你是否不知道如何写一份观后感？现在社会很多人都特别喜欢看电影，在观看电影的过程中，我们的大脑会跟着情节思考。为了充分增进自己对作品的理解，我们就需要赶紧认真的写一篇观后感，写观后感是培养我们独立思考和分析问题的重要手段，趣祝福为您挑选了一些最好的“大数据时代观后感”内容，即使只是一个小笑话也要分享给您的朋友！此外，您还可以浏览作文栏目的二年级写周记(集合11篇)。
大数据时代观后感 篇1
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，对准确性的痴迷是缺乏信息和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化的，可以应用于传统的数据库。如果不接受混沌，剩下的95%的非结构化数据就不能被利用。
作者根据数据不可能百分之百正确的事实做出这样的判断。如果将小数据用作数据错误，将导致结果中的大错误。然而，如果有足够多的数据和足够复杂的数据，结果将更接近正确答案。在大数据时代，要求我们重新审视准确性的利弊，甚至说大数据不仅使我们不再期待准确性，而且使我们无法实现准确性。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，并且接受了有错误的数据。
第三个观点，不是因果性，而是相关性，这是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**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。林登亚马逊推荐系统的成功证明了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。
沃尔玛也是充分利用和挖掘各种数据和信息的代表。从啤酒、尿布、蛋挞和飓风天气的情况来看，笔者有助于掌握他们之间的相关关系。一句话，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。
例如，在科学研究领域，你需要知道它是什么和为什么，并找出事件的原理。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。
在本书的最后一部分，作者分析了大数据带来的诸多好处，以及大数据带来的不利影响和如何面对这些不利影响。用麦克纳马拉的例子来说明过度依赖数据的后果。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。
所以这本书提出了几种解决方案。一种是在使用数据时要求所有个人的知识和授权。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。
大数据给人类社会的各个方面带来了巨大的变化，这是社会发展的趋势，不可逆转。只有顺应这一潮流，在思想和技能上做好准备，才能成为时代潮流。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。
大数据时代观后感 篇2
丹枫君漠
《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶等所著，由胜杨燕和周涛翻译。作者是大数据研究的大师，翻译家也很擅长翻译。本书从思维、业务和管理三个方面阐述了大数据时代人们生活、工作和思维的重大变化。这些变化涉及到我们生活的方方面面。本文阐述了大数据的基本概念和特点，并提出了明确的观点。
不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都非常具有价值，其影响程度可以与两次工业革命相媲美。
本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。在第一部分中，作者提出了三个更令人震惊的观点。首先，不是随机抽样，而是所有数据。这里需要更多的数据。
第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。第三，这不是因果关系，而是相互关系。它需要更好的数据。在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智力方面向前发展的最根本动力。
第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。我认为这本书的精髓是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两部分基于第一部分的三点。
我想从第一部分的三点谈我自己的看法
点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方**，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，第一作者认为，在抽样研究期间，由于缺乏研究条件，只能用少量的数据获取最大的信息。在大数据时代，我们可以获得大量的数据，因此采样自然失去了它的意义。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重要性。
