大数据读后感800字(通用46篇)

大数据读后感800字 第1篇

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)。

大数据读后感800字 第2篇

近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书，是听培训时杜威老师推荐的，我快速阅读了一遍，觉得受到了一些启发，发现了一些原来没有想到看到的事情。

首先是大数据代表着数据的样本＝全体，这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。

第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系，如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性，因果性说明什么是什么的原因，如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中，相关性要比因果性容易获得，而且相关性已经能为客户带来较大的收益。

第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性，由于数据量巨大，存在少量的异变不会对结果产生任何影响，如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。

第四是大数据中的三个主要因素，思维、数据、技术，思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中，会产生数据中间商，来处理加工数据并出售。

大数据读后感800字 第3篇

过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。

20xx年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了20xx年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。

大数据读后感800字 第4篇

关于大数据时代读后感

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。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

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）

第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度

第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。

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）。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。

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，XXX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---预测。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预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，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预测来提前抓捕犯人，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预测，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，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。

大数据读后感800字 第5篇

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

大数据读后感800字 第6篇

一、本书简介：

一是大数据时代的思维变革，首先大数据不是抽样调查样本，而是能获取的相关信息的全体数据，不用随机分析法这样的简单模式，而是对所以的巨量数据的进行分析处理;其次是大数据不再是结构化简单精确的数据，而是综合性非结构化的数据，传统方法处理分析方法大部分数据都无法被利用;再次是大数据间的信息从因果关系变为相关关系，这样处理分析就不必关心现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，因此建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。

二是大数据时代的商业变革，该书提出大数据时代将给商业带来巨大的变革，可以将商业的相关信息量化成数据，而且商业数据是取之不尽用之不竭的。

三是大数据时代的管理变革，首先大数据时代我们的隐私暴露无遗,这也给监管带来更多挑战。其次大数据是必然趋势，防止大数据变成黑匣子,防止数据垄断者的出现,这些可能都是以后应被注意的甚至是写进法律里的。

二、对大数据的看法

1、大数据产业离老百姓究竟有多远?

2、大数据带来的彷徨!

大数据自然会给我们带来很多便利，有时候大数据能够打破信息不对称的壁垒，让那些装模作样“所谓专家”们以后可不好当专家了。我们可能会拿着电脑上打印下来的资料，质问医生为什么这么给我们开药。我们也可以要求政府公开更多的数据，比如贵阳正在推动的数据铁笼项目，以便公众的参与和监督。但是果真如此么?在一个信息已经爆炸的年代，更多的信息数据很可能只会使你更加彷徨。信息数据增长的速度远远快于知识增长的速度，自然在日益增长的信息数据中，噪音的比重会越来越高。

还有最重要的是大数据必然是大价值的资产，必然大多掌控在大公司的手里，这些才是实际“大数据的操控者”。大众只是一个普普通通的消费者，在大数据的时代，当你收到“大数据的操控者”送来的礼物时，你不彷徨么?，你注册使用微信等软件时强制你开启位置信息和电话信息时把自己的一切暴露出来，比方你刚买了房不时收到装修公司或家具家电公司的电话，你报名考试后不停受到培训机构骚扰。也许“大数据的操控者”们会比你自己更了解你的行为，他甚至知道你的一切，知道你买得起多少钱的服装和什么品牌，喜欢什么娱乐活动，甚至什么时候你可能会去旅游，甚至预测你明天要去那儿，你是什么身份和你的家庭情况等等。

大数据时代我们更多的时候是“小白鼠”被观察者观测，被分析师研究，当然也有时候是受益者也能利用大数据。

3、基于人工智能的大数据

人更多的时候是复杂和带有非理性因素的。大数据与计算能力密不可分。大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储和虚拟化技术等对海量数据进行分布式数据挖掘。但这种模式的计算能力仅是在数量上的增加。所以只有应用各种新的数据处理方法处理的“数据”才能成为“大数据”，才能从中发掘这种综合性非结构化且为相关关系数据的新意义，进而产生新的价值。机器计算相比大脑的优势在与对于巨量数量的处理，如果机器也同时也能具有大脑的逻辑、分析、判断、联想、想象、情感能力，则可以轻易超越大脑的智能。

