大数据时代读书心得体会doc文档格式.docx

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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。

两者似乎是做同一件事。

可大数据要的“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”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。

且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。

两者好像又是对立的。

在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。

这就是让我很担心的原因。

　　可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。

问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

　　更何况还有两个更可怕的事情。

　　其一：

量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量

　　和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。

唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。

那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？

　　其二：

人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。

《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。

如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

　　还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。

但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。

自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

　　所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：

把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

　　合纤部车民

　　XX年11月10日

篇二：

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

　　XX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WEB2.0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。

篇三：

　　生活，工作以及思维的大变革

　　读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。

　　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

　　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。

　　而在阅读这本书时，发现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。

　　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。

　　在这个信息爆炸的时代，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，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！