这一观点足以引起统计乃至社会文明的变革，因为统计抽样，如几何定理和万有引力，被认为是文明的坚实基础。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人信服。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会很大。
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，对准确性的痴迷是缺乏信息和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化的，可以应用于传统的数据库。如果不接受混沌，剩下的95%的非结构化数据就不能被利用。
作者的判断是基于数据不能100%正确，
如果用小数据作为数据误差，则结果误差较大，但如果有足够的数据，且数据足够复杂，则结果更接近正确答案。大数据时
***要求我们重新审视准确性的利弊，甚至说大数据不仅使我们不再期待准确性，而且使我们无法实现准确性。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，并且接受了有错误的数据。
大数据时代观后感 篇3
大数据与小生活
--读《大数据时代》有感
施佳奇不知道什么时候开始，“大数据”已经悄然成为我们的常用词汇；我们不知道什么时候进入了“大数据时代”。那么大数据时代是什么样的时代呢？英国"大数据时代的预言家"维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思库克耶的《大数据时代》对此有着详细而深刻的洞见。
一、什么是大数据？
根据《大数据时代》中所说，"大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉。大数据也有助于改变市场、组织以及**与公民之间的关系。大数据是一种新功能：
以前所未有的方式，通过对海量数据的分析，我们可以获得具有巨大价值的产品和服务，或者说是深刻的见解。“大数据有两层含义。一是大数据是一个总结性的概念，是海量数据的总称；书中指出的第二种意义是一种新的能力和方式。区别于小规模数据时代的抽样分析，大数据时代，分析的样本不再需要经过抽样，直接将全体数据进行更快更准确地分析。
二、大数据的核心是什么？
大数据的核心应该是减少冗余，提高资源配置效率。根据收集到的数据分析，挖掘出一个庞大数据库的独**值，以便介入或提供相应的资源和服务。自古以来，人类社会的发展便是资源配置不断优化的过程，大数据作为一种新型的生产工具，它能让我们通过分析海量的数据，得知该如何更有效地分配稀缺的资源。
如医院通过对某个病人病史、生活习惯、衣食住行、工作娱乐情况等进行全方位分析，便可以准确了解病人的生活情况与生活环境，精确地指出症结引起原因所在，只要建议病人针对引起病源的因素做出调整或进行医学干预，便可以了，避免了对病人过多的用药与过大范围的盲目干预。
同样的道理，如果银行通过分析某一申请人的家庭情况、消费历史、生活习惯、财务习惯、网页浏览记录等各方面的数据，便可以清晰了解此申请人各方面的情况，甚至可推测其内心的真实想法与将要采取的做法，从而判断申请人的贷款申请资格，决定该不该授信，授信多少等内容，所有的信息在大数据时代，能在系统中搜索一下，几分钟便能全部收集完成。相比以前，申请人申请后，银行得派出两名客户经理上门进行访问、调查、收集电信、征信等多方面的信息，再进行人工分析、鉴别等过程，耗费的时间多不说，风险也相对更高。
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维？
大数据时代观后感 篇4
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。本书旨在在大数据方兴未艾、众说纷纭之际，进一步阐述和澄清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是肤浅的、肤浅的、单纯的、扭曲的或无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、业务变革和管理变革三个方面阐述了大数据时代的到来，列举了公共卫生和商业服务领域大数据变革的诸多实例。比如：在思维变革部分，以ups与汽车修理**为例，证明知道“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，而是要让大数据自己“发声”：
u ps国际快递公司从2000年就开始使用**性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前ups每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过对车辆个部分的测试，ups现在只需要更换需要更换的部分，从而节省了数百万美元，这就是通过找出各种新数据之间的相互关系来解决日常需求。
这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为新世纪巨大的经济资产、矿产资源和石油资源，将带来新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此，我们必须牢牢把握数字革命的发展趋势，加强大数据分析的数据治理和应用，提高企业的生产经营管理水平，迎接大数据时代的到来。
