当看完一部影视作品后，相信大家的视野一定开拓了不少吧，是时候静下心来好好写写读后感了。当我们想要好好写一篇读后感的时候却不知道该怎么下笔吗？下面是小编为大家带来的读后感优秀范文，希望大家可以喜欢。
大数据读后感篇一
短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍，结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时，老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景，写这篇。
心得体会。
现将浅薄体会与老师同学们一起交流，部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点，希望老师同学给予批评指正。
“一个真正的信息社会，首先是一个公民社会”，这是全书的一个出发点，这个出发点就是说，“信息社会最大的特点就是，信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是：如果没有人的平等，没有人的自由，信息能够自由流动吗？如果没有人的平等，我们这个社会彼此另外压抑另外一个人，我们的创造力怎么迸发出来？我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。
涂先生在书中说出“大数据时代的公民生活”，题目他在书中来演绎公民生活的时候，它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”，在研究一个现象的时候，首先要研究它的定义，研究它的内涵，咱们就先把数据给它抽走，看看代表是什么。数据不是数字，数据是有跟列的数字，当他在书中谈到数据的时候，我们想到的是它代表计算，代表精确，代表理性，代表科学，代表事实。大家说姚明很高，到底有多高，你最后说两米多左右，这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界，不断地向前推进的需要，人类发现需要精确的数字，就好像回到刚才的例子，你说很高很高，到底有多高，我们看，人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开，比如说度量衡的发明，货币的发明，再比如二进制的发明最后导致计算机的发明，最背后就是数据。
他在书中有一个新的词叫database--数据库。这个词完全是一个外来的词，1。
计算机最早是计算数字和处理数字，那时候就存在database，后来随着计算机能力的不断增强，它可以处理文字、图片、视频、声音等等，但所有这些都放在database，所以他在书中把这所有的一切都称为数据，这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大，还有一些其他的事情也在发生变化，就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出bigdata这个概念，那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变，最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要，比软件更加重要，它是指重要性。所以我们往大了说，可以说这是一个大的机器，一个大的房子，也可以说是一个大容物。书中说的：到2000年的时候，宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义，那时候企业的数据已经到泰了，他说200泰的数据就是大数据了，那泰到底是什么样的单位呢？比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆，美国国会图书印刷品的含量，不包括电子图书加起来是15泰，北师大应该是2个泰或者更少，这个数据就叫“泰”。
2代公民的生活。data在五年的时候，应该有一个创始人，他发现一个东西：同一个计算机芯片，同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍，这意味着什么？意味着计算机处理的能力越来越强，存储的能力也越来越强，同一个面积上东西越来越多，越来越密，一到两年就增加一倍，物力存在器的性能不断上升，价值不断的下降。有一个考证说，从五十年代起最早的存储器发明到现在，存储器的价格下降了300万倍，大家可以想想，历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍？而摩尔定律也成为了一个代名词，呈指数形发展的变化，急剧变化的状态，剧变的变化。我们可以看看，这个图代表摩尔定律，是条直线，为什么是直线呢？因为没办法画，如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了：“1988年一个科学家提出了普适计算，普适计算提的不多，大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念，人家计算机的浪潮是分阶段的：第一个阶段是主机阶段，到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段，88年互联网之后，科学家说这不是结果”。
“一个主动你就能改变的时代，因为资源就在那里，你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点：公民最主要的精神是什么？是积极地介入，积极地改变。影响我们公民的第二点，书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化，有的专家说87%都不能定位，只要通过“大数据”挖掘就会定位，这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战，就是隐私权的挑战，而隐私权是一个非常重要的问题，是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢？也是因为我觉得，我们中国社会特别需要隐私权利，不仅是政府在侵犯公民的隐私权利，我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权，而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志，越文明的社会，越注重隐私权，个人才越有自由，隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线，保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代，这影不影响我们的公民生活？这是最大的隐患，为什么？它把我们人跟人连接起来，我们知道人跟人一旦连接起来，1+1大于2的作用。
总之，使我感受到当前我们正生活在，每天都不同、都高速度发展、激烈竞。
4争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战，要相信“想不到事情会发生，想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。
大数据读后感篇二
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，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。
对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。
这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
大数据读后感篇三
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。
大数据读后感篇四
舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。
在百度上搜索到的解释是："大数据"，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。特点：数量、速度、品种、真实性。
而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：
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。
对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。
而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。
观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。
但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。
在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；
大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场！
大数据读后感篇五
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。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名著——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。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。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
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。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。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，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
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。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”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，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
大数据读后感篇六
导语：维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲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(样本=总体)
第二个转变就是，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，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代，我们不必知道现象背后的.原因，我们只要让数据自己发声。，出处：短美文()，转载请保留本出处，否则追究其责任，谢谢你的支持，我们会给做得更好!
