大数据时代读后感读书心得通用。
当我们对生活有了新的感悟的时候，此时，我们及时记录下自己的所感所想，稍加梳理就是一篇优秀的心得体会。记录心得体会可以培养我们的反思意识和创新意识，怎么写才算是一篇好的心得体会？
大数据时代读后感读书心得 篇1
随着科技的飞速发展，让世界感到遗憾的信息时代将被大数据时代所取代。曾经用信息去掌握经济，知识乃至战争，而现在则利用数据分析信息去掌握未来，不难否认，世界的本质就是数据，当掌握了数据，便可轻而易举地通过数据中的相关关系**事物的发展。
书中提到了三个重要的概念：1。不要全部取样；2
效率不应该绝对准确。三。相关性不应该是因果关系。它还描述了“大数据”时代的三个重要变化：
思维变革，商业变革以及管理变革。就像三次工业革命一样，在这些巨变的“冲击”下，现代社会的运行方式必将发生巨大变化。
早在互联网出现之初，网络就预示着信息的公开，网络上输入的每一个数据都会被自动记录下来。当数据的积累量足够大时，进而量变引起了质变，也就是说“大数据时代”是“信息时代”的升华，也是发展所趋。“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信息交流和数据传递，上升到基于海量数据的分析与判断，即互联网学会“思考”了，这也是当下热门的人工智能的基础之一。
大数据是继云计算和物联网之后，it行业又一次颠覆性的技术变革，将对国家治理模式、企业决策、组织和业务流程、个人生活方式产生巨大影响。
“我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的关联”，这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，人类的生活被各种数据描述，经济金融走向被海量的数据进行分析**，人们之间的关系也会因为数据而扯上丝丝缕缕的联系。
有这样的夸张说法，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。通过对海量数据的分析，能够获得巨有重大价值或深刻见解的产品和服务的公司不在少数。比如谷歌，2009年 h1n1流行之时，通过检测检索词条，处理34.
5亿个不同的数据模型，通过**并与2007、2008年的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，**结果与官方数据相关系数高达97％，这种大数据技术，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**流感提供了一种更快速、高效的工具。同时收益的包括国内的阿里巴巴等公司，在一次演讲上，马云说到：“阿里巴巴是大数据的红利获得者。
”早在七八年前，阿里巴巴公司就在云计算，大数据方面花了大量的精力与财力，这才诞生了互联网金融。没有数据支持，互联网金融难以想象。贴近生活的大数据应用，就比如我特别爱用的一款名为“网易云**”的软件。
数据的发展对各行各业都有着不可估量的价值和机遇。随着客户数据、交易数据、管理数据等海量数据的不断增长，机遇和挑战随之而来。企业要学会适应变化，适者生存是自然规律。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取值，笑看风云变换，稳健赢取未来。
大数据时代读后感读书心得 篇2
对于畅销书、热门话题、时尚科技，一直不是很感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。
新奇的产品于我无缘，***用成熟的科技产品。它既不崇高也不冷漠。就是要与现实保持一定距离，留一点思考的空间。这一***近破了例。
由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，本文的例子贴近现实生活和时代，既给读者留下深刻的印象，又能使读者感同身受。此外，作者没有使用很多专业术语，也没有装出专业的面孔。
纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
1、 当人们研究和分析一个现象时，他们将使用所有的数据而不是抽样数据。
2、 在大数据时代，我们不应盲目追求数据的准确性，而应适应数据的多样性、丰富性，甚至接受错误的数据。
3、 理解数据之间的相关性比探索因果关系要好。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据存储和处理的成本大大降低，人们现在已经有能力从零碎的、看似无关的数据渣中提取真实的知识。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。
如**、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、**网)。第二，拥有数据分析和处理技术的专业公司，如亚马逊和谷歌。第三，具有创新思维的公司可能不掌握大数据，也不具备专业技术，但他们善于利用大数据，从大数据中找到自己的理想世界。
面对即将到来的大数据时代，个人将如何自由应对？这是个严肃的问题。《大数据时代》读后感2
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。
有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我认为这幅图真实地反映了当前中小企业云计算和大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。
不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：
volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
从个人角度来看：海量数据和海量存储是大数据的基本原型。
2、大数据适合什么样的企业？
