這本書讓我深入思考了人性和社會問題。想要寫一篇精彩的讀后感，可以從以下幾個方面入手，希望對你有所啟發(fā)。以下是一些優(yōu)秀的讀后感范文，歡迎大家參考和分享自己的見解。
涂子沛大數據的讀后感篇一
“大數據”一詞不知何時在我們的生活悄然出現，為了一探究竟，我便選擇了《大數據時代》一書。
作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響，再從三方面具體地用上百個學術和商業(yè)的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時，作者也從個人、企業(yè)等多角度分析大數據中的隱憂。
書中內容繁多，在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞，但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。
為什么是清新的呢？因為書中的內容仿佛向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處于網絡時代，在我們日常簡單的操作中大量數據產生，然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題，那些大數據像沙子中的金子，價值不被發(fā)現。到目前，每當我們網上購書時總會看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、farecast與飛機票價預測系統(tǒng)等，這些事情的達成全來自于那些曾被忽略的大數據同時也在證明“預測，大數據的核心”這句話，為我們的生活創(chuàng)造了前所未有的可量化的維度?？吹綍羞@部分內容時，我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利，就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的書，讓我看到了以前無法發(fā)現的細節(jié)。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發(fā)有關大數據的新型產業(yè)和研究相關項目。借網絡時代的便利大數據成為了如今最有商業(yè)價值的事物，使一切可量化的趨勢也開始出現?！氨举|上世界是由信息構成的”，面對這句話時，大數據時代仿佛就在眼前。
在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想象的事和它巨大的價值時，我認同大數據能極大優(yōu)化我們的生活，但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨，不僅我們的隱私可能不再是隱私，就如書中所言“我們時刻暴露在‘第三只眼’下：亞馬遜監(jiān)視著我們的購物習慣，谷歌監(jiān)視著我們的購物習慣，而微博似乎什么都知道”，而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效，一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創(chuàng)新等能力被數據束縛住，世界只會淪落為一個極少活力的機械環(huán)境。而我認為最大的憂患，是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中，大數據時代說不定在幾年后就會逐步來臨，這使我不禁發(fā)問：我們一直堅信著信仰著的究竟是什么？我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞，我也不知道自己是否杞人憂天。
于是我繼續(xù)去探索作者對這問題的思考?！案蟮臄祿谟谌吮旧怼?，作者還說“我們是在創(chuàng)造更好的未來”，也說“在一個預測的時代里，人類的自由意志不可侵犯，這一點不可輕視。我們在使用大數據時，應當懷有謙恭之心，銘記人性之本”。人類學家克利福德吉爾茲曾說：“努力在可以應用、可以拓展的地方，應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方，就停下來?！边@些話語仿佛是陽光，驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為，在堅守我們內心和自由意志下，大數據才會造福我們人類世界，發(fā)揮出它背后對人溫暖的光芒。
面對時代的變革，我會為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。
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涂子沛大數據的讀后感篇二
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法?！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命?！?/p>
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
思考：大數據在農業(yè)領域建設。近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命。現代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進?；ヂ?lián)網、物聯(lián)網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。（張洋）。
涂子沛大數據的讀后感篇三
毫無疑問，我們正處在一個真正意義上的大數據時代。徐子沛先生的《大數據》這本書給了我們一個很好的啟發(fā)，面對信息技術的迅猛發(fā)展，存儲能力的日漸膨脹，網絡傳輸的高效便捷，我們當今時代的每個人都應該認清局勢，順勢而為，主動駕馭數據，讓數據創(chuàng)造更大價值。
對比《大數據》，結合平時工作和學習的實際情況，我認為我們應該認真思考和解決好以下三個問題：
一、什么是大數據？以前我們總認為不相關的數據是沒有用，但是徐子沛先生卻徹頭徹尾的顛覆了我們的固有思維，他告訴我們不需要強求每條數據都那么真實準確，從大量的數據中我們就可以得出相對準確的結果。例如：google通過匯總分析某個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞匯等關鍵字提前一周準確的預測了這個地區(qū)流感的爆發(fā)。通過學習，我深刻意識到大數據無處不在，只要我們細心，就可以輕松挖掘出我們身邊的那些大數據，并做一些有意義的關聯(lián)，就像書中說的那樣，未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
二、如何收集數據？
面對信息大爆炸時代的海量數據，我們必須充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各種數據，以滿足現實工作中越來越廣泛的信息需求。為此，建議我們廣電系統(tǒng)可以規(guī)范文檔備案和上傳制度，建立統(tǒng)一的文檔共享中心。通過互聯(lián)網、電子計算機等現代技術手段搜集匯總各部門的縱向數據以及部門間的橫向數據，通過縱橫交錯的數據網絡，針對特定主題，持續(xù)不斷地收集相關數據，增加現實工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用數據？
收集數據的目的是為了分析利用數據。這里舉一個現代財務發(fā)展史上的偉大發(fā)明，財務三大報表，通過分析財務報表，閱讀者可以直觀的了解到企業(yè)的財務全貌，大大加快了現代公司制企業(yè)發(fā)展的進步步伐。當今社會，依托于現代計算機技術的高速發(fā)展和現有社會結構的深刻變革，我們可以大力引入中介機構，通過培訓，定制軟件等方式，向員工貫徹新理念，普及新知識，迅速改變落后工作狀態(tài)，加快提升業(yè)務運行效率。
綜上，大數據時代是我們信息化社會發(fā)展必然趨勢，身處其中的我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變。只有緊跟時代潮流，迅速響應調整，才能在新一輪市場競爭中把握主動，脫穎而出。成就更偉大的事業(yè)，收獲更宏偉的人生。
2015年11月23日。
涂子沛大數據的讀后感篇四
“除了上帝，任何人都必須用數據來說話?！薄@是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來說，數據無意義，而對于有些人來說，數據，即真相。
