4大数据时代-思维变革---3更好精编版
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1. 《大数据时代: 生活、工作与思维的大变革》- 维克托•迈尔-舍恩伯格
2. 《大数据思维: 用数据解决问题》- 卡尔文•安德森
3. 《大数据时代: 从数据到价值》- 霍奇森•休斯
4. 《大数据: 互联网时代的新生态》- 维克托•迈尔-舍恩伯格
5. 《大数据: 原理、实践与应用》- 许小可、刘鸿志、张健
6. 《大数据: 面向智能化时代的挑战与机遇》- 廖新波、王智勇、王放
7. 《大数据时代的机会与挑战》- 纳特瓦尼尔•塞尔瓦姆特
8. 《大数据营销》- 斯图尔特•罗杰斯、弗雷德•埃利奥特
9. 《大数据革命: 你必须了解的大数据时代》- 马修•佩里
10. 《大数据: 互联网大数据智能技术及应用》- 王海燕、李瑞珍、李健军。
大数据时代读书心得感想小结【精选8篇】
大数据时代读书心得感想小结【精选8篇】大数据时代读书心得感想小结（篇1）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：1、思维惯例。
大数据时代区别与转变就是，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”。
作者语言绝对，却反思其本质区别。
数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理?这也是明智之举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。
创新思维与方法第4章 大数据时代的思维变革
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
互联网公司更是要被数据淹没了。谷歌公司每天要处理超过24拍字节（PB， 250字节）的数据，这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所有纸质 出版物所含数据量的上千倍。Facebook（脸书）这个创立不过十来年的公司， 每天更新的照片量超过1 000万张，每天人们在网站上点“赞”（Like）按钮 或者写评论大约有三十亿次，这就为Facebook公司挖掘用户喜好提供了大量 的数据线索。与此同时，谷歌子公司YouTube 每月接待多达8亿的访客，平均 每一秒钟就会有一段长度在一小时以上的视频上传。推特（Twitter） 上的信 息量几乎每年翻一番，每天都会发布超过4亿条微博。
4.1.2 大数据的定义
所谓大数据，狭义上可以定义为：用现有的一般技术难以管理的大量数据的 集合。对大量数据进行分析，并从中获得有用观点，这种做法在一部分研究 机构和大企业中，过去就已经存在了。
现在的大数据和过去相比，主要有三点区别： 第一，随着社交媒体和传感器网络等的发展，在我们身边正产生出大量 且多样的数据； 第二，随着硬件和软件技术的发展，数据的存储、处理成本大幅下降； 第三，随着云计算的兴起，大数据的存储、处理环境已经没有必要自行 搭建。
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
图4-1 美国斯隆数字巡天望远镜
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
天文学领域发生的变化在社会各个领域都在发生。2003年，人类第一次破译 人体基因密码的时候，辛苦工作了十年才完成了三十亿对碱基对的排序。大 约十年之后，世界范围内的基因仪每15分钟就可以完成同样的工作。在金融 领域，美国股市每天的成交量高达70亿股，而其中三分之二的交易都是由建 立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序运用海量数据 来预测利益和降低风险。
《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。
大数据时代心得体会（通用12篇）
大数据时代心得体会（通用12篇）大数据时代篇1读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。
虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。
在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。
”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。
”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。
对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。
但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。
