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讀《大數據時代》有感800字
當細細地品讀完一本名著后，想必你一定有很多值得分享的心得，是時候靜下心來好好寫寫讀后感了。那么讀后感到底應該怎么寫呢？下面是小編為大家收集的讀《大數據時代》有感800字，歡迎閱讀與收藏。
讀《大數據時代》有感 1
廣州風神焊裝二科主拼A班 史偉
"大數據"聽起來已經不是個新鮮詞匯了，在如今這個時代，毫無疑問的是，大數據技術的應用已經充斥在我們的生活之中了�？梢哉f，我們已經走引進了一個"大數據時代".
大數據分析極大的改變了我們解決問題的方式。所謂大數據是區(qū)別于傳統(tǒng)的僅取原數據的少量樣本進行分析的數據處理方式。大數據旨在對全部原數據進行分析與處理。但由于實際情況中的計算能力與時效性等客觀條件的限制，很多時候還不能實現(xiàn)"真正"的大數據分析。盡管如此，通過分析比以往更多的數據，人們仍然發(fā)現(xiàn)了看待事物與解決問題的新思路，而這些新思路正是大數據的`主要價值與靈魂。
相信大家一定聽說過一種說法："在大數據中，因果關系將不復存在。"事實上，在一定程度上，這種說法是成立的，但不夠準確。因果關系不是消失不見了，只是它沒以前那么重要了。通過分析大數據，人們找到了很多看似毫不相干的事物之間的相關關系，并且通常在其中得到了收益。顯然，這些相關關系是利用傳統(tǒng)的邏輯推理難以得出的。在這種情況中，不去探究因果關系，而僅僅利用分析得到的相關關系就可以達到目的。需要注意的是，雖然在這里并沒有得到因果關系，但并不是說無法推理得出；恰恰相反，當得知了相關關系后，更容易得到相對合理的因果關系。
"因果關系不如相關關系可靠。"在大數據的支持下，直接通過數據得到的相關關系能極大程度上代表事物的規(guī)律，也就是說準確率很高。但通過邏輯推理出的因果關系則常常會失誤，因為這本質上是我們?yōu)榱私忉屖挛锼胂蟪鰜淼�。然而，發(fā)現(xiàn)因果關系仍然是相當重要的，尤其是在各個領域的理論分析中，這樣可以使知識體系邏輯清晰且趨于完整。
書中舉例了大量大數據分析的實際應用；例如通過機票的交易數據來預測最低票價出現(xiàn)的時間；通過搜索詞條發(fā)現(xiàn)傳染病的發(fā)生區(qū)域，從而控制疫情等。
大數據給我們的生活、工作與思維帶來的變革是巨大的，是機遇也是挑戰(zhàn)。隨著大數據的發(fā)展，許多行業(yè)將會發(fā)生改變，一些新的角色會加入，一些老的角色將被淘汰。抓住機會，積極改變才能乘風破浪！
讀《大數據時代》有感 2
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革——商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢�，F(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現(xiàn)這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的'舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的`到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
讀《大數據時代》有感 3
悅讀愉悅身心，悅讀陶冶情操，悅讀改變生活。
悅讀，翻開我們手中的書，書是橋梁，讓人思接千里；書是翅膀，讓人心游萬仞。摩挲書頁，捧卷而讀，聆聽文化的鐘鳴，啜飲文化的甘露，我們每個人都能遇見一個不一樣的自己。
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格，是最早洞見大數據時代的發(fā)展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發(fā)言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出：“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法�！标U述大數據是一個比較的概念，它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來，它的關鍵是在“大”，數據存儲量越大，價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”，引申出“規(guī)劃”與“解決方案”，也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現(xiàn)今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優(yōu)勢，它占領的領域也越來越大，電子商務、o2o、物流配送等，各種利用大數據進行發(fā)展的領域正在協(xié)助企業(yè)不斷地發(fā)展新業(yè)務，創(chuàng)新運營模式。有了大數據這個概念，對于消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優(yōu)化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值：一是時間，二是金錢。要知道“時間就是金錢，效率就是生命�！�
采樣數據向全部數據轉變；精確制導向方向引領轉變；因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們有更多的數據可以分析，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣，這也是通過大數據打通的'傳統(tǒng)壁壘。
2.不再局限精確性數據，而是混雜性數據：以前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著數據的積累，數據庫的完善，我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根問底，只要掌握了大體的發(fā)展方向，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據，而是相關關系數據：在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系，相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發(fā)生的原因，但是它會提醒我們事件的發(fā)生。
近年來，我國數字農業(yè)發(fā)展方興未艾，從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業(yè)，到浙江烏鎮(zhèn)的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦，數字農業(yè)正在悄然地助推傳統(tǒng)農業(yè)發(fā)展。從理想狀態(tài)來說，我認為數字農業(yè)就是有一塊地，你種什么，種多少，施什么肥，打什么藥，賣給誰，都用數據來表達，以大數據來支撐決策，通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講，數字農業(yè)是指以數據為關鍵要素，以數字技術與農業(yè)融合發(fā)展為重點，以數字產業(yè)化、產業(yè)數字化為路徑，實現(xiàn)農業(yè)生產過程及全產業(yè)鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業(yè)形態(tài)。
當前，我國已進入加快發(fā)展數字農業(yè)的新時期，發(fā)展數字農業(yè)有條件、有需求，恰逢其時，勢在必行。人類社會經歷了農業(yè)革命、工業(yè)革命，如今正在經歷信息革命�，F(xiàn)代信息技術日新月異，全球數據爆發(fā)增長、海量集聚，數字經濟高歌猛進。互聯(lián)網、物聯(lián)網、大數據、云計算等數字技術加速向農業(yè)全方位滲透，讓傳統(tǒng)農業(yè)插上數字化的翅膀，培育了經濟新增長點和發(fā)展新引擎，數據對農業(yè)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業(yè)發(fā)展帶來深刻的變革，創(chuàng)造千載難逢的歷史機遇。
讀《大數據時代》有感 4
咋一看題目，最初的想法是數據只不過是人們在日常工作過程中產生的那些數據，而大數據無非就是數據量龐大，在我們日常處理的數據類的基礎上上一個臺階，僅此而已。
我的這個想法無疑是天真的，簡單的就像一個孩童剛剛學會咿呀學語，完全不知道語言的廣博和意義的深刻。讀罷此書，雖說談不上能跟上作者那天馬行空的思想境界，但也簡單地總結一些讀書的心得，以求得一定的學習成果，便于打開自己的眼界，拓展自己的思維方式。
大數據開啟了一次重大的時代轉型。它和望遠鏡、顯微鏡一樣，能客觀上改變我們對世界的認知，并從其他多種角度讓我們了解精彩紛程的世界。在過去十幾二十幾年的時間里，大數據不僅改變著公共衛(wèi)生、商業(yè)，更重要的是正改變著我們的思維，使我們能從全新的思維出發(fā)去感知、去洞見未來，這無疑是大數據最有價值所在。
大數據時代的到來，正在改變著我們的思維模式。以下三個部分的應用證據，說明我們正在經歷著這樣的`與以往不一樣的變革，這種變革將打破傳統(tǒng)思維的束縛，向著更高更復雜的層面演進。