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，”哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动“，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
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。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
大数据读后感篇七
这一章节，利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式，奇人莫里通过整理航海相关的边角数据，把整个大西洋按照经纬度划分了出来，并标注出了温度、风速和风向，从而发现了洋流，也为船员提供了有效的航海路线，这就是数据的价值体现了。书中也提到了，量化我们周围的一切，是数据化的核心，将文字变成数据、将方位变成数据，将沟通、情感变成数据，通过大数据，我们会意识到，世界在本质上是由信息构成的。
在工作中，这点也可以作为启发点，通过对数据的整理，或者说以某种方式采集到相关数据，将数据整理出有价值的信息后，不断的改善到工作流程、效率、服务方面，也是工作上的创新点。
笔者在书中提到了，数据的潜在价值，并提出了数据创新应用的方法，第一是数据的再利用，数据信息被采集用作特定分析后，在另一个领域或者角色立场下，或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组，将不同类别、类型的数据进行重组，产生一个新的数据集合出来，寻找其中的关联性;第三是数据的扩展，这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值，数据将会贬值，但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气，即数据采集时的离散量、离散交互信号，举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据，数据的开放将会有利于各行各业的使用，并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念，在数据使用时价值才会体现出来，而不是在占有本身。
根据所提供价值的不同来源，分别出现三种大数据公司，基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求，给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。
大数据读后感篇八
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲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（样本=总体）。
第二个转变就是，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，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实（当作没有看见）；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际（产生错觉）。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述。
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。----所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，“哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动”，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
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。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
无论如何，大家看到这四个是不是有种，不管我上面扯得有没有道理，通不通顺，下面的话，会很有道理的样子的错觉（抄袭于《栋笃笑》）ok，无论如何，日子还是得照过。施主，我看你骨骼惊奇，是个练武奇才，最后送上《九阳神功》心法，以后维护世界和平的重任就交给你了。
他强由他强，清风抚山冈。
他横由他横，明月照大江。
他自狠来他自恶，我自一口真气足。
大数据读后感篇九
《决策大数据》这本书作为2018年的开篇阅读，初略的看下来，基本上好像跟作者没什么关系，作者的叙述在这本书中所占的篇幅比照不是很大，此书最好取名为《众说大数据》比较恰当，将近半本是别人在讨论大数据的问题，只有后面的章节写的是自己的大数据经验，相对来说真的是寥寥无几。
我觉得作为本书的开篇数据十戒，基本上可以涵盖这本书的总体思想。
