大数据时代读书报告
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。
《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成
功的预测了2009年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的
预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关
的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97％，这也就意味着google预测数据
的置信区间为3％，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5％!而这个数字就是大
数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，
维克托提出了在大数据时代“样本＝总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时
候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本＜总
体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处
理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现
使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本＝总体”的测算方
式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基
础之上的。
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!
而且这两年，大数据这个词突然变得很火，不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网公司的
战略规划中，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，无疑成为当今互联网世
界中的新宠儿。我对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据
时代》才有了粗略的认识。
我侧重于从第一部分中的这三个观点谈谈自己的看法，这三个观点可以说是哲学上说的
世界观，这三个观点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点
对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，
由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得
海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。
作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相
扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以这个观点足以引起统计学乃至社会文明
的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对
这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自
然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代
要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比
如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产
物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构
化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如
果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂
那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到
大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明
了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于
ibm的
candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻
译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。
第三个观点，不是因果性，而是相关性，这是这本书中争议最大的一个观点，不仅是读
者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观
点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。
作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中
获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及
作者举的有
关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一句话，知
道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于
其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道
其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗
癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可
能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题
作者在书中把大数据说的很厉害，在最后一部分分析大数据带来无数好处的同时带来的
不良影响以及如何面对这些影响。用麦克纳马拉的例子来说明对数据过度依赖所带来的后果。
