大数据时代_舍恩伯格
大数据时代读后感
大数据时代读后感《大数据时代》是由维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）和肯尼斯·库克罗（Kenneth Cukier）合著的一本关于大数据的畅销书。
这本书以通俗易懂的方式，全面介绍了大数据时代的背景、概念、应用和影响，给读者带来了深刻的思考。
在《大数据时代》中，作者首先解释了什么是大数据，并强调了大数据对于个人和企业的重要性。
他们指出，大数据时代的到来，使得我们能够从海量的数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，进而做出更准确的决策。
大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式，能够帮助我们更好地理解和解决现实世界中的问题。
接着，作者详细介绍了大数据的四个特点：速度、多样性、容量和真实性。
大数据时代的数据产生速度极快，多样性丰富，容量巨大，而且数据的真实性也是一个重要的考量因素。
这些特点使得我们面临着巨大的挑战，如如何有效地存储、处理和分析大数据，如何保护数据的隐私和安全等。
在书中，作者还提到了大数据对各个领域的应用。
例如，在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解消费者的需求，优化产品设计和营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病，提供个性化的治疗方案。
在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会问题，制定更有效的政策。
大数据的应用无处不在，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
除了介绍大数据的概念和应用，作者还深入探讨了大数据时代带来的挑战和问题。
例如，大数据的使用可能会侵犯个人隐私，引发数据安全的问题。
此外，大数据的分析结果往往是基于历史数据，可能存在偏见和误导。
因此，我们需要在使用大数据的同时，保护好个人隐私，审慎地对待大数据的分析结果。
在读完《大数据时代》后，我深刻地认识到了大数据对于个人和社会的重要性。
大数据时代的到来，给我们带来了巨大的机遇和挑战。
我们需要学会如何正确地收集、存储、处理和分析大数据，以及如何保护个人隐私和数据安全。
《大数据时代》阅读及答案
让我们荡起双桨，小船儿推开波浪
努力学习，报效父母《大数据时代》阅读及答案
大数据时代
“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中就系统地提出，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。
比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。
数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，WIFI信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证等等。
在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那幺重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。
简单说，以往的思维决断模式是基于“为什幺”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什幺”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
《大数据时代》心得体会8篇
《大数据时代》心得体会8篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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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”。
大数据时代读后感第一部分
《大数据时代》读后感《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，胜杨燕和周涛翻译。
这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维的所遇到的重大变革。
本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。
他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。
开阔学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与上月应用提供强大的理论支持。
他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。
文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。
不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。
作者将本书分为3个部分。
第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者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；最后一部分，作者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。
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。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。
一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年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，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。
按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。
《大数据时代》读书报告
