《大数据时代》读后感。
我们在一生的阅读中，一些经典自然而然地在岁月中沉淀下来。阅读的过程，就是人不断成长升华的过程。我们将阅读后得到的感受和启示写成的文章叫做读后感。很多思维的火花在阅读中不断地在脑海里闪现，不断地跳跃出来，这就是读后感的素材。写作品的读后感，该从哪些方面着手呢？以下为小编为你收集整理的《大数据时代》读后感，如果对这个话题感兴趣的话，请关注本站。
《大数据时代》读后感
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012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。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
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。如作者所言大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，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。比如，谷歌通过全球搜索分析，比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。
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。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节？我觉得首先是计算能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗？回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。
大数据时代的社会伦理很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗？现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头；在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。
在思维变革部分，作者讲述的重点是：样本=总体，我们需要对全部数据的占有和分析；因此，数据缺乏时代的精确性不必执迷，接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效；样本推断的因果关系不重要了，知道是什么的相关关系，或者结果就可以了。对于我自己最受用的是什么呢？是大数据的产业链。产业链包括大数据平台、大数据技术提供方、大数据理念提供方。我认为大数据平台是整个产业链条的核心，没有数据，再好的技术和理念都会是无米之炊。那么大数据平台在当前的中国社会有哪些呢？所有的互联网公司，物联网公司，物流，快消品等等，实际上任何公司都是数据平台公司，只不过之前没有好好的利用数据，而更多的是用经验来管理公司和迎合客户需求。现在不一样了，我们完全可以用数据来驱动公司管理和客户管理，毕竟数据是不会骗人的。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
f132.COM更多读后感延伸阅读
《大数据时代》读后感（二）
《大数据时代》读后感
《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年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，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。
对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，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，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。
关于大数据在商业领域的应用， Farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。Farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。
也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的过滤，新浪微博技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。
文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。
《大数据时代》读后感（一）
《大数据时代》读后感
文／李达
我们生活在一个概念纷飞的年代，先前只有IBM熟谙的招数，如今已经飞入平常百姓家。移动互联网、云计算的概念刚刚消停，业界的专家又送来了大数据的概念，一时间似乎人人都变成了大数据专家，见面要是不提大数据都不好意思跟人打招呼！
玩笑归玩笑，当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后，我们先前对待数据，尤其是原始数据的态度和思维方式，将面临着很大的改变！
其实，作者的主要观点，已经在翻译者的译者序中进行了总结：大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
如作者所言，采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物。如果可以，我们当然会使用全体数据而不是抽样数据。读到这里，我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们，连哭的心都有！
数据分析的及时性，在很多情况下比精确性更加重要，尤其是在商业领域。想想看，如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率，那还有什么意义？大数据计算技术，适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作，而是不要求极端精确的情况，其核心是预测趋势，况且原始数据也可能出现差错。
过往千年，探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至，这已经通过语言，融入我们的思维方式和哲学思想：因为所以，凡事都要问为什么。但是，在大数据的范畴里，关注的却是相关性，而不是因果关系，或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起，会帮助提高销售额，而不用关心其中的奥秘。如果说原因，可能很多都是人们的习惯、方便，甚至是人性，例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。
在此，也有一些自己的思考：如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息，而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户，深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾，如果再加上3D打印技术，就可以完成由消费者主导的个性化生产过程；而大数据所解决的是，通过对所有用户的数据进行分析，可以预测用户群整体的需求变化趋势，从而完成批量产品生产、销售的调整问题，其奇妙之处就在于无需用户开口说出她想要什么？一个解决的个体需求，一个解决的是群体需求。
本书除了提出上述三项基本观点，其它的内容大多是举例说明，多少有些空泛。但是，其实大数据时代才刚刚开始，对大数据的应用也只是停留在比较浅的层面上，作者能提出这三项基本观点已属难能可贵！
《大数据时代》读后感1000字
《大数据时代》读后感1000字
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。
《大数据时代》读后感1000字
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。
《大数据时代》读后感800字
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是＂钉是钉，铆是铆＂，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心＂是什么＂这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！以美军为例，从1991年海湾战争的胜利，再到1998年的科索沃战争再到2001年阿富汗战争，最后到2003年伊拉克战争的胜利。四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！
当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。
为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！
首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是＂钉是钉，铆是铆＂，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心＂是什么＂这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！
其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！以美军为例，从1991年海湾战争的胜利，再到1998年的科索沃战争再到2001年阿富汗战争，最后到2003年伊拉克战争的胜利。四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！