大数据读后感800字 第7篇

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

大数据读后感800字 第8篇

这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。

这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。——前言

大数据这个概念已经提了很久，我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。整本书来说，我觉得最关键的三个点是前面几个章节：

1、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。而对于大数据来说，要的就是总体，本质上来说，总体样本的确更能准确找到结果。但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；

2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。

所以，对于大数据来说，最重要的三点是：1、数据——得到更多数据；2、算法——建立更快的算法体系；3、思维——寻找数据间更多的相关性。

对于数据最终的走向，我同意书中所提到的政府管理的观点，既然都是以“石油”的标准来看待数据，政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说，掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述，我不想多说什么，时代发展是不会被道德绑架的。

所以最后，想要建立对于大数据的思维，《大数据时代》还是值得一读，里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块，也是出乎我的意料。

大数据读后感800字 第9篇

3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据时代》读后感。

老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。

张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。

董译雯老师说：在你我感叹《大数据时代》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！

张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据时代》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。

白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。

交流活动尾声，身为阅读《大数据时代》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！

此次活动从寒假期间倡导读《大数据时代》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！

大数据读后感800字 第10篇

舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了“大数据”这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是：“大数据”，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。特点：数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到“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、组织机构，以及政府和公民关系的方法。”这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：

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。

对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。

而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的“大数据的简单算法比小数据的简单算法有效”。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道“是什么”的时候，我们就可以转而研究“为什么”了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出“大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。”这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案;

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场!

大数据读后感800字 第11篇

信息时代的到来，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，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？

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，是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，是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、字符和符号等。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，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？

在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：

2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为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，而相关关系更有利于预测未来。

3、结构。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，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行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，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的业务发展空间、可以有更精准的决策判断能力、可以有更优秀的经营管理能力可以这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱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”才能拥抱“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。

大数据读后感800字 第12篇

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的`内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据读后感800字 第13篇

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。

无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受！

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据读后感800字 第14篇

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表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。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、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临；列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以UPS与汽车修理预测为例，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”：UPS国际快递公司从2000年就开始使用预测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。通过检测车辆的各个部位，UPS如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。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”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、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发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。

大数据读后感800字 第15篇

我主要读了第一部分和第三部分。

对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持＂不抛弃不放弃＂的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。

大数据读后感800字 第16篇

世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于_防患于未然_。

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 _大数据_时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的_冲击_之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

_我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系_，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条_看不见的线_将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于_精确_，而是_混乱_，若不接受_混乱_，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以_是什么_而不是_为什么_的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即_让数据自己发声_，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年H1N1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

大数据读后感800字 第17篇

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。

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。

大数据读后感800字 第18篇

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，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%。

基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练习课和复习课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。

2、学生角度：建立数据分析观念

未来肯定是“大数据时代”，那我们的`学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢？我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》（以下简称《课标》）把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢？

史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。

第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢？根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。

第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的办法好呢？大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。

第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。

大数据读后感800字 第19篇

世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于＂防患于未然＂。

《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了＂大数据＂时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的＂冲击＂之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。

＂我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系＂，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条＂看不见的线＂将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本＝总体；而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于＂精确＂，而是＂混乱＂，若不接受＂混乱＂，那么有95％的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以＂是什么＂而不是＂为什么＂的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即＂让数据自己发声＂，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。

这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年流感流行之时，通过检测检索词条，处理亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测结果与官方数据相关系数高达97％，这种大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

大数据读后感800字 第20篇

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据读后感800字 第21篇

现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。

＂大数据＂在百度上搜索到的解释是：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。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到＂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、组织机构，以及政府和公民关系的方法。＂这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。

在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出＂大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。＂这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

大数据读后感800字 第22篇

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。

大数据读后感800字 第23篇

未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。

一、什么是大数据?