大数据时代观后感 篇5
颠覆精确计算数据的浪潮
----评大数据时代的思维变革
吴凯2015年9月，经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
大数据对于新闻研究人员来说并不陌生。它是指在可承受的时间范围内，常规软件工具无法捕获、管理和处理的数据收集。集合大量，高速，多样，价值四大要素。
舍恩伯格的《大数据时代》给我们非常详细的，系统的，包涵无数经典范例的介绍了这种时下发展势头迅猛，未来前途不可限量的新型概念。
在舍恩伯格的大数据思想中，大数据的影响非常强大，不仅局限于单个行业或行业。它不仅用于一个行业或由多家公司控制。在《大数据时代》中，舍恩伯格把其具体分为三个大的论点进行分别论述，则是：
1大数据时代所带来的思维变革
2大数据时代所带来的商业变革
3大数据时代所带来的管理变革
本文的主体是舍恩伯格理论的第一部分。则是大数据时代所带来的思维变革。
在这个方面。申伯格非常清楚，在大数据时代，人们需要使用所有的数据，而不仅仅是依赖一部分数据。笔者认为，在很长的一段时间内，人们对数据的准确程度已经到了一种近乎苛刻的程度。
对于舍恩伯格的观点。这是一种截然相反的挑战。挑战的数十年，乃至数百年的人对准确的要求。
他在著作中提到，我们应该试着习惯不是确凿的准确无疑，而是庞大而又冗杂的数据中寻找到其中的规律。接下来，作者根据书中的章节逐一进行分析。
更多的申伯格说：当数据处理技术发生巨大变化时，大数据时代的采样就像汽车时代的骑马。作者非常形象的表明了在当代数据**时代下，对庞大数据进行传统的抽样调查的结果已经变得不在可信，我们需要的结果，或许能从全部的数据中获得，并且更为准确。
过去，总体样本数不是很大，样本的随机性很小，选择的随机性比样本数更重要，其次是一种非常有效的随机抽样调查方法。如今，越来越多的数据使得该方法的绝对随机性变为包涵风险。许多学者和公司都关注于能否将所有数据作为一个整体进行分析。显然，结果是令人满意的。
或许在时间上，人力物力投入更多，但是事证明，这种调查方法在大数据时代更为准确有效。文中举出例子，苹果公司的前总裁斯蒂芬乔布斯在自身与癌症病魔抗争的过程中采用了一种不同的方法，成为了世界上第一个对自身所有dna和肿瘤dna进行排序的人，为此他支付了高达几十万美元的费用，而他得到的，是包括全部的庞大基因密码数据。并且，乔布斯利用这庞大的基因数据让医生通过特定的dna进行用药，为此乔布斯开玩笑：
我不是第一个用这种方法战胜癌症，就是最后一个用这种方法死于癌症。虽然他的愿望未曾实现，但是，通过这种对人的全部基因进行大量分析，“私人订制”的医疗已经成为未来的一种新型医疗模式。而且这种方式的确有效的帮助他生命延长了许多年。
这非常引人深思，当研究对象从样本变成总体是，随之而来直观的是更多次的复杂的排列和计算，更长的工作时间，可是当在研究全部数据出现的大致趋势和结果，往往更加的趋于稳定，更大的杜绝了样本调查所谓的随机性。在我看来，在很长一段时间内，随机抽样确是是一种很好的方法。他在数据**之前的数据处理方便快捷，可用于技术支持。为什么我们不选择一个更好，更全面，更准确的综合数据分析。
因此，分析大数据，全面替换样本是大势所趋。
在第二个方面，勋伯格解释说，在大数据时代，既然我们要处理和接受所有的数据，我们也必须接受海量数据中的不确定性和复杂性。只有接受不确定性，我们才能打开一扇从未踏入的世界之窗。
在作者的观点里，大数据通常用概论说话，而不是确凿无疑，整个社会习惯新思维需要非常长的时间。2006年谷歌开始涉足机器翻译，现如今收到了一致的好评，在翻译的正确性和流畅性上远远高于其他翻译软件，他的秘诀就在于谷歌吸收了网络上所有的翻译，他既能从各色各样的语言**上寻找对译文件，同时寻找联合国，欧盟等国际组织的报告及文件，甚至是其余的速度书籍的语言，面对如此混乱的输入源，较其他的翻译系统而言，谷歌通过多输入源，扩大了自己的翻译**，虽然许多的小**的用语甚至是出现了错误的，但是在大量的数据的支持下，他做的的确比其他的系统要更加的出色。这个例子充分说明，在当今时代，保持单一而准确的数据源并不是提高系统质量的唯一途径。相反，你收集的越多，你的系统就越好。
当然，错误是不可避免的，但是利大于弊。从某种方面来说，多和杂，在现在的，即将变成主流。在我的阅读中，我发现google的例子充分证明了scheenberg的远见。一方面，这是一个倒退，从100%的准确率到90%的准确率。
但是结果是好的。这就是大数据时代要求我们做的：重新审视准确性的利弊。
而在另一个方面，不精确是我们需要的，是节约时间和成本的正确选择，谷歌的邮箱会确切的标注很短时间收到的短信，比如“十一分钟之前”而当对方收到信息已经有一段时间了，则他会标注为“两个小时前，”或者是：“三天前”。则也是足够说明，精确或许真的有时候并不重要。
当然，大数据的悄然普及，需要建立一个新的数据库，存储之前无法想象的海量数据。而作者也明确表示，大数据的数据库，并不是需要无线的空间，他就存在于多个地点，多个硬盘中，他们互不干涉，却相互联系，同时利用这互联网连接，同时更新，同时的获取着最新的数据。hadoop就是最好的例子。
