大数据时代数据废气

⑴ 环保大数据互联时代将到来

环保大数据互联时代将到来

近年来，互联网为解决环境问题创造了前提条件。通过互联网的应用，可以实现环境数据、信息等要素互通共享，从而推动环境问题得到整体有效解决。公众舆论借助互联网将对企业排污形成巨大压力，督促其有效治污，也将推动环境改善因素由单一政府向全社会延伸。

预计在互联网的影响下，环保领域将迎来一个大数据互联时代。

线上线下有效互动

环保物联网覆盖范围将扩大，人人参与的大环境形成

目前，我国已经基本建立起了污染排放监控体系，特别是对于国控、省控、市控重点污染企业。然而，这些数据的真实性、有效性、公开性却一直受到不同程度的质疑。

随着信息技术日益完善普及，特别是新《环保法》的实施将为有力打击环境违法行为提供重要法律支撑，使“线上数据+线下执法”的模式配合大有可为。在推动环境改善驱动因素由单一政府向全社会延伸过程中，环境相关信息及数据的价值将得到显现。

一方面，预计未来除现有重点污染企业之外，大量“漏网之鱼”将逐步纳入监测体系并进行全面监控，环保物联网覆盖范围有望显着扩大。而来自民间的环境信息也将通过移动互联网等渠道大量涌现，使环境大数据具备坚实基础。与此同时，实施数据打假及信息公开并为后续执法提供更强支撑。

另一方面，预计未来建设环境监察移动执法系统的机构以及执法人员比例都将大幅增加，从而实现公众、企业、执法单位从线上到线下的有效互动，形成人人参与的环保大环境。

环境质量得到更多关注

多渠道信息检验治污效果，排污企业将改变 “验收导向”方式

今年以来，无论政府层面还是公众方面，在总量减排的基础上，更多提出环境质量的改善。相关指标有望逐步取代单一的污染物减排数字，成为“十三五”以及未来中长期环境规划的重要导向。

因此，从多渠道获得的环境质量数据，有望成为检验治污工程是否真实有效的关键考量。排污企业也将改变传统“验收导向”思维方式，更加倾向于选择具备技术和资金优势、能够真正解决问题的环境服务商。

大数据来源有哪些?

环境质量、污染源排放和个人活动信息将通过互联网互通共享

环境领域将迎来一个大数据互联时代。若要全面呈现环境问题，尤其需要通过互联网实现环境数据、信息等要素互通共享，从而推动环境问题得到整体有效解决。具体来看，目前主要存在以下3种与环境相关的数据来源：

第一，环境质量。这是指外部自然环境质量表征，典型数据信息包括大气、地表水、水资源、土壤、辐射、声、气象等环境质量，通常由政府及有关部门(如环境保护部)公开其制作或获取的环境信息。

基于已经建立起来的以国控、省控、市控3级为主的环境质量监测网，形成信息公开机制，初步勾勒出了我国整体环境质量状况。比如，全国城市空气质量日报/时报(367个城市)、全国主要流域重点断面水质自动监测周报(145个监测断面)、全国辐射环境自动监测站空气吸收剂量率(44个站点)等。

第二，污染源排放。这是造成环境污染的核心原因，具体体现为废水、废气、固废、放射源等形式，主要包括污染源基本情况、污染源监测、设施运行、总量控制、污染防治、排污费征收、监察执法、行政处罚、环境应急等环境监管信息。

《全国污染源普查公报》中的排污数据及信息，将是政府监管以及公众监督的重要前提与基础。目前，各地正逐步落实环境保护部出台的《关于加强污染源环境监管信息公开工作的通知》等文件。以北京市为例，虽然已按季度发布国控企业污染源监督性监测情况，而27家重点排污单位和上市企业仅于今年起初步实现自行监测信息对外发布，实时信息公开仍无法实现。

第三，个人活动产生的与环境相关的数据信息，如用水量、用电量、生活中产生的废弃物等。尽管这些数据拥有巨大的潜在价值，但其分布却呈现天然的分散状态，互联网特别是移动互联网的快速普及应用正在使上述信息的收集利用变得可行。