大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。

维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性：

转变之一：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。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。

转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。

二、大数据带来的变化

大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说：

第一，科学探究的思路和方式受到挑战

探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探究，分析数据，得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径，与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说，对所要研究的事物，我们知道的数据很少，需要从这些很小的数据出发，通过猜想和假设，进行试探性的研究，如果研究得出的结果和自己的假想是一致的，则说明我们的假说是正确的，这些假说会上升为对该事物描述的知识，我们掌握该事物的数据也随之增加。

利用测量所获得的点滴数据，从一个局部来推测世界是怎样的，这是科学探究的基本思路和方式。长期以来，我们总是通过这样的方式来认识世界，对其有宗教般的信仰。尽管我们知道，决策者总是先有了想法，才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见，所提出的假设就很难得到实证的支持，这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力，也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行，学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。

在大数据时代，这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题，无论我们的假设如何，实验的设计都很难进行。首先，样本选择过少，没有统计学上的意义;其次，不能拿人做研究对象;第三，短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后，这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间，丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至2007年拥有手机的所用用户的数据，同时，他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据，然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的，在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明，使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。2011年10月，这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。

上述的案例告诉我们，在获得了大量的数据，能够对事物的整体进行全面的认识之后，假想就没有意义了，我们可以直接根据全面的数据做出结论。

第二，传统的思维习惯受到挑战

因果关系思维，是人们生活中最为普遍的一种思维方式。既是看上去没有关系的事情，人们也总是从因果的角度去理解他。比如说，1885年7月6日，巴斯德接诊了一个被带有狂犬病毒的狗咬伤的孩子，他把自己刚研制出来的狂犬疫苗给孩子注射，结果孩子活下来了。巴斯德的这一举措，使得狂犬疫苗和孩子的生存之间建立起了一个因果关系。但事实上，人被狂犬病狗咬伤后换上狂犬病的概率是只有七分之一，就算没有狂犬疫苗，这个孩子活下来的几率还是有85%。

在哲学界，关于因果关系的争论已经持续了几个世纪。争论的焦点在于：如果因果关系是普遍存在的，每一个果都有一个因和他相对应，世界上的所有事情都有因果的话，我们就没有决定任何事情的自由了。尽管哲学领域的争论很热烈，但并不耽误人们在日常生活中通过因果关系来思考问题。不仅如此，由于掌握的数据过少，人们还容易从线性关系的角度找寻事物之间的因果关系。在物理学中，有一种处理数据的方式之一就是“化曲为直”，设法找到两个变量之间的线性因果关系，从而进行定量的描述。事实上，由于很多事情之间的关系是很复杂的，简单的线性处理容易导致人们对事物本质属性的误解。

在大数据时代，相关关系比因果关系重要。2009年甲型H1N1流感发生之后，美国的卫生系统极力想从因果关系上来找到流感的源头，但信息反馈的速度太慢，让专家们束手无策。谷歌公司做出了快速反应，把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，研究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，很快就确定了流感是从哪个地方传播出来的。谷歌采取的就是相关关系分析的方法，而不是因果关系分析的方法。这是大数据时代，对数据进行处理的一种典型方法。

第三，数据化比数字化更加重要

大数据读后感800字 第24篇

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。

大数据读后感800字 第25篇

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。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认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。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，只是参考的答案，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，只是参考的答案。

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，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。

大数据读后感800字 第26篇

所说的谦恭之心和人性之本都强调了人在大数据时代的重要性。我们才是数据之源，我们才应是数据的受益者。当我还没读完思维变革这一部分的时候，我就在思考这样的思维变革对我会有着怎样的影响?参加过两次数学建模竞赛的我，在两次的参赛过程中，学会了许多数据处理和数学建模方法。数学模型所具有的对事件或数据的描述性、预测性、说明性是与大数据完全不同的。大数据下的思维变革不再追求数据的准确性和因果关系。如果我在数学建模提出一种产生某个结果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影响一一剔除。我记得在参加比赛最后关头写论文的时候，对于所研究的问题，我们必须在前面把各种变量给写进去，然后再有选择性的在可接受的条件下忽略掉很多变量的影响，但我们在很多时候却给不出一个剔除这个因素的理由。可如果你不能排除掉其它的因素的影响，整个的数学模型建立及计算过程就会太复杂甚至是不能得出一个结果。但是在大数据时代，一个结论是可以通过足够多的数据得出来的，不需要明白其中的为什么。如果真是这样，我只觉得我需要思维上的变革，可我做不到，我接受不了事物与事物之间的黑盒子。这离我太遥远。

最后，我提出一个疑问，那就是大数据能不能创造出另一个_呢?