美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創(chuàng)新的歷史，以別開生面的經典案例——奧巴ma建設“前所未有的開放政府”的雄心、公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫(yī)改法案的波瀾、統(tǒng)一身份證的百年糾結、街頭警察的創(chuàng)新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，以及云計算、facebook和推特等社交媒體、web3·0與下一代互聯(lián)網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創(chuàng)新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰(zhàn)和變革。
透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執(zhí)著于個人隱私的保護，卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、腐朽將降到最低點。
作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用于教學的鮮活案例。
涂子沛大數據的讀后感篇五
數據，對于我們現代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等。可以說，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。
拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話。”也就是說，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。
那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發(fā)展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。
毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現實。信息技術的迅速發(fā)展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業(yè)要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業(yè)的業(yè)績和知名度。
對于一個企業(yè)來說，比較實際的倒是關注一下企業(yè)微觀大數據，如何充分利用現有的、能夠得到的和自己創(chuàng)造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯(lián)、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規(guī)律性的東西，指導企業(yè)活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯(lián)，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統(tǒng)來分析管理。對于一個企業(yè)，最理想的是建立一個類似人類神經系統(tǒng)的數據管理系統(tǒng)，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統(tǒng)的“本能”，一旦觸發(fā)能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發(fā)揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創(chuàng)造更多的物質財富和精神財富。
在中國，統(tǒng)計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發(fā)展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統(tǒng)計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統(tǒng)計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。
二、如何高效有序地收集數據？
收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規(guī)律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現“用數據改進管理”。因此，作為統(tǒng)計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業(yè)分析報告，發(fā)現問題、支撐決策、評估績效的目的。
此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監(jiān)管我們等；通過大數據可以預測可能發(fā)生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。
看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法：以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統(tǒng)計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區(qū)是否發(fā)生流感，google通過分析這個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google從互聯(lián)網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
涂子沛大數據的讀后感篇六
這一章節(jié)，利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據，把整個大西洋按照經緯度劃分了出來，并標注出了溫度、風速和風向，從而發(fā)現了洋流，也為船員提供了有效的航海路線，這就是數據的價值體現了。書中也提到了，量化我們周圍的一切，是數據化的核心，將文字變成數據、將方位變成數據，將溝通、情感變成數據，通過大數據，我們會意識到，世界在本質上是由信息構成的。
在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數據的整理，或者說以某種方式采集到相關數據，將數據整理出有價值的信息后，不斷的改善到工作流程、效率、服務方面，也是工作上的創(chuàng)新點。
筆者在書中提到了，數據的潛在價值，并提出了數據創(chuàng)新應用的方法，第一是數據的再利用，數據信息被采集用作特定分析后，在另一個領域或者角色立場下，或許會開發(fā)出新的有價值的信息;第二是數據的重組，將不同類別、類型的數據進行重組，產生一個新的數據集合出來，尋找其中的關聯(lián)性;第三是數據的擴展，這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值，數據將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣，即數據采集時的離散量、離散交互信號，舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據，數據的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進全行業(yè)數據時代的發(fā)展。這其中又提到了數據估值的概念，在數據使用時價值才會體現出來，而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源，分別出現三種大數據公司，基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求，給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
涂子沛大數據的讀后感篇七
當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣（樣本=總體）。
第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。