hadoop是以开源式的分布系统的基础架构，相比巨大的空间，巨大的硬盘，这显然更便捷，当他与visa合作时，却能够将处理两年内730亿单交易的时间，从一个月缩减为1分钟，也许hadoop不适合逻辑的记账，当时当允许少量错误的时候，他就是如此的给力。
在这一点上，作者同意作者的建议，即当代数字社会要求我们寻找混乱和不确定性，而不是纠结100%的准确性。另一方面，这种变化是我们在新数据时代取得成功的基础。
在第三个观点上，我不同意舍恩伯格的说法：知道什么是足够的，没有必要知道为什么。在这方面，笔者认为存在是绝对化的。在当今时代，我们不需要知道现象背后的原因，而是让数据发出自己的声音。
美国的知名的亚马逊**的推荐系统往往能够在不知道用户的任何嗜好的情况下，准确的（大致）的推算出用户可能喜欢的，或者有一元购买的，并放置在用户的推荐栏内。或许这可以说明问题。亚马逊在茫茫多的用户购买记录下，充分利用并推导了用户可能或者喜欢购买的东西。
“推荐信息往往与你以前购买的物品存在细微的关系，并且循环往复”亚马逊的詹姆斯马库斯是这样说的。
这也充分的说明了一点，我们并不需要知道他到底真心喜欢什么，我们只是在寻找着和他购买物的相关关系，便推测出了他的潜在交易。单纯的相关性，而非非常实在的因果关系。
简单地说，亚马逊不需要知道你为什么要买这么多。他也不知道你买这件商品的原因，他只是单纯的从你买了另一件商品从而推测出你或许需要这样的商品。当然错误是存在的，在上个观点中就已经提到了，但是在绝大多数的成功下，少数的失败是必须的。
也是客观存在的。
所以，舍恩伯格大胆的提出，大数据的分析的核心就是建立在相关关系分析法基础上的**。
也许我们谁也不知道，沃尔玛为何在飓风期间把蛋挞和飓风用品摆在一起售卖，但是可以肯定的是，效果良好。
神恩伯格告诉我们的，不要太过于的在乎为什么，只需要知道是什么，也许你就能获得成功。
总结：综上所述，舍恩伯格所展现的大数据时代下的观念是与现**念有一定的区别和歧义的，在一些方面甚至我们真的无法一下子就接受。让人放弃数十年甚至数百年以来对正确，对精确的执着是非常困难的。
这同时也需要时间去改变。个人认为作者利用非常生动的例子说明时代的悄然改变，同时也利用不同的方法潜移默化的改变读者的思维。让读者能够理解，承认大数据时代的变化。
观念的变化是正确的。这一方面足以体现作者学识的渊博，另一方面也体现着当代社会的人思想固化，改变不在一朝一夕。
面对新时代的思潮，非逆之者亡，我想，更多应该是未知者亡吧。。。。。
大数据时代观后感 篇6
可见，大数据的运用不但提高了工作效率，节省了机构与申请人的时间，更能基于精确的信息，确保风险可控，且保证了授信给该申请人的正确性，将有限的资金用在刀刃上，提高资源配置质量。
三、什么是大数据思维？
书中指出，大数据思维是一种意识，一旦对开放数据处理得当，就能为数百万人迫切需要解决的问题提供答案。大数据与思维方式的三大变化有关：一是分析与某事物相关的所有数据，而不是依赖少量的样本；其次，他们愿意接受数据的复杂性，而不是追求准确性；最后，我们的思维不再探索难以捉摸的因果关系，而是关注事物之间的关联。
大数据思维应该是一种意识，认识到大数据的无限威力，积极拥抱这个繁荣的时代；世界上的一切都是可以定量分析的信息。如果将相关的信息进行交互分析，便能获得"上帝的视觉"——窥视知道分析对象的一切，包括所思所想；所获得的信息可以通过类比准确地推断出被分析对象的思想和未来行为；根据推断的内容进行干预或服务以获得商业机会；在一切均有记忆、一切均能收集、能更加准确**未来的时代，我们或许受困于过去的行为；在这个时代，隐私权、公平正义权上升到一个新的语境。
四、新的时代，我们该怎么办？
老子说，无为而治。因此，我们还是该吃饭就吃饭，该逛街就逛街，想吃甜点便吃甜点，过自己的生活，努力自己的工作。大数据是一种意识，更是一种工具，所有的工具最终都是为了让我们生活得更加方便、更加如意，而作为最高智慧生物的我们，要做的，便是习学如何通过这新的工具，改造世界，创造生活。
当然，在西方也有一句谚语：*建设未来的最好方法就是创造未来。面对新时代，我们应该努力生活，这是最好的信条。
大数据时代观后感 篇7
大数据一词在这两年可谓是风靡于各个行业，也有人说我们迎来了大数据时代，带着这份期许与未知的迷惑，我有幸拜读了国外大数据研究的先河之作《大数据时代》。这本书吸引我的并不仅仅是书中展示的谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例，更是其所传递出的前所未有的可量化的维度及颠覆千百年来人们的思维方式，甚至是我仿佛看到了未来工作的全新方式。
最近，央视新闻采用了一种新的方式来总结和发现新闻背后隐藏的内容，即对海量数据的分析，为我们提供了另一种看待事物的视角，我对这本书产生了兴趣。作为一名老师更应如此，在日常教学中，我会面对性格迥异的学生，形形色色，但是通过搜寻不同学生的资料形成一个系统，这会为教学提供莫大的帮助，但困难之处在于大数据积累的过程需要花费大量的时间和成本技术。
让我们忘掉成本，看看大数据为我们的生活提供了什么及其正确性。这本书明确指出，在大数据时代，最大的变化是放弃对因果关系的渴望，转而关注相关性。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
