《大数据时代》给予我的启示
信息是人类社会记录、存储、传播交流的一切内容，包括文字、声音、图片、影像等。最近一个多世纪以来，伴随几次技术革命，随着计算机的发明，信息是以数据的形式存在电子元件中，呈现出爆炸式的增长。人类现在一天产生传递的信息，要超过人类几百年甚至上千年积累存贮的信息。从马克思“量变引起质变”的哲学原理来看，大数据时代就是信息积累从量变到质变的必然结果。这将是一个新的时代，海量数据的处理、利用，将改变人们的思维方式、工作方法和生活状态。我们是被动地去观望接受它的影响呢，还是主动的学习改变从而引领这种趋势呢？
在时代变革面前，黄袍山公司选择了主动，去引领时代发展趋势。面对不确定性，变革的先行者意味着更多的风险、甚至要付出代价，但被动去接受，只会丧失大好良机，终将被时代所淘汰。世上没有坐享其成的好事，机会是留给敢于尝试的人。
数字化营销、会员营销、惠万家计划、物联网建设等一系列理念的提出和实践，充分体现了黄袍山公司领导站在时代发展的前沿，高瞻远瞩、先试先行、英明决策的战略眼光，引领时代发展的远大抱负，造福人类健康的博大胸怀。虽然黄袍山公司处在偏远的山区县城，但这并不妨碍其成为一个伟大的企业，就像韶山冲走出的毛出席，带领在边穷山区奋斗的共产党人最终夺得了天下一样。企业的比拼最终是企业家胆略和胸怀的比拼，无疑在这一点上，黄袍山公司不输给别的企业。
竞争的市场是一场不见硝烟的战场，在食用油市场上尤为剧烈。全国有近1500家茶油生产企业，各以其自有的资源禀赋分得食用油市场的一杯羹，同质产品的竞争激烈程度可见一斑。同类产品中，橄榄油在高端油品市场上摇摇领先，占据着绝大部分市场份额；新的健康油品又在不断涌现，米糠油、亚麻籽油、核桃油、苏子油等等又在不断的觊觎蚕食着这个市场。合作客户是有限的，消费者也是有限的，在供大于求的市场格局中，主动权掌握在消费者手中，有很多产品可供选择。
传统的市场营销是一种交易营销，重视的是产品、价格、渠道和促销。传统的营销模式中，制造商生产出的产品往往通过制造商—批发商—零售商—消费者的营销渠道对外销售产品，产品一般需要经历好几个环节才能到达消费者手中，这样臃长的供应链不仅降低了产品的时效性，而且增加了产品的成本。
现代网络营销是指发现、满足或创造顾客需求，利用互联网所进行的市场开拓、产品创新、定价促销、宣传推广等活动总称，强调是消费者的欲望和需求、成本、便利和沟通，重
视消费者的参与和体验，需要考虑如何建立公司和品牌与消费者生活的联系。
黄袍山公司在传统营销渠道建设上取得了很大的成果，全国大部分省份的招商布点，近百家专卖店，在业界茶油企业中是数一数二的。而在网络销售中，虽然以进驻天猫、京东等大型平台，但是销量很低，落后于“赣花”、“井江”、“金浩”等品牌，但是它们采取一味的降低价格的策略，滥调和，罔顾质量，不是长远之计，走不长久。黄袍山公司致力于打造“更健康、更安全、更便捷、更实惠”的物联网购物平台，将传统营销渠道和网络营销模式有机的结合起来，实现产品“自由卖、自由买”的自由流通，是适应大数据时代临的英明战略决策。
大数据时代来临，机遇和挑战并存。在激烈的竞争中，我们能否寻求超越，在众多油茶企业中脱颖而出，成长壮大呢？读《大数据时代》以后，作为市场部的成员之一，结本人的工作，谈谈自己的感想：
1、建立学习型组织
在新的时代面前，过去的经验知识不足以应对新的挑战，需要我们加强学习，积极思考，在整个公司营造一种学习的氛围，建立学习型组织。我认为我们公司在这一点上做得很好，在董事长亲自带领下，全员学习，各员工应该培养学习的主动性，热爱学习，自觉的去学习。但我个人认为还应该注重学习方式和学习效率，仅靠我们公司自己内部人开会讨论，得到提高毕竟是有限的，可以通过听专家讲课，看网络视频，主题讨论等方式学习，已达到更好的效果。
2、全员参与公司产品宣传推广
在参与公司资料整理，软文写作的过程中，我发现个人力量是有限的，掌握的信息知识很片面，思维习惯固定、语言风格单一，效果也难免尽如人意。如何把我们的微信公众号打造成知名微信号，做好公司的软文宣传，需要大家共同参与，集思广益、群策群力，每人都尽力去提出自己的想法，搜集整理相关的资料，向平台投稿。
3、数字化营销中心如何做好会员卡营销的服务工作？
会员卡营销是公司营销战略的重要组成部分，我们的会员卡就像产品的宣传单、人的名片，只有尽可能多发放会员卡，产生足够大量的数据，达到一定量之后才能收到好的效果。
数字化营销中心作为会员卡营销的服务部门，需要做好会员数据的记录处理工作。分为以下三个步骤：
1）公司内部成员之间的沟通，数据处理，包括卡号的编码、会员卡制作申请，数量，发到什么地方，与那个单位合作，需要多少数量，什么时候发放，什么方式发放，发放了多
少等数据信息都要有准确记录。
2）与平台经销商、合作客户的信息数据处理。通过物联网后台会员数据的处理分析，得出哪个地区的会员登录多，可以作为广告投放的重点区域。通过对比不同发卡途径的效果，分析出有效的发卡途径，以后重点考虑通过此种途径发卡。分析会员购买产品的数量、品类等数据，可以得出哪种产品可以作为重点推广的产品。
3）对于消费者的信息数据处理。消费者拿到会员卡后，注册登录官网，就会登录时间、浏览的页面、页面停留时间，看过哪些产品，是否购买等数据信息，通过这些信息的分析处理，我们分析出我应在在哪个时间段加强客服导购工作，那些页面需要优化，哪些产品可以重点推荐给消费者。
以此来来看，数据能帮助我们更好的进行内部沟通，更好的服务于经销商，提高自身的服务质量。这就是大数据在我们日常工作的应用。
新的时代已经来临，我愿意和大家一道共同努力，加强学习，转变思维，勤奋工作，提高自己的业务水平和工作能力，为将“本草天香”打造成油茶行业第一品牌贡献自己的力量。
数字化营销中心胡昌华
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大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值
3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
大数据时代读后感范文 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
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