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⑵ 大数据时代

预测——大数据的核心

量变导致质变

要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要精确

万事万物数据化、数据交叉复用的巨大价值

大数据变革公共卫生——它是建立在大数据的基础上的。这是当今社会所独有的一种新型能力:以一种前所未有的方式，通过对海量信息进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

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，组织结构，以及政府与公民关系的方法。

大数据价值链的3大构成:数据本身、技能、思维

大数据的精髓——分析信息时的三个转变

1.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

2.研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

3.我们不再热衷于寻找因果关系

小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息

大数据时代的思维变革

1.更多:不是随机采样而是全体数据

2.更杂:不是精确性，而是混杂性

3.更好:不是因果关系而是相关关系

大数据时代的商业变革

4:数据化:一切皆可“量化”

5."取之不尽，用之不竭"的数据创新

数据的再利用

重组数据

可扩展数据

数据的折旧值

数据废气

开放数据

6.数据、技术、思维的三足鼎立

大数据时代的管理变革

7.风险:让数据主宰一切的隐忧

8.掌控:责任与自由并举的信息管理

⑶ 大数据时代，为什么要对数据进行清洗

简单的来说，进行数据清洗就是使数据变得完整，从而使后续对这些数据进行分析的结果更为准确

⑷ 大数据时代,招商引资为什么一定要这么做

大数据时代,招商引资为什么一定要这么做?

