《大数据》读书笔记
《大数据时代》读后感(一)
《大数据时代》读后感（一）
《大数据时代》这本书让我对大数据的概念有了更深刻的理解，也让我意识到大数据对我们社会和生活的影响已经日益重要。
在书中，作者深入解析了大数据的定义、特点、应用领域以及未来趋势，让我对这个领域有了更全面的了解。
通过阅读这本书，我了解到了大数据在商业、医疗、科研等领域的广泛应用。
大数据分析可以帮助企业更精准地了解消费者需求，提高运营效率；在医疗领域，大数据可以帮助实现更精准的诊断和治疗；而在科研方面，大数据可以加速科学研究的进程，为人类社会带来更多的创新和进步。
同时，书中也提到了大数据时代所面临的挑战和问题，比如数据隐私保护、数据安全等方面的议题。
我认为在追求大数据技术发展的同时，我们也需要重视这些问题，并制定相应的政策和措施来保障个人和社会的利益。
总的来说，这本书让我对大数据有了更全面的认识，也让我意识到了大数据在未来发展中的重要性。
我希望能够进一步深入学习和研究大数据技术，为其在各个领域的应用贡献自己的力量。
牛津通识读本读书摘录读书感想读书笔记
《牛津通识读本：大数据》大数据的三个视角●一是计算视角：从计算视角来看，大数据是一个难以获取、难以组织与管理、难以处理和分析的技术难题（以及因此而引发的各类思维层难题），也正是因为这样的难题驱动，加之人们对大数据在优政、兴业、科研、惠民等不同领域的价值期望，促使相关科研人员进行技术攻关和发明创造，进而推进了相关理论和技术的发展。
●二是科研视角：从科学研究的角度来看，大数据成为继实验、理论、模拟之后用于科学研究的“第四范式”（此处的“范式”指的是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式）。
●三是商业视角：从商业应用的角度来看，大数据能够带来利润。
一般而言，只要找到一个合适的应用场景，并为这个应用场景找到一个合适的解决方案，知道数据的来源并且能够获取，而且有技术支撑（研发能力），更重要的是能够找到融资支持（经过可行性分析、盈亏平衡分析等之后），就有可能最终成功应用并获得收益。
这在彰显大数据商业价值的同时，也会促使同行去挖掘更多的大数据价值。
实现大数据价值的四个维度（ABCD）1算法（Algorithm）：大数据价值的实现路径涵盖了数据采集与汇聚、数据存储与管理、数据处理与分析、应用系统开发与运维，每一个环节都需要依赖不同的算法进行，如数据采集算法、数据汇聚算法、数据治理算法、数据处理和分析算法等。
2商业应用（Business）：大数据应用一般体现在描述性分析、预测性分析或者决策性分析等，任何一种应用都是围绕某个具体场景展开的，因此大数据价值得以实现的一个重要前提，是找到一个合适的应用场景，该应用场景既直击需求痛点并有投资回报预期，又有数据积淀和IT建设基础。
大数据在这个场景的应用，能够进一步内生和富集更多数据并因而形成数据闭环，就能进一步体现和实现大数据价值。
3算力（Computing Power）：所谓算力，指的是设备的计算能力，显然，对于大数据应用而言，更精准（复杂）的算法以及更高效的计算需求都需要强大的算力支撑，因此算力是大数据价值实现的基本保障。
大数据时代读书笔记
大数据时代读书笔记Newly compiled on November 23, 2020大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：●要全体不要抽样。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
全数据模式，样本=总体。
●要效率不要绝对精确。
其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
●要相关不要因果。
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
●大数据的核心就是预测●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。
●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将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。
✧第二个改变就是，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。
●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。
●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。
●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。
大数据时代读书笔记
大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
《大数据架构详解》读后感800字
读书笔记，希望对您有帮助！
《大数据架构详解》读后感800字
导读：读书笔记《大数据架构详解》读后感800字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。
《大数据架构详解》读后感800字
最近，再次认真阅读了朱洁、罗华霖编著的《大数据架构详解》这本书的2016年版，感觉收获颇多。
伴随着互联网产业以及以云计算为代表的计算、存储和通信技术的蓬勃发展，大数据应时、应势而来。
其架构纷繁复杂，其以hadoop为代表的技术生态也是越来越庞大。
《大数据架构详解》这本书抽丝剥茧，着重从架构的角度对大数据进行了清晰的阐述。
该书全面、系统的同时很接地气：既结合具体业务场景将是大数据架构不断演进的重要目标。
该书从业务到技术，从技术到文化，对大数据架构进行了系统、全面、详实的讨论，并且深入浅出、容易理解。
很推荐大数据从业者和关注大数据发展的朋友们阅读、学习。
作者：宇尘埃
感谢阅读，希望能帮助您！。
大一读书笔记3000字大全30篇
大一读书笔记3000字大全30篇大一是大学生活的开端，对于新生来说，面对繁重的学业压力和陌生的学习环境，如何高效地阅读和做好读书笔记成为了一项重要的技能。
下面是一份大一读书笔记3000字大全，包括30篇笔记，希望对大家有所帮助。
1. 《论语》读书笔记《论语》是中国古代经典之一，它记载了孔子及其弟子的言行，是研究儒家思想和道德伦理的重要文献。
这篇笔记主要介绍了《论语》的作者、内容梗概以及自己的阅读心得。
2. 《红楼梦》读书笔记《红楼梦》是中国古代四大名著之一，它以宏大的故事背景和丰富的人物形象而著称。
这篇笔记主要记录了《红楼梦》的主要情节、人物形象以及自己的感受和思考。
3. 《西游记》读书笔记《西游记》是中国古代四大名著之一，它以其奇幻的故事情节和丰富的神话元素而广为人知。
这篇笔记主要介绍了《西游记》的主要情节、人物形象以及自己的阅读体验。
4. 《水浒传》读书笔记《水浒传》是中国古代四大名著之一，它以其英雄豪杰的形象和悲壮的故事情节而受到广大读者的喜爱。