书中提了很多，最多的就是，***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---**。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，那么我们的未来将是准确的**，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，还会按照**行事。如果准确**成为现实，我们将失去自由意志和自由选择的权利。
既然我们别无选择，那么我们就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
书读到最后真是让人感触良多，其实，大数据的背后是科技。总的来说，数据正在成为21世纪最有价值的商品。但这种数据最让我们陷入沉思的正是科技进步引发的种种悖论，在这个网络的时代里每个个体似乎可以无限的被延伸开，但是每一个个体也由此被裹入大数据的海洋当中，在不知不觉中你会被观察被分类，被贴上标签，甚至会成为商品待价而沽，这一切迅猛的发展变化究竟会给人性给这个社会带来怎样的改变呢？
这应该是大数据时代留给我们每个人的深刻思考。
大数据时代观后感 篇8
读《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》有感
大数据时代已经到来。你因它收益，也受其所害。与传统小数据的样本随机性、数据精确度、因果关系论、结果群体化相比，在大数据时代，“样本=总体”(全数据模式)、数据混杂、探索相关关系、放弃群体追求个体。
大数据时代有不同的参与者。匿名不能保证你的隐私。它还威胁到自由意志。
为什么关注大数据?
不管承认与否，大数据已经到来。当我们抱怨各种各样的**在监视我们的隐私时，我们已经在遭受大数据带来的一些负面后果。但在抱怨之后，我们也可以关注和拥抱大数据的到来。
事实上，大数据已无处不在，只是我们可能把它的存在看作理所当然，或者已经在信息化前进的道路上忽略了这点。
想想我们每天用的各种输入法或者搜索引擎，在他们智能化地根据我们敲打的前两个字或前几个音节就知道我们的想法时，我们已经是大数据的受益者。还有很多我们所不知的大数据的用处，谷歌翻译也是其产物之一，还有各种《大数据时代》中所列举的例子，例如基于大数据的飞机票价**系统，能告诉你什么时候订机票最便宜。
大数据已经悄然存在，这不仅仅是基于互联网的发展使数据的产生出现了指数级的增长，也是物联网逐渐显现的后果(尽管以物联网为标志的时代还未到来，但各种传感器的存在已经在构建一个数据庞杂的系统)。更为重要的是，我们已经在享受大数据所带来的更为效率、更为便捷的生活，《大数据时代》从公共卫生、社区安全等多方面展示了大数据时代的更好生活。
这本书解释了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代，告诉我们如何科学的应用大数据，开启新的思维模式，新的生活方式与新的工作形态，以应对正在发生着的利益与风险。
大数据开启了一次重大的时代转型。
大数据时代观后感 篇9
大数据——大启迪
有幸入手《大数据时代》，便好奇阅读起来。原本对数据这种看似偏理工科性质的元素不太敏感，转念一想，正好借此书开发开发相关的数据思维。好在这本书通俗易懂，绝非看似枯燥而深奥；书中的例子也有趣而详尽，不像纯理论那样空洞单调。
从中，我也得到不少启发，对平日工作生活颇有裨益。
最早提出“大数据”时代到来的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。“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。
人们以互联网为媒介，通过统计方法对数据进行整合，从而判断和预测消费者需求、企业发展等相关领域。
单一而孤立的信息和数据就像一滴水，小而无用。一旦有大量的数据，水滴汇聚，就会产生巨大的能量，起到无限的作用。和书中提到的例子一样，谷歌通过大数据提前预测了流感的爆发，这使得公共卫生机构能构获得有价值的数据和信息，帮助他们控制和预防疾病。farecast利用近1000亿的价格记录帮助预测美国国内航班的票价。使用票价预测工具购票的乘客平均每张票可节省50美元。
大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息，而在于将这些有意义的数据专业化。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”。
当然我不是很赞同作者维克托·迈尔·舍恩伯格在书中提到的一个观点，“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，缺乏对因果关系的认识。在大数据时代，相关性非常重要。这一点怎么强调都不过分，但因果关系不应完全排除在外。大数据从何而来？为何而用？
如果完全忽视因果关系，不知道大数据的因果关系，也会消除大数据的人文价值。
“凡是过去，皆为序曲。”读完此书，我们对大数据的认识才刚刚开始。
大数据时代观后感 篇10
现在说到新的**和互联网，有必要提及大数据，而大数据似乎是不言而喻的。
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?