一个确信无疑的事实是，我们已经身处大数据时代。马云曾经说过，阿里巴巴最值钱的是数据。针对招商引资，马云也给出了如下建议：“我们政府过去招商引资是税收、土地和三通一平的优惠政策，未来的招商引资，企业会问政府有大计算的能力吗？提供数据和金融支撑吗？有跨境平台吗？未来商业没有这些将不会迎来人才，大数据已经成为未来招商引资的基础设施。” 招商引资内参此文帮助大家认识大数据时代对招商引资的重要性，以及我们如何利用大数据做好招商引资。
1、【案例篇】大数据让招商引资同比增长8倍！
2015年，某地开发区创新招商方式，开展产业精准招商取得明显成效。近前五个月，就吸引合同外资4597万美元，同比增长8倍，而且引进的项目均属于高端优质项目。
他们怎么做到了？该开发区的招商引资法宝是：精准招商。年初，开发区建设一个区内企业的“大数据”。区内近300家规模以上企业是首批进入“大数据”的企业。通过调研录入数据库的信息，不仅仅包括企业的规模、产业、技术等基本信息，还有市场空间、行业地位、发展规划、合作意向等信息。有了这些“大数据”，在招商时针对性地选取优势企业代表，到国外或国内的优势产业地区进行产业招商，就能很快实现信息匹配，企业往往现场就能“谈恋爱”。
在招引一家亚洲最大的工业生产企业过程中，该开发区利用大数据做精准招商，围绕该企业进行产业招商，建立一个下游产业园，成功获取了多个该企业的下游外资项目。该开发区负责人总结经验时认为：产业集聚更能吸引外商投资，人工、技术、物流、市场都是产业吸引力，产业链上下游企业相互协作，产业成长速度更快。
2、【理论篇】为什么大数据对招商引资是十分必要的？
目前，开发区采用的招商方式主要有敲门招商（有针对性走访发达地区相关企业）、驻点招商（即在投资密集地区设立招商联络处或办事处，派驻专人长年招商）、推介会招商（有目的地参加各类推介会，从会上获取企业信息）、以商引商（即以企业家为主体进行招商）、中介招商（通过专业的投资中介咨询机构招商）、商会招商（拜访所驻城市商会、协会会长、秘书长，谋求与协会、商会建立长期合作关系，获取会员企业信息）等。这些招商方式各有侧重，各有千秋，也取得了不菲的成绩，但是存在一个共性问题：发掘的项目资源有限，招商方向不明确，导致力量分散、效率低下。因为，无论是敲门招商、驻点招商还是更大范围内的推介会招商、中介招商、商会招商等，收集相关企业的信息都是小范围的、有限的，并且容易受主观偏好影响，具有一定的盲目性，重点不突出，但开发区招商人员力量有限，导致招商成功率偏低。
3、【方法篇】大数据精准招商，我们应该怎么做？
开发区需要抢抓大数据时代带来的发展机遇，破解现有盲目招商的问题，可以从以下三方面做出尝试：
①建立项目库，确保招商精准化
根据开发区产业定位，建立项目库，且要尽可能地囊括国际、国内相关产业（统计学里，分析的样本越是趋同于总体，得到的结果越是有效，而互联网时代，使取得总体数据具备了可能性）。除了项目本身的产业类别、产业规模、总部地址、员工人数、生产工业、所需配套、上下游产品链、产品的主要消费群体等相关数据外，还要收集项目管理者，甚至是员工的微博、微信、空间等数据，并且对数据做动态追踪。
因为，在大数据时代，相关关系分析将会变得至关重要。往往通过找出一个或多个关联物并监控它，就能预测未来。美国折扣零售商塔吉特将大数据相关关系分析用到极致。他们通过一个人的购物方式发现她是否怀孕，甚至能够比较准确地预测预产期，这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。
同理，我们通过对项目方相关信息（如产品种类、产品规模、员工人数、管理层人员动态等）的收集、分析，掌握同类企业在投资出现变化时会出现的相关变动，对收集到的信息做相关分析，进而推测企业动向，从而为招商人员提供攻坚方向。
②记录并分析招商日志，确保招商精细化
马修?方丹?莫里是一位美国海军军官，他洞察了以前海军上尉写的无章可循的航海日志里隐藏的巨大价值，并将航海日志里记录的信息绘制成了表格。在整合了数据之后，提供了更有效的航海路线。为进一步提高路线的精确度，他创建了一个标准表格来记录航海数据，并且要求美国所有的海军舰艇在海上使用，返航后再提交表格。莫里通过分析收集到的数据，知道了一些良好的天然航行路线，为商人们节省了一大笔钱，一个船长感激地说：“我在得到你的图表之前都是在盲目地航行，你的图表真正的指引了我。”在这些图表的帮助下，年轻的海员们不用再亲自去探索和总结经验，而能够通过这些图表立即得到来自成千上万名经验丰富的航海家的指导。
莫里通过对航海日志的分析，得出了有效的导航图，可以算是大数据的最早实践之一。那么同理，在大数据时代，在获取信息更加方便快捷的前提下，我们理应能够通过招商人员记录招商日志，并对招商日志进行分析挖掘数据的潜在价值，从而得出更加有效的招商方式，使招商不再盲目，并且真正指引年轻的招商人员更快更好地从事招商工作。
招商日志应该至少包括以下三方面内容：
一是招商档案的建立。即明确招商过程中的5W+1H，即Why（如，为什么选择这个项目而不是别的项目、这个项目为什么要重新选址、为什么这个项目有可能选择你这个开发区而不是别的地方等）；What（如，这个项目是什么类型、生产什么产品或提供什么服务、项目洽谈中对方提出了什么样的要求，你又是如何作答的等）；Where（如，洽谈发生在什么地点、当时的洽谈环境如何、是否踏勘现场、项目选址选在哪儿、土地性质如何、是否需要土地修编及调整等）；When（如，初次洽谈是什么时候，再次拜访的时间间隔及每次洽谈的时长等）；Who（如，谁牵头洽谈该项目，过程中配合者有哪些，项目方代表是谁，什么职务等），How（如，事前是如何了解项目情况的、事中是如何跟进的、事后是如何保持联系联络感情的等）。
二是招商成功的经验。若项目成功引进，则要记录在招商人员看来的成功经验是什么，知道“是什么”让项目方做出了选择，要善于洞察项目方做决定背后的真正原因。
三是招商失败的教训。至于没有成功引进的项目，我们也要记录此次招商失败的原因，并尽量进行分类记录，如分清客观原因（如土地空间不足够、政策优惠力度不够、提供配套不足等）和主观原因（如招商人员没有及时掌握项目方的精确的投资信息、投资需求等）。
这些在大数据时代被称为数据废气，表面看起来没有什么价值，若能理解其更深层次的价值，加以巧妙利用（如分类归纳不同产业项目招商失败的原因，用数据来说明真相，招商人员在了解到真相之后，形成相应的风险预期，当下次遇到类似问题时，就可以提前做出准备尽力避免）则可以不断提升招商服务水平，提高招商成功率。
③巧妙利用数据，确保招商精确化
大数据时代将要释放出的巨大价值使得我们选择大数据的理念和方法不再是一种权衡，而是通往未来的必然改变。我们所做的各种信息收集、整理的工作，目的在于通过分析让“数据”为开发区招商服务，那么如何分析数据，是必然要思考的问题。
美国一个征信机构益百利（Experian）有一种服务，可以根据个人的信用卡交易记录预测个人的收入情况。证明一个人的收入状况要花10美元左右，但是益百利的预测结果售价不足1美元。所以有时候，通过代理取得数据信息比自己去操作繁琐的程序要便宜的多。因此，并不是要每个开发区去组建一个专门的数据分析团队，高额聘请专业大数据算法师，购买收集、存储大数据的设备，开发区可以向代理机构购买相关数据。当然，代理机构的崛起、数据安全相关协议等会随着大数据的广泛利用而逐步规范。也许我们现在还做不到项目数据库的建立，但是可以从招商日志做起，建立招商档案，为大数据招商收集原始数据。