作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。
在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。
即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。
既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。
反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。
但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。
要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。
逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。
03674_《大数据时代》PPT课件
智慧城市
利用大数据分析和预测城市交通、能源、环境等方面的问题，提 高城市管理的效率和智能化水平。
物联网与智能制造
结合大数据和物联网技术，实现生产过程的智能化管理和优化， 提高生产效率和产品质量。
社交媒体与市场营销
通过分析社交媒体上的用户行为和数据，为企业提供更精准的市 场营销策略和客户服务。
15
04
深入学习大数据相关技术 和应用
对未来学习的展望与计划
01
2024/1/24
03 02
32
拓展思考
个人层面应用大数据思维
利用大数据了解自身行为模式与偏好
基于数据分析，优化个人决策与生活方式
2024/1/24
33
拓展思考
2024/1/24
01
企业层面应用大数据思维
02
构建企业数据仓库，整合内外部数据资源
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技术挑战与解决方案
数据处理速度
大数据处理需要高速的计算和存储能力，传 统技术可能无法满足需求。
分布式计算与存储技术
采用分布式计算和存储技术，提高数据处理 速度和效率。
2024/1/24
数据质量问题
大数据中可能存在大量不准确、不完整或重 复的数据，影响分析结果的准确性。
数据清洗与整合技术
运用数据清洗和整合技术，提高数2024/1/24
16
数据安全与隐私问题
01
02
03
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大 数据存储和处理过程中可 能发生数据泄露事件，导 致个人隐私受损。
2024/1/24
数据滥用问题
未经授权的数据访问和使 用可能导致数据滥用，侵 犯个人隐私和商业秘密。
加密与匿名化技术
数据科学思维与大数据智能分析技术课程思政元素全文优选
最新精选全文完整版（可编辑修改）《数据科学思维与大数据智能分析技术》课程思政元素第一章数据科学时代第一节引言一、授课内容进入21世纪,随着云计算、物联网、大数据、人工智能蓬勃发展，引发了一场关于“数据密集型科学发现”(data-intensive scientific ）的新的科学范式的思考与辩论，即所谓“第四科学范式”（fourth science paradigm）。
已逝的计算机图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士，于2007年在加州山景城召开的NRC-CSTB（National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board）大会上所做演讲中提出，把数据密集型科学从第三范式（计算科学）中单独区分开来，进而作为一种新的科研范式，源于该研究方式不同于基于数学模型的传统研究方式，这就是数据科学第四范式。
自此，确立了科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种科学范式。
二、实施过程（一）思政元素类型：创新思维（二）课堂教学方法：1.教学手段：采用PPT、案例分析法等形式。
2.课程思政融入点：知识点中的第四科学范式出现与批判性思维相契合，从而引申出思政案例。
三、思政元素内容数据科学第四范式的诞生，体现创新与批判性思维（一）元素内容批判性思维（Critical thinking）是指通过信息和批判来进行合理判断的能力。
批判（Critique）应该是有根据的（well-grounded）、有充分理由的（well-reasoned）、有充分判断的（well-judged）、以及基于对信息的详细分析、评估和评价的。
批判性思维可能涉及许多批判性思维特质和技能，可能包括问题理解和解决方案的深度，问题范围和解决方案的广度，对于问题求解途径的直觉或者洞见，对于“假设”的情景分析和对结果富有想象力的思考，引入新观点和创造更好的设计方案的创造力，对于各种可能性和替代性的好奇心，获取思路、选项和行为时的灵活性，对于不同的想法、新的机会和灵感的开明性，对可能的后果和替代方面进行推理，对于假设和经验性总结的正当性进行验证，为辩论提供合理的论据，寻求真理的过程与结果的一致性，以及为达成更好和更深刻的理解而进行反思、自我评估和自我改进。