第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發(fā)聲。
正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與“過去的經驗或積累的部分知識”相對照，然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協(xié)調，便會在無意識中拒絕接受新的現實（當作沒有看見）；或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際（產生錯覺）。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系于個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里，順便扯一下，書中另一段關于自由意志的描述。
在哲學界，關于因果關系是否存在的爭論已經持續(xù)了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環(huán)往復，那么就不存在人的自由意志這一說了。----所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此，對于因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，“哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點小激動”，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。
最后，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發(fā)展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。
無論如何，大家看到這四個是不是有種，不管我上面扯得有沒有道理，通不通順，下面的話，會很有道理的樣子的錯覺（抄襲于《棟篤笑》）ok，無論如何，日子還是得照過。施主，我看你骨骼驚奇，是個練武奇才，最后送上《九陽神功》心法，以后維護世界和平的重任就交給你了。
他強由他強，清風撫山岡。
他橫由他橫，明月照大江。
他自狠來他自惡，我自一口真氣足。
涂子沛大數據的讀后感篇八
知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂。在大數據時代，我們不必非得知道現象背后的原因，而是讓數據自己＂發(fā)聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對于大多數人來說，這的確是一場思維變革。對于理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規(guī)律探索的重要性；對于一名工科學生，其實這并不是一個多么新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規(guī)律創(chuàng)造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統(tǒng)中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。
對系統(tǒng)的有效控制需要對系統(tǒng)理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但并不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那么，問題就來了：如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統(tǒng)最關鍵的環(huán)節(jié)——建立系統(tǒng)數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統(tǒng)，若是對于航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，結構工藝過于復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統(tǒng)計相關法。與大數據時代思維最接近的是統(tǒng)計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，采用統(tǒng)計相關法確定被測系統(tǒng)或對象的動態(tài)特性。這種方法可以在被測系統(tǒng)或生產過程正常運行狀態(tài)下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求采集大量測試數據，并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋，此時的系統(tǒng)為汽車動力系統(tǒng)，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態(tài)特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背后的物理化學規(guī)律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發(fā)動機點火后震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發(fā)動機這種復雜的系統(tǒng)，對于搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現象背后的原因交給研發(fā)的人來探索更好。
涂子沛大數據的讀后感篇九
（趙元）。
最近閑暇之余我讀了徐子沛先生的《大數據》一書，真是讓我受益匪淺?！洞髷祿酚纸凶觥洞髷祿赫诘絹淼臄祿锩?。全書通過講述美國在過去的半個世紀里所發(fā)生的關于信息、技術方面的典型案例，來為讀者剖析出一個淺顯易懂的“大數據”。
《大數據》一書，之所以珍貴、便于閱讀，在于徐子沛先生在寫作過程之中，將原本高、精、尖的數據專業(yè)的專業(yè)術語，轉而用淺顯易懂的話語來表現，使得本書成為了一本平易近人的科普讀物。使得閱讀此書的讀者無論年齡、專業(yè)、學識，都能最大限度的接觸到書中所闡釋的基本知識。而我作為一個農行從業(yè)四年的員工，當然也有屬于我自己的一些感想：
《大數據》一書之中，所提出的一個關鍵性的問題就是為什么在近幾年出現了“大數據”這一詞語？作者舉出了美國在2009年的相關數據，我從中發(fā)現了對該問題給出的一些答案。書中舉例，麥肯錫《大數據：下一代創(chuàng)新，競爭和生產率的前沿》報告中進行估算，政府848pb，傳媒行業(yè)715pb，離散制造業(yè)966pb。正是針對相關數據指標的增長，以及當前以全球化為背景的數據信息開放化，各類信息的自由化等原因，導致了面對數據的分析，以及數據的處理，數據的預測和數據的決策都有了更高的要求。這些要求導致我們在針對經濟全球化，交流多元擴大化，各個專業(yè)管理與發(fā)展的精細化必須有一個相對宏觀的經濟分析頭腦。書中使我感觸最深的是，針對美國目前發(fā)展中的大事件以及現象，例如，美國礦難的悲情歷史，街頭警察的創(chuàng)新創(chuàng)奇，美國最熱的交友信息平臺facebook與推特，以及美國糾結百年的統(tǒng)一身份證的問題等，都一一分析了其背后所蘊含的經濟學、金融學道理，以及這些時間的背后數據對于美國政府，公民以及社會的種種挑戰(zhàn)。書中針對美國半個世紀的發(fā)展歷程，逐一的分析其內涵，并將美國的發(fā)展與進步的基本原因歸結為開放和創(chuàng)新。正是因為在這個時代美國強調對于互聯(lián)網的最大利用化，才有了即使面對壓力和強大的經濟困難還在穩(wěn)步前進的現代美國。
這本書給了我最大的啟迪，說實話不是那些經濟學案例，也不是那些幾年前的數據信息。而是一種如何發(fā)展的理念。美國正是有了開放和創(chuàng)新才有了如今不斷發(fā)展中的世界第一強國。而我們中國對于開放和創(chuàng)新卻還沒有做出最好的詮釋。雖然我國的改革開放，技術創(chuàng)新已經取得了一定的成績，但是面對發(fā)達國家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一個國家，小到一個集體，都離不開開放和創(chuàng)新。讀了徐子沛先生的《大數據》，我思考最深的不是國家的改革與創(chuàng)新，而是我身處的農行的發(fā)展與創(chuàng)新。
