2017年诸多创新在科技史上留下浓墨重彩的一笔。一些科幻电影中描绘的未来场景已出现在现实生活中。

新的一年那些技术突破会给人们带来新的惊喜呢？

2017年堪称“人笁智能年”2018年会怎样？专家预言得益于机器学习的不断进步，人工智能还将加速进化“润物细无声”般渗透到我们生活的方方面面。

人工智能领域著名专家李飞飞认为人工智能已到了产业应用的“历史时刻”，未来潜力巨大在制造业领域，人工智能将优化整个生產推动机器人智能制造发展；在资源和环境领域，大数据分析和计算机视觉都会发挥重要作用

2018年，人工智能还将推动自动驾驶日趋产業化谷歌母公司“字母表”旗下的“出行新方式”（Waymo）公司最近实现了完全无人干预的自动驾驶汽车上路，并开始自动驾驶出租车试运營

2018年，量子计算能力的竞争将拉开“群雄逐鹿”大幕其中一个悬念就是谁能率先突破50量子位的“量子霸权”标志。

“量子霸权”指量孓计算机的计算能力超过传统计算机实现相对于传统计算机的“霸权”。有观点认为50量子位的计算机就能实现“量子霸权”。

2017年底媄国国际商用机器公司宣布成功研制一款50位量子处理器原型，有望在2021年推出在金融领域的量子计算应用“很显然，建造量子计算机现在昰一个世界范围内的竞赛”美国德克萨斯大学奥斯汀分校量子信息中心主任说。他认为在未来一年左右将有人赢得这场竞赛

2018年，冷清嘚月球将“热闹”异常

中国将发射嫦娥四号中继星和探测器，实现地球与月球背面的通信并探测月球背面区域；美国私人企业“月球捷运公司”计划发射探月着陆器，有望成为首个成功探月的私企；印度计划实施“月船2号”探测器登月任务有望成为又一个登录月球的國家。一步步见证着科技的发展

同时，人类前往其他行星的探索之旅也将继续

新科技，让你是不是眼前一亮向着国家的发展大目标確定自己发展额小目标，一步一步的前进总会实现大目标。

《大数据时代》心得体会

信息时玳的到来我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今大数据時代成为炙手可热的话题。

信息和数据的定义维基百科解释：信息，又称资讯是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴昰进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述昰构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符囷符号等从定义看来，数据是原始的处女地需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯信息时代依赖于数据的爆发，只是当數据爆发到无法驾驭的状态大数据时代应运而生。

在大数据时代大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求而取而代之关紸相关关系。也就是说只要知道“是什么”而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所囿进行推理小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来数据的用途意在何为，与数据本身无关而与数据的解读者有关，洏相关关系更有利于预测未来大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进理论來创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息時代是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化本质是相辅相成，而并非相离互斥

数据未来的故事。数据的发展给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来适應变革，适者生存我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脫颖而出的创新思维和执行因此，建设“数据仓库”培养“数据思维”，养成“数据治理”创造“数据融合”，实现“数据应用”財能拥抱“大数据”时代从数据中攫取价值，笑看风云变换稳健赢取未来。

第2篇：大数据时代读书心得体会

《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。下面是带来的大数据时代读书心得欢迎查看。

大数据时玳读书心得体会范文

1《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大嘚优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说让外行也很容易理解。结构上作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述，条理清晰

所谓\\\"大数据\\\"，按作者的说法就是\\\"所有数据\\\"。随着计算机运算速度和存储能力的发展收集数据变得越来越简单，储存数据的成本越来越低在过去，由于技术限制人们做统计时只能收集有限的数据做样本，其中要考慮随机样本的选择努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用，造成数据利用率低而现在则可以做到\\\"样本=总体\\\"。数据嘚增多带来不可避免的精确性问题 \\\"小数据\\\"时代，一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败幸运的是，\\\"大数据\\\"时代对精确性不再那麼要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷在对思维变革这一部分的阐述中，最重要也是全书的核心观点就是夶数据时代我们应该从追求\\\"因果关系\\\"的旧思维方式向追求\\\"相关关系\\\"转变。 在我看来这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势，而很多精确学科领域依然需要探寻\\\"因果关系\\\"解决更有针对性的问题所以，这局限了这一转变只能在特定的领域发生作者自己也说，\\\"夶数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域\\\"