确实，大数据的前提是海量数据。只有拥有大量的数据资源，才能发现数据的相关性，通过专业化的处理，使其为企业创造价值。对于电信运营来说，像互联网应用这样拥有海量用户数据的大企业在应用大数据的道路上也有着独特的条件，但是对于中小企业来说呢？销售订单数据？
若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的**机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。相反，大数据在大多数中小企业的应用似乎有点小题大做。书中说：
大数据是企业竞争力。诚然，数据是企业的核心无形资源（如果使用得当的话），但所有的数据，还是换句话说：所有的企业与大数据竞争真的合适吗？
是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。借助物联网和云计算，大数据开始出现。但它到底给我们带来了什么呢？
1）**未来书中以google成功**了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司
3） 正如《变革思维》一书所述：因为有大量的数据作为基础，在未来，我们可能会更加关注数据的相关性，而不是精确性。对这条，本人还是持保留意见的。《大数据时代》读后感3
现在说到新的**和互联网，有必要提及大数据，而大数据似乎是不言而喻的。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典着作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？
现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管研究项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普、ibm和其他全球企业。他是欧盟官方互联网政策的真正制定者和参与者。他还曾担任多国**的高级智囊团。这位被誉为：
大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格从三个方面论述了大数据：思维变革、业务变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面，是否有必要为简单事实的数据分析收集所有数据？
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是通信科学研究方法和数据分析方面的专家。他认为，可以找到一种数理统计方法进行分析，并非所有的数据都是必要的。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。
我认为大数据分析不能排除随机抽样，但抽样的方法和范围应该扩大。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。
对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。
传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？
为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
大数据时代读后感读书心得 篇3
这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。
这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。
——前言
大数据的概念提了很久，我一直忽略了对它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。
对于整本书，我认为三个要点是前几章：
、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。对于大数据来说，这是一个整体。从本质上讲，整个样本可以更准确地找到结果。
但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；
2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。
大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。
3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。
但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。
大数据时代读后感读书心得 篇4
拥抱大数据时代
21世纪，一个充满了变革的时代，很喜欢的一句话是“未来扑面而来”，二十年前，我们甚至不知道网购是啥，然而，到了现在，网购几乎已经变成了我们生活中必不可少的一部分。想到了几十年前全球排名前十的公司现在几乎全部重新洗牌，想到了，现在一份《纽约时报》的信息量近乎19世纪人，一生所接触到的信息量，不得不说，这是一个信息**的年代。有人说，在这个时代你掌握了大量的数据那你离成功就不远了，因为这是个“大数据时代”。
大数据不是大数据，而是海量数据。当我们拥有大量的数据时，我们就可以通过各种方法和手段得出我们想要得结论。选择读《大数据时代》这本书，一则是出于对这个名词的好奇，二则是觉得那么多人推荐必然值得一读。
《大数据时代》是被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔—舍恩伯格教授的代表作之一，宽带资本董事长田溯宁先生说这本书是他看到过的最好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都是非常具有价值的。