作為一個在農行工作了四年的員工，我熱愛的著我的崗位，也熱愛著我為之努力奮斗的中國農業(yè)銀行。面對農行未來的創(chuàng)新與發(fā)展，在對了這本書以后我針對自身的崗位得出了一些不盡成熟的想法：一方面，我們農行有自己的理財產品，而我行主要的營銷方法還是有些被動，我的一點想法是可以多做集中性質的營銷，例如在浦口區(qū)農行網點附近繁華地段發(fā)放宣傳單，或者針對有需要的企業(yè)可以進行集體宣傳，使我行的優(yōu)質產品深入人心，從而也可以提升我行的基本效益。例如去年舉行了幾場“新老客戶答謝會”，如果舉辦的次數再多一點，我覺得效果會更好。
另一方面，對于我行的創(chuàng)新產品我也有一些想法。創(chuàng)新是任何個人，企業(yè)，乃至國家的發(fā)展原動力。那么，我行也應該響應時代的召喚。近日，正值旅游的黃金時期，很多人選擇出境旅游，但是有很多國家不支持銀聯(lián)卡，所以很多人想辦理visa或mc的信用卡，但是信用卡辦起來需要至少半個月的時間，且要求比較高。所以現在有的銀行正在發(fā)行visa或mc的借記卡，且申領條件比較簡單、速度快。我行可以參照并大力開發(fā)這一領域。
以上兩點只是我個人的一點想法，雖然還有些稚嫩，有些不成熟，但是這兩點是我看了徐子沛先生的《大數據》一書以后，基于我對農行的熱愛，有感而發(fā)，由心而生的。
2013年09月。
涂子沛大數據的讀后感篇十
短短幾天把涂子沛先生的《大數據》這本書瀏覽一遍，結合去年北大繼續(xù)教育學院進行現代管理學科學習時，老師介紹這本書時的精髓、內涵時的情景，寫這篇。
心得體會。
現將淺薄體會與老師同學們一起交流，部分內容參考了書內容和涂子沛先生的觀點，希望老師同學給予批評指正。
“一個真正的信息社會，首先是一個公民社會”，這是全書的一個出發(fā)點，這個出發(fā)點就是說，“信息社會最大的特點就是，信息的自由流動?！蓖孔优嬖跁械挠^點是：如果沒有人的平等，沒有人的自由，信息能夠自由流動嗎？如果沒有人的平等，我們這個社會彼此另外壓抑另外一個人，我們的創(chuàng)造力怎么迸發(fā)出來？我們每個人都面臨大數據時代思維變革的挑戰(zhàn)。
涂先生在書中說出“大數據時代的公民生活”，題目他在書中來演繹公民生活的時候，它的背景是“大數據”時代。首先他講了“什么是大數據時代”，在研究一個現象的時候，首先要研究它的定義，研究它的內涵，咱們就先把數據給它抽走，看看代表是什么。數據不是數字，數據是有跟列的數字，當他在書中談到數據的時候，我們想到的是它代表計算，代表精確，代表理性，代表科學，代表事實。大家說姚明很高，到底有多高，你最后說兩米多左右，這就是一個精確的事實。數據的出現也是人類認識這個世界，不斷地向前推進的需要，人類發(fā)現需要精確的數字，就好像回到剛才的例子，你說很高很高，到底有多高，我們看，人類歷史上很多重大的文明推進和演進都跟數據離不開，比如說度量衡的發(fā)明，貨幣的發(fā)明，再比如二進制的發(fā)明最后導致計算機的發(fā)明，最背后就是數據。
他在書中有一個新的詞叫database--數據庫。這個詞完全是一個外來的詞，1。
計算機最早是計算數字和處理數字，那時候就存在database，后來隨著計算機能力的不斷增強，它可以處理文字、圖片、視頻、聲音等等，但所有這些都放在database，所以他在書中把這所有的一切都稱為數據，這時候數據的內涵擴大了。其實大家要知道數據的內涵在擴大，還有一些其他的事情也在發(fā)生變化，就是說數據的容量在增大。八十年代的時候就有人提出bigdata這個概念，那時候的“大數據”的還不是現在“大數據”的概念。“大數據”這個概念不斷的演變，最早有人就預見到說有一天數據會比程序更加重要，比軟件更加重要，它是指重要性。所以我們往大了說，可以說這是一個大的機器，一個大的房子，也可以說是一個大容物。書中說的：到2000年的時候，賓夕法尼亞大學有一個教授出來定義，那時候企業(yè)的數據已經到泰了，他說200泰的數據就是大數據了，那泰到底是什么樣的單位呢？比如全世界最大的圖書館是美國國會圖書館，美國國會圖書印刷品的含量，不包括電子圖書加起來是15泰，北師大應該是2個泰或者更少，這個數據就叫“泰”。
2代公民的生活。data在五年的時候，應該有一個創(chuàng)始人，他發(fā)現一個東西：同一個計算機芯片，同一個面積上晶體管的數量每一到兩年就要增加一倍，這意味著什么？意味著計算機處理的能力越來越強，存儲的能力也越來越強，同一個面積上東西越來越多，越來越密，一到兩年就增加一倍，物力存在器的性能不斷上升，價值不斷的下降。有一個考證說，從五十年代起最早的存儲器發(fā)明到現在，存儲器的價格下降了300萬倍，大家可以想想，歷史上還有什么商品它的價格能在半個世紀下降300萬倍？而摩爾定律也成為了一個代名詞，呈指數形發(fā)展的變化，急劇變化的狀態(tài)，劇變的變化。我們可以看看，這個圖代表摩爾定律，是條直線，為什么是直線呢？因為沒辦法畫，如果嚴格按刻度來畫的話應該是一條橫軸的曲線。涂先生在書中分析了：“1988年一個科學家提出了普適計算，普適計算提的不多，大家都提物聯(lián)網。物聯(lián)網是普適計算一個子概念，人家計算機的浪潮是分階段的：第一個階段是主機階段，到80年代由于微軟、蘋果一直到個人電腦的階段，88年互聯(lián)網之后，科學家說這不是結果”。
“一個主動你就能改變的時代，因為資源就在那里，你不能去等其他的人”這是涂先生的觀點。他說說影響公民的第一點：公民最主要的精神是什么？是積極地介入，積極地改變。影響我們公民的第二點，書里面有很多關于“大數據”時代的隱私文化，有的專家說87%都不能定位，只要通過“大數據”挖掘就會定位，這是影響我們公民生活的一個巨大的挑戰(zhàn)，就是隱私權的挑戰(zhàn)，而隱私權是一個非常重要的問題，是對個人自由的憑照。他為什么用這么大的篇幅來寫隱私權利呢？也是因為我覺得，我們中國社會特別需要隱私權利，不僅是政府在侵犯公民的隱私權利，我們公民彼此之間也在不停地侵犯隱私權，而且大家習以為常。但是隱私權是一個文明社會的標志，越文明的社會，越注重隱私權，個人才越有自由，隱私權是把自己跟公共生活劃分開的一條界線，保障個人的自由。社交媒體讓我們進入一個前所未有人文相連的時代，這影不影響我們的公民生活？這是最大的隱患，為什么？它把我們人跟人連接起來，我們知道人跟人一旦連接起來，1+1大于2的作用。
總之，使我感受到當前我們正生活在，每天都不同、都高速度發(fā)展、激烈競。
4爭和大數據時代。我們每個人都必須面對大數據時代、結合實際面對挑戰(zhàn)，要相信“想不到事情會發(fā)生，想不到的速度會發(fā)生”。要及時更新知識、廣納信息、梳理思維及時做出正確判斷、做好工作學習生活中的精準決策。
涂子沛大數據的讀后感篇十一
《大數據》是中國大數據領域第一本著作，引領了中國社會對大數據戰(zhàn)略、數據治國和開放數據的討論，該書先后獲得國家圖書館文津圖書獎、第四屆中國軟科學前沿探索獎、20xx年度十大好書等獎項。下面是有涂子沛大數據的。
讀后感。
歡迎參閱。
7月的一天，我有幸拿到了涂子沛的《大數據》一書，幾個月來認真翻閱了好幾遍，并查閱了許多相關的文章，也讓我產生了寫下這篇讀后感的沖動。
當今的時代是一個信息的時代，是一個數據爆炸的時代。信息是數據的內容，數據是信息的載體。隨著電腦、網絡的普及，搜索引擎技術的進步以及云時代的來臨，上至國家下至個人，無不為數據所包圍，信息無處不在、數據無處不在。難以想象離開數據、離開數據管理，我們這個社會將會是什么樣子。
那么大數據時代到底有多大呢?我們知道計算機用二進制存儲和處理數據，一位是指一個二進制數位——0或1，這是存儲信息的邏輯單元。一個字節(jié)有8位，再往上是kb(1kb是210字節(jié))、mb(1mb是220字節(jié))、gb(1gb是230字節(jié))、tb(1tb是240字節(jié))、pb(1pb是250字節(jié))、eb(1eb是260字節(jié))、zb(1zb是270字節(jié))、yb(1yb是280字節(jié))。但這究竟是多大的數據呢，我們還是難以想象。有人統(tǒng)計過將1tb的數據全部打印出來，需要用5000萬個四開門的書柜去儲藏。這是多么龐大的一個數啊，而這只是1tb——240個字節(jié)。而僅全世界消費者一年產生的數據就有6000pb，全世界企業(yè)一年產生的數據有7000pb。截至20xx年，人類產生的數據為1。2zb，且數據每年以指數級增長，每兩年我們擁有的數據將翻一番。
在大數據時代，數字電視、手機、移動互聯(lián)網統(tǒng)治了我們。截至20xx年，中國手機網民數突破4。2億;20xx年中國超過美國成為最大的智能手機市場;20xx年2月微信用戶數突破4億，到9月，微信用戶達到5億，微信用戶正在以每6個月增長1億用戶的速度增長;95%的智能手機用戶睡前玩手機。
“棱鏡門”事件主角愛德華?斯諾登一時間成為全球關注的目標，網絡時代何處安放我們的隱私?美國間諜衛(wèi)星精度達到了5至10厘米，當今社會我們每個人近乎“透明”!