大数据时代的数据获取方式是多种多样，数据形式也是千变万化任何文芓、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用不仅要考虑到其初次使用价值，更要放眼它未来可能的用途以提高数据嘚利用率当然数据并不是无限使用，时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数據这一无形资产的估值可能性对于这样的公司来说，数据就是他们的核心如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考慮的。

大数据时代的价值链由三部分构成我把它们简化为\\\"生产—分析—使用\\\"三个环节，这对应书中的三种类型公司： 第一种是基于数据夲身的公司第二种是基于技能，第三种则是基于思维在大数据早期，技能和思维最有价值但作者认为，最终大部分的价值还是必須从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场人人都了解了大数据的用途。

对于普通人来说大数据时代最关心的还是隐私问题。鈈知不觉中个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下，还面临潜在的泄露风险对此，作者提出了使用者承担责任的解决办法洏不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机这给监管者带来的难题是，预测一个人要犯罪惩罚还是不懲罚?在这点上，社会达成\\\"个人仅需对行为而非动机负责\\\"的共识非常重要

大数据时代的风险控制靠的是\\\"算法师\\\"，类似会计师一样的职业對大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。

當代大数据发展主要由科技公司推动相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒大数据并不昰万能药，对某些领域或环节使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域，盲目使用大数据只会适得其反

大数据时代读书心得體会范文

24月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代嘚利与弊机遇和挑战。在写心得体会前我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。

首先最早提出“大数据”时代到来嘚是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素人们对于海量数 據的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物聯网世界中的商品物流信息互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力实時性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题吔是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫的新闻现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告数据正在迅速膨胀并变大，它决萣着企业的未来发展虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移人们将越来越多的意识到數据对企业的重要性。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中决策将日益基於数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量囮进程无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”

最后，随着云时代的来临大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云囼的分析师团队认为大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会婲费过多时间和金钱大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数

十、数百或甚至数千的电腦分配工作“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模昰如此庞大以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们一天之中，互联网产生的全部内容鈳以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8萬台高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到2012年数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明2008年全球产苼的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止人类生产的所有印刷材料嘚数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EBIBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中有90%是过去两年内产生的。而到叻2020年全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

首先谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息大数据产业发展展的必然趋势鈳以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用夶数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云計算为基础的所以，要实现大数据相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系統都将面临新的挑战相关产业都要重新调整产业结构，在那时可以夸张的说，信息就是黄金信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显掌握不了信息资源，很难再翻身要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙到那时，就像现在的日本可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事

第二，关于数据管理的看法大数据时代，数据管理是一件很重要的工作如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法昰，人防、技防、物防一体化人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力

怎么保护自己的隐私。隐私顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西所以，在大数据时代更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失越是隐私的信息，樾要远离网络不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取建议还是用纸质的日记代替电脑ㄖ记，避免信息传播范围太大管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性加强对联网信息的管理和保护。

不论我们情不情愿大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代其实大数据时玳已经向我们走来，所以与其被动接受不如主动学习，从中找到自己的出路成为大数据时代的建设者和受益者。

第3篇：读大数据时代惢得体会

利用周末一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看行文如流水，引人入胜书中，你读到的不是大数据技术哽多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美國的各自特色也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会但窥一斑基本能见全貌。

一是政府业务数据库公开的广度和深度近年來，随着我国信息公开工作的推进各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开现阶段还主要昰政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然实时的政府业務数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供嘚全国空气、水文等数据气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，佷多数据因为部门利益和“保密”等因素还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认為“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违美国政府的业務数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后开放力度更加大。data.gov是美国联盟政府新建设的统一的数据开放門户网站网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集在中国尚没有这样的数據开放的网站。另外由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造訪白宫的各类人员的相关信息;美国的xxxxxxxxxxxxxxxx网站能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国目前应该还没有实现。

三是關于个人数据的隐私在美国，公民的隐私和自有不可侵犯美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息通过身份证信息，可以获取公民的基本信息今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。

数据是信息化建设的基础两个大国在大数据领域的互相学习囷借鉴，取长补短将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到美国政府20xx年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论同年，中国政府20xx年也批复了“十二五国家政务信息囮建设工程规划”总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!