也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选
择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中
提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径
就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。
大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我
们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或
一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。
最后，附上一段来自原著的结语：
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。篇二：《大数据时代》读书报告
读书报告
——读《大数据时代》
坦白地说，这是我第一本看了睡不着的书，我还记得第一次阅读时的兴奋和激动，就像
一场头脑风暴。书里的事例是那么的鲜活与生动，完全颠覆我的思维方式，打破了我大脑中
解决问题原有的枷锁。这本书让我明白了太多~~~
它让我明白生活必须要主动。有些人碰到了不公就自认倒霉，能干一点的可能还会去讨
个说法，但并没有解决实际问题，这一次可能挽回了那么一点点的损失，但下次遇到了仍是
如此，无限循环。当你绞尽脑汁为了节约成本而提前一个月去购买一张你自以为廉价的飞机
票，回头却发现，比那些只提前一天购买的人所付的钱还要高出很多时，不知你会怎么想？
是被动的接受还是想方法让现实变得更美好？
它让我更好地去理解现实生活的很多情况。现在才理解，为什么网络上有这么多验证码
的存在，为什么社交网要用实名制注册，为什么有这么多的“我猜你喜欢”~~~ 虽然我很喜欢那些“黑匣子”，会让我感觉很神奇，但当我真正理解的他的原理时，其实
更让我兴奋不已。原来谷歌翻译背后是这样操作的，原来那些每天时不时闯进我们眼球的广
告并非偶然，原来预测流感不需要疾控中心而是网络词条，原来电影在开播前就已经知道了
收视率和票房~~~ 当然以上这些相当抓人眼球，但这只是大数据的表面，其真正的价值远不仅如此。人类
总是以为自己很强大，能控制一切，当然最好还能预测未来。其实大数据真的可以做到，虽
然不可能很精确。在我看来这样更好，大致结果可以意料，这就够了，如果发现结果不尽如
人意，我们可以提前控制。当然还会有我们意想不到的情况发生，这样会让未来更充满想象，
更加充满期待。
它让我懂得不能墨守成规，也不能自以为是。大数据环境是那些微型企业发展的福地，
它是行业竞争重新洗牌的动力源泉。在大数据面前，小公司不需要妄自菲薄，大的商业帝国
也只有打气十二分的精神才可能让自己立于不败之地。
他让我知道没有做不得，只有想不到。现在的赚取资本的方式已经不再是单靠苦力就可
以解决问题的时代了，看见朋友圈里的那些做代购的，都在自我催眠“不要看我们现在是微
商~~~微商将来前途无量~~~·”我一直都抱着看看不说话的心态，难免也会哂笑，真的不知道
他们和菜场卖菜的有什么本质区别~~~现在是一个依靠知识科技来富国强兵的时代了，真正的
优势来源于你提前想到了别人还没去想的，提早完成了别人还没有筹备的计划。
他让我学会世界上没有光杆司令，我们必须学会合作。一个人的能力是有限的，一个人
的时间也是有限的，同样公司，国家都是一样的。我们知道谷歌，亚马逊，facebook以及中
国的阿里巴巴，百度，新浪这些企业都很强大，可是他们仍然在不断收购合并整合其他一些
小的公司，为的是引用他们的科技技术来强大自己的事业版图。
它还教会我在机会面前必须要眼疾手快。在你还在犹豫不决或是自我陶醉的时候，你的
对手已经用一个非常低廉的价格得到了他想要翻身的王牌，当你发现时，要么花大血本去换
取一张相似的王牌，要与他赤身搏斗。大部分情况下那些聪明的人往往会选择前者，因为他
们知道宁可为自己现在的失误埋单也不会让自己靠近万丈深渊。因为若丧失了主动权，那么
很有可能导致的结果就是，那个原来看起来微不足道的“小木桩”却扳倒了你这体积庞大的
“大象”。
说了这么多大数据给我的启示，其实就是想突出大数据背后的那种神奇的力量。在近代
我们似乎与每一样新的科技都失之交臂，但是这一次我们似乎还有机会和时代同步伐，甚至
如果我们足够重视，可能还会走在时代的前沿。虽然我们现在谁都没有把握中国到底会利用
大数据到什么程度，但已经有好多像周涛一样的有志之士看好中国在利用大数据上的实力，
并且付诸了他们的努力。他们一直都坚信以前的落后仅仅是时间上的后知后觉，他们在这一
次想
要做到与世界同步，和欧美同步发行此书，在最早一刻就向大家推广大数据这一新名词，
向大家灌输着大数据的思维。对此，我也很庆幸，在恰当的时间点与大数据的偶遇。
当然，世界上没有十全十美的东西，再好的发明总是有它的缺陷，大数据也不会例外。
舍恩伯格这个对大数据最有权威发言权的人，既然有能力将大数据的好处讲得淋漓尽致，毫
无疑问自然也是最清楚大数据危险的人。我很尊敬他的严谨和坦诚，他在细致入微地解释大数据革命性优势的同时，毫无修饰地点明了大数据的劣根性。他很准确地说明了如果我们滥用或误用数据，我们将会受到毁灭性的打击，后果将会如何不堪设想，并且这篇幅一点都不敷衍。作者非常专业，他并没有像某些专家一样，一味地鼓吹自己的“一家之言”。而是在我们头脑发热，一哄而上之前，就给我们非常而且深刻的警醒。这也正是大数据思维的其中之一：馈前控制。
读完这本书以后，我有的确一点蠢蠢欲动，因为它让我觉得大数据并没有像想象的那么遥不可及。书中说，会好好利用大数据的有三种人：第一种是拥有庞大数据库的政府或者商业机构，他们之前只是不知道那些尘封已久的数据还可以创造巨大的价值。第二种是利用技术手段，让数据发挥它独特功能，从而帮他们解决实际问题的数据分析学家，统计师，精算师和其他一些有关于处理数据的相关人员，他们非常了解数据的状态，结构和特征。的确这两类人实力雄厚，前者拥有数据本身，而后者拥有技术。但他们有着同样的短板，那就是他们没有更为创新，灵动的视野，他们很难或者说没有更多的时间去发现那些数据的真正力量。因为他们有太多的思维定式，但种种利用大数据的成功事例表明，每次数据创造的奇迹总在那么的偶然和不经意之间。而这正是我们第三种人的长处，我们没有思维定式，更有闲暇的时间来感受生活，激发灵感。篇三：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。但是当我们的视野局限在我们可以分析和确定的数据上时，我们对世界的整体影响就会产生偏差和错误。不仅失去了尽力收集一切数据和活力，也失去了从不同角度观察时间的权利。
三、不是因果是相关
1. 知道是什么就够了，不需要知道为什么。
1. 亚马逊放弃书评组，使用大数据预测人们的未来购书需求
2.