大數據時代給我們帶來什么。
1965年，英特爾創(chuàng)始人之一戈登?摩爾考察了計算機硬件的發(fā)展規(guī)律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加1倍，也就是說，其性能將提升1倍。換句話說，計算機硬件的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升1倍。這一定律揭示了信息技術進步的速度。
數據的爆炸是“三維”的，是立體的，這三個維度，主要表現在：同一類型的數據量在快速增長;數據增長速度在加快;數據的多樣性，即新的數據來源和新的數據種類在不斷增長。
任何一件事物，都有一個從量變到質變的過程。在當前這個數據爆炸的時代，數據帶給我們什么呢?我想最重要的是帶來了思維模式的轉變。轉變了我們一直以來以因果邏輯思維的模式，變成了相互關系的邏輯思維。舉一個例子，在不久的將來我們完全可以通過數據分析，預判出一次地震的時間、地點、強度，但我們不是通過分析地殼運動而來的，而是通過相互關系的龐大的數據分析而來的。
20xx年的冰災，當時的廣州火車站滯留了25萬人，這個數據是通過當時在這個區(qū)域的手機使用數統(tǒng)計出來的，與后期的最終統(tǒng)計基本吻合。大數據使我們開始了一次全新的探索，而探索的意義不在于發(fā)現新大陸，而在于發(fā)現新視角。
大數據時代給企業(yè)帶來了什么。
數據挖掘是一種知識產生的過程，從中產生創(chuàng)新、產生管理、產生推動社會變革的理論與實踐。
沃爾瑪公司是美國的一家世界性連鎖企業(yè)，以營業(yè)額計算，為全球最大的公司。沃爾瑪一年產生的數據有2500tb。沃爾瑪公司通過對大量歷史數據的分析發(fā)現，年輕爸爸去超市購買嬰兒尿布會順便買點啤酒犒勞自己。因此，沃爾瑪推出了尿布與啤酒搭售的營銷策略，使銷售量增長。
紐約，美國最大的城市及第一大港，擁有810多萬人口，其36%為外國移民，人口使用約170種語言。1990年，紐約市共發(fā)生了兇殺案2245宗，1995年下降到1171宗，20xx年下降到466宗，創(chuàng)下50年最低。紐約是如何實現這個成績的呢?原來紐約通過把20xx年的犯罪數據和交通數據整合，開發(fā)出了“數據驅動的警務管理”，發(fā)現交通事故高發(fā)地帶，也是犯罪活動的高發(fā)地帶，而且兩者的高發(fā)時間段也同樣吻合。這就將警察以往“亡羊補牢”的工作模式轉變?yōu)椤笆刂甏谩钡墓ぷ髂Ｊ?，取得了巨大的成績?/p>
大數據及其分析，將會在未來20xx年改變幾乎每一個行業(yè)的業(yè)務功能。任何一個組織，如果早一點著手大數據工作，都可以獲得明顯的競爭優(yōu)勢。用另一本類似著作《大數據時代》的作者維克托的一句話：“大數據是未來，是新的油田、金礦?！?/p>
當前我們的企業(yè)每天獲得大量的生產、營銷、辦公數據，如何將數據分析應用其中是時代賦予我們的挑戰(zhàn)。如何實現粗放型向精細化轉變，大數據為我們的企業(yè)提升管理效率、提高服務水平提供了有利平臺。
世界每天都在變，唯一不變的是變化。大數據將是傳統(tǒng)行業(yè)的掘墓者，盛極一時的柯達倒閉了，微軟收購了諾基亞……我們的企業(yè)處在這樣一個變革的社會，應該何去何從，值得我們每一個人深思。
首先說下《大數據》這本書好的地方就是將大數據變化為一本科普讀物，不是講大數據的關鍵技術和具體實現，而更多的是圍繞美國政府基于數據的管理歷史線條展開，讓大家更加容易理解大數據在政府執(zhí)政和公共事務管理中發(fā)揮的作用，所以我看完后最大的感覺就是關注智慧城市的相關人員完全有必要閱讀該書，會對以后在智慧城市的管理和建設中如何更好的理解大數據，應用大數據，發(fā)揮大數據本身的業(yè)務價值有更好的理解。
為何近幾年出現大數據，最重要的還是隨著信息技術和互聯(lián)網，管理的精細化，全球化和社交圈擴大，數據呈現了指數級的增長。20xx年美國的數據，離散制造業(yè)966pb，政府848pb，傳媒行業(yè)715pb，這是麥肯錫20xx年出版的一份報告《大數據：下一代創(chuàng)新，競爭和生產率的前沿》里面的一個估算。正是由于數據指數級的增長，對數據的開放，信息自由，數據的采集，數據的分析和處理，預測和決策提出了更高的要求。
信息自由，一為信息公開，二為信息發(fā)布。公開是政府和某一社會特定主體的關系，是點對點的;而信息發(fā)布是政府和社會的關系，是點對面的。信息自由法已經成為美國不可缺少的一個基本法案，只有信息自由才談得上進一步的數據開放和數據共享。
我們信奉上帝，除了上帝任何人都要以數據說話。信息技術發(fā)展，數據指數級增長，已經徹底改變了政府，社會，商業(yè)群體的決策方法。需要的是形成一種數據驅動的決策方法，數據治國，需要基于實證的事實而非簡單的意識形態(tài)。而真正要讓數據能夠上升到決策層面，首先需要的就是數據大范圍采集，數據抽樣，數據測量和數據質量管理。另外數據驅動和事件驅動是兩種模式，數據驅動強調的是歷史和預測，而事件驅動強調的是實時和響應。大數據有一個維度專門是指速度和快速響應，更需要考慮事件驅動和數據驅動融合。
帝國法則，詳細講述了數據的收集法則，使用法則，發(fā)布法則和管理法則。數據能夠滿足既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決于它本身，還取決于它的用途。數據質量的問題涉及到數據收集，使用，發(fā)布等所有過程的問題。數據質量管理要有標準，有流程，有救助機制。
從軟件的開源到數據的開放，我們過渡到一個新的世界，可以講數據開放式本身的另外一個重點。在這個新的世界里面，數據遠遠比軟件更加重要。從20xx年以來，美國一直在進行數據開放運動，聯(lián)邦政府也專門家里了數據開放門戶網站datagov，其主要目標就是通過數據開放，通過鼓勵新的創(chuàng)意，讓數據走出政府，得到更多的創(chuàng)新型應用。從而進一步鞏固政府透明化，民主化和政府效能。
數據之爭涉及到原始數據采集，數據質量，數據安全，數據粒度，數據價值，數據虛實多個維度。而datagov不僅僅開放了原始數據，地理數據，還包含了數據分析工具的開放。數據開放為創(chuàng)新提供了無窮的燃料，因為創(chuàng)新型應用，數據的能量將逐層放大。
預測未來最好的方法，就是創(chuàng)造未來。而數據最大的價值仍然在預測上面，在解決了數據開放，數據采集，數據質量管理，數據處理后，最重要的作用就是基于數據進行科學的預測和決策。數據競爭將是企業(yè)贏之道，一些企業(yè)已經將他們商業(yè)活動的每個環(huán)節(jié)放在了數據收集，分析和行動的能力上。
進入20xx年大數據一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新，人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者消費浪潮的到來。“大數據”的運用在各個領域發(fā)揮著前所未有的重要作用，滲透到了當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素，并對人類的數據駕馭能力提出了更新的挑戰(zhàn)。
一、傳統(tǒng)的信息格局被打破。
不是我不明白，這世界變化快。20xx年還是一張軟盤打天下的時代，短短十多年光景，硬盤的存儲容量已從4gb、16gb、32gb迅速攀升到1tb(相當于1024gb的容量)。原來僅有1.44mb的軟盤在當時感覺存儲容量還是蠻大的，到現在硬盤容量躥升至1tb了，反而感覺存儲空間捉襟見肘，到底是哪里出現了問題呢?1965年英特爾的創(chuàng)始人之一戈登摩爾考察了計算機硬件的發(fā)展規(guī)律，提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一個面積集成電路上可容納的晶體管數目，一到兩年將增加一倍，換句話說，計算機硬件的處理速度和存儲能力，一到兩年將提升一倍。這一定律，得到驗證。
大數據!一語驚醒夢中人，大數據時代已經悄然來臨。隨著社交網絡的逐漸成熟，移動寬帶迅速提升，云計算、互聯(lián)網應用更加豐富。更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度迅速攀升。那么什么是大數據呢，正如ibm總結的那樣：“大量化(volume)、多樣化(variety)和快速化(velocity)”就是“大數據”的顯著特征。
二、管理法則：質量是數據時代的根本。
數據能滿足其既定的用途，它才有質量。如果不能滿足既定的目標和用途，就談不上質量。換句話說，數據的質量不僅取決于它本身，還取決于它的用途(引致數據庫專家杰克.奧爾森)。
隨著網絡的出現，政府開始在網上發(fā)布信息和數據，對政府而言，是一個很大的挑戰(zhàn)，因為數據一經政府發(fā)布，往往被視為權威，對社會的各個領域都可能產生重大的影響。任何一份通過網絡發(fā)布的信息，面對的都不是一定特定群體，而是全體國民，如果政府發(fā)布數據的質量不可靠，將受到頻繁的、大范圍的質疑，特別是一些可以會影響到公共政策和行業(yè)管制標準的數據，將引起巨大的爭議。
例如：單位奶制品中蛋白質含量、菌落總數應該是多少?飲用水里能混雜多少含量的微量元素?新鮮蔬菜能帶有多少指標的殺蟲劑殘留?工廠排放的廢氣、汽車的尾氣以及車間的通風條件都要符合怎樣的標準等等，這些標準，都是數據。隨著社會的發(fā)民、科學的進步，這些標準越來越多越來越細，每一個都和國民生活和經濟發(fā)展息息相關。所以政府在網上發(fā)布數據，必須慎之又慎，保證質量。
三、大數據在各領域中的價值表現。