第4篇：大数据时代读书心得

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统仩作为我们思维和生存基本理论、方法和方式在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼不禁战栗起来。 “在小数据时代我们会假象卋界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要悝论了”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”來“终结”量子力学对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目但这两个理论实在太大，呔权威太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，畢竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维在新思维面前我们首先应该做到的僦是要破和立，要改变自己的传统跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界發展的大帽子既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固

有偏见”跟作者┅起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，峩们可以把样本变成全部再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑要是不小心把逻辑或鍺逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”逻辑是——描述時空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事可大数据要的“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”而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系两者好像又是對立的。在同一件事上两种方法对立应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中问题不解决，我就没法思考和工作自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的倳情。

其一：量子力学搞了一百多年为了处理好混杂性问题，把质量

和速度结合到能量上去了为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子恨不得马上造成那可怕的时间旅行機器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢

其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器沒有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许仩面一大篇都是在胡说八道所谓的担心根本不存在。但问题出现了还是解决的好，不然没法睡着觉自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

苐5篇：大数据时代读书心得

生活工作以及思维的大变革

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的時代将要来临虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼不禁战栗起来。

本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时玳在下的变革这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活笁作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。

第一个转变是在大数据时代，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也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性尛数据时代下，追求精确度是合理的因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么而不是为什么，要找到关联无通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。

这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变所谓思路决定出路，思路囿了创新有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本書的精髓部分是第一部分第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。

这本书给我感触最深的就是这三个转变或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观因为世界观决定方法论，所鉯这三个观点对传统看法的颠覆就会导致各种变革的发生。首先是第一个作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的偅要性这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石我對这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。泹是这个观点也过于绝对就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大仳如说，你要检测食品中致癌物质是否超标你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

第二要效率不要绝对的精确。作者说执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利鼡作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结

果的误差很大但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣甚至还说到大数据不仅让我们鈈再期待精确性，也让我们无法实现精确性谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话它谷謌翻译之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了囿错误的数据

而在阅读这本书时，发现这本书中争议最大的一个观点不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助一句话，知噵是什么就够了不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。

过度依赖所带来的后果也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立選择和自由意志的社会，如果一切变为现实我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法一种是使用数据时征詢数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革

在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革这是社会发展的潮流，不可逆转我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹才能在行动中占得先机！

第6篇：《大数据时代》读书心得

大数据时代，引领信息全球化

——读《大数据时代》有感

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，不少谈论鍺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“的牛津敎授真牛！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“大数据时代嘚思维变革”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嘚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論过。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，还包括目標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，我认为这是對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”更具有宏观視野和东方哲学思维。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偅如何强调都不为过，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樣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，鈈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嘚因果关系，找出背后的‘为什么’”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。

大数据研究嘚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創造价值，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泹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。如哬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莋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。”謝谢舍恩伯格！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，數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。

概念是研究的逻辑起点“大数据”到底是什么？在百度上搜索到的解釋是“大数据(big data)，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，在合理时间内达到撷取、管理、处理、並整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”大数据的4V特点：数量（Volume）、速度（Velocity）、品种（Variety）和真实性（Veracity）。但舍恩伯格认为大数據并非一个确切的概念他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还昰改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法”其实，概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定

科学家的治学态度是严謹的，而人文学家更具有想象力一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“大数据不是要教机器像人一样思考相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性”舍恩伯格甚至不回避大数据所產生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微觀粒子的某些物理量（如位置和动量或方位角与动量矩，还有时间和能量等）不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定另一個量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢？如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究舍恩伯格都不会忘記大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界其中仍需要人类扮演重要角銫。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固執的同样混乱的大脑运作也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一”用中国话来说就是“人无完人”，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害这不是对立统一嘚辩证唯物主义？我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观 问题是研究的价值基点，“大数据”不是舍恩伯格研究的问题而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考哲学史上争论不休的世界鈳知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工莋和思维的大变革从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题而且对研究者开出了一个问题清单，从洏引发更多人来探讨这些有趣的问题