大数据时代的思维变革
大数据时代的思维变革结合维克多·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》一书，主要梳理了大数据时代带来的三个方面的思维变革：追求全样本而不是小样本、混杂性而不是精确性、相关关系而不是因果关系。
通过转变我们在小数据时代的思维模式，拥抱大数据时代，投身这场变革，挖掘更多市场价值。
标签：大数据时代；思维方式；变革1大数据时代的来临近年来，“大数据”频繁地出现在我们的视野，成了一个炙手可热的词汇，被各行各业的人们讨论着。
随着信息时代的到来，计算机行业的高速发展给我们带来了很多的机遇与挑战，而大数据作为一种新的生产资料，不断地体现出其在社会生活中的巨大作用。
各种迹象表明，大数据正全面“渗入”我们的现实生活中，掀起了一场数据技术的革命，世界正被急速推向大数据时代，并且以前所未有的速度颠覆着人们探索世界的方法。
那么，大数据是否单单指数据量十分庞大呢，其实不然，大数据并非是容量特别大的数据集合，因为容量仅仅是大数据的一个特征，如果仅仅是从数据量的层面来看当今的大数据时代，未免有些浅薄。
从现代角度来谈大数据，我们至少可以描述出大数据的四个特征：数据量大、数据种类繁多、流动速度极快、价值密度低。
若要对这四个特征作出进一步的扩展，那大概只需对价值密度低这个特征稍作解释。
由于在大数据时代来临的今天，数据量呈井喷式爆发，而隐藏在大量数据中的有用信息的比例却没有增长，这就意味着我们在庞杂的数据中找到有价值数据的难度增大，即大数据显然可以带给我们巨大的商业价值，但其价值密度还是较低。
而维克多·迈尔·舍恩伯格曾在《大数据时代》一书中表达过这样一个观念，他认为，大数据并不是一个确切的概念，它是指可以在大规模数据基础上做到的事情，而在小规模数据基础上无法做到。
大数据不仅仅是指数据量呈指数型增长时的量变，更重要的是量变引发的质变，它给我们带来了新的思维方式，也给我们带来一种量化一切的新的世界观。
2大数据引发思维变革所谓思维方式，就是我们大脑活动的内在程序，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，它涉及我们看待事物的角度、方式和方法，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。
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大数据，改变人类探索世界的方法
大量的数据从某种程度上意味着“理论 的终结”。 —— 2008年，《连线》主编克里斯·安德森 • 大数据是在理论的基础上形成的。 • 理论贯穿于大数据的整个过程。
– 数据的收集、分析、结果解读
大数据带来的思维方式的变化
– 谷歌流感预测：5亿个数学模型
建立在相关关系分析法基础上的预测是 大数据的核心。
数据驱动的关于大数据的相关关系分析 法，取代了基于假想的易出错的方法。大数 据的相关关系分析法更准确、更快，而且不 易受偏见的影响。
实例
• FICO提出“遵从医嘱评分”
一系列变量→是否按时吃药
• 益百利 预测个人收入
– 实例：kaggle 二手车质量竞赛 橙色的车
• 因果是相关关系的一种。相关关系分析通 常情况下能取代因果关系起作用，即使不 可取代的情况下，它也能指导因果关系起 作用。
– 实例：曼哈顿沙井盖的爆炸
改变，从操作开始
• 实例：曼哈顿沙井盖爆炸
– 每年，因沙井盖内部失火，纽约每年有很多沙 井盖会发生爆炸。
它的个性化推荐系统。
关联物，预测的关键
• 相关关系：相关关系的核心是量化两个数据值之 间的数理关系。
– 强和弱
• 通过给我们找到一个现象的良好的关联物，相关 关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
• 实例：沃尔玛——蛋挞与飓风 • 生活中的相关关系
– 身高与前臂的长度
• 小数据时代的相关关系
• 大数据时代的相关关系
– 将Байду номын сангаас乱的数据整理好给机器处理
– 发现了大型沙井盖爆炸的106种预警情况。
– 在布朗克斯（Bronx）的电网测试中，他们对2008年 中期之前的数据都进行了分析，并利用这些数据预测 了2009年会出现问题的沙井盖。
• 预测效果非常好，在他们列出的前10%的高危沙井 盖名单里，有44%的沙井盖都发生了严重的事故。
– 实例：幸福的非线性关系
• 因果关系是否存在
– 不费力的快速思维 – 费力的慢性思维 – 实例：感冒、狂犬疫苗
• 我们的直接愿望就是了解因果关系。即使 无因果联系存在，我们也还是会假定其存 在。
• 研究证明，这只是我们的认知方式，与每 个人的文化背景、生长环境以及教育水平 是无关的。当我们看到两件事情接连发生 的时候，我们会习惯性地从因果关系的角 度来看待它们。
• 检测处理即时的病人信息 早产儿病情诊断 • 16个数据点 1260/秒 • 在明显感染症状出现的24小时之前，可发现 • 早产儿的稳定是病情感染前的准备..