第一，大數據強調認為，不是隨機樣本，而是全體數據。我們知道，對歷史數據進行研究的初衷，是我們想得出歷史數據之間的運行變化規(guī)律，進而能更精確地推測數據未來的走向，以求對未來發(fā)展的事項進行能動的控制。那這里所認為的全體數據，到底什么才是全體數據呢？究竟是“我們需要的全體數據”，還是“我們能收集到的全體數據”，亦或是“我們認為的全體數據”，每個人對數據集合的范圍可能存在不同，在某種情況下，個別選定的“全體數據”可能也是局部數據，甚至可能是隨機數據。只是數據的廣度范圍、精細程度可能存在不同而已。因此，大數據選認定的全體數據仍然是一個相對的概念，是相對于傳統(tǒng)的隨機樣本而提出的，但是，其數據量、質都與傳統(tǒng)隨機樣本具有本質區(qū)別，這將導致得出與隨機樣本完全不同的結論�，F(xiàn)代計算機技術的發(fā)展解決了巨大數據運算的各種問題，使我們得出問題的結論更貼進于事物的本像。
第二，大數據強調認為，不是精確性，而是混雜性。書上講，執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。需要加工的數據可能只5%是結構化式的，其他95%部分需要通過加工，或組合、或移動、或裁剪等加工方式，加工成適合我們利用的方向，最終將在加工的數據之上進行分析，得出結論。由此得出待加工的原始數據具有混雜性，而非精確性，以前傳統(tǒng)分析是這樣，現(xiàn)在大數據下更亦如此。另一個層面，指的是加工出來的數據的精確性，這個就需要人為定義了。提出“精確”這個概念，是基于有相對容差數據的，即大數據如何控制或者說評定“輸出品質”。一個東西要出故障，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題，通常，我們需要找到問題的幾個關鍵點，進行監(jiān)控，我們才可能可以預測未來。在這過程之中，設定監(jiān)控問題越精密，監(jiān)控的效果越好。如果我們容忍混雜性程度越高，可能效果越不盡理想。
第三，大數據強調認為，不是因果關系，而是相關關系。在大數據時代，知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”。我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓數據自己“發(fā)聲”。這是區(qū)別于以往思維方式的最重要的事項之一，想想過去，言必出，行必果，感覺這個言行必須要因果結果，沒有因，就沒有果，同樣，沒有果，原因也沒有存在的必要和意義。大數據時代拓寬了看待事物的層面，從各個角度去看問題，之前的因果關系被弱化，甚至無關緊要，從相關的角度去度量、預測事物的發(fā)展、內源等取向，則會得到無數條通往事物發(fā)展方向的道路，勢必將使事物呈現(xiàn)更加立體、更加多源的格局，使我們更清楚地認識事物或現(xiàn)象的本質。那么如何在大數據時代運用相關關系“開發(fā)”事物或現(xiàn)象更多層面的發(fā)展或內源供人們利用呢？找到關聯(lián)物，是運用大數據進行有效預測的關鍵。相關關系的核心是量化兩個數據值之間的數理關系，相關關系強是指當一個數據值增加時，另一個數據值很有可能也會隨之增加，而相關關系弱是指當一個數據值增加時，另一個數據值幾乎不會發(fā)生變化。當然，嚴格地講，即使沒有相關性，另一個數據值也可以大幅變化，只是沒有趨勢可循罷了。相關關系是通過識別有用的關聯(lián)物來幫助我們分析一個現(xiàn)象，而不是通過揭示內部的動作機制。通過給我們找到一個現(xiàn)象的良好的關聯(lián)物，通過計算機的大量運算，相關關系可以幫助我們捕捉現(xiàn)在和預測未來，而且分析數據更加準確、更快，不易受偏見的影響，這點非常重要。因此，建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心。
以上三人方面的“應用證據”在商業(yè)變革、管理變革方面普遍運用，百且取得了意想不到的效果，開拓了想象的“藍�！�、管理更趨多元，手段更加精準和獨到。
但是大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然是無法被完全取代的。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，人類在眾多參考答案的基礎上，運用自己對現(xiàn)象的“職業(yè)判斷”，得出更靠譜的方法和答案，并在實踐的檢驗下，越趨完善的方法和答案反過來又作為充斥大數據成員的一部分，使大數據構架基礎更加科學并充分展示事物的性質，以方便我們隨時獲取。這是一個沒有終點，循環(huán)往復的不斷進化的過程。
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