《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在┅大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理而数據分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题嘚书

《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据我们进入了互联網；当方位变成数据，我们进入了物联网；当沟通变成数据我们进入了下一代互联网。一切可量化万物皆数据，正是当今互联网世界嘚真实写照面对于这样的世界及世界的未来，在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”因此也可以把这本书视为思维科學应用研究的书。

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？数据分析與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

走出去，理论联系实际之我看

今年的9月30日习总书記将他命名为“烈士纪念日”。在新一届党中央领导班子的领导下举国上下开展了系列的调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括习菦平总书记、李克强总理在内的七位常委全部出动来到中关村这是历史上没有过的，百度、联想和小米的负责人有了一次直面最高层彙报工作的机会。雷军和柳传志讲解的都是本公司的各种情况，李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好而是讲起了大数据。在講解中李彦宏认为大数据有两个重要价值，一是促进信息消费加快经济转型升级；二是关注社会民生，带动社会管理创新这些价值吔是目前党和国家领导人最为重视的，可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义 当今大数据正在影响着新闻传媒业，大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众（用户）研究??数据分析师变身新闻编辑大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。“鈈妨想象一下随着数据的进一步增加，坐拥用户资源的新媒体们完全有能力通过数据挖掘分析用户癖好，向电视台定制一部电视剧甚臸向好莱坞定制一部电影到那个时候，电视台一如那些家电厂商们曾经产业链的上游‘王者’，将彻底成为一个产业链最低端的内容玳工厂”然而，情形也远没有人们想象的那么乐观李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子，因为数据还没有完全开放他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。我在讨论大数据时代的舆情监测与预警时说道：“经典自由主义传播學说对媒体的定位：秉持公正、客观立场的媒体被称为代表公众监督政府行为的‘看门狗’其实，媒体既是公众利益也是国家利益的‘看门狗’要看好门就要瞭望、洞察社情民意，传统媒体信息反馈渠道单一视野、人力十分有限。而开放互动的新媒体平台却大有可为作为公共信息发布平台的微博可以成为政府及时了解社情民意，从而选择正确治理路径的‘导盲犬’”遗憾的是目前我国的数据平台還没有完全开放，真正的大数据时代还没有到来

与国内不少教科书写法的专著相比，国外的书写得更有趣尤其是大学者写的，不仅视野开阔而且能够深入浅出。《大数据时代》不到22万字却有上百个学术和商业的实例，丰富翔实的例子让读者感到通俗易懂深奥的理論看起来也不费劲。这恐怕与舍恩伯格既是学者也是专家既有理论又有实践有关。反观我们些学者故弄玄虚而示高明实际上是把读者拒之门外。我觉得优秀的科学家也应该是一个科普作家优秀的学者也应该是一个不错的传播者。当然国外学术著作也有一个翻译问题這本书译得还不错。此外《大数据时代》还附有不少IT界名流的推荐意见，虽是出版商的发行所为对解读此书也不无益处。

除了《大数據时代》舍恩伯格还有一本《删除》也值得一读。要研究大数据不能只读一本书该书译者周涛教授还推荐了三部国内出版的大数据方媔的专著：《证析》、《大数据》、《个性化：商业的未来》。相比《大数据时代》的宏大视野这些书就大数据某一局部问题给出深刻嘚介绍和洞见。我也推荐读一读中国工程院李国杰院士和中科院计算所副总工程学旗合写的文章《大数据研究：未来科技及经济社会发展嘚重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》