大数据读后感800字 第27篇

在哲学界，关于因果关系的争论已经持续了几个世纪。争论的焦点在于：如果因果关系是普遍存在的，每一个果都有一个因和他相对应，世界上的所有事情都有因果的话，我们就没有决定任何事情的自由了。尽管哲学领域的争论很热烈，但并不耽误人们在日常生活中通过因果关系来思考问题。不仅如此，由于掌握的数据过少，人们还容易从线性关系的角度找寻事物之间的因果关系。在物理学中，有一种处理数据的方式之一就是“化曲为直”，设法找到两个变量之间的线性因果关系，从而进行定量的描述。事实上，由于很多事情之间的关系是很复杂的，简单的线性处理容易导致人们对事物本质属性的误解。

在大数据时代，相关关系比因果关系重要。2009年甲型H1N1流感发生之后，美国的卫生系统极力想从因果关系上来找到流感的源头，但信息反馈的速度太慢，让专家们束手无策。谷歌公司做出了快速反应，把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，研究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，很快就确定了流感是从哪个地方传播出来的。谷歌采取的就是相关关系分析的方法，而不是因果关系分析的方法。这是大数据时代，对数据进行处理的一种典型方法。

第三，数据化比数字化更加重要

但是，这些数字化的资料要查询起来并不方便。首先你要知道所需的资料在那本书中，其次你还要仔细地去翻阅这些数字化的资源，以便找到你所需要的信息。这和到书本里去找没有本质的区别。

如果这些数字文本能够被数据化，文本中的字、词和段落能够一一被识别，利用搜索殷勤加以检索就会方便很多。所谓数据化就是将一种现象转化为可以制表分析的可量化的过程，量化，是数据化的核心。信息只能被数据化，其巨大的潜在价值才有可能被释放出来。

数字化带来了数据化，但数字化不能替代数据化。今天，很多学校都在进行“电子书包”的课程教学实践，但有不少实践者认为，所为电子书包，就是将纸质的课本和教辅资料数字化，装入电脑中让学生上课中使用，这其实是对电子书包最大的误解。电子书包的核心在于数据化，要通过对学生学习过程所记录的大数据分析，把握学生的个性化学习特征，以便给予更有针对性的指导。

三、需要关注的一些问题

从教育的角度看，大数据时代的来临，对教育的变革将带来巨大的影响。

首先是教育内容要进行革新。大数据使得传统的因果思维方式、科学研究方式不再是生活、工作起主导地位的方式，这必然要求我们在教学中要将这些变化和学生讲清楚，以便他们能够在今后走上社会的时候有足够的能力迎接挑战。

其次是教学方式要进行革新。过去的教学，因为没有大量数据的支撑，该教什么全凭教师自己跟着感觉走。今天，我们可以将教师的教学视频挂在晚上，通过深度分析学生在观看视频的过程中在哪些地方停顿或者重放的频次比较高，来找出学生不明确或者课程吸引人的地方，帮助教师改进教学、确定教学重点。这必然导致教师教学方式的变革。

第三是学习路径会发生变化。在过去，如果你想成为一个优秀的生物学家，一定要认识很多生物学家。今天，要解决一个生物难题，可能与天体物理学家或者数据视图设计师联系就可以实现。

第四是要防止对数据的痴迷。一方面，我们要研究学校长期以来储存下来的大量数据，同时积累学校每天的教育数据，为进入大数据时代做好充分的思想准备;另一方面，要唤醒学校里沉睡的数据，让其在学校管理和教师教学中发挥更大的作用;再一方面，也要防止出现另一个极端，那就是对数据的痴迷。能仅仅为了收集数据而收集数据，要让数据在如何全面反映一个学生的能力、全面反映教师的教育质量等方面做出实践和探索。

大数据读后感800字 第28篇

这本书比我预想的可读性强多了……

深入简出，以简明扼要的概括性观点和国外各种著名的事例解释，让外行人一眼明白大数据时代是什么，做什么，对未来生活有何益处，有何副作用。

首先改变我的认知的是，大数据的特点不是大，而是全。一改传统的抽样数据属性（因为以前的计算机无法存储运算收集这么庞大的数据），用整体的数据形成了一个更宏观的上帝视角，进而发现更多意想不到的结论。

