去年的"云計(jì)算"炒得熱火朝天的，今年的"大數(shù)據(jù)"又突襲而來(lái)。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起"大數(shù)據(jù)"來(lái)了。于是乎，各企業(yè)的CIO也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注"大數(shù)據(jù)"來(lái)了。有一張來(lái)自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，下面是小編為大家?guī)?lái)的大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感，希望你喜歡。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感1

舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》被人推崇為2012最佳書籍，今年安泰讀書會(huì)的重頭戲。雖然主講人最后放了個(gè)香港大黃鴨般的鴿子，但現(xiàn)場(chǎng)討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個(gè)人讀完的情況下，也就意味著——大數(shù)據(jù)對(duì)我們的影響，已經(jīng)深入到生活的方方面面。

無(wú)處不在的大數(shù)據(jù)：各種云計(jì)算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬(wàn)能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過(guò)的各種信息。大數(shù)據(jù)拉近了我們與現(xiàn)實(shí)的距離，“地球村”變成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都觸手可及，而這些牛逼哄哄的互聯(lián)網(wǎng)巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而，事實(shí)真的是這樣嗎?首先，從應(yīng)用角度出發(fā)，低廉的運(yùn)算能力和存儲(chǔ)空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡(jiǎn)陋——一些從全體數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)，忽略精確而從大量數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法得出來(lái)的結(jié)論顛覆了常識(shí)。但個(gè)人覺得，這只是統(tǒng)計(jì)學(xué)的終極目標(biāo)——并沒有非常大的跨越，可能終結(jié)了回歸分析，有效性驗(yàn)證等手段，但依舊還是統(tǒng)計(jì)。而革命性在于關(guān)注相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系?，F(xiàn)場(chǎng)討論從神學(xué)角度挑戰(zhàn)了因果關(guān)系的不可能——或者說(shuō)人類用簡(jiǎn)單思考的邏輯來(lái)定義因果，以及用之前小數(shù)據(jù)演繹出大概率事件來(lái)推導(dǎo)因果，都是不正確的。真正的因果關(guān)系應(yīng)該屬于上帝的范疇，人類如果真的完全掌握之后，會(huì)統(tǒng)治整個(gè)宇宙。但我覺得，無(wú)需從神學(xué)觀點(diǎn)來(lái)討論，而可以借鑒量子力學(xué)對(duì)經(jīng)典力學(xué)的顛覆——在原子層面上，經(jīng)典力學(xué)會(huì)失效——那么在大數(shù)據(jù)層面上，普通的抽樣調(diào)查直觀反映會(huì)失效。而且從量子力學(xué)角度是很難推導(dǎo)經(jīng)典力學(xué)的公式，那么從現(xiàn)在的慣有思維，也難以推導(dǎo)出大數(shù)據(jù)的因果關(guān)系。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感2

書中雖只是闡述了大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并未提及會(huì)對(duì)我們教育教學(xué)產(chǎn)生什么影響，但在這樣的大環(huán)境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數(shù)據(jù)在教育工作中可實(shí)現(xiàn)的價(jià)值。

1.教師角度：從基于經(jīng)驗(yàn)到基于數(shù)據(jù)的教學(xué)轉(zhuǎn)型

“經(jīng)驗(yàn)主義”是指形而上學(xué)的思想方法和工作作風(fēng)，其特點(diǎn)是在觀察和處理問(wèn)題的時(shí)候，從狹隘的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，不是采用聯(lián)系、發(fā)展、全面的觀點(diǎn)，而是采取鼓勵(lì)、精致、片面的觀點(diǎn)。在教學(xué)中，我們有時(shí)會(huì)憑借以往經(jīng)驗(yàn)認(rèn)定本節(jié)課學(xué)生的起點(diǎn)，從而制定教學(xué)目標(biāo)、重難點(diǎn)以及教學(xué)過(guò)程。這往往忽略了上屆學(xué)生和這屆學(xué)生是有差異的，這班學(xué)生和另一班學(xué)生也是存在差異的，那如何準(zhǔn)確把握學(xué)生的起點(diǎn)呢?我想可以借助前測(cè)數(shù)據(jù)，它可以為有效教學(xué)指明了方向。