1、數據競爭：企業(yè)贏利之道。
企業(yè)以“低成本、高效率”的方式來開展公司的業(yè)務，而要做到“低成本、高效率”的運營以及決策正確，企業(yè)必須廣泛推選以事實為基礎的決策方法、大量使用數據分析來優(yōu)化企業(yè)的各個運營環(huán)節(jié)，通過基于數據的優(yōu)化和對接，把業(yè)務流程和決策過程當中存在的每一分潛在的價值都“擠”出來，從而節(jié)約成本，戰(zhàn)勝對手，在市場上幸存。這種競爭，就是一種基于數據的競爭。
已經有越來越多令人信服的證據表明：只要實施正確的政策和激勵，大數據將成為競爭的關鍵性基礎，并成為下一波生產率提高、創(chuàng)新和為消費者創(chuàng)造價值的支柱。信息時代的競爭，不是勞動生產率的競爭，而是知識生產率的競爭。數據，是信息的載體、是知識的源泉，當然也就可以創(chuàng)造價值和利潤，可以預見，基于知識的競爭，將集中表現為基于數據的競爭，這種數據競爭，將成為經濟發(fā)展的必然。
2、通訊、電信、商務智能、互聯(lián)網的逐步演變。
近年來，隨著大數據的迅猛增加，各個行業(yè)、政府部門都在嘗試“用數據來決策”、“用數據來管理”、“用數據來創(chuàng)新”，在這個過程中，涌現了一大批既務實管用，又令人耳目一新的做法和應用。
回顧歷史，我們從廣播的年代到電視的年代再到本世紀初互聯(lián)網的年代，從音頻對話到可視電話，數據技術一直在我們的生活中扮演重要的角色，互聯(lián)網出現之后，就交流和互動而言，廣播和電視無疑相形見絀。
“大數據”可能帶來的巨大價值正漸漸被人們認可，它通過技術的創(chuàng)新與發(fā)展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為人們提供了一種全新的看待世界的方法。
四、總結。
涂先生從數據本身的革命、社會科學的革命、企業(yè)管理的革命、社會管理的革命四個方面深刻闡述了大數據的重要意義，以最前沿的視野、直接的解讀和剖析為我們理清了《大數據》一書的脈絡和精髓，為我們如何能更好地閱讀、理解、領會《大數據》一書的精神實質提供了很好的幫助，讓我們意識到：大數據的時代，是不可逃避的。
涂子沛大數據的讀后感篇十二
導語：維克托·邁爾·舍恩伯格在書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
當我們說人類是通過因果關系了解世界時，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是，在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣(樣本=總體)
第二個轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度
第三個轉變因前兩個轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們”是什么“而不是”為什么“。在大數據時代，我們不必知道現象背后的.原因，我們只要讓數據自己發(fā)聲。，出處：短美文()，轉載請保留本出處，否則追究其責任，謝謝你的支持，我們會給做得更好!
正如大家所知道的那樣，人類的大腦具備這樣的功能，它會把新輸入的刺激或信息與”過去的經驗或積累的部分知識“相對照，然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協(xié)調，便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見);或者通過自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會關系于個人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來會被精準的預測，因此在未來，我們不僅會失去選擇的權利，而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里，順便扯一下，書中另一段關于自由意志的描述
在哲學界，關于因果關系是否存在的爭論已經持續(xù)了幾個世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話，那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環(huán)往復，那么就不存在人的自由意志這一說了?！械纳壽E都只是受因果關系的控制了。因此，對于因果關系在世間所扮演的角色，哲學家們爭論不休，有時他們認為，這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時候，”哎喲，我居然看過這部電影，想想心里還是有點小激動“，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人，不過不是通過大數據，是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽光下，換成你，你害怕不。
最后，附上兩段結語，一段是書中的一段話，另一段是我自己瞎編的。
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們，也像其他技術一樣會是一把雙刃劍，用得好，動心，濫用，害怕。如同核技術一樣，用的話，造福地球，濫用，給個金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來的大數據的發(fā)展會如作者所說的，是一場生活、工作與思維的革命。
涂子沛大數據的讀后感篇十三
《數據之巔》讀后感這是涂子沛先生關于大數據的第二本書，讀了以后可以說是振聾發(fā)聵，醍醐灌頂。
第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對于數據的發(fā)展帶給我們啟迪。
何為民主，何為共和，如何防范多數人的暴政？基于這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統(tǒng)一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。
這里就誕生了對精確人口掌控的需求?；谶@一點，逐漸養(yǎng)成了按數據說話的傳統(tǒng)。并逐漸將單一的人口數量統(tǒng)計擴展到宗教，種族，性別，年齡。
之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放后煙草行業(yè)敗落。后來棉花興起，死灰復燃。北方工業(yè)化也需要勞動力。黑人自由就發(fā)瘋的言論源于統(tǒng)計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰(zhàn)役向大海進軍完全依靠準確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背后的原因：維護美國的統(tǒng)一，（解放黑奴后其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。
用數據研究社會，普通人的歷史。統(tǒng)計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業(yè)部門。迅速上升的統(tǒng)計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰(zhàn)。于是技術創(chuàng)新制表機誕生了（數據處理），依靠這個ibm發(fā)展壯大，商業(yè)模式：只租不賣設備及服務。
量化提高質量。經濟發(fā)展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業(yè)不斷提升產品質量，并將人的價值考慮進來。
運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統(tǒng)預測，亂世佳人的精準預測，準確定位。把數據引入電影工業(yè)。質量管理大師戴明將統(tǒng)計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。
涂子沛大數據的讀后感篇十四
如今說起新媒體和互聯(lián)網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典名著——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網絡學院互聯(lián)網研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監(jiān)管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛！那么，這位大師說的都是金科玉律嗎？并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