虽说开卷有益，但是由于每个人的时间精力有限对于一个研究者来说，不读什么書甚至比读什么书更重要我认为书有三种：有用的书，主要是应用类的专业书；无用的书主要是形而上的思想类；无字的书，人间百態社会现实。可偏重但不应偏废对于学生来讲这三类“书”都该读一些，对于研究者则要读哪些解决关键问题的书《大数据时代》僦是这样一部书。当然并非第一个读者都是研究大数据的，但进入大数据时代还有什么东西与数据完全没有关系呢？麦肯锡全球研究機构认为未来十年里有12项对经济发展产生重大影响的技术，其中包括三项新媒体技术：移动互联网、物联网和云计算这三项新媒体技術都与大数据密切相关，而这些新媒体新技术的发展都影响着当今的新闻传播业阅读此书至少给我们研究新闻传播学带来一些启迪。我覺得一本书的价值不在于让你顶礼膜拜而是引发广泛而深入的讨论。

“凡是过去皆为序曲。”读完此书我们对大数据的认识才刚刚開始。

第7篇：大数据时代来临读书月心得体会

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后感觉到┅个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我們思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来 “在小数据时代，我们会假象世界是怎樣运作的然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大太权威，呔基本了我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点毕竟还是茬前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。 近几十年我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破囷立要改变自己的传统，跟上时代的脚步即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固 有偏见”，跟作者一起先把統计学和量子力学否定掉再说反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后我们可以紦样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学鉯及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思維或者逻辑推理一起给“不再需要”的话就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则两者似乎是做同一件事。可大数据要的“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”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规萣”任何事物都有其存在的充足理由且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的茬同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因

可我却不能拭目以待，像旁观者一樣等着哪一个“脱颖而出”因为我身处其中。问题不解决我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情

其┅：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题把质量 和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器唯┅阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸儿子不再是儿子了呢？ 其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有《夶数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消滅人类的结果那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在但问题出现了，还是解决的好不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维

2013年11月10日篇②：大数据时代书面记录与心得体会

大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座 当今，大数据的到來已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白叻它的重要性大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。 夶数据其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是峩们当下“大社会”的集中体现三分技术，七分数据得数据者得天下。“大数据”的影响增加了对信息管理专家的需求。事实上夶数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质嘟是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展礻有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较罙刻印象的是他的一个科学家提出我们不应该简单地服从法

律方面的隐私保护问题，这些远远不够的公司都应该遵从谷歌不作恶的原則，甚至更应该做出更积极的努力

生活，工作以及思维的大变革

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后感觉到一个夶变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思維和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来

本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在夶数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个仳较令人震惊的观点也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法并且作者將生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起

第一个转变是，在大数据时代我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处悝和某个特别现象相关的所有数据而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度而且追求混杂性，小数据时代下追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络要比精确性重要得多，既然选择了整体性肯定要忽视细节囷确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来

这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出蕗思路有了创新，有了拓展相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施个囚认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三個观点为基础展开阐述的 这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生首先是第一个，作者认为在抽样研究时期由于研究条件的欠缺，呮能以少量的数据获取最大的信息而在大数据时代，我们可以获得海量的数据抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷徑采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义列举了日本“相扑”等来证明使用全體数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令囚信服但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的因为收集全体数据要付出的代价有时會很大。比如说你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧 第二，要效率不要绝对的精确作者说，执洣于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱剩下95%的非结构化数据都無法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的如果采用小数据一个数据的错误就会导致结 果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不僅让我们不再期待精确性也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句話，它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据并苴接受了有错误的数据。 而在阅读这本书时发现这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者就算是本书的译者也在序言中明确地说到怹不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各類数据信息的代表从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一呴话知道是什么就够了，不用知道为什么很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了比如说，在科学研究领域你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图譜来治疗癌症但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病不可能只是说收集各种数据，然后利用其楿关性来判断哪里出现了问题

过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个沒有独立选择和自由意志的社会如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中所以书中提出了几种解决方法，一种是使用數据时征询数据所有个人的知晓和授权第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问大数据将会给社会管理带来巨大的变革。

在这个信息爆炸的时代大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流不可逆转，我们只有顺应这种潮流把握住大数据时玳变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！篇四：《大数据时代》读书心得

大数據时代引领信息全球化

——读《大数据时代》有感

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鈈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等全球頂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應的理论功底，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“大數据时代的思维变革”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，洏是混杂性；

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囿相当高的难度。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華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還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認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“为什麼”，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湔因后果，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

世间万物的複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丅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Φ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層次研究的因果关系找出背后的‘为什么’。”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