《大数据时代》从思维变革、商业变革、管理变革三部分对大数据的基本概念和特点进行阐述，但这本书不同于大多数理论书籍的枯燥，也不是一本厚重的科普杂志，书中观点掷地有声，观念高屋建瓴，例证丰富翔实，体现了舍恩伯格教授广博的知识，强大的驾驭问题的能力以及他立言立说的野心，是一本不可多得的大数据著作。
如作者所说，大数据开启了一次重大的时代转型，是一场生活、工作与思维的大变革，新时代的我们正处于这场巨大的变革中，我们是参与者、也是承受者，生活中无时无刻不被大数据包围，便捷、舒适来于斯，对隐私的担忧也来于斯。也就是说，大数据也是一把双刃剑，我们的自由越大，约束也随之增大。
更多采样分析在过去的统计分析中扮演者举足轻重的角色，它用最少的数据得到最多的信息但采样分析暴露出来的问题也是不容忽视的，首先，采样分析的精确性与采样的随机性呈正相关，与样本数量无相关关系；其次，当人们不满足大概的结果时，随机采样就失去了原有的效力，用作者的话说就是“在宏观领域起作用的方法在微观领域失去了作用”。随着数据处理技术的巨大变革，我们需要的是尽可能多的数据甚至是所有的数据，也就是说“样本=总体”。乔布斯的癌症治疗过程就是一个很好的说明“样本=总体”的好例子。
抽样分析忽略了对细节的调查。随着大数据时代的发展，这种弊端越来越不容忽视，因为生活中的乐趣往往存在于细节之中。或许，根据抽样分析，谷歌的流感趋势、farecast的机票价格**、xoom和跨境汇款异常交易警报都会出现不同程度的偏差，甚至消失
更杂在小数据时代，我们要做的事尽量避免不精确，保证数据质量，因为数据的有限性会导致细微的错误被无限放大使得结果无限偏离准确值，但在大数据时代我们允许不精确，甚至欢迎数据的混杂，实践得到“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效”，比如，google的翻译系统。作者告诉我们，在大数据时代，数据越复杂越好。在大数据时代，我们需要重新审视准确性的质量。例如，麻省理工学院的两位经济学家提议接受更多的混合数据。他们将大数据与良好的分析方法结合起来，在2008年9月著名的雷曼兄弟破产后立即发现了通货紧缩的趋势。然而，那些依赖官方数据的人直到同年11月才知道。
混杂其实是为了更精确，所以，不应该竭力避免混杂性，而应该让其成为标准途径，我们应该学习那些互联网上非常火的**，欣赏不精确性而不会假装精确。当数据变大时，准确的数据就不那么重要了。
更好 《大数据时代》告诉我们，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。换言之，我们应该将传统的因果关系思维转变为相关性思维，这样才能更好地适应大数据时代的要求，帮助我们更好地了解世界。
如果说大数据时代的思维变化有些抽象，那么大数据时代的业务变化和管理变化，将有助于我们更清楚地看到大数据时代对我们的真正影响。
大数据时代读后感读书心得 篇5
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。同时，从现象入手，然后通过对现象的解剖提出对现象的解释。然后通过对**未来的解读，并对未来可能出现的问题提出自己的看法和对策。
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》。谷歌的**比**提前了近一个月，而且**只能在流感爆发后一两周获得相关数据。同时，google的**数据与**数据的相关性高达97%，这意味着google**数据的置信区间为3%，远远小于传统的统计置信区间5%！
这个数字是在大数据时代**结果和**事件可能性的相对准确性的最好证明！通过这次事件和其他案例，维克托提出了大数据时代样本=整体的理念。我们都知道，当样本无限接近整体时，计算出的描述性数据将无限接近事件本身的性质。
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，，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，大量的数据会无限接近事物的原貌。
之后，维克托推出了大数据时代一位重要的专业数据科学家，这是一个由数学家、统计学家和程序员组成的综合体。这群人将能够从他们得到的数据中得到他们想要的任何结果。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!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为它会给我们很多灵感。例如，你对相关社会项目的评论或评论可能会被数据科学家用来向主要项目**相关数据。不过，事实就是我们将会成为被**被引诱的对象。
所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书，因为它向我展示了一个新世界。
大数据时代读后感读书心得 篇6
一场生活、工作与思维的大变革今天，一种可能的方式，亦是本书采取的方式。以下是大数据时代的后阅读感受，欢迎阅读！
对于畅销书、热门话题、时尚科技，一直不是很感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，***用成熟的科技产品。它既不崇高也不冷漠。就是要与现实保持一定距离，留一点思考的空间。
这一***近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。
此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，本文的例子贴近现实生活和时代，既给读者留下深刻的印象，又能使读者感同身受。另外，作者没有使用很多专业术语，也没有装出专业的面孔。
纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
1、 当人们研究和分析一个现象时，他们将使用所有的数据而不是抽样数据；
2、 在大数据时代，我们不应盲目追求数据的准确性，而应适应数据的多样性、丰富性，甚至接受错误的数据。