如教學(xué)“復(fù)式統(tǒng)計(jì)表”時(shí)，前期查找資料的時(shí)候就發(fā)現(xiàn)早在一年級(jí)上冊(cè)P96的時(shí)候?qū)W生就見過(guò)復(fù)式統(tǒng)計(jì)表，意讓學(xué)生初步認(rèn)識(shí)統(tǒng)計(jì)表，滲透統(tǒng)計(jì)思想。而二三年級(jí)的書中練習(xí)也多有涉及，就是這種復(fù)式統(tǒng)計(jì)表沒有“表頭”，生活中的復(fù)式統(tǒng)計(jì)表也很多。既然在以前練習(xí)時(shí)碰到這么多次復(fù)式統(tǒng)計(jì)表，學(xué)生對(duì)復(fù)式統(tǒng)計(jì)表到底認(rèn)識(shí)多少呢?我們對(duì)157名學(xué)生進(jìn)行這樣的調(diào)查(如下圖)，第1題：像上表這樣的統(tǒng)計(jì)表以前見過(guò)嗎?見過(guò)約占65%，沒見過(guò)約占35%，學(xué)生在練習(xí)中碰到過(guò)、生活中也經(jīng)?？匆姡€是約35%的學(xué)生回答自己沒見過(guò)，說(shuō)明學(xué)生平時(shí)在看這個(gè)復(fù)式統(tǒng)計(jì)表的時(shí)候就浮于表面，所以這節(jié)課我們重點(diǎn)應(yīng)該讓學(xué)生經(jīng)歷復(fù)式統(tǒng)計(jì)表的產(chǎn)生過(guò)程，加深學(xué)生對(duì)復(fù)式統(tǒng)計(jì)表的印象。第2題：上表中的16表示什么意思?能完整表達(dá)出二班身高在130~139厘米的學(xué)生有16人，約占41%;表達(dá)一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復(fù)式統(tǒng)計(jì)表的學(xué)生一半不到，需要在課中進(jìn)行讀圖方法的指導(dǎo)。而知道這個(gè)表叫做復(fù)式統(tǒng)計(jì)表的學(xué)生不到20%。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感3

這一章節(jié)，利用馬修莫里導(dǎo)航圖的例子引出了大數(shù)據(jù)的實(shí)踐方式，奇人莫里通過(guò)整理航海相關(guān)的邊角數(shù)據(jù)，把整個(gè)大西洋按照經(jīng)緯度劃分了出來(lái)，并標(biāo)注出了溫度、風(fēng)速和風(fēng)向，從而發(fā)現(xiàn)了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數(shù)據(jù)化的核心，將文字變成數(shù)據(jù)、將方位變成數(shù)據(jù)，將溝通、情感變成數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)，我們會(huì)意識(shí)到，世界在本質(zhì)上是由信息構(gòu)成的。

在工作中，這點(diǎn)也可以作為啟發(fā)點(diǎn)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的整理，或者說(shuō)以某種方式采集到相關(guān)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)整理出有價(jià)值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務(wù)方面，也是工作上的創(chuàng)新點(diǎn)。

筆者在書中提到了，數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，并提出了數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用的方法，第一是數(shù)據(jù)的再利用，數(shù)據(jù)信息被采集用作特定分析后，在另一個(gè)領(lǐng)域或者角色立場(chǎng)下，或許會(huì)開發(fā)出新的有價(jià)值的信息;第二是數(shù)據(jù)的重組，將不同類別、類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行重組，產(chǎn)生一個(gè)新的數(shù)據(jù)集合出來(lái)，尋找其中的關(guān)聯(lián)性;第三是數(shù)據(jù)的擴(kuò)展，這就需要在記錄數(shù)據(jù)的同時(shí)設(shè)計(jì)好他的可擴(kuò)展性;第四是數(shù)據(jù)的折舊值，數(shù)據(jù)將會(huì)貶值，但是仍會(huì)有其潛在價(jià)值;第五是數(shù)據(jù)廢氣，即數(shù)據(jù)采集時(shí)的離散量、離散交互信號(hào)，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的開放將會(huì)有利于各行各業(yè)的使用，并促進(jìn)全行業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展。這其中又提到了數(shù)據(jù)估值的概念，在數(shù)據(jù)使用時(shí)價(jià)值才會(huì)體現(xiàn)出來(lái)，而不是在占有本身。

根據(jù)所提供價(jià)值的不同來(lái)源，分別出現(xiàn)三種大數(shù)據(jù)公司，基于數(shù)據(jù)本身(采集大量數(shù)據(jù)的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數(shù)據(jù)分析結(jié)果的公司)、基于思維(挖掘數(shù)據(jù)新的價(jià)值的公司)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感4

如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說(shuō)就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過(guò)這方面的經(jīng)典著作--舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托.邁爾--舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級(jí)企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家"的牛津教授真牛!那么，這位大師說(shuō)的都是金科玉律嗎?并不一定，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(yīng)的理論功底，就能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。

舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分"大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革"中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn)：一、更多：不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù);二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要，對(duì)于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎?我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過(guò)。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家，他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來(lái)進(jìn)行分析，并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍，即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù)，還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感5

世間萬(wàn)物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)舍恩伯格在提出"不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。"這一論斷時(shí)，他在書中還說(shuō)道："在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿足于僅僅知道“是什么”時(shí)，我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的“為什么”。"[i]由此可見，他說(shuō)的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可"量化"，大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答"是什么"這一問(wèn)題，但仍然無(wú)法完全回答"為什么"。因此，我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問(wèn)題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問(wèn)題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)矛盾。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)"掌控"中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文.凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問(wèn)題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)中所道："大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無(wú)法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來(lái)。"謝謝舍恩伯格!讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考答案。

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