在第一部分”大數據時代的思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統(tǒng)計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯(lián)系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。”大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效?！案哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！辈皇且蚬P系，而是相關關系?！安恍枰馈睘槭裁础?，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關系，而是相關關系?！斑@一論斷時，他在書中還說道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續(xù)向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。“[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問題，但仍然無法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創(chuàng)新可以創(chuàng)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？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問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：”大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來?！爸x謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考的答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據？什么叫大數據？數據分析與數據挖掘的區(qū)別，數字化與數據化有什么不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
涂子沛大數據的讀后感篇十五
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
涂子沛大數據的讀后感篇十六
經過前前后后的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身為程序員的我有種喚醒去大數據工作的欲望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以后（目前）的生活的一些行為或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。
《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀后感，因為本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。
《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節(jié)，可以大概分為三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分為美國從華盛頓等人通過人口普查來輔助權利劃分到現在的利用大數據實時動態(tài)來輔政利民；日本從二戰(zhàn)后的深陷困境到經過戴明提供質量管理咨詢后的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放后的結合我國國情的大數據戰(zhàn)略。
第一劃分部分（美國），從美國歷史可以了解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態(tài)）到大數據文化（眾多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯-杰斐遜在最后一天采用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以后都用到了），此時對數據的使用為初數時代。
美國解放黑奴時，林肯通過分析當時人口普查的數據進行對戰(zhàn)爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關信息，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統(tǒng)計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰(zhàn)時代。美國因內戰(zhàn)重創(chuàng)迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峰。
20世紀后也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發(fā)時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認為）。總之，解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用，從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。
第二劃分部分（日本），二戰(zhàn)后的日本處于極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱為“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被后世稱為“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養(yǎng)高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統(tǒng)計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。
而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。
第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現出一些細節(jié)（狀態(tài)），如減灶加灶，如抗日戰(zhàn)爭對繳獲武器來判斷軍官分布，如廣州和神州數碼合作進行實時動態(tài)輔助停車?？梢哉f現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。
正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。
從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。
涂子沛大數據的讀后感篇十七
大數據，一個近年來的流行詞匯，隨著互聯(lián)網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯(lián)網對各類行業(yè)各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。
要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百余年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創(chuàng)造價值準備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發(fā)展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執(zhí)政體系。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。
《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態(tài)度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用；從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在于人們是否需要它、重視它、愿意聆聽它的意見……而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。數據的優(yōu)化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！
可以說現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發(fā)展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。
技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態(tài)——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬于人的，那么未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如“智慧城市”。其實人的智慧依靠的是學習、理解和經驗，那么機器的學習靠的就是數據，還有那些我們?yōu)槠湟?guī)劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規(guī)劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！