《大数据时代》读书报告浙江人民出版社出版的2013版《大数据时代》是英国作家维克托.迈尔-舍恩伯格和肯尼斯.库克耶所著的书籍，维克托.迈尔-舍恩伯格是早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一；肯尼斯.库克耶是《经济学人》数据编辑。
从这本书的出版时间来看，它可以称之为研究大数据的开山之作，在书中作者前瞻性的论述了大数据即将带给我们的改变，并且从思维、商业和管理方面阐述了大数据时代的变革。
大数据对思维的改变。
在这一部分，作者将大数据与传统统计学进行了对比。
传统统计学时代，由于计算机技术和数据存储技术还不够发达，所以会用尽可能少的数据来证实结论，由于数据量少，所以更加注重每个数据的“精确性”和“随机性”。
随着数据处理、数据存储的发展，通过分析、处理尽可能多的数据，甚至是含有错误的数据成为了人们获得准确结论的依据。
我认为大数据让对“错误数据”的包容，能够更好地预测出正确的结果，比如：原来使用拼音输入法如果输入错了，那么打出来字就不是我们需要的。
但是现在通过大数据的统计，输入法改良以后，即使你的拼音打错了，输入法都能按照使用频率来帮你列出正确的选择。
这样，不但提高了正确率，也让输入法的体验感更好，提高了工作的效率。
我们的思维在进入“大数据”时代以后，看待事物将由注重因果关系转变到关注相关关系。
大数据时代的到来，拓宽了我们的思维，我们将会用数据发现很多表面上看上去没有联系的情况。
新冠疫情期间美国的感染人数在不断地攀升，但是交通死亡和犯罪死亡人数却呈现了下降的趋势，这两个没有关联的结论放在一起很难发现其中的关联。
但是通过“大数据”，我们可以看到是因为由于新冠肺炎的爆发，政府封城，经济活动暂停，所以交通死亡和犯罪死亡人数减少。
我认为在今后的学习中，我们应该不断提高数据处理能力，广泛涉猎各学科，这样才能发现大数据下的关联。
大数据对商业的影响。
作者通过例证，向我们展示了大数据在消费习惯、医疗等方面的应用。
在2013年作者提出的这个大数据应用方向，在今天看来是十分超前的。
大数据时代的概念和特点
大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，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，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。
也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。
这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。
大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。
大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebo ok、twitte r、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在甲型H1N1流感爆发的几周前，互联网巨头谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇引人注目的论文。
它令公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。
文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。
谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。
谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌公司把五千万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在03年至08年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。
其他公司也曾试图确定这些相关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计技术。
大数据方面的书籍
大数据方面的书籍
大数据是当代信息技术的一大热点领域，越来越多的人开始关注和研究它。
如果您也想进一步了解大数据，掌握相关知识和技能，那么以下这些书籍可能会对您有所帮助：
1.《大数据时代》：这本书是业界著名的大数据专家维克托迈尔舍恩伯格所著，通过深入浅出的方式，介绍了大数据的基本概念、应用场景、技术架构等方面的内容。
2.《Hadoop权威指南》：Hadoop是当前比较流行的大数据处理框架之一，这本书就是一本Hadoop的权威指南，详细介绍了Hadoop的基本原理、架构设计、应用实践等方面的内容。
3.《Spark快速数据处理》：Spark是目前最流行的大数据处理引擎之一，这本书则是一本Spark的实用指南，介绍了Spark的基本原理、API使用、应用案例等方面的内容。
4.《数据挖掘导论》：数据挖掘是大数据领域中的一个重要分支，这本书是一本数据挖掘的导论，介绍了数据挖掘的基本理论、方法、应用等方面的内容。
5.《大数据处理与分析》：这本书是由清华大学计算机系教授张涛主编，介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术、工具等方面的内容，适合初学者和从业人员阅读。
当然，以上这些书籍只是大数据领域中的冰山一角，如果您想深入了解大数据，还需要不断学习和实践，才能真正掌握它。
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小数据时代
相关关系是有用的
大数据的核心：建立在相关关系分析基础上的预测。 相关关系是：A与B经常一起发生。只要注意到B发生，就能预测A的发生。
本章的例子
沃尔玛把蛋挞与飓风用品摆一起 FICO能预测个人的行为 美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测 二手车质量预测
UPS与汽车修理预测 大数据预测早产儿病情
大数据时代 之拥抱
首先就要 转变处理数据的理念
01 处理数据理念的思维变革
‒ 采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制时代的产物 ‒ 云计算能便宜、有效、高速地的对信息存储、分享和挖掘
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
01 更多