读《大数据时代》有感 下面是小编为大家整理收集的关于读《大数据时代》有感，欢迎大家阅读，希望可以帮助到你。可以借鉴的哈。 大数据时代读后感一： 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 过这方面的经典着作舍恩佰格的《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等全球顶级企业， 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， 如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场 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。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?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，
《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。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。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；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；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。 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
数据的故事 ——读《大数据时代》有感信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变……我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？ 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？ 在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有
《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，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；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；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 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。 作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的
区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行
《大数据时代》读后感2000字以上 《巴黎圣母院》读后感1000字以上高中2 如果世上真的有一部小说可以如此鲜明地把浪漫主义色彩融入现实世界，那么，就是《巴黎圣母院》了。 这两年，大数据，云计算的思想就像小苹果的音乐一样，传的到处都是，每一个公司 不管是互联网公司还是传统企业，都标榜自己的大数据。 1、实体物联网与虚拟物联网 孙少平在平凡的世界里摸爬滚打，他所做的每一件事，在我看来，都凝结着信念，支 持他一直奋斗的，除了那个大气善良的姑娘田晓霞，就是他的信念了——平凡但不平庸。 现在的我们，在物质上，早就过了那个为口粮日夜不辞辛苦的年代，我们比孙少平拥有的 更多，可是我们的精神呢?或许只有在夜深人静的时候，我们才能听到风吹麦浪、蟋蟀弹 琴的声音。 它教会人们在生活中表现尊严，去努力争取自由、爱情、地位和尊严。哪怕当今社会 万物都靠钱来衡量和决取，都不能放弃去追求这一切美好的东西。人们都疯狂地似乎为了 金钱和地位而淹没爱情、污浊心灵。在穷与富之间选择富，在爱与不爱之间选择不爱。很 少有人会像简这样为爱情为人格抛弃所有，而且义无反顾。 一连几天，他的胳膊投得又肿又疼，不但没有进步，反而越投越近了。急得他觉也睡 不好，饭也吃不香。心想：难道我就被这个小小的手榴弹难住了? 曾几何时，物联网的概念闹得风生水起，庞大的物联网能够让世间大量的物体，都能 够被检测并联网，包括了人、车、房等一切能够被联网的物体，这些物体都能够以种方 式被感知他的存在，并对其信息记录在案，以供使用。在若干年前，这还是一种看似遥不 可及的事物，要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签，显得不切实际。如今，随着 手机的大量使用，人类本身也被加入了物联网中。为什么要物联网?是为了获取什么?要知 道物联网获取了什么，只需要看看在一个物体在没有加入物联网与加入物联网之后，我们 多出了哪些东西便能够知晓。那么，很明显，我们需要通过某种方式来获取该物体的信息，这种存储下来的信息，就叫做——数据。 故事情节大致如此：主人公唐泰斯是个正直善良的小伙子，远航归来，打算结婚，并 且作了代理船长，前程似锦。 当远征队的战舰与“海怪”发生撞击，皮埃尔教授不慎落入水中，才发现“海怪”原 来是一艘世间绝无仅有的巨大潜艇。随后，皮埃尔教授被人发现并被带到潜艇中，开始了 一场奇异的海底之旅。
大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，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，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "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的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations
《大数据时代》读后感心得2000字以上 2019-01-01 凡是过去，皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句， 。大数据是现在的潮流，《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍，第二遍是为了写这篇读后感，总体而言，值得一看，但细节方面却需要讨论了。 维基百科对大数据的解释：Big data，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 有人说现在是读图时代，除去小说、心灵鸡汤以外，现在的畅销书基本都有图片，这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的) 首先尝试解析一下作者的三大观点，这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话： 1 不是随机样本，而是全体数据 我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析，但在现实中我们经常拿不到全体数据：一是对象的特性：比如炸弹的威力，你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法，每一种方法都有适用的范围，不太可能包罗万象;三是数据分析的角度，战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔，而坠毁的则无法统计，沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上，就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。“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”，作者显然只关注了一部分原因。 从语言的理解上看，什么是全体数据，究竟是“我们需要的所有数据”，还是“我们能收集到的所有数据”，书中的很多商业案例中，处理的只是“我们能收集到的所有数据”，或者说是“我们认为的全体数据”。人对自然的认识总是有限的，存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例“Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测”，而“整整一年”就是一个采样，或者是“我们需要的所有数据”。 从历史的角度看，国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是“收集全世界的书”，实现“世界知识总汇”的梦想，国内的乾隆汇编四库全书，每个收集的过程都有主观因素在里面，而他们当时都认为可以收集全部的书籍，到最后，我们也没有得到那个梦中的全体。
《大数据时代》读后感2篇01我们已在大数据里生活了好多年，而最近观看了《大数据时期》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是最近几年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛利用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断出现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获得，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。 对普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用和2次开发项目。通过分析信息的大数据，不但可以发掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的2次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造1种新的广告和营销方式。 同时作为1名人力资源工作者，我也在想人力资源管理由于大数据而取得价值提升的可能，但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效力的人力资源管理，再到目前寻求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。 过去，人力资源管理没有太多数据的支持，决策常常依托直觉、经验和个人偏好。大数据时期的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺少，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。 2012年，麦肯锡提出了“大数据时期”的说法，用最通俗的说法来讲，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信
息爆炸时期”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过搜集、整理、分析、研究这些数据，就可以找到对自己有益的方法。夸大1点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时期的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时期”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时期下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态搜集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而到达全面提升人力资源管理水平的目的。 02《大数据时期》，作者是被誉为“大数据时期的预言家”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1步论述和厘清大数据的基本概念和特点。 