2. 在小数据世界，相关关系有用，但是大数据背景，相关关系大放异彩。通过找关联
物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来
1. a和b经常一起发生，那么a发生时可以预测b发生
2. 例子：沃尔玛把飓风用具和蛋挞放在一起
3. 过时的寻找关联物的方法
a) 原因：数据少且收集花时间
b) 在建立，应用假想和选择关联物时容易犯错误
c) 结论：我们不需要人工选择关联物
3. 大数据的相关分析法更准确，更快
1. 例子：fico我们知道你明天会做什么
2. 伊百丽：根据个人信用卡交易记录预测个人收入，防止逃税
3. aviva：根据生活方式数据预测疾病
4. 美国零售商target：通过购买习惯预测是否怀孕
4. 通过找出新种类数据的相互联系解决日常需要：找到关联物并监控，我们可以预知未来
1. 例子：ups与汽车修理预测
2. 新生儿健康监测：肉眼看不到，但是计算机能看到
5. 当收集分析和储存数据的成本较高时，应当适当丢弃一些数据
6. 数据的非线性关系
1. 幸福的非线性关系
7. 快速思维模式使人们偏向于用因果关系看待周围的一切，因此经常对世界产生错误认识。这也使大脑为了避免辛苦思考而产生的捷径。大数据会经常被用来证明我们习惯的思维方式是错误的。
8. 证明因果关系的实验开销大，难于操作；相关关系很有用，不仅是因为能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。一旦我们考虑因果关系，这些视角会被蒙蔽。
9. 大数据并非是理论消亡的时代。
四、一切皆可量化
1. 莫里的信息交换计划：总结所有船只的航海日志已获得好的航线，为第一根大西洋电缆奠定基础
2. 坐姿研究与汽车防盗系统
3. 数据化
1. 把现象转变成可指标分析的量化形式的过程
2. 计量和记录促成了数据：
1. 阿拉伯数字
2. 计数板
3. 复式记账法
3. 数字化与数据化的区别
1. 例子：google的数字图书馆：开始使用扫描-》数字化，进而光学识别-》数
据化。google借此改进自己的翻译
2. 文化组学：定量分析揭示人类行为
4. 文字变成数据：人可以阅读，机器可以分析
5. 方位变成数据：需要一套标准的标记系统和收集，记录数据的工具。
1．始于古希腊
2. 1884年，国际子午线会议
3. 1978年，全球定位系统
4. 英国汽车保险
5． ups的最佳行车路线：减少左转
6. 收集用户地理位置数据，以便进行忠诚度计划。或者可以预测交通情况
6. 现实挖掘
1. 处理大量手机数据，发现并预测人类的行为。
2. 例子：预测流感隔离区域
3. 例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，发现贫民窟是
经济繁荣的跳板
7. 沟通变成数据
1. facebook：社交关系数据化
号。新推特频率可以预测电影票房
可能性呈现正相关
8. 万物数据化
1. 触觉地板：适时开关灯，确定身份，某人摔倒之后是否站起来
2. 人体传感器：监控健康状态
4. 结论：世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。
五、大数据的潜在价值
1. 例子：captcha（验证码，全自动区分人类和电脑的图灵测试）与数据再利用。作者使用了新的验证码recaptcha，人们从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫面项目中读入单词并输出，知道他们都输出正确后才确定（用来破译数字化文本中不清楚的单词）
2. 大数据时代，所有的数据都是有价值的。现在，我们能够以较低成本获取并存储数据。数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，绝大部分隐藏在表面之下。
3．不同于物质性的东西，数据的价值不会随它的使用而减少，而且可不断被处理。意味着数据的最终价值远远大于它的最初价值。在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，数
据的价值是其所有可能用途的总和。
4. 例子：ibm与电力汽车动力系统的优化预测：大数据预测模型，甚至考虑天气预报
5. 数据再利用：
1．搜索关键词，搜索结果预测夏天流行色
2. google保存语音翻译记录，开发自己的语音识别技术
3. 移动运营商长期使用大数据微调网络性能
4. 有些公司可能会收集到大量的数据，但是他们并不急需使用，也不擅长使用数据，但
是别的公司可以借此探寻数据的潜在价值
8. 重组数据
1. 例子：丹麦癌症协会与手机致癌调查：使用所有的手机用户信息和所有的中枢神经系
统肿瘤信息。
随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重组在一
起，重组总和本身的价值也比单个总和更大
9. 可拓展数据
1. google街景和gps采集，不仅将其用于基本用途，而且进行了大量的二次利用。例
如，对google自动驾驶汽车的运作
10．数据的折旧值
1. 随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基础用途，不应用此破坏新数据
