大数据时代读书报告.docx
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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，XX，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
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