正如作者提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。
涂子沛大數據的讀后感篇十八
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業(yè)的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的`是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。
而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創(chuàng)造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業(yè)預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規(guī)律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節(jié)曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。
在這樣的大環(huán)境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對于我們同是機遇與挑戰(zhàn)，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰(zhàn)，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
工業(yè)化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰(zhàn)場！
涂子沛大數據的讀后感篇十九
3月11日下午兩節(jié)課后，我校全體教師和受邀而來的金南學區(qū)各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀后感。
老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。
董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零后，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義，足矣！
張紅杰老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創(chuàng)新意識。學習一些專業(yè)的教學統(tǒng)計法、數據分析法，從中發(fā)現一些教育現象，并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發(fā)起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的“差不多”先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階！
涂子沛大數據的讀后感篇二十
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現“nf13”現象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙?。然而有些人知道后，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話，我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現實非常緊密的。
涂子沛大數據的讀后感篇二十一
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求！不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦！這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因為中國人最喜歡用代表來表現整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現，必然對諸多領域產生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(yè)，這也是為什么我現在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國？回到我自己的工作領域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的`風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
p89說了常用的兩種因果推理方式，分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠，也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說，因果關系更多面向的是未來，是沒有對新鮮事物發(fā)展做出的預測，而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發(fā)展的預測，側重點不同而已。
p135里面關于山上小球的描述，它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡，也很悲觀。這正說明了社會上的一種現象。很多人，雖然沒有站在巨人的肩膀上，但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時，就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream，真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會，一個國家繁榮發(fā)展的重要性。實干興邦、空談誤國，那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧！
p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業(yè)推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發(fā)卡銀行做一下比較。首先是交通銀行，這張卡最近半年幾乎沒怎么用，交行也從來都無聲無息，我考慮已經可以把這張卡扔掉了；去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡，但是今年開始也已基本停用，因為之前一段時間一直使用，中信銀行這幾個月頻繁與我聯(lián)系，推薦各種業(yè)務，多次要給我提供貸款或者提高透支額度，我?guī)状味枷胍蝗痪蛽Q回來繼續(xù)用它好了；招商銀行的卡也是我用得比較久的一張，近期每月的消費基本都穩(wěn)定在幾千，偶爾也有一萬多快兩萬的時候，當然這不是因為我消費，只是因為出差比較多自己墊錢多而已，但是招商銀行從未與我聯(lián)系給我提升額度，盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了，有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行，首先是預約了國航金卡的信用卡，結果聯(lián)系了兩次我都在出差，就再也不與我聯(lián)系了，半年多了我還沒有拿到我的卡，而作為工資卡的借記卡，多年來仍然是每天網上付款最多2000，我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值，甚至我都主動打過電話要求更改，都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子，我想中國的銀行業(yè)與歐美發(fā)達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業(yè)能在世界500強中排名那么靠前，是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述，則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測，最終改變消費者消費習慣的。
然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐，這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛(wèi)星導航了么，你去過的每一個地方，時間，逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦，哪天你打車找到一家麥當勞，剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝，因為你已經無時無刻不暴露在別人的監(jiān)視之下了。
最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾，凡是過去，皆為序曲。
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