大数据分析1000字

① 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点

数据分析是指抄用适当的袭统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

② 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

③ 谈谈大学生对大数据的认识

大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。

也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。

数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。

再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。

大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。

例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。

再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。

④ 以大数据如何改变我们的生活写1500字论文

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

⑤ 与大数据相关的议论文1000字

大数据是造福人类的

⑥ 大数据分析的作用和影响

1、大数据分析对互联网的作用。
随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。
2、大数据分析对电商的作用。
对于电子商务行业来说，数据分析职位在企业内部是非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
3、大数据分析对金融的作用。
数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
4、大数据分析对其他行业的作用。
大数据分析可以进行人流、车流量等统计，使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。

⑦ 大数据攻略案例分析及结论

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决?中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■ 当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■ 大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■ 对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■ 虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■ 对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■ 对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■ 对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■ 对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如网络、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、网络、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而网络已建成了包括网络指数、司南、风云榜、数据研究中心和网络统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a 和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了47.9万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b 建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体操作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

以上是小编为大家分享的关于大数据攻略案例分析及结论的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑧ 大数据分析的目的及意义

大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，主要是帮助企业分析客户数据，进一步掌握了解客户数据，以便做出有针对性的决策。那么，大数据分析的目的及意义有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

⑨ 什么是大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。
大数据分析的六个基本方面：
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
4. Semantic Engines(语义引擎)
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
6.数据存储，数据仓库
大数据分析的作用：
1.积极主动&预测需求: 客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。
2. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。
3.提供相关产品: 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。
4. 个性化&服务: 大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。
5. 优化&改善客户体验：运营管理不善可能会导致无数重大的问题，这包括面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现卓越的运营。

⑩ 大数据时代读后感1000字

大数据时代读后感1000字（精选7篇）

当品味完一本著作后，大家心中一定有很多感想，现在就让我们写一篇走心的读后感吧。怎样写读后感才能避免写成“流水账”呢？下面是我精心整理的大数据时代读后感1000字，仅供参考，大家一起来看看吧。

大数据时代读后感1000字 篇1

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著作——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1000字 篇2

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，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。

大数据时代读后感1000字 篇3

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代 ,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的.自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

大数据时代读后感1000字 篇4

世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

"我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

同时，虽然大数据可为人类造福、对抗病症，但这仅限于掌握这门技术而言，若不重视这种技术，当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时，便是我们的灾难，想想，大数据虽核心的在于预测，当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动，将是可怕的—比如你的导弹将从何处发射，将飞往哪，你的军队动向、目标，总之所有一切"未来"将掌控于敌手，敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人，从而进行渗透或扼杀，这对我们的发展无疑是致命的，所以，尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。

对于我们国防生，也必须顺应这种发展趋势，未来的时代必将是数据极易获取，数据网络共享化的时代，通过这些数据，建立数据模型，可以准确分析并给出适合每一个人的计划，如运动量、训练强度，可以"先知、先觉"，及时发现一个人的负面情绪前及时疏导，这些必将成为现实，我们必须跟进时代，做好准备，去应对大数据时代的一切!

大数据时代读后感1000字 篇5

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

大数据时代读后感1000字 篇6

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。

大数据时代读后感1000字 篇7

舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在网络上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：

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。

对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。

而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场!