2. 挑战：如何得知某些数据不再有价值
3. 并非所有数据都会贬值。例子：google希望得到每年的同比数据
结论：组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。同时也应该与第三
方分享数据
11. 数据废气：用户在线交互的副产品，包括浏览哪些页面，停留多久，输入信息等
1. 数据再利用的方式很隐蔽
2. 例子：google的拼写检查：搜集每天处理的查询中数据搜索框的错误拼写
3. 例子：google的过滤噪音技术：如果用户点击搜索结果靠后的链接，说明这个结果
更加有相关性，google会把这个页面的排名相应提升。
4. 当用户指出了各种自动化程序的错误，实际上是训练了系统
5. 例子：巴诺与数据快照，电子书阅读器捕捉人们阅读书籍的习惯
6. 例子：coursera通过捕捉学生犯的错误来提示未来犯错误者
结论：数据废气可以成为公司的巨大竞争优势，和对手的强大进入堡垒
12. 开放数据
1. 最大的数据收集者：政府，可以强迫人们提供信息，但是信息利用效率低下。最好允
许私人运营部门和社会大众访问
2. 例子：flyontime网站，通过开放的数据分析航班延误可能性。
3. 给数据估值：从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，将数据授权给第三
方
三、角色定位：数据，技术与思维
2. 思维转变的重要性
3. 三种大数据公司
1. 基于数据本身的公司：twitter
大数据最值钱的是他本身，所以应该优先考虑数据拥有者
例子：机票预订系统ita不直接使用数据：担心暴露利润
例子：mastercard通过大数据预测客户的消费习惯
2. 基于技能的公司：咨询公司，技术供应商或者分析公司：teradata
例子：埃森哲公司利用大数据检测汽车零件并节省费用
例子：微软分析公司利用大数据降低病人的再入院率
3. 基于思维的公司：创新思维
例子：flightcaster飞机晚点预测
例子：prismatic分析新闻并排序
4. 大数据先驱者一般有跨学科的知识
5. 例子：google和amazon三者兼备
6. 全新的数据中间商：从各个地方搜集数据，提取有用的信息进行利用，并不威胁数据
拥有者的利益
1. 社会需要定向广告
例子：inrix：分析各种汽车制造者的数据和用户的数据，提供卫星导航服务
汽车制造商们本身数据量不够，自身也没有技术利用大数据，也并不介意数据会被中间
商利用。同时可以提供失业率等相关数据
例子：quantcast：收集用户访问信息来测评用户年龄等，之后发定向广告
例子：hcci收集医疗保单，分析美国医疗费用上涨是否合理
结论：
1. 数据价值的转移：从技术到数据本身和大数据思维
2. 传统商业模式颠覆：交易数据而不是交易技术
3. 传统专家的光芒会被统计和数据学家取代，因为后者只关心数据
1. 例子：谷歌翻译团队的工程师都不会说出翻译的语言
2. 真正的专家不会消亡，但是主导地位会改变
3. 专业技能只适用于小数据时代，因为那是需要依靠直觉和经验指导，但是
遭遇海量数据时，可以通过数据挖掘得到更多
4. 数据和统计学知识将成为现代工厂的基础，人类的价值体现在交流上，以进行广泛而
深刻的传播
1. 例子：交互式游戏，会根据用户来改良，以数据为基础运作
5. 大数据决定企业核心竞争力
1. 数据规模决定价值
2. 例子：劳斯莱斯通过大数据监测引擎，预测可能出问题的引擎
3. 例子：苹果进军手机
4. 大数据为小公司带来了机遇：能享受非固有资产规模的好处，低成本传播创新结果，
只需要创新思维
5. 大数据拥有者会想办法增加数据存储量
6. 消费者成为数据拥有者并与中间商交易
7. 大数据对中等规模的公司帮助不大：既没有灵活性也没有规模效应
6.大数据撼动国家竞争力：西方世界优势减少
四、大数据时代的管理
1. 大数据会带来很多危险，因为其核心思想是用规模剧增来改变现状。
2. 滥用大数据的力量会伤害人身安全
3. 大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意
4. 如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两
5. 匿名化：交叉检验会检验出来
6. 大数据预测：罪责判定基于对个人未来行为的预测。大数据可能会否定人的自由意志
7. 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。
8. 卓越的才华并不依赖数据：apple乔布斯的才能
五、掌握大数据
1. 个人隐私保护：从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间
2. 信息模糊处理
3. 个人应该为他们的行动而非倾向负责
4. 打破大数据的黑盒子：大数据算法师：评估数据源，分析数据工具，解读运算结果 1. 外部算法师：审计大数据的准确程度和有效性篇四：读书笔记-《大数据时代》
读《大数据时代》
初次见到维克多·迈尔-舍恩伯格教授是在《对话》栏目中，当时谈及当今各种科技信息的变化，然后在主持人的各种提问下，我逐渐了解到“大数据”这个名词，他也是现在对于大数据最有发言权的预言家。一位睿智的人总是能够给人留下很深的印象。然后在中央财经频道的特别节目《指尖上的商机》系列节目中，也谈及到大数据对于当今时代的影响和蕴藏的巨大商机。