是什么，而不是为什么
• 在小数据时代，相关关系分析和因果分析都不容 易，都耗费巨大，都要从建立假设开始。
• 非线性关系
– 小数据时代，计算机能力的不足限制了非线性关系的 研究
– 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。
• 更加关注相关性，而不是因果性
– 预测依靠的是相关性。 – 很多情况下知道“是什么”即可，不必知道“为什么”。
下一讲
2. 大数据时代的商业变革
• 处理的对象往往是全部数据，而不是部分数据的采样
– 采样的不合理会导致预测结果的偏差，在大数据时代，依靠强大的 数据处理能力，应该去处理全部的数据。
• 不再执迷于精确性
– 精确的、规范化的、可以被传统数据库处理的数据只占全部数据的 5%，必须接受不精确性才能处理另外95%的数据。
– 错误的数据是客观存在的，竭力避免它就失去了应有的客观性和公 平性。
1. 大数据时代的思维变革
1. 大数据时代的思维变革——更好
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
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 让数据自己“发声”。
➢关联物，预测的关键 ➢“是什么”，而不是“为什么” ➢改变，从操作方式开始 ➢大数据，改变人类探索世界的方法
改变，从操作开始
• 这是一个复杂的大数据问题。
– 仅纽约，地下电缆就有15万公里； – 曼哈顿有大约51000个沙井盖和服务设施， – 很多设施都是在爱迪生那个时代建成的 – 有二十分之一的电缆在1930年之前就铺好了。 – 1880以来的数据都保存着，却很杂乱，
• 负责这个项目的统计学家辛西亚·鲁丁（Cynthia Rudin）
林登与亚马逊推荐系统
• 1997年，林登，亚马逊，推荐书籍 • 1998年 “item-to-item”协同过滤技术 • 书评团队被解散
– 评论家所创造的销售业绩 – 计算机生成内容所产生的销售业绩
• 海明威作品与菲茨杰拉德的书
• 知道是什么就够了，没必要知道为什么 • 据说亚马逊销售额的三分之一都是来自于
– 信用卡交易记录→预测个人收入 1$ – 证明一个人的收入状况 10$
• 中英人寿保险公司 申请人的健康隐患
信用报告、市场分析报告→高血压、糖尿病和抑 郁症 5$ 血液尿液样本 130$
• 美国折扣零售商塔吉特 怀孕预测
• 预测分析法
– 一个能发现可能的流行歌曲的算法系统 – 防止机器失效和建筑倒塌 – 异常情况与正常情况
– 巴斯德刚刚研发出狂犬疫苗，也实验验证过效 果了。梅斯特的父母就恳求巴斯德给他们的儿 子注射一针。
– 巴斯德做了，梅斯特活了下来。
– 发布会上，巴斯德因为把一个小男孩从死神手 中救出而大受褒奖。
– 一般来说，人被狂犬病狗咬后患上狂犬病的概 率只有七分之一。
相关关系很有用，不仅仅是因为它能为 我们提供新的视角，而且提供的视角都是很 清晰的。而我们一旦把因果关系考虑进去， 这些视角就有可能被蒙蔽掉。
• 看看下面的三句话：
– 弗雷德的父母迟到了； – 供应商快到了； – 弗雷德生气了。 – ……
• 弗雷德为什么生气?
• 快速思维模式使人们偏向用因果联系来看 待周围的一切，即使这种关系并不存在。
– 冬天不戴帽子和感冒
• 狂犬疫苗这个例子来说，
– 1885年7月6日，法国化学家路易·巴斯德（ Louis Pasteur）接诊了一个9岁的小孩约瑟夫· 梅斯特（Joseph Meister），他被带有狂犬病 毒的狗咬了。
• 联合爱迪生电力公司（Con Edison）每年 都会对沙井盖进行常规检查和维修。
• 2007年，联合爱迪生电力公司向哥伦比亚 大学的统计学家求助，希望他们通过对一 些历史数据的研究，预测出可能会出现问 题并且需要维修的沙井盖。
改变，从操作开始
• 这是一个复杂的大数据问题。
– 仅纽约，地下电缆就有15万公里； – 曼哈顿有大约51000个沙井盖和服务设施， – 很多设施都是在爱迪生那个时代建成的 – 有二十分之一的电缆在1930年之前就铺好了。 – 1880以来的数据都保存着，却很杂乱，
• 通过找出一个关联物并监控它，我们就能 预测未来。
• 实例：UPS与汽车维修预测
– 2000年，60000辆
收集和分析数据的花费比出现停产的损 失小得多。
• 当收集、存储和分析数据的成本较高的时 候，应该适当地丢弃一些数据。
• 医疗设备获取病人的数据
• 安大略理工大学 IBM 医院
– 卡罗琳·麦格雷戈