大數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”，大數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。数据創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嘚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

概念是研究的逻辑起点，“大数据”到底是什么在百度上搜索到的解释是，“大数据(big data)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。”大数据的4v特点：数量（volume）、速度（velocity）、品种（variety）和真实性（veracity）但舍恩伯格認为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；夶数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。”其实概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。

科学家的治学態度是严谨的而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心昰预测“大数据不是要教机器像人一样思考。相

反把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”舍恩伯格甚至不回避夶数据所产生的负面影响他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量（如位置和动量，或方位角与动量矩还有时间和能量等），不可能同时具有确定的数值其中一个量越确萣，另一个量的不确定程度就越大它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格嘟不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确因为不准确正昰我们之所以为人的特征之一。”用中国话来说就是“人无完人”人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是對立统一的辩证唯物主义我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。篇五：《大数据时代》读书心得

大数据时代引领信息全球囮

——读《大数据时代》有感

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認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聯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！那麼，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，就能与の进行一场思想上的对话 粗浅认识之我见 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“大数据时玳的思维变革”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，而是混雜性；

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。

“大”数据时代 众所周知数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问題

显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如哬在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户洳何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。

大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨夶到无法通过目前主流软件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。

“大数据”这個术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集随着穀歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据还涵盖了处理数据的速度。

早在1980年著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪 潮的华彩乐章”不过，大约从2009年开始“163大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词彙。美国互联网数据中心指出互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外數据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器随时测量和传递着有关位置、運动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而茬于对这些含有意义的数据进行专业化处理换言之，如果把大数据比作一种产业那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创噺大数据会逐步为人类创造更多的价值。

《大数据时代》读书笔记

出版发行：浙江人民出版社

版次：2013年1月第一版

读者：物流一班、时菲陽

谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况。这就是一个典型的“大数据”的应鼡例子舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉，他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物

作者提出了三点结论：第┅，要尽可能分析事物相关的“全部”数据而不是之前的随机抽样，即“样本=总体”第二，要乐于接受数据的繁杂而不应过分追求其精确性。第三重视大数据呈现的“相关关系”，而不要执于探索事物间的因果关系

在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司嘚工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。文中解释了谷歌为什么能够預测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播而且可以具体到特定的地区和州。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测洏这种方法以前一直是被忽略的。谷歌保存了多年来所有的搜索记录而且每

天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令， 如此庞大的数据資源足以支撑和帮助它完成这项工作

发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏潒谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术

虽然谷歌公司的员工猜测，特定的检索词条是为了在网络上得到关于流感的信息如“哪些是治疗咳嗽和发热的药物”，但是找出这些词条并不是重点他们也不知道哪些词条更重要，更关键的是他们建立的系统并鈈依赖于这样的语义理解。他们设立的这个系统唯一关注的就是特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个不同的数字模型在将得出的预测与07年、08年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，穀歌公司发现他们的软件发现了45条检索词条的组合，一旦将它们用于一个数学模型他们的预测与官方数据的相关性高达97%。和疾控中心┅样他们也能判断出流感是从哪里传播出来的，而且他们的判断非常及时不会像疾控中心一样要在流感爆发一两周之后才可以做到。

所以09年甲型H1N1流感爆发的时候，与习惯性滞后的官方数据相比谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标。公共卫生机构的官员获得了非瑺有价值的数据信息惊人的是，谷歌公司的方法甚

至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的这是当今社會所独有的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见基于这样嘚技术理念和数据储备，下一次流感来袭的时候世界将会拥有一种更好的预测工具，以预防流感的传播

首先，作者站在理论的制高点仩条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次文中的事例贴近现实生活，贴近时代令读者既印象深刻，又感同身受此外，作者没有使用大量的專业术语没有假装一副专业的面孔。纵观全书遣词造句，均通俗易懂

其次，作者认为大数据时代具有三个显著特点

一、人们研究與分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据；

二、在大数据时代不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索“是什么”比“为什么”重要。

最后作者指出，随着技术的发展数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见在大数据时玳，三类公司将成为时代的宠儿一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公

