，並且基於大數據思維為社會帶來的發展前景研究，大數據思維引領我國科技發展已成為未來的必然趨勢。

❹ 大數據時代的變革思維

大數據時代的變革思維
信息時代，數據深刻影響著銀行的未來發展。在全球龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成為了企業提高自身競爭力的重要手段。僅憑直觀感受，任何人都能感覺到大數據時代已經來了。
維克托 邁爾舍恩伯格——《大數據時代》一書作者，牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，英國新聞周刊《經濟學人》曾經將維克托邁爾-舍恩伯格定義為大數據領域最受人尊敬的權威發言人之一。2010年，維克托 邁爾舍恩伯格就已經開始對該領域進行了系統而深入的研究，並在《經濟學人》上和數據編輯肯尼思庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據時代的思維變換
維克托 邁爾舍恩伯格在《大數據時代》中最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，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「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
這本書的價值體現在三個方面：第一，關於大數據的思維變換，重在大數據變革時代的價值與觀念變化;第二，關於大數據影響商業變革的三個要素：即數據、技術與創新思維之間的互動;第三，是關於大數據泛化下的治理與隱私。
與中國企業相比，美國企業知道大數據價值並且能挖掘大數據的隱藏價值，從而獲得最大利益，可以說他們已經建立了大數據思維，從而促使他們不斷創新挖掘更好的數據。「美國收集的數據要比我們多得多，他們不光搜集可以理解的數據，他們也收集不能理解的數據，並且會花大量資源來存儲這些數據，讓數據一直有價值。」在維克托邁爾舍恩伯格看來，大多數企業還把大數據作為一種在市場營銷手段，但是大數據還可以幫助人們改變商業模式以及盈利模式，這才是大數據最大的價值所在。「美國與中國相比，最不同一點就在於他們有大數據思維，懂得如何利用大數據的價值，但這並不代表中國無法逾越美國，中國的優勢在於掌握數據量比較大，而在大數據時代『大』也是非常重要的。」
城市的發展需要大數據，沒有數據的輔佐城市就不會得到最優化的發展方案，大數據能幫助政府領導者進行更好的決策，尤其是公共政策的決策。城市需要知道如何建立基礎設施來收集數據，同時要利用大數據開拓思路，讓數據來說話，並且藉助多方力量，即便是大數據方面的專家，但是並不一定有最正確的決定或最有效的方法來利用大數據，所以政府在這方面需要多聽取私人企業或機構的意見，大數據時代合作、溝通、廣泛吸納意見是非常重要的。
維克托 邁爾舍恩伯格以倫敦為例談道：「倫敦政府其實是從一家私人企業買了關於人們交通模式的數據，讓政府驚訝的是人們的行動路線跟他們想像的完全不一樣，所以在這一方面的幫助他們更好的優化交通，包括高速公路、停車場，以減少城市擁堵。」
誰是大數據「贏家」？
大數據所面臨困境並不在技術方面，而是在數據流動方面。大數據時代，一個人的智慧不能幫助我們更好的利用大數據價值，所以要讓數據流動起來，讓不同的部門和不同的公司都參與進來，進而優化數據。
「更多的人會認為大數據只是用在企業營銷方面，但是如果讓他們知道大數據可以幫助孩子更好的學習、更好的生活居住條件，以及能夠解決城市交通、居住等問題，他們慢慢發現大數據的好處，他們就會關心大數據。」維克托邁爾舍恩伯格談道，「一方面，人們要信任大數據，不要害怕大數據暴露隱私，需要建立完善的大數據保護。不信任就導致人們不願意讓其他機構知道數據，如果不能使用這些數據就更談不上大數據的價值。所以只有讓他們信任數據，才能挖掘大數據價值。另一方面，一定要接受大數據使用限制問題，不要賦予大數據過多的意義。」
維克托 邁爾舍恩伯格理解的大數據贏家，並不是指本來就已經很成功而且在大數據時代同樣成功的的公司，「我認為大數據的最大贏家應該是一些默默無聞的公司，因為大數據而發生飛躍性的變化，所以大數據時代最大贏家不可能是那些已經掌握大量數據的大公司，而是新興創業、年輕人來工作的小公司，幫助他們在大數據時代成為非常有競爭力的企業。所以數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，我們需要做的是了解並挖掘這些『金子』，成為大數據的贏家。」維克托邁爾 舍恩伯格如是說。
大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生「免疫能力」，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

❺ 大數據時代，對我們的生活和思維發生了哪些改變

一場生活、工作與思維的大變革。大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據時代的思維變革：1、更多。2、更雜。3、更好。大數據時代下的變革三部曲：商業變革（二）大數據時代下的變革三部曲：管理變革（三）

❻ 大數據對人們思維模式的影響有哪些

大數據對人們思維模式的影響內容包括：

• 數據驅動：大數據時代，人們越來越傾向於使用數據來驅動決策和行動，而不是憑直覺和經驗。

• 可視化思維：大數據時代，人們通過可視化工具來理解和分析數據，更容易理解和記憶。

• 統計思維：大數據時代，人們需要具備統計思維，能夠分析和理解大量數據。

• 模型思維：大數據時代，人們需要具備模型思維，能夠建立數學模型來描述和預測數據。

• 從數據中尋找規律：大數據時代，人們需要具備數據挖掘和機器學習的能力，從大量數據中尋找規律和洞察關系。

• 協同思維：大數據時代，人們需要具備協同思維，能夠與不同領域專家合作共同分析和解決問題。

總之，大數據對人們思維模式的影響包括但不限於上述幾點，它需要人們具備更強的數學和統計學知識、編程能力、資料庫知識、可視化能力、統計思維、模型思維、數據挖掘能力和協同思維等。

❼ 大數據究竟能給我們帶來什麼

1，大數據改變了生產生活方式。

大數據讓企業擁有了增值的潛力與爆發力：通過對銷售大數據的分析應用，企業可以對消費者的需求有更精準的把握，從而進行更對路的生產；通過對用戶評價大數據的分析挖掘，企業能夠更有針對性地改善用戶體驗，從而促進產品營銷。

2，大數據改變了思維方式。

這種改變是雙向度的：被動改變與主動改變相互交織，外在對手與內在對手共存共生。某種程度上，大數據促進了商業生態系統的重構，從產品供應、營銷模式到競爭策略，誰掌握了大數據，誰就掌握了用戶。

3，大數據將改變了管理模式。

理念創新必然帶來技術創新，技術創新必然呼喚機制創新，管理模式的及時跟進將決定大數據價值的充分發揮。大數據的意義不在於數據本身，而在於對數據的分析與應用，從而釋放出數據所蘊含的巨大價值。

(7)大數據改變思維擴展閱讀：

已經有不少國家和企業開始在這一新領域謀篇布局。作為擁有龐大人群和應用市場的中國，也力爭在這次科技變革中實現創新與引領，已經取得了大數據的三大理論創新成果——《DT時代——大數據如何改變世界》、《塊數據——大數據時代真正到來的標志》、《創新驅動力》。