这篇笔记主要记录了《水浒传》的主要情节、人物形象以及自己对其中的英雄精神的理解。
5. 《三国演义》读书笔记《三国演义》是中国古代四大名著之一，它以其庞大的故事背景和丰富的人物形象而被广泛传播。
这篇笔记主要介绍了《三国演义》的主要情节、人物形象以及自己对其中的智谋和勇气的思考。
6. 《活着》读书笔记《活着》是余华的作品，它以其深刻的哲理和感人的故事而广受好评。
这篇笔记主要记录了《活着》的主要情节、人物形象以及自己对其中的人生意义的思考。
7. 《围城》读书笔记《围城》是钱钟书的作品，它以其独特的叙述手法和深刻的社会观察而备受赞誉。
这篇笔记主要介绍了《围城》的主要情节、人物形象以及自己对其中的现实主义思想的思考。
8. 《1984》读书笔记《1984》是乔治·奥威尔的作品，它以其对权力和控制的揭示而成为了一部经典之作。
这篇笔记主要记录了《1984》的主要情节、人物形象以及自己对其中的反乌托邦思想的思考。
大数据技术原理与应用(第2版)
作者介绍
这是《大数据技术原理与应用（第2版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
读书笔记
天呐，我居然看完了。
这是一本偏专业的书籍。
值得一看，个中内容，源代码及实践部门太专业而！作为半业务半技术的数据分析师，值得好好了解，体会开发和大数据同行的处理思 维！。
四颗星。
大数据技术发展日新月异，这本书中的一些内容已经有点过时了，不过通篇读下来还是能对大数据领域有一 个整体认识。
15.1大数据在物流领域中的应用 15.2大数据在城市管理中的应用 15.3大数据在金融行业中的应用 15.4大数据在汽车行业中的应用 15.5大数据在零售行业中的应用 15.6大数据在餐饮行业中的应用 15.7大数据在电信行业中的应用 15.8大数据在能源行业中的应用 15.9大数据在体育和娱乐领域中的应用
第3章分布式文件系 统HDFS
第4章分布式数据库 HBase
第5章 NoSQL数据库 第6章云数据库
3.1分布式文件系统 3.2 HDFS简介 3.3 HDFS的相关概念 3.4 HDFS体系结构 3.5 HDFS的存储原理 3.6 HDFS的数据读写过程 3.7 HDFS编程实践 3.8本章小结 3.9习题
4.1概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase编程实践 4.7本章小结 4.8习题 实验3熟悉常用的HBase操作
5.1 NoSQL简介 5.2 NoSQL兴起的原因 5.3 NoSQL与关系数据库的比较 5.4 NoSQL的四大类型 5.5 NoSQL的三大基石 5.6从NoSQL到NewSQL数据库 5.7本章小结 5.8习题
《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》读书笔记1
《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》读书笔记1 在北航读⼤数据也已经有⼀年多了，但是我感觉到⾃⼰始终没能够从宏观的⽅⾯想清楚⼤数据为什么是趋势、效率如何评估、怎么⽤才最好。
这可能是因为⾃⼰还没有学习到位、思考的少；也可能是因为诸如机器学习、云计算、数据挖掘以及R语⾔⼯程实践这样的课程涉及的都是具体的技术，从技术谈起最好，⽽专门花费⼀门课去谈概论在这个阶段略显多余；还有可能是因为⼤数据这个领域太新太繁杂，很多东西渗透在技术其间⽽不好单独剥离⽽出，所以避⽽不谈让你⾃⾏品味悟道......这就激发了我去读关于⼤数据概论的书籍。
这本《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》很符合我的需求，因为要的就是站在⼀个全新的思维层⾯去思考⾃⼰到底在学些什么，以后会做些什么，事实上这本书也就是这样写的。
本书在引⾔部分开门见⼭的点明作者观点，即⼤数据开启了⼀次重⼤的时代转型；在正⽂部分从三个主要的⽅⾯探讨了⼤数据时代的特性、规则和优势，即⼤数据时代所带来的思维变⾰、商业变⾰和管理变⾰；在结语章节预测了⼀下⼤数据的未来。
全书结构清晰、⽂字通俗易懂，本书的两位作者，英国⽜津⼤学⽹络学院的教授维克托迈尔－舍恩伯格、《经济学⼈》数据编辑肯尼恩－库克耶，举了很多的例⼦，在每个例⼦⾥都着重对⽐了⼤数据时代前后的不同，让⼈读后⾼下⽴判。
1、引⾔——⼀场⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰ ⼤数据，变⾰公共卫⽣：在甲型H1N1禽流感⼤爆发的时候，美国也是要求医⽣在发现新型流感病例的时候告知疾病控制与预防中⼼。
但是问题在于，这种统计疫情的⽅式会有⼀定的延迟。
⽐如说，⼈们可能患病多⽇受不了了才去医院、医⽣把情况确认并传给疾控中⼼需要时间、疾控中⼼每周才进⾏⼀次数据汇总等等，延迟的时间往往在⼀到两周。
对于甲流这种飞速传播的致命疾病来说，信息滞后两周是致命的，因为这种滞后会导致公共卫⽣机构在疫情爆发的关键时期⽆所适从。
⾯对这个问题，⾕歌的⼯程师们发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，论⽂不仅解决了这个信息迟滞的问题，⽽且在疫情爆发的初期就能够发现源头，定位传播辐射轨迹，精确程度可以到特定的地区和州。
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《大数据》读书笔记
篇一：大数据读后感
从徐子沛的《大数据》中得到的感悟
数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。
大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。
这四个V就是大数据的基本特征。
每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。
还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。
可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。
”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。
用数
据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有那么的重要。
作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。
使得美国人走上了民主、发展的道路。
书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。
当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。
但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们