3、 理解数据之间的相关性比探索因果关系要好。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据存储和处理的成本大大降低，人们现在已经有能力从零碎的、看似无关的数据渣中提取真实的知识。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。
比如**，银行，电信公司，全球互联网公司。第二，拥有数据分析和处理技术的专业公司，如亚马逊和谷歌。第三，具有创新思维的公司可能不掌握大数据，也不具备专业技术，但他们善于利用大数据，从大数据中找到自己的理想世界。
面对即将到来的大数据时代，个人将如何自由应对？这是个严肃的问题。
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气无处不在。对某些人来说，数据是没有意义的，而对某些人来说，数据是真理。
美国是《大数据》的主角，全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——设“前所未有的开放**”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》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**、web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、**、社会带来的种种挑战和变革。
通过这本书，一个三维的美国和美国人民的思想呈现给我们。美国人民致力于保护个人隐私，但不遗余力地促进**信息的透明度和公开性。
读完这本书，我突然对生活中的数据和数据处理产生了浓厚的兴趣。如果有一天，我们到处用数据说话，那么政治、制度和生活就会更加清晰，事故也会降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有智慧的教师将能够从书本中挖掘出独特的信息技术文化和可用于教学的新鲜案例。
每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……
读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。笔者运用案例和故事的方法，讲述了美国数据开放、收集和使用背后的立法故事、公民故事、技术故事和商业故事，令人着迷，也让我大开眼界。
我在想，大数据概念会给教育带来什么实用价值？长期以来，我国教育界一直在研究教育的数字化，如数字化校园。这一理念是将我们的教育内容数字化，其结果指向电子教材的研发或教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们不知道教育对一个人的影响会如何表达。我们所拥有的只是一个轮廓，我们不确定老师的行为对学生有什么影响。所以，人们对教育总是有很深的怀疑。科学吗？
大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
同时，我们不仅要关注课堂上的学生资源，还要在课后跟踪这些资源。这与以往的教育教学明显不同。面对大数据时代的到来，教学变革势在必行。因此，无论环境如何变化，数据如何复杂，我们都不得不改变教学，以适应未来的大数据时代。
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多**教室，共同、交流《大数据》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行**；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌先生说：大数据是一个海量、结构复杂、价值巨大的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的80后一代，最缺乏的是独立思考的能力。
但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，要有大数据意识和创新意识。
学习本专业的教学统计和数据分析方法，找出一些教育现象，并采取相应的对策。让我们的教育教学少一些随意和盲目，多一些严谨和科学。
通过文中的三个例子，结合教学实践，白媛媛女士谈了数据在教学中的使用价值，以及如何在自己的工作中达到工作的最高水平。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据时代读后感读书心得 篇7
在看《大数据》之前，我只知道社会越来越数字化了，看完之后，才觉悟到：人类将迎来一个新的时代。
数字化已经把我们带入一个信息时代，大数据却把我们卷进了一场科技风暴之中，这本书中，作者为我们开启了一个更包容更广阔的新时代，大数据把社会的方方面面融合在了一起，曾经看似因果联系紧密的事物，可能变得不再那么重要；毫无关联的事物，可能隐藏着重要的信息，从科技、商业，到医疗、政治、教育、文化，大数据一概席卷囊括，它改变着我们的传统思维，为这个时代注入了新鲜的血液，就像作者书中所说：“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”
大数据最显著的影响是，对于电子商务来说，通过大数据，最显看到潜在市场的将是最显占领市场的。电子商务对工业的影响势不可抗拒的。由此可见，掌握大数据主导市场，只有拥有先进的技术，才能拥有坚实的竞争力。在医疗方面，非典时期就是一个很好的例子。正是大数据的**功能是一情得到控制。
从较小的方面来说，他也改变了我们的生活。书中提到，美国著名计算机专家奥伦·埃齐奥尼发明了机票软件，这是一个利用大数据造福我们生活的好例子。
大数据不仅节约了时间，提高了效率，而且把人类带入了文明的新阶段。从分析因果、总结经验，到为未来收集数据；从最初的滞后到现在的前瞻，极大地提高了人类认识世界、改造世界、由被动变主动的能力。大数据为我们掀开了历史新纪元，不敢想象它将会为我们带来什么，或许会出现新奇的生活方式，从未有过的职业，闻所未闻的商业模式，百家争鸣的文化高峰；也或许会解开更多未解之谜，探索到宇宙之外的秘密。