不是随机样 而是全本体数据
大数据时代
03.可扩展数据 06开放 据
巴诺与NOOK快照 亚马逊，让数据的价值再大一点
移动运营商与数据再利用 谷歌街景与GPS采集
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的商业变革
03
角色 定位
数据、技术与 思维的三足鼎立
大数据早期
价值来自思维和技术
大数据中后期
价值必须从数据本身中挖掘
大数据时代 的商业变革
01 数据化
一切皆可量 数据交化叉复用
变革的基础
一切事物都可量化，变为数据
变革的重点
由T（技术）转变到I（信息）上
数字化：模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码。例：书页的扫描，无法检索内容 数据化：把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。例：书变成数据化文本，可检索
数据中间商，交通数据处理公司Inrix 苹果，挖出“潜在”的数据价值
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
最后就要 转变数据风险的应对方式
03 面对数据风险的管理变革
‒ 危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性 ‒ 需要新的规章制度应对大数据时代的各种隐忧
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的商业变革
02 价值
取之不尽， 之不竭用的创新
真实价值
隐藏在冰山之下
数据价值
不会随使用次数而减少，可以重复挖掘
数据的潜在价值主要通过前3种方式释放：
01.数据再利用
02.重组数据
04 . 数据的折旧值
05 . 数据废气
数 本章的例子
IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测 Hitwise，通过流量判断消费者喜好 在线教育课程，找到最合适阅读的帖子 Facebook，估价从66亿到1040亿
大数据时代 的管理变革
01 风险
让数据主宰
一切的隐忧
应用得当
大数据是合理决策的有力武器
应用不当
会变成损害民众利益的工具
大数据时代，告知与许可、模糊化和匿名化三大隐私保护策略都失效！ 挣脱大数据的困境，是大数据时代人类共同的战争！
大数据时代 之拥抱
维克托教授认为大数据时代要关注：
大
重要 变革
01 处理数据理念的思维变革 02 挖掘数据价值的商业变革 03 面对数据风险的管理变革
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，以及政府与公 民关系的方法
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
本章的例子
日本的坐姿研究与汽车防盗系统 多效地理定位与UPS的最佳行车路径 用手机数据预测疾病传播和城市繁荣 睡眠活动数据库与睡眠模式预测
谷歌的数字图书馆 Foursquare，让用户推荐喜爱的地方
用微博数据预测股市投资时机 GPS感应器，判断环境因素对哮喘病的影响
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
事件 2009年，H1N1流感预测
对手 谷歌
疾控中心
武器 分析搜索记录 医院报告
结果
谷哥提前两周得到结果 与官方数据相关性达97%
省钱是硬道理！
事件二：变革商业
事件 机票价格预测
人物 埃齐奥尼的Farecast系统
武器 分析大量价格记录
结果
票价预测准确度达75% 平均每张机票节省50美元
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
幸福感的非线性关系 纽约大型沙井盖爆炸预测
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
其次就要 转变数据价值的获取方式
02 挖掘数据价值的商业变革
‒ 数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复用 ‒ 大数据时代的重要价值在数据深挖掘
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据价值链中主要存在三种公司： 01基于数据本身的公司 02基于技能的公司
03基于思维的公司
本章的例子
ITA software与数据授权 微软研究中心与再入院率分析 FlightCaster的大数据思维 与电影票房预测
VISA&MasterCarຫໍສະໝຸດ 与商户推荐 埃森哲与无线传感监测系统
收集与分析全体数据是可行和便宜的
小数据时代
受制于技术只能收集与分析随机样本
大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。 大数据中的“大”非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。
本章的例子
穿孔卡片与美国人口普查 大数据与乔布斯的癌症治疗
Xoom与跨境汇款异常交易报警 巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析
大数据时代
生活、工作与思维的大变革
作者：[英]维克托 · 迈尔-舍恩伯格 肯尼思 · 库克耶 译者：盛劳燕 周涛 出版：浙江人民出版社
制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
身 处！ 大数据时代
我们已经处在大数据时代，可能还浑然不知 维克托教授将带我们一窥大数据时代的全景
时间就是生命！
事件一：变革公共卫生
本章的例子
微软与语料库数据添加 无所不包的谷歌翻译系统 麻省理工与通货紧缩预测软件
IBM Candidate计算机翻译项目 英国石油公司与无线感应器 Hadoop 与VISA的13分钟
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
03更好
不是因果关 而 是 相系 关 关
系
大数据时代
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
02 更杂
不是精确性
而是混杂性
大数据时代
追求大量数据，允许不精确的数据
小数据时代
因信息量少，对数据精确性更苛刻
随着数据量的增加，数据错误率也增加，格式也存在不一致 只有5%的数据是结构化且适用传统统计方法，95%的数据是非结构化。 只有接受不精确性才能利用这些大量的数据。