读一本好书就像与智者交谈。今天我翻读《大数据时代》，细细品读这位智者给我们的礼物。我们首先应该明白一个概念“大数据”，他不是单单的说数据很大，或者数据很多的意思，真正的意思是：不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。它告诉我们一种超越现在的对于数据的一种分析方法，这个方法建立在尽可能多的数据上。下面让我们合上此书，让他从我们的思想深处开始发声吧。
首先，大数据时代是建立的基础就是有一个很庞大的数据库，我们分析的对象不是抽取样本，而是用全部的数据作为样本，“样本=总体”。这样我们能够把要调查的对象精确到每一个个体，我们能够对每一个个体提供个性化分析和服务。我们会摆脱抽样样本的误差和失误，同样我们能够细化我们研究的对象和分析的数据。我们分析的适合一个大的整体，也适合每一个个体。这是大数据分析的基础。
第二，大数据是由很多不同的纷繁复杂的数据汇总在一起的，我们必须接受他们的复杂性和不精确性，我们的研究方向除了寻找因果关系之外，增加了一种相关关系的研究。我们通过数据之间的关系，分析得到我们想要得到的结论或者是模型。在这里我们应该重点看一下，相关关系是我们打开的另一扇窗，而不能关闭因果关系的现在开着的窗户。我们开始重视相关关系，但是不能放弃对于因果关系的研究。作者也在文中阐释我们的生活还是需要因果关系的，甚至我们需要大数据算法师，我们需要了解“黑匣子”中的神秘。这是大数据时代我们应该正确认识的。
第三，大数据的原始来源是用不同的方法收集，为了有尽可能多的数据，我们现在有了电脑，搜索引擎，智能手机，可穿戴设备，社交平台，还有无数的传感器等等，我们可以把文字，位置，动作，喜好等所有的世界进行量化，他都可以用数字表示，这就是我们所有的纷繁复杂的原始数据，他们是一座钻石矿，由于无数种的相关组合可以不断地挖掘出我们所需要的信息。这是我们不断利用大数据的基础。我们需要不断更新的数据。
第四，未来在过去的尘埃中。我们分析大数据最大的作用就是预测未来，知道下一步你会做什么，知道下一个最危险的事物或人。我们用什么方法预测未来。这是一个商业，政府，甚至世界的时代，我们分析的方法就是动用自己敏锐
的思维发现相关性，然后动用我们的数据分析工具对其进行相关性分析，最后我们用统计学研究出一个模型。通过模型我们能够预测未来。大数据分析的关键就在于数据，思维和技术。现在我们有快速分析的工具，正在不断收集数据，那么最重要的就是人类的思维，一
个能够分析相关性，能够创新使用数据的思维。在大数据时代我们需要把统计学，软件工程师和创新思维结合在一起的人才。
第五，我们能够知道每一个人的位置，喜好，关注什么，即将干什么等等，对于每个人来说都是一个很可怕的事情，如果我们赤裸裸的暴露在阳光之下，或者我们正在暴露中，我们的隐私应该受到保护，这也是大数据时代一个亟待解决的问题，尽管我们匿名分析信息，到最后我们还是能够精确到个人，我们需要有人负责，这是安全问题，自由和科技或商业的发展产生矛盾，我们应该何去何从？我们担忧的，相信会有人来解决。这涉及到我们每个人的利益。
来暴露我们需要的产品；我们用百度、google来暴露我们所关注的事情。我想有好多双眼睛正在盯着我们，只是我们还不知道。这是一件可怕的事情。
必然读书笔记完整版
必然读书笔记集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
《必然》读书笔记 未来已来，只是尚未流行。 人类的生活无时无刻不在改变，在当下，能最快、最激烈地促进这些改变的，就是科技。而这些改变，哪些是必然发生的，哪些又在我们预料之外？举例来说，互联网全球化是必然的，但选择哪种网络不是必然的；四轮汽车出现是必然的，但SUV不是必然的；移动电话的发明是必然的，但iPhone不是必然的…… 在《必然》的描述中，未来是霍洛思(Holos)的世界，所谓霍洛思是全体人类，计算机，手机，各种可穿戴设备，各种智能设备，各种传感器靠着网络紧密连接起来的世界。而如今正是这个时代的开端，这种紧密的联系开始有了一定的雏形，一个巨变的时代开始形成，而这个时代的开端就是凯文·凯利所说的形成(being)。 《必然》分成了十二章，每一章的标题都是一个动词的现在分词：形成、知化、流动、屏读、使用、共享、过滤、重混、互动、追踪、提问以及开始。给我们指明了科技新物种不断变迁的12条道路。它们每一个都是一种正在发生的趋势。第1章形成 1.万物都不会长存。水分会锈蚀金属，空气会氧化防水膜，润滑油会蒸发——有什么是不会坏掉的呢？很显然没有。
2.未来的科技生命将会是一系列无尽的升级，而迭代的速率正在加速。在未来，新事物源源不断地被我们发明出来，我们所有人都会一次又一次地成为全力掉队的菜鸟，永无休止，无一例外。如果你拒绝进行不断的小升级，那么积累起来的变化会最终变成一项巨大的更新，大到足以带来“创伤”级别的干扰。 3.没有不适的世界会停滞不前；某些方面过于公平的世界，也会在其他方面上不公平得可怕。乌托邦中没有问题可烦恼，但乌托邦也因此没有机遇存在。 第2章知化 1.知化，即“赋予对象认知能力。” 2.人工智能廉价、强大、无处不在，拥有改变一切的力量。越多人使用人工智能，人工智能就会变得越聪明，它变得越聪明，越多人就会使用它，当它更聪明时，就会有更多人使用它。 3. 再过10年，谷歌将拥有一款无可匹敌的人工智能产品。我的预测是：到了2026年，谷歌的主营产品将不再是搜索，而是人工智能。 4. 一类特定的心智在某些方面的表现更为出色，在其他方面就会有所欠缺，这也是现实世界遵循补偿的法制，因此我们能制造的人工心智将会是为专门任务而设计。知化中最重要的机械产品不是某样事情比人类做得更好，而是能做人类完全不了的事情；最重要的思维产品也将不是比人类想得更快、更好，而是能思考人类无法思考的事情。