总之，毫无疑问，大数据带来的未来是超乎想象的。
作者在这本书中提到的最多的是：改变我们的传统思维，放弃精确，转向宏观。从总结因果转向**。
这个世界正以惊人的速度向前发展，数据大**的波及范围远超乎我们的想象，单纯靠人类的主观判断力是多么的有限，大数据早晚会取而代之这一现象，这必将影响我们的生活和工作，我们也只有认清这种趋势，改变思维，调整步伐，紧跟时代才行。即使不能与时俱进，也要尽量避免自满，认清大数据，用大数据谋利避弊，造福生活！
大数据时代读后感读书心得 篇8
近几年, “大数据”这个词频繁地出现在人们的视野当中，它不仅被写入阿里巴巴、 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**报告中也被多次提及，甚至在我的家乡内蒙古自治区，乌兰察布市集宁区也已经耗资15亿建成了华为云大数据中心，将来还要发展成内蒙古的大数据中心。这些改变都使我对大数据产生浓厚的兴趣。 因此通过多方途径了解后，最终决定以《大数据时代》一书，作为我进一步了解大数据的入门书籍。
《大数据时代》一书是由英国作者维克托迈尔舍恩伯格所著。 主要描述了大数据对21世纪人们生活、工作与思维各方面所做出的重大变革。
这本书的作者舍恩伯格是大数据领域最受尊敬的权威演讲者之一。 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, 很多世界上著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。他宽广的学术视野和系统的学术造诣，使他不断为企业和企业应用提供强有力的理论支持。
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。
首先，舍恩伯格明确阐述了大数据的基本概念和特点，并列举了清晰的观点。 不管对于产业实践者, 还是对于**和公众机构, 都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。
第一部分提出大数据时代数据处理观念的三大变化：不是随机样本，而是全部数据；不是准确性，而是杂合性；不是因果关系，而是相关性；
第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大商业价值两个方面, 讲述大数据最核心的模块：一切皆可数据化，并阐释了数据的新价值和其运用方法;
第三部分阐述了大数据的出现可能引起的关注和隐患，包括产业生态环境、数据安全与隐私、信息公平与公开等。
刚看到第一部分时，作者便向我们阐述了一个奇妙的“云时代” 。他认为在抽样研究调查的时期, 由于研究的条件欠缺, 只能以少量的数据获取最大的信息，而在现在，无论是计算量还是计算速度，我们都达到了一个比较好的高度，我们可以在很短的时间内获取到海量的数据。因此如果我们以更多甚至是与之相关的全部数据去分析一个事物，就可以让我们更清楚地看到以前无法揭示的细节信息。
我看过一个管理方面的例子，从大数据分析得出结论：一般来说，我周末去超市购物
婴儿用品的父亲通常去啤酒区买啤酒，而其他产品很少出现在他们的购物车上。通过这一分析，超市管理者将婴儿用品和啤酒分别放在最远的距离区域，消费者会注意到来回中间的商品，从而增加了购物量和超市的利润。而如果只是分析抽样数据的话，我们就无法确定购买婴儿用品的人与父亲们与啤酒之间的这种关联，自然也就不会做出将婴儿用品和啤酒分开放在了相距最远距离的区域这样的举动了。
同时，笔者也指出，随着数据使用量的不断增加，结果并不一定更加准确，特别是在大数据时代，各种结构化和非结构化的数据必然会导致不准确的结果。大数据时代要求我们重新审视准确性的优缺点。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。
google translate优于ibm的candide系统，并不是因为它有更好的算法机制。 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。 (其语库来自于未经过滤的网页内容, 会包含一些不完整的句子、 拼写错误、 语法错误以及其他各种错误)。
不是因果关系，而是相互关系的一章。
作者指出，在大数据时代，了解大数据时什么比为什么会出现更现实。作者列举了林登亚马逊推荐系统的成功案例，证实了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。 沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表, 和我刚才所介绍的啤酒与婴儿用品的案例, 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其策略的帮助。
基于相关性分析的**是大数据的核心。aviva insurance利用数百种生活方式的数据，如兴趣爱好和长时间的网络浏览，间接确定谁更容易患高血压、糖尿病和抑郁症。 ups 国家快递公司通过使用**性分析检测其全美 6万辆车队。
进行防御性的修理,节约巨大得的成本。这些都充分显示了**大数据的优势。
接下来的第二部分，作者讲的是大数据时代的商业变革。
作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们, 远在信息数字化之前, 对数据的运用就已经开始了。莫里用大量的人力分析了他保存多年的航海记录，从这些大量的数据中获得了新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱, 使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。
日本先进工业技术研究所崇臣教授通过安装压力传感器，将人体臀部特征数字化，进而形成乘客身份识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。 mastercardd.