其实生活中对于大数据的运用，我们能够感受到的还是非常普遍的，随便一刷网页，就能够精准的推送你前两天搜搜的产品，淘宝一刷就是各种你需要的东西，现在的新闻也是如此，总是弹出一些符合你口味的新闻事件出来，这些都是个人在网上留下的数据，经过后台分析给你推送的，不从使用者角度而言，从公司角度而言，收集建立一个有效的数据库是非常重要的，当然数据不仅仅是收集这么简单，更需要不断的提炼，分类，分析，通过这些死的数据来再现出当时的情形，再有效的进行营销。
数据的不同组合就会呈现出不同的效果，数据的价值在于如何的运用，这种运用体现在各个数据的关联，在关联中寻找症结点，寻找数据的使用方法，当然数据最关键的一步是在运用，是否能够恰当的达到自己的目的，而在达到自己的目的过程中，更需要着眼于未来，着眼于这些数据所能提供的长远规划，所呈现出来的精准预测。
阿里巴巴作为一个大数据公司而出名，从现实中也能够感受到，譬如信用积分，个人贷款等等，这些应该都是通过数据的积累来精准预测一个人的财务价值，作者作为阿里巴巴的副总裁，在文章中也提到了公司对于数据的内外三把斧，分别是外-"混通晒"，混就是要了解各个数据所代表的真是含义，所连接低层原理，真正的切合实，而“通”就是将精准预测与这些数据之间的`打通，建立连接点，并成一个系统，“晒”就是能够在建立的系统中寻找症结点，然后进行优化，这个过程类似于qc思想中的优化思想；外三把斧便是“存管用”，这个不言而喻便是一个数据的流转过程。
这些大数据看过去与大公司有连接，对于个人而言没什么价值，阅读就是能够在其中找到个人的运用价值。运用是阅读的最有效的输出工具，在书《如何高效的学习中》，scott杨就提出来运用的价值，通过运用能够快速的掌握知识。对于本书而言在个人的运用就是文章末尾讲的个人数据库的建立，接触到个人数据库还是这两个人月接触的，通过学习《知识管理训练营》中提到的，通过建立个人数据库，建立个人的google，以前总是觉得市面上的数据这么多，何必自己储存，以前用大象笔记也只是为了方便个人管理，基本上没有什么个人数据的管理概念，但是通过这些的阅读，意识到建立个人数据库的重要性，市面上的数据只是数据，既不是你有选择的收集，也不是个人消化过的数据，等你要用到只有真的只能求助无门，脑袋好不容易闪过的灵光，因为找不到出处，在这个过程中就把精力消耗殆尽，个人最有深有体会的就是写作，为了引用一句话，抓耳挠腮半天都找不到，这是非常令人奔溃的，所以建立个人数据库是非常必要的，而且这种个人数据库的收集不仅仅是收集，更需要消化吸收，然后在某一时刻能够想运用就运用，在阅读方面的是数据收集就是阅读一本书后能够将原版书电子版收集起来，形成思维导图，有个人阅读笔记，然后再去读下一本书，而不是像以前的阅读一样，浑沦吞枣，今天读完觉得意气风发，过两天就不知所云，建立一个个人阅读数据是非常必要的。当然个人数据库的建立不仅仅是文字，更是涉及到所有的图片，旅行等。
本书总体而言比较宽泛，讲的也比较粗略，作者所占的篇幅不大，适合数据从业者看，应该而言是一本抽离数据的原理将数据的思想，最后上升到个人的哲学思想层面，譬如作者信佛，助学等等，随手阅读，当做涉猎还是可以的。
大数据读后感篇十
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、工业革命，如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革，创造千载难逢的历史机遇。（张洋）。
大数据读后感篇十一
最近闹的沸沸扬扬的“斯诺登事件”让我想起前段时间的畅销书《大数据时代》。
维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中，首先给出了“大数据”的含义：你的一个习惯动作，你的一次消费行为，你的一份就诊记录……文字、方位、沟通等一切事物皆可以量化为数据，不仅人类生产和生活中“有意义”的信息海量产生，相比以往呈几何数级的爆炸式增长，“无意义”的数据的膨胀速度也同样惊人。
数据采集存储技术让所有的一切信息都可能被数据化，互联网特别是移动互联网技术让所有的数据可以串联起来，无遗漏数据分析技术几乎可以让所有的数据都派上用场。“大数据时代”，没有了“有意义”信息和“无意义”信息的边界，谁能得到信息并善于利用信息，谁就会抢占先机。“大数据时代”不仅影响着我们每一个人，甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革。因此，《大数据时代》的作者认为，大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式，开启了一次重大的时代转型。
历史是一面镜子，照向未来。毫无疑问，已有的大数据也属于历史的范畴，但大数据时代却是指向未来的。大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；总量每两年就可以翻番，而且这一趋势还在加速。倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥数据对社会发展的巨大推动作用。研究证明，人类行为93％是可以预测的，成为“已经发生的未来”。