《大数据》读后感
《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、与下一代互联的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性，如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。这本书给了我一个全新的阅读主题，让我感受到了作为一名教师必须拥有但却正是我们目前缺乏的两种态度。 目前，人类已进入信息社会。人类文明已处于信息时代，人们在因特上传和下载数据，传统的台式电脑上更新成了移动终端浏览和传播信息。QQ、微信等通讯软件已然实现手机版，人人、微博、脸谱能够分享即刻心情，电讯服务商正大张旗鼓地争夺客户资源，络通讯商也大力渲染云服务和大数据时代。不管你愿不愿意，我们已经处在大数据时代。如何在新的时代争取话语权，如何在新的时代维护自身权益，如何在新的时代实现利益最大化，必将成为这个时代中每个国家，甚至每个公民应当思考并付诸实践的重大问题。 一、从美国的发展看美国发展的不足。美国，世界最大的发达国家，借助其自身的优势，已然处于信息时代的领头羊位置。到底是什么原因使得这个建国才两百多年的年轻国家具备如此强大的实力和创新的活力呢？他们具备什么优势？他们成功的秘诀是什么？结合书中分析和历史实践不难得出：适合自身的体制制度、法律、科技、人才、监督是这个年轻国家领跑世界的关键因素。
争做时代新人心得体会 大数据时代心得体会
争做时代新人心得体会大数据时代心得体会【--青年节】 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?下面是为大家收集的大数据时代，欢迎大家阅读。 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。 《大数据时代》开篇就讲了Google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20XX年美国的H1N1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。Google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到
相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这 也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的 案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知 道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本 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
新编大数据时代读后感精选多篇【优质精彩实用】
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
大数据时代心得
《大数据时代》心得体会 由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。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。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。 一、大数据的概念 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。 在大数据时代，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”。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。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。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。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。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
大数据时代读后感范文