其二是分析的思路由因果关系发展到关联关系。因果关系容易理解，因为人们去医院检查出了感染病所以要对这个人隔离治疗，对周围的人隔离检查，这个地域可能是重要爆发点。然而关联关系则是更加意想不到，比如谷歌公司利用人们的搜索关键字预测出感染病的爆发，这便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，这只是有关联，只有当拿到全面的数据，关联性才能形成一个结论。

应该说，大数据的时代会带来新一波思想的冲击，不再是按部就班地推导式逻辑，而是由现象直接得出结论的跳跃式思维，以海量数据的比对和验证显示出的新的关联。

大数据时代的分析与预测会达到前所未有的准确和预见性，会让人们更容易得出最优解，选择不再变得那么纠结，广告更知道给什么人投，新闻更知道哪一类人爱看哪一个，地块更知道是需要住宅还是办公，区域更知道是适合作为经济现代化的中心还是环境优美宜居的景区。

然而，大数据时代带来的问题也令人细思极恐。

其二，大数据分析通过分析人们的喜好选择，得出人们最偏爱的选项，对人们选择产生影响……如此其实会产生一层问题，人们会知道他们想知道的而还有很多他们应该知道的被过滤掉了。人们会越来越分裂越来越偏执以自我为中心。也就是说过度的迎合市场不见得会一直长盛不衰。

其三也是最最可怕的，和电影里动漫里的幻想那样，利用大数据对人是否有犯罪动机进行评判与预测…那么对数据预测的即将犯罪的人我们应不应该逮捕呢？说逮捕，其并未造成犯罪事实，说不逮捕，可能就无法阻止一场惨剧……

大数据带来冲击带来革命也带不安……但是就像法律上有律师来填补漏洞或者说为人们辩护，也许未来真的会有算法师成为大数据时代中新一代维护秩序的职业。

辩证地，准备迎接更加普及化的大数据时代吧。

大数据读后感800字 第29篇

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。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认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。

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，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。

大数据读后感800字 第30篇

大数据这个词一直存在但我们很少在这个时代前能有所耳闻，在我读了维克托写的大数据之后，我明白了在更早的年代之所以不流行这个词是因为人们喜欢感性的思考而不是拿数据理性的分析。究其原因，一方面是数据量小，另一方面是人们的思想落后。然而随着信息时代的到来和云技术的发展，大数据逐渐成为一个可靠的参考标准，以及大数据在诸多领域做出的贡献足以证明他在这个时代的重要地位。

维克托在书中例举了大量有关美国在这半个世纪信息开发技术创新的典型案例，从侧面向我们阐述了大数据在诸多领域的不同作用，例举其在医学方面的作用，在不久之前，你也许可能还会听到两个医生对于一个医学问题争论的喋喋不休，……公说公有理婆说婆有理……，但怎么说都是建立在“我认为”的主观臆断之上，幸运地是，大数据的出现给帮助医生在问题上给予一个正确的指向，通过云端和千千万万的数据，可以更清楚还原问题的直观事实。

这样的例子在生活中也数不胜数，其力量存在于人们无形的生活中，却有形的帮助人们解决了在经济，科学，人文方面的各种问题，通过整合混沌的信息，分析加工我们就能很好的了解自己所处的世界并驾驭在时代的前沿。

大数据读后感800字 第31篇

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。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧。

而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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：Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源，但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

大数据读后感800字 第32篇

一、人们研究与分析某个现象时，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。

大数据时代是信息社会运作的必然结果，而借由它，人类的信息社会更上一个台阶。农业社会人们以土地为核心资源，工业时代转为能源，信息社会则将变更为数据。谁掌握数据，以及数据分析方法，谁就将在这个大数据时代胜出，无论是商业组织，还是国家文明。

大数据读后感800字 第33篇

过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。

2012年，麦肯锡提出了“大数据时代”的说法，用最通俗的说法来说，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信息爆炸时代”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过收集、整理、分析、研究这些数据，就能找到对自己有利的方法。夸张一点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时代的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时代”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时代下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态收集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而达到全面提升人力资源管理水平的目的。