顾问部分析了210个国家15亿信用卡用户的650亿笔交易
易记录,分析得出商业发展和客户消费趋势, 如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话, 他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭 ,且在这一小时里大约花费 35到 40美元。 商家正可以利用这个分析结果, 在加油的小票背面附加上附近商店的优惠券。这些例子证明了大数据具有巨大的商业价值。
大数据价值链根据**提供价值的不同分为三个部分。 包括第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据，或者至少可以收集大量数据，但他们不一定具备从数据中提取价值或利用数据产生创新想法的技能。
第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术**商或分析公司。 它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。
例如，沃尔玛和波普馅饼是两家通过对天睿公司的分析来获得营销理念的零售商。天睿是一家大数据分析公司。 第三种是基于思维的公司。皮特 .
华登, jetpac 的联合创始人,就是通过想法获得价值的一个例子, 他通过用户分享到网上的旅行**来为人们推荐下一次旅行目的地。 对于某些公司来说, 数据和技能并不是成功的关键。挖掘数据的新价值的创新思维才是这些公司脱颖而出的优势所在。
这就意味着，在现在这个时代，掌握了大数据就相当于掌握了与其他企业竞争的竞争力。如何更快更廉价的提取、保存数据，如何正确的利用数据成为了当今企业需要关注的一个重点。一旦成功的掌握了大数据，不但可以超过现有的对手，甚至可以遥遥领先。
本文的第三部分讲了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。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。
举个最近的例子，阿里巴巴的大数据处理能力在**这一款电商软件上体现的淋漓尽致。通过分析大数据很多情况下都会推送到你想要购买的商品以及最合适的**，为我们带来了很多的便利。但同时支付宝的隐私门丑闻，偷偷调用摄像头录像偷偷调用麦克风录音的行为，被爆出之后也让我们心有余悸。
然而这仅仅是个典型案例。
真正被别人翻遍隐私却茫然不知的例子太多了。比如网易邮箱，去年被乌云爆出被拖库，几亿用户密码密保问题泄露，然后大家一阵哗然。实际上圈里人都知道，网易邮箱这些年被拖库就像月经一样，根本就是公开的秘密。
2011年出现过一个新闻，一款叫做ciq的预置在所有苹果手机和运营商定制的安卓手机中的app，会窃取用户隐私数据，包括联系人、短信等，每隔72小时就会发送一次数据到位于美国的服务器。
而作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。 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。
作者同时也指出了这两种方式的难度。一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面, 匿名化会在数据收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。
作者列列举电影 《少数派报告》 的情节说明越来越依赖数据时, 大数据可能将我们禁锢在可能性之中。当然通过分析犯罪的常发地与常发时间, 合理安排警力会对治安防范提供不小的帮助。
尽管如此，我们也必须要知道， 大数据在给我们生活提供便利的同时, 也让隐私保护的法律手段失去了作用。我们必须杜绝对大数据的过分依赖，作者也在文章的结尾提到了大数据提供给人们的只是参***, 我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。
大数据是时代发展的必然趋势，在读完本书后更加确信了这一点，但在运用大数据的同时，我们也要深知大数据为我们提供的不是最终答案，只是参***，而更好的方法和答案还在不久的未来。我们还需要不断的学***索。