每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。
在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。
信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨
胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。
即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。
每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何
充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。
尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。
一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。
再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。
对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本
能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。
数据应该为人服务，这是一条基本原则。
在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更
方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
《大数据》是一本视野独特的书。
它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。
书中，我读到的不是大数据处理技术，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。
美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。
内容非常值得我们身处改革开放前沿的政府工作者深思。
它让我们更加深刻地理解了汪洋书记提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。
我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命的挑战。
那么，作为与数据打交道、用数据说话的前线统计工作者，如何应对大数据时代的种种挑战？
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为最少应该认真思考和解决好三个问题：
一、提供什么样的数据？
在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。
只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的
真实状况。
如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人
民，让政府失信于人民。
因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据？
面对信息大爆炸时代海量数据，必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足政府和人民群众越来越广泛的信息需求。
为此，我们需要建立完善数据收集网络，包括部门内部的纵向数据收集网络和部门之间的横向数据收集网络，通过这种纵横结合的网络数据收集系统，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，为大数据发展提供基础。
需要运用互联网、电子计算机等现代技术手段，加快数据收集、加工数据的速度，确保政府和人民及时得到所需数据。
三、如何加强数据分析利用能力？
收集数据的目的是为分析利用数据。
通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。
因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。
在本书的最后一
章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。
如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来
监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。
也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。
我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。
google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数
量等来分析得出。
google从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。
我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。
未来成功
的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
公布官员财产美国是怎么做的，美国能让少部人腐败起来吗，美国式上访是怎么回事，凭什么美国矿难那么少，全民医改美国做得到吗，美国总统大选有什么利器才能赢，下一轮全球洗牌我们世界工厂会被淘汰吗??除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
也就是是
篇二：《大数据》读后感
《大数据》读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。
徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
《大数据》是一本视野独特的书。
它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。
书中，我读到的不仅是大数据处理技术的发展变革，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。
美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。
它让我更加深刻地理解了朱局长提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。
我们只有重视数据，。