大数据时代，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。虽然目前大数据预测的还只是参考答案，不是最终答案，但其威力已经显现。在《大数据时代》中，作者举的3个例子令人印象特别深刻。
一是谷歌仅凭网民留下的相关痕迹，就能得出与事实相符度高达97％的结论，20xx年比疾控中心提前两周、具体到了特定的地区和州、准确预测了甲型h1n1流感的爆发。20xx年，又成功预测了美国流感的暴发。
二是美国总统20xx年的选举，竞选团队里设置了首席数据科学家，他利用facebook和twitter进行数据分析，不但利用社交媒体来发布信息，帮助美国总统团队定位目标选民，甚至筛选出一些潜在的竞选志愿者。
三是微软公司通过大数据分析处理，对新一届奥斯卡金像奖作出“预言”，结果除“最佳导演”外，其余13项大奖全部命中。
正如维克托教授所说，我们目前看到的大数据和大数据应用，还只是“冰山的一角”。一定程度上，大数据就是新财富，价值堪比石油，正因为如此，赛门铁克公司的调研报告显示，全球企业的信息存储总量年增67目前包括谷歌、旧m、微软、emc，惠普，以及我国的百度、腾讯、阿里巴巴等众多巨头，已早早开始布局大数据，为在即将来临的大数据时代做好竞争铺垫。
大数据已经渗入到了生活的方方面面，将逐渐成为现代社会基础设施的一部分，就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。更有人说，大数据是继边防、海防、空防之后的第四个大国博弈的空间。美国美国总统政府已经把“大数据”上升到了国家战略的层面，投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”。
大数据时代，可以让人成为上帝，通过各数据汇总，俯瞰世界中你想知道的任何一面。大数据时代，也可以让你困扰不堪，因为你面临个人隐私被不断泄露和基于数据预测偏见的麻烦和危机。美国国家安全局和联邦调查局于2007年启动了一个代号为“棱镜”的秘密监控项目，划直接进入美国网际网路公司的中心服务器里挖掘数据、收集情报，包括微软、雅虎、谷歌、苹果等在内的9家国际网络巨头皆参与其中。报道刊出后外界哗然。保护公民隐私组织予以强烈谴责，表示不管美国总统政府如何以反恐之名进行申辩，不管多少国会议员或政府部门支持监视民众，这些项目都侵犯了公民基本权利。
因此，维克托教授在《大数据时代》中表达了“数据主宰一切”的隐忧，并提出了“责任与自由并举”的信息管理设想，这也是我们在拥抱大数据时代时必须思考和解决的问题。
大数据读后感篇十二
如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。
对于大数据，研究机构给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。
大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。
大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。
自贸港建设正在如火如荼的进行中，建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户，需要勇于创新，也要坚持底线思维，作为这场改革浪潮的参与者，大数据时代带来的既是机遇也有挑战，要更好的发挥统计监督作用，对海南自由贸易港进行统计监测，运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果，我们要善于合理利用大数据，不完全把它作为统计分析的判断依据，而是作为一项参考指标，要有自己独立判断，利用大数据中最有价值的部分。
大数据读后感篇十三
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”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，进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使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，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临；列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以ups与汽车修理预测为例，证明知道“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，而是要让大数据自己“发声”：ups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辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前ups每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位，ups如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。