现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管研究项目负责人。
他的咨询客户包括微软、惠普、ibm等世界顶级企业。他是欧盟官方互联网政策的真正制定者和参与者。他还曾担任多国**的高级智囊团。
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**底，就能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格从三个方面论述了大数据：思维变革、业务变革和管理变革。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，是否有必要为简单事实的数据分析收集所有数据？
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是通信科学研究方法和数据分析方面的专家。他认为，可以找到一种数理统计方法进行分析，并非所有的数据都是必要的。关于申伯格第二种观点中提到的相关关系，我理解他所说的所有数据都不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不仅限于目标数据，也包括目标之外的所有数据。
我认为大数据分析不能排除随机抽样，但抽样的方法和范围应该扩大。
我同意舍恩伯格的第二个观点，我认为这是对他第一个观点的很好补充，也是对精准传播和精准营销的反思。”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?
为什么？如果完全忽视因果关系，不知道大数据的因果关系，也会消除大数据的人文价值。如今，许多学者为了阐述和传播自己的观点，常常用令人惊讶的词语来彻底否定旧观念。
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。
大数据研究的推动力之一是商业。第二部分论述了大数据时代的企业转型。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，我不认为定性分析和定性研究可以排除在外。
数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。在讨论大数据的角色定位时，舍恩伯格仍然把它放在数据应用的业务系统二部是整个社会系统中，但他在大数据时代管理改革的第二部分讨论了这个问题。在风险社会，信息安全问题日益突出，数据**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，而是参与。帮助是暂时的，更好的方法和答案还在不久的将来。“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***。
此外，在阅读本书之前，你还必须具备一些数据科学的基本知识和概念，比如什么是数据？什么是大数据？数据分析和数据挖掘有什么区别？数字化和数据化有什么区别？
读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据时代读后感二：
我们不再对寻找因果关系感兴趣，而是应该寻找事物之间的关联。
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生活各个领域的世界观。
这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在第一位，是因为我认为这是谈论数据世界的前提，自然也是谈论大数据的前提。
书的中间有一节是关于数字化和数字化的区别。在整理了自己的大脑之后，我把数据世界的命题列为大数据思考的第二步。
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。因为回顾我的整个思想，我还是按照旧的因果关系模式来思考。书中另一个吸引我的地方是，有很多观点将从哲学的角度进行讨论。
虽然我的肚子里没有多少墨水，但当我读到这些描述时，我会发现我能更好地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。大数据将改变这两种基本方法在我们理界时界中的作用。
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。好吧，那么大数据改变了什么？作者给出了三点，
大数据的本质在于我们分析信息时的三个变化。这些变化改变了我们理解和建社社会的方式。
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)
第二个转变是研究数据太多，我们不再热衷于精确性
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再对寻找因果关系感兴趣，而是应该寻找事物之间的关联。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不需要知道这种现象背后的原因。我们只需要让数据说话。
，出处：短美文()，**请保留本出处，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)。这是人类的本能，目的是保持冷静。
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，***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---**。
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**，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照**去行动。如果精准的**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**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**，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，而是参与。帮助是暂时的，更好的方法和答案还在不久的将来。
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。