⑸ 大数据时代带来的弊端

1、社会安全问题。
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、个人隐私。

人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。

3、对于国民经济的威胁。

堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、国家安全利益。

网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。

5、秘密保护。

美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。

⑹ 大数据时代读后感5篇600字

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。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，下面是我为大家带来的大数据时代 读后感 ，希望你喜欢。

大数据时代读后感1

舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。

无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。

大数据时代读后感2

书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并未提及会对我们 教育 教学产生什么影响，但在这样的大环境之中，我们同样可以获得启示，寻求大数据在教育工作中可实现的价值。

1.教师角度：从基于 经验 到基于数据的教学转型

“经验主义”是指形而上学的思想 方法 和工作作风，其特点是在观察和处理问题的时候，从狭隘的个人经验出发，不是采用联系、发展、全面的观点，而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中，我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点，从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的，这班学生和另一班学生也是存在差异的，那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据，它可以为有效教学指明了方向。

如教学“复式统计表”时，前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表，意让学生初步认识统计表，渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及，就是这种复式统计表没有“表头”，生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表，学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图)，第1题：像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%，没见过约占35%，学生在练习中碰到过、生活中也经常看见，但还是约35%的学生回答自己没见过，说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面，所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程，加深学生对复式统计表的印象。第2题：上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人，约占41%;表达一半，如二班16人，或130~139厘米16人，约占22%，其他约占37%，真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到，需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。

大数据时代读后感3

这一章节，利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式，奇人莫里通过整理航海相关的边角数据，把整个大西洋按照经纬度划分了出来，并标注出了温度、风速和风向，从而发现了洋流，也为船员提供了有效的航海路线，这就是数据的价值体现了。书中也提到了，量化我们周围的一切，是数据化的核心，将文字变成数据、将方位变成数据，将沟通、情感变成数据，通过大数据，我们会意识到，世界在本质上是由信息构成的。

在工作中，这点也可以作为启发点，通过对数据的整理，或者说以某种方式采集到相关数据，将数据整理出有价值的信息后，不断的改善到工作流程、效率、服务方面，也是工作上的创新点。