大数据读后感800字 第34篇

在这个即将到来的大数据时代里，我们应该摒弃传统还是推陈出新，因为大数据时代里的一些思想相矛盾，在这个信息化的时代里，大数据才是人们获取新知识和创造新价值的源泉。

读书先读引言，引言是这本书的眼睛，反复阅读会受益良多。

第一个能力，洞察力，我先来解释一下洞察力吧，洞察力是指观察事物的能力，能从见到的事物中先知先觉，觉察到问题的所在，洞察力指心灵对事物的穿透力，感觉力，洞察事物的能力，简单说，洞察力就是人们对个人认知情感，行动的动机与相关关系的透彻分析，再言简意赅，洞察力就是一个人对外界信息的获取能力，比如《神探夏洛克》中，夏洛克能从外界事物中提取一些他想要的信息，当然电视上的难免有点夸张，不过这种能力以后无论是在生活中还是部队建设中都是很有价值的

大数据时代不再要求每个数据都必须准确无误，因为大数据时代，当很多数据在一起寻求某种规律或是个数学关系时，错误的数据很快就会被发现，因为偏移太大，因此大数据时代是用概率说话的，而不需要每个数据都是确凿无疑的。

相关关系在大数据时代显得尤其重要，甚至比我们传统的因果关系更重要，因为大数据的核心是预测，而预测是建立在相关关系分析法基础上的，有一个美国公司曾经扬言，可以预测一个人第二天会做什么事，虽然说这个说法很荒谬，但是如果我们现在以大数据的思维去想，我们不管他真的是否能预测，或是他预测的方法是什么，我们要考虑的是如果这中说法是真的，那么我们该怎么去应对，这就是大数据时代的相关关系，我更觉得，相关关系更像是一个哲学问题。

我们应该把我们所掌握的知识和理解的用于部队，我们应该大力搜索数据而不是抽取，因为我们现在具备处理数据的能力，并用来预测敌军的动向。

一旦世界被数据化了，只有你想不到的，没有信息做不到的，我们要做的就是利用信息去做有利于我们的事，我们必须拥有分析的工具（统计学和算法）以及必需的设备（信息处理器和存储器），那么我们就要培养统计学家和算法师。

数据创新当然是接下来时间内我们要做的和研究的主要对象。

大数据也有不利影响，这不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用的结果，就像我们无法去逮捕一个将要犯罪的人，因为我们无法对将要发生的事情负责。

大数据时代，一个名副其实的信息社会，我们要提高自己的能力，做新，做多，做好，做快，让它真真正正的为我们服务。

大数据读后感800字 第35篇

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%。

基于这样的前测数据，我们将原先的教学设计进行修改，制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程，以实现“以生为本”的课堂。同样练习课和复习课，也可以借助本班学生的错题数据，准备适合这个班学生情况的教学设计。

2.学生角度：建立数据分析观念

未来肯定是“大数据时代”，那我们的学生作为未来的主人，在小学时应该掌握什么样能力呢?我想数据分析观念必不可少，2011年修订的《义务教育数学课程标准》(以下简称《课标》)把过去核心词里的“统计观念”，改成“数据分析观念”，就是希望身为老师的我们知道，数据分析是很重要的，并且希望教学能够构建适当的背景，让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢?

史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚，他在文章中提到，结合大数据的主题，回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。

第一件事情，感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道，所有的道理不一定都是老师教的，不一定都是父母说的，也不一定是书本上说的，有一些信息，有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的，根据什么来思考呢?根据事实思考，然后得出自己的结论。这样，孩子就可能会想问题，就可能会发现问题，提出问题，分析问题，解决问题。

第二件事情，知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样，只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的，很多事情是相对的，相对的意思就是同样的数据，用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则，取决于他的价值观。什么样的办法好呢?大家讨论叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则，也可以自己定。这个事情得从小开始重视，应该让孩子们知道，有些标准是老师定的，但是有些标准你也可以定。

第三件事情，感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的，下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的，但是只要你取得相当多的数据之后，就能发现其中的规律性。

大数据读后感800字 第36篇

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据时代》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的.文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据时代》就这样在坚持中溶入我的思想。