大数据时代读后感范文 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。 当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工
大数据时代心得体会
大数据时代心得体会集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
《大数据时代》心得体会 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。 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，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。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。 在大数据时代，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”。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。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。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。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。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业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学习空间、可以有更精准的决策判断能力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
大数据时代读后感(全)
《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，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。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。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业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。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，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，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事
《医疗大数据》读书笔记
在我国，由于国家信息化战略的侧重与新一轮医疗制度改革的催生，从历史沿革角度看，医疗设备和医疗服务的信息化是被涵盖在医疗机构信息化之内。 结合国际上统一的医疗信息化划分标准与我国特色，医疗机构信息化由以下部分组成。1）医院管理信息系统。 医院管理信息系统，指以收费为中心，对门急诊的挂号、划价、收费、配药，住院患者的医嘱、配药、记账，以及医院的人、财、物等工作，实施计算机网络管理，对由各信息点采集的数据进行初步统计分析，并提供管理人员查询、管理和决策。 临床信息系统，指以患者为中心，使用影像存档和传输系统（PACS）、放射信息系统（radiology information system，RIS）、检验信息系统（laboratory information management system，LIS）、病理信息系统（pathology information system，PIS）、手术室信息系统（operating room information system，ORIS）等，用来全面收集患者的临床信息，并通过医生工作站提供给医生。医生可使用电子医嘱录入系统（computerized physician order entry，CPOE）录入处方、医嘱和检查申请单，查询检查结果，以医疗文件“无纸化”来提高诊治的 “三长一短”现象：挂号、候诊、收费队伍长, 看病时间短。 电子病历并非是患者传统纸质病历单纯的电子化，而是实现病 历信息的采集、存储、传递、表现和加工利用。挖掘电子病历数据，能从临床路径上用数据循证医学证据，建立起有关临床治疗的多种常规模式，并最终起到规范医疗行为的作用，减少变异、降低成本、提高质量，这无疑是有重要价值的。 上医治未病之病，谓之养生；中医治欲病之病，谓之保健；下医治已病之病，谓之医疗”， 医疗大数据的来源主要有以下4个方面：（1）制药企业、生命科学药物研发所产生的数据是相当密集的，对于中小型的企业也在百亿字节（TB）以上的。
大数据时代(读书笔记)
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”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析 来揭示人类行为和文化发展的趋势.