笔者在书中提到了，数据的潜在价值，并提出了数据创新应用的方法，第一是数据的再利用，数据信息被采集用作特定分析后，在另一个领域或者角色立场下，或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组，将不同类别、类型的数据进行重组，产生一个新的数据集合出来，寻找其中的关联性;第三是数据的扩展，这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值，数据将会贬值，但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气，即数据采集时的离散量、离散交互信号，举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据，数据的开放将会有利于各行各业的使用，并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念，在数据使用时价值才会体现出来，而不是在占有本身。

根据所提供价值的不同来源，分别出现三种大数据公司，基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求，给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。

大数据时代读后感4

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。

大数据时代读后感5

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。

大数据时代读后感5篇600字相关 文章 ：

★ 走进网络时代作文600字:互联网时代不应是“忽老”时代

⑺ 关于大数据时代这本书

<大数据时代>
页数 270
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目录如下：
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推荐序二 实实在在大数据
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电子科技大学教授，互联网科学中心主任
引言一场生活、工作与思维的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
大数据，变革公共卫生
大数据，变革商业
大数据，变革思维
大数据，开启重大的时代转型
预测，大数据的核心
大数据，大挑战

第一部分 大数据时代的思维变革
第1章 更多：不是随机样本，而是全体数据
当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样本= 总体”。
让数据“发声”
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
全数据模式，样本=总体

第2章 更杂：不是精确性，而是混杂性
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5% 的数据是有框架且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95% 的非框架数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。
允许不精确
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
新的数据库设计的诞生

第3章 更好：不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。
关联物，预测的关键
“是什么”，而不是“为什么”
改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法

第二部分 大数据时代的商业变革
第4章 数据化：一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息技术变革随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息）上。现在，我们是时候把聚关灯打向“I”，开始关注信息本身了。
数据，从最不可能的地方提取出来
数据化，不是数字化
量化一切，数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据
一切事物的数据化

第5章 价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
给数据估值

第6章 角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1 亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以7 亿美元的价格购买了给Farecast 提供数据的ITA Software 公司。如今，我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据，决定企业的竞争力

第三部分 大数据时代的管理变革
第7章 风险：让数据主宰一切的隐忧
我们时刻都暴露在“第三只眼”之下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌着监视我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网。
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚，不是因为所做，而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境

第8章 掌控：责任与自由并举的信息管理
当世界开始迈向大数据时代时，社会也将经历类似的地壳运动。在改变人类基本的生活与思考方式的同时，大数据早已在推动人类信息管理准则的重新定位。然而，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去适应，我们也许只有几年时间。
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2：个人动因VS预测分析
管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员的崛起
管理变革4：反数据垄断大亨
结语 正在发生的未来
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。

⑻ 大数据时代：生活、工作与思维的大变革的目录

推荐序一拥抱“大数据时代”
宽带资本董事长田溯宁
推荐序二实实在在大数据
中国互联网发展的重要参与者，知名IT评论人谢文
译者序在路上·晃晃悠悠
电子科技大学教授，互联网科学中心主任周涛
引言一场生活、工作与思维的大变革
大数据，变革公共卫生
大数据，变革商业
大数据，变革思维
大数据，开启重大的时代转型
预测，大数据的核心
大数据，大挑战
第一部分大数据时代的思维变革
第1章更多：不是随机样本，而是全体数据
让数据“发声”
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
全数据模式，样本=总体
第2章更杂：不是精确性，而是混杂性
允许不精确
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
新的数据库设计的诞生
第3章更好：不是因果关系，而是相关关系
关联物，预测的关键
“是什么”，而不是“为什么”
改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法
第二部分大数据时代的商业变革
第4章数据化：一切皆可“量化”
数据，从最不可能的地方提取出来
数据化，不是数字化
量化一切，数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据
一切事物的数据化
第5章价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
给数据估值
第6章角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据，决定企业的竞争力
第三部分大数据时代的管理变革
第7章风险：让数据主宰一切的隐忧
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚，不是因为所做，而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境
第8章掌控：责任与自由并举的信息管理
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2：个人动因VS预测分析
管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员的崛起
管理变革4：反数据垄断大亨
结语正在发生的未来

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