人类历史长河中，即便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，乃至在没法取得实证数据的时候纯洁依赖经验、理论、假定和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识常常是表面的、浮浅的、简单的、扭曲的或是无知的。维克托指出，大数据时期的来临令人类第1次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次取得和使用全面数据、完全数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获得过去不可能获得的知识，得到过去没法企及的商机。 本书从思惟变革、商业变革及管理变革3部份论述大数据时期已来临;罗列了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思惟变革部份，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是甚么”就够了，没必要知道“为何”;在大数据时期，我们没必要非得知道现象背后的缘由，而是要让大数据自己“发声”：U PS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
大数据时代数据分析与信息安全 目前，中国已进入大数据时代，科学的大数据管理对于我国实现网络强国目标具有重要意义。本文基于目前全球数据发展的推动作用，结合中国大数据时代的具体特点，分析、探讨大数据时代背景下的信息安全特点，并作简要讨论。 标签：大数据；信息安全；数据分析 大数据是社会科学技术发展和工业化的融合，目前随着全球化进程的加剧，数据信息的增加，其发展规模和速度都发生了巨大变化。全球化的大数据融合，必然会引起各国对信息安全的高度重视，尤其是与其他国家相连接和互动的国际信息。这些信息不仅会影响我国的外交、经济、军事、政治和文化，更会给我国的信息安全管理工作带来巨大挑战。本文通过分析大数据时代的发展趋势，着重探索其特点和安全要求。 一、大数据时代的发展趋势 近年来，相关业界和学术界提出了大数据的讨论，大数据时代已经到来。大数据给学术界带来了新的思路，且颠覆了很多传统的行业模式，并为之带来了新的发展变化。据预测，大数据将成为企业、政府、研究、教育、医疗和其他行业的新挑战。大数据的核心技术是对信息的存储和传输进行整理分析，要求做到数据实时处理、真实有效。相比于传统信息的挖掘和应用，大数据更具优势，打破了传统数据源的局限性，给全世界的商业模式带来了新的机遇和挑战，其潜在的价值也将带来新的市场空间。与此同时，无处不在的数据，也对信息安全提出了新的标准和要求。与大数据技术相关的产业链将迎来一个新的发展时期，美国在20世纪90年代就提出了“信息高速公路”项目和技术，此外，日本、英国、澳大利亚和其他国家都已出台了战略举措和相应的大数据技术。 大数据属于数据集，其特点是种类多、容量大、应用方便、存取方便、发展速度快，大数据的科学管理方法已成为新一代的重要信息技术。在大数据背景下逐渐形成的万物互联的发展趋势促进了全球经济的发展。国际经济新格局的发展趋于网络化、智能化，数据共享日益方便，因此互联网信息安全也进入大数据时代。发达国家相继出台与大数据相关的政策，使大数据成为经济发展和转型的新动力，并且给国家带来新的发展机遇。2014年中国正式提出行动数据大计划，将发展大数据作为未来发展的重要战略目标。在大数据时代，我国的信息安全管理工作也将迎来新的发展机遇和挑战，政府和各行业间的信息资源，将通过整合、共享、相互渗透，实现数据间的有效连接，由此将会带来信息安全保证的挑战，促使信息安全管理变得更加全面，使人们不得不树立新的信息安全管理意识。 二、数据分析现状及发展 大数据的价值不可估量，并且被誉为“未来石油”。企业通过海量的数据信息挖掘，从中发现商机、明确客户需求，从而准确锁定目标客户。大数据产业具有
读《大数据时代》有感800字 广州风神焊装二科主拼A班史伟 "大数据"听起来已经不是个新鲜词汇了，在如今这个时代，毫无疑问的是，大数据技术的应用已经充斥在我们的生活之中了。可以说，我们已经走引进了一个"大数据时代". 大数据分析极大的改变了我们解决问题的方式。所谓大数据是区别于传统的仅取原数据的少量样本进行分析的数据处理方式。大数据旨在对全部原数据进行分析与处理。但由于实际情况中的计算能力与时效性等客观条件的限制，很多时候还不能实现"真正"的大数据分析。尽管如此，通过分析比以往更多的数据，人们仍然发现了看待事物与解决问题的新思路，而这些新思路正是大数据的主要价值与灵魂。 相信大家一定听说过一种说法："在大数据中，因果关系将不复存在。"事实上，在一定程度上，这种说法是成立的，但不够准确。因果关系不是消失不见了，只是它没以前那么重要了。通过分析大数据，人们找到了很多看似毫不相干的事物之间的相关关系，并且通常在其中得到了收益。显然，这些相关关系是利用传统的逻辑推理难以得出的。在这种情况中，不去探究因果关系，而仅仅利用分析得到的相关关系就可以达到目的。需要注意的是，虽然在这里并没有得到因果关系，但并不是说无法推理得出；恰恰相反，当得知了相关关系后，更容易得到相对合理的因果关系。 "因果关系不如相关关系可靠。"在大数据的支持下，直接通过数据得到的相关关系能极大程度上代表事物的规律，也就是说准确率很高。但通过逻辑推理出的因果关系则常常会失误，因为这本质上是我们为了解释事物所想象出来的。然而，发现因果关系仍然是相当重要的，尤其是在各个领域的理论分析中，这样可以使知识体系逻辑清晰
且趋于完整。 书中举例了大量大数据分析的实际应用；例如通过机票的交易数据来预测最低票价出现的时间；通过搜索词条发现传染病的发生区域，从而控制疫情等。 大数据给我们的生活、工作与思维带来的变革是巨大的，是机遇也是挑战。随着大数据的发展，许多行业将会发生改变，一些新的角色会加入，一些老的角色将被淘汰。抓住机会，积极改变才能乘风破浪！
生活，工作以及思维的大变革 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 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