大数据时代读书心得
生活，工作以及思维的大变革 ——读《大数据时代》有感及所思 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。 本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。 第一个转变是，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。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。 这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着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。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。 这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。 第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结
《 大数据时代 》读后感
《大数据时代》读后感 《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中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：抽样等于全体；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。 文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。 作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
《大数据》读书笔记
竭诚为您提供优质文档/双击可除 《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
大数据时代读后感
《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的
区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行
大数据时代,800字心得体会
篇一:《大数据时代书面记录与心得体会》 大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一
些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法 律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB0应用，如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 篇二:《大数据时代读后感》
《大数据时代》读后感2篇
《大数据时代》读后感2篇01我们已在大数据里生活了好多年，而最近观看了《大数据时期》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是最近几年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛利用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断出现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获得，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。 对普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用和2次开发项目。通过分析信息的大数据，不但可以发掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的2次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造1种新的广告和营销方式。 同时作为1名人力资源工作者，我也在想人力资源管理由于大数据而取得价值提升的可能，但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效力的人力资源管理，再到目前寻求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。 过去，人力资源管理没有太多数据的支持，决策常常依托直觉、经验和个人偏好。大数据时期的来临，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少，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“大数据时期”的说法，用最通俗的说法来讲，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信
息爆炸时期”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过搜集、整理、分析、研究这些数据，就可以找到对自己有益的方法。夸大1点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时期的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时期”，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，大数据时期下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态搜集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而到达全面提升人力资源管理水平的目的。 02《大数据时期》，作者是被誉为“大数据时期的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进1步论述和厘清大数据的基本概念和特点。 人类历史长河中，即便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，乃至在没法取得实证数据的时候纯洁依赖经验、理论、假定和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识常常是表面的、浮浅的、简单的、扭曲的或是无知的。维克托指出，大数据时期的来临令人类第1次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次取得和使用全面数据、完全数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获得过去不可能获得的知识，得到过去没法企及的商机。 本书从思惟变革、商业变革及管理变革3部份论述大数据时期已来临;罗列了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思惟变革部份，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是甚么”就够了，没必要知道“为何”;在大数据时期，我们没必要非得知道现象背后的缘由，而是要让大数据自己“发声”：U PS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
计算机基础读书笔记
计算机基础读书笔记 【篇一：大学计算机基础读书笔记】 计算机 计算机的应用:数值计算，数据处理，自动控制，计算机辅助系统(cad,cam,cbe,cat,cai)，人工智能，通信和电子商务 （数值计算又称科学计算；数据处理又称信息处理；自动控制又称过程控制，包括检测过程和控制过程;计算机辅助设计 cad(computer aided design)，降低了设计人员的工作质量，提高了设计的效率和质量，节约了设计成本；计算机辅助制造 cam(computer aided manufacturing)提高产品质量，降低生产成本和劳动强度，缩短生产周期;计算机辅助教育cbe(computer based education)包括计算机辅助测试cat(computer aided test)和计算机辅助教学cai(computer assisted instruction)，提高了教学质量；人工智能ai(artificial intelligence),如专家系统等，可以对原始数据进行分析决策；计算机网络是计算机技术与通讯技术相结合的产物，提高了通信的速度与效率，降低了软件与硬件的使用费用，提高了计算机系统的可靠性）计算机的特点：运算速度快，计算精度高，记忆力强，具有逻辑判断能力，自动化程度高 计算机系统：硬件系统和软件系统。硬件系统：运算器，控制器，存储器，输入设备，输出设备。软件系统：系统软件，应用软件。计算机系统层次结构：应用软件层》实用软件层》操作系统层》硬件层 数制：按进位的原则进行计数，进位计数制 位权：一种进制中某个位置上的单位值 十进制：0，1，…,9,逢十进一,基数为10。二进制：0，1，逢二进一，基数为2。二进制的优点：便于实 八进制：0，1，2，…,7,。 0，倒排余数。小二进制转换为十六进制方法：从小数点开始，每4位一组，不足4位的用0补齐，每一组用一个十六进制数表示。八进制（十六进制）数转换为二进制数方法：每位八进制数（十六进制数）用3（4）位二进制数表示，删除两端无意义的0。 机器数：正负号用数字表示的数。0为正，1为负。真值：与机器数对应的数学中的数。
大数据时代读书心得
大数据时代读书心得 。 “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。 作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。 书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。 为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜
欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。 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。 于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不