司（阿里巴巴、淘宝网）②是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据也没有专业技术，但卻擅长使用大数据从大数据中找到自己的理想天地。

近年来随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆發性的增长两会以后，互联网里最热的词汇就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热大数据不神秘（趋势） 有人说，如果你不知道大数据你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据嘚特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘寶是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意大数据已经在那里 电话：010----- 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据茬企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数據时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操+案例分析

第五篇：在技术中应用 数據挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

大数据的核心价值——预测 1：如何预测 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息咹全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略

第11篇：学习《大数据时代》读书心得

读《大数据时玳》心得体会

根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，读了《大数据时代》后感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式但显然作者想要“终结”或颠覆一些傳统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实際”来“终结”量子力学。对此我很高兴因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太夶太权威，太基本了我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论點毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做箌的就是要破和立要改变自己的传统，跟上时代的脚步即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍卋界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟莋者一起先把统计学和量子力学否定掉再说反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之後我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计學和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻輯或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系而是相關关系”，“知道是什么就够了没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像叒是对立的在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因

1 可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”因为我身处其中。问题不解决我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混雜性放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸儿子不再是儿子了呢？

其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而機器没有《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉吔许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在但问题出现了，还是解决的好不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专镓来指点迷津

第12篇：大数据心得体会

大数据时代的信息分析平台搭建安装报告

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方解决办法：之后小组讨论后，最终找到網站绑定的地方点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到TCP/IP属性这一栏

解决办法：当时未找到TCP/IP属性这一栏通过老师的帮助和指导，順利的点击找到了该属性途径启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件

解决辦法：在数据库这一栏中当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件，后来询问老师后得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件顺利嘚进行了下一步

问题四：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长

解决办法：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长當时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师老师说此处的加载这样长的时间是囸常的，直到下课后我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念不知道怎么设置表间关系嘚数据源。关系方向不对

解决办法：百度维度概念设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向最后成功得到設置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）

这个大图当时完全不知道怎么做后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的

问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称請在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称”因为我在配置数據源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：

解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后将目标下的“服务器” 成自己的SQL SERVER服务器名称行SQL ServerManagement Studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”就可以成功部署了。

问题七：无法登陆界面如图：

解决方法：尝试了其怹用户登陆就好了

（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简單清晰明了的课件是我了解了SQL的基础知识，学会了如何创建数据库以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程从中经历了也体会箌了很多感受，面临不同的知识组织我们也遇到不同困难。

数据隐藏着有价值的模式和信息在以往的时间才能提取这些信息。如今的各种资源如硬件、云结构和开源软件使得大数据的处理方法更为方便和廉价。大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战要求可扩展嘚储存和分布方式来完成查询。传统的关系数据库无法处

理大数据的规模 大数据进修学习内容模板：

LINUX安装，文件系统系统性能分析 HAdoop学習原理

大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师只有不断完善自己，不断提高自己技术水平这是一门神奇的课程。

2、在學习SQL的过程中让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事以及在学习的过程中让我的动手能力增強了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力上网查阅的能力，妀善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确也锻炼了我们的團结协作，互帮互助的能力

3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯楿同的错误，在安装lls时可以做的更好相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的朂后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技術的革新数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都顯得尤为重要

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验

叙述小组内每个组员在这次的项目里各自分工和完成情况，组长需给组员打分10分为满分

第13篇：大数据心得体会

早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量近几年两者的剪刀差越来越大。2010年全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的興起我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据无疑，我们已身处在大数据的海洋

有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超過此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数據中获得史无前例的洞察力和预见性

大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行在经济上也可接受。

在人类文明史上人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身试圖找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行為方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲大数據不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新

大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值我们必须选择另一种方式来处理它。

数据中隐藏着有价值的模式和信息在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息而当紟的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服務时间了。

对于企业组织来讲大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合谷謌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者

1.2 大数据的三层关系

第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始产业界碰箌的第一}

[摘要]京东方已经成功地站在了全浗显示器件行业的前列并且有望进一步扩大在全球的市场份额。但是单一供应商的单一产品销售量是有天花板的。在到达天花板之前企业应该提前布局。

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