大数据读后感800字 第37篇

大数据这几个字，其实早已经听了无数遍，但在工作中接触，其实也就一年多的时间，深深的感觉后悔啊，没有早点学习这块的内容，所以赶紧补课。

经过某数据专家的推荐，选择了《大数据时代》这本书入手。对于技术小白来说，这本书的内容是比较好理解的，主要从思维变革、商业变革、管理变革三个方面讲述了大数据给整个时代带来的变化。书中的例子很多也是大家比较熟悉的例子，所以把这本书当作科普性读物快速阅读，是非常适合小白人群的。但对大数据真正的运用，还是得在工作中实践和总结了。

大数据在消费端的应用，应该是已经起步并逐渐在完善的过程，但在工业领域可能是才刚刚起步，所以这本书我觉得对我的意义，更多的是提醒我，在工作中要时刻想想，是否有哪里是应该用到大数据的。现在我也没有特别好的例子给大家，所以只能先把我的读书笔记分享给各位。如果非要用一句话来总结，我想说：时刻牢记用数据说话，但绝对不能完全依赖数据。

大数据读后感800字 第38篇

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，任何文字、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的利用率。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。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于Facebook, Twitter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虑的。

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，对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。

当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，大数据并不是万能药，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。

大数据读后感800字 第39篇

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。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧―。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的\'精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

大数据读后感800字 第40篇

现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。

”大数据“在百度上搜索到的解释是：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。特点：数量、速度、品种、真实性。而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到”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、组织机构，以及政府和公民关系的方法。“这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

埃齐奥尼表示，他不需要去解开机票价格差异的奥秘。他要做的仅仅是预测当前的机票价格在未来一段时间内会上涨还是下降。这个想法是可行的，但操作起来并不是那么简单。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售价格并确定票价与提前购买天数的关系。

在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出”大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。“这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。

大数据读后感800字 第41篇

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、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。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，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，这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。

思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

大数据读后感800字 第42篇

世界正迈入大数据、云计算的时代，人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔，我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写，很多科学领域会被大数据技术所替代，也会崛起很多新兴科学家和职业，譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业，甚至一夜之间就能变换运营模式，因为在大数据面前，人类不会再向以前那样追寻着“为什么”，更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整，“快”和“实用”更能满足大众的需求。

数据之大，漫无边际，无穷无尽，包含着我们人类的一呼一吸，一举一动。处在大数据帝国的前夜，眺望星空，这是个最好的时代，因为数据时代转折的重要性，不亚于黑猩猩站立起来行走划时代，很多科幻片里的场景会出现在我们的日常；这也会是个最坏的时代，因为人类最终会为此走向哪里，只有苍穹能知道！

当我们拥有海量数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标，我们乐于接受数据的纷繁复杂，也只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。――《大数据时代》

小数据时代，我们在数据的精准性上花费很多，包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等，数据闭环，所以数据具有结构性，所以可以找根寻踪，找寻问题的根源，寻求解决方案。

大数据时代来临，因为数据量的庞大，以及数据背后的繁杂性，以及处理数据的知识IT工程师和计算者，别忘了，拥有数据的是政府和独角兽商人，所以，他们很难对数据进行深度分析，这样也会催生各个领域的数据分析业务，数据生态链核心就清晰了起来。

当恐龙消失，人类慢慢成为了动物界的主人。数据是我们工作、生活中的点滴记录，它真实、朴实无华，它们也会有声音，只是需要有慧眼和思维才能驾驭。

我们只有跨过数据化、数字化的长河，才能开启AI时代，路途遥远，主人！这是一本好书，值得推荐。

大数据读后感800字 第43篇

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现，为了一探究竟，我便选择了《大数据时代》一书。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时，我认同大数据能极大优化我们的生活，但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临，不仅我们的隐私可能不再是隐私，就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的购物习惯，而微博似乎什么都知道”，而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效，一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住，世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患，是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中，大数据时代说不定在几年后就会逐步来临，这使我不禁发问：我们一直坚信着信仰着的究竟是什么？我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏，我也不知道自己是否杞人忧天。

面对时代的变革，我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

大数据读后感800字 第44篇

3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。

老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。

张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。

董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！

张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。

白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。

交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！

此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！

大数据读后感800字 第45篇

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。不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），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：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。