去年的"云計算"炒得熱火朝天的，今年的"大數(shù)據(jù)"又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起"大數(shù)據(jù)"來了。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)"來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現(xiàn)實中小企業(yè)云計算，大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，下面是小編為大家?guī)淼拇髷?shù)據(jù)時代讀后感，希望你喜歡。

大數(shù)據(jù)時代讀后感1

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

無處不在的大數(shù)據(jù)：各種云計算，谷歌的神通，亞馬遜的推送，天涯人肉，微博萬能等等等等，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。大數(shù)據(jù)拉近了我們與現(xiàn)實的距離，“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)算能力和存儲空間，讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數(shù)據(jù)挖掘出來，忽略精確而從大量數(shù)據(jù)的簡單算法得出來的結(jié)論顛覆了常識。但個人覺得，這只是統(tǒng)計學(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，有效性驗證等手段，但依舊還是統(tǒng)計。而革命性在于關(guān)注相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系?，F(xiàn)場討論從神學(xué)角度挑戰(zhàn)了因果關(guān)系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果，以及用之前小數(shù)據(jù)演繹出大概率事件來推導(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，會統(tǒng)治整個宇宙。但我覺得，無需從神學(xué)觀點來討論，而可以借鑒量子力學(xué)對經(jīng)典力學(xué)的顛覆——在原子層面上，經(jīng)典力學(xué)會失效——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)時代讀后感2

書中雖只是闡述了大數(shù)據(jù)帶來的信息風(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代轉(zhuǎn)型，并未提及會對我們教育教學(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)在教育工作中可實現(xiàn)的價值。

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

“經(jīng)驗主義”是指形而上學(xué)的思想方法和工作作風(fēng)，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經(jīng)驗出發(fā)，不是采用聯(lián)系、發(fā)展、全面的觀點，而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學(xué)中，我們有時會憑借以往經(jīng)驗認(rèn)定本節(jié)課學(xué)生的起點，從而制定教學(xué)目標(biāo)、重難點以及教學(xué)過程。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)生的起點呢?我想可以借助前測數(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)計表”時，前期查找資料的時候就發(fā)現(xiàn)早在一年級上冊P96的時候?qū)W生就見過復(fù)式統(tǒng)計表，意讓學(xué)生初步認(rèn)識統(tǒng)計表，滲透統(tǒng)計思想。而二三年級的書中練習(xí)也多有涉及，就是這種復(fù)式統(tǒng)計表沒有“表頭”，生活中的復(fù)式統(tǒng)計表也很多。既然在以前練習(xí)時碰到這么多次復(fù)式統(tǒng)計表，學(xué)生對復(fù)式統(tǒng)計表到底認(rèn)識多少呢?我們對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)計表以前見過嗎?見過約占65%，沒見過約占35%，學(xué)生在練習(xí)中碰到過、生活中也經(jīng)常看見，但還是約35%的學(xué)生回答自己沒見過，說明學(xué)生平時在看這個復(fù)式統(tǒng)計表的時候就浮于表面，所以這節(jié)課我們重點應(yīng)該讓學(xué)生經(jīng)歷復(fù)式統(tǒng)計表的產(chǎn)生過程，加深學(xué)生對復(fù)式統(tǒng)計表的印象。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)。而知道這個表叫做復(fù)式統(tǒng)計表的學(xué)生不到20%。

大數(shù)據(jù)時代讀后感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)的實踐方式，奇人莫里通過整理航海相關(guān)的邊角數(shù)據(jù)，把整個大西洋按照經(jīng)緯度劃分了出來，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)，通過大數(shù)據(jù)，我們會意識到，世界在本質(zhì)上是由信息構(gòu)成的。

在工作中，這點也可以作為啟發(fā)點，通過對數(shù)據(jù)的整理，或者說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。

筆者在書中提到了，數(shù)據(jù)的潛在價值，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，在另一個領(lǐng)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(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)生一個新的數(shù)據(jù)集合出來，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)的同時設(shè)計好他的可擴(kuò)展性;第四是數(shù)據(jù)的折舊值，數(shù)據(jù)將會貶值，但是仍會有其潛在價值;第五是數(shù)據(jù)廢氣，即數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的開放將會有利于各行各業(yè)的使用，并促進(jìn)全行業(yè)數(shù)據(jù)時代的發(fā)展。這其中又提到了數(shù)據(jù)估值的概念，在數(shù)據(jù)使用時價值才會體現(xiàn)出來，而不是在占有本身。

根據(jù)所提供價值的不同來源，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)新的價值的公司)。

大數(shù)據(jù)時代讀后感4

如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作--舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時代》。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)任多國政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數(shù)據(jù)時代的預(yù)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，如果能做足功課又具備相應(yīng)的理論功底，就能與之進(jìn)行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數(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(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。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數(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，對于簡單事實進(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。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)計方法來進(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觀點中所說的相關(guān)關(guān)系，我理解他說的全體數(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)時代讀后感5

世間萬物的復(fù)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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。"這一論斷時，他在書中還說道："在大多數(shù)情況下，一旦我們完成了對大數(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，我們就會繼續(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，他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項。

大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時代的商業(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"這一問題，但仍然無法完全回答"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)造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中，而沒有把它置于整個社會系統(tǒng)里，但他在第二部分大數(shù)據(jù)時代的管理變革中討論了這個問題。在風(fēng)險社會中信息安全問題日趨凸顯，數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對矛盾。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問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語中所道："大數(shù)據(jù)并不是一個充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。"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)時代》不是最終答案，也不是標(biāo)準(zhǔn)答案，只是參考答案。

大數(shù)據(jù)時代讀后感5篇600字相關(guān)文章：

★ 走進(jìn)網(wǎng)絡(luò)時代作文600字:互聯(lián)網(wǎng)時代不應(yīng)是“忽老”時代