《大数据,变革世界的关键资源》

大数据相关的书籍
1. 《大数据时代: 生活、工作与思维的大变革》- 维克托•迈尔-舍恩伯格
2. 《大数据思维: 用数据解决问题》- 卡尔文•安德森
3. 《大数据时代: 从数据到价值》- 霍奇森•休斯
4. 《大数据: 互联网时代的新生态》- 维克托•迈尔-舍恩伯格
5. 《大数据: 原理、实践与应用》- 许小可、刘鸿志、张健
6. 《大数据: 面向智能化时代的挑战与机遇》- 廖新波、王智勇、王放
7. 《大数据时代的机会与挑战》- 纳特瓦尼尔•塞尔瓦姆特
8. 《大数据营销》- 斯图尔特•罗杰斯、弗雷德•埃利奥特
9. 《大数据革命: 你必须了解的大数据时代》- 马修•佩里
10. 《大数据: 互联网大数据智能技术及应用》- 王海燕、李瑞珍、李健军。

学习《不断做大做强做优我国数字经济》的心得体会近年来,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

在十九届中央政治局第三十四次集体学习时,领导对发展数字经济的重大意义、数字经济的发展趋势和规律,以及推动我国数字经济健康发展的战略举措作出重要论述,为我国数字经济发展指明了前进方向、注入了强大动力一.大数据开启信息化新阶段,催生数字经济.人类社会发展的历史经验表明,每一次经济形态的重大变革,往往催生并依赖新的生产要素。

正如劳动力和土地是农业经济时代主要的生产要素,资本和技术是工业经济时代学习贯彻《不断做强做优做大我国数字经济》近年来,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

在十九届中央政治局第三十四次集体学习时,领导对发展数字经济的重大意义、数字经济的发展趋势和规律,以及推动我国数字经济健康发展的战略举措作出重要论述,为我国数字经济发展指明了前进方向、注入了强大动力大数据开启信息化新阶段,催生数字经济人类社会发展的历史经验表明,每一次经济形态的重大变革,往往催生并依赖新的生产要素。

正如劳动力和土地是农业经济时代主要的生产要素,资本和技术是工业经济时代重要的生产要素,进入数字经济时代,数据正逐渐成为驱动经济社会发展的新的生产要素.大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端,之后逐渐延伸到科学和商业领域。

近10年来,大数据相关技术产品、应用和标准快速发展,逐渐形成了覆盖数据基础设施数据分析、数据应用、数据资源、开源平台与工具等板块的大数据产业格局,历经从基础技术和基础设施、分析方法与技术、行业领域应用、大数据治理到数据生态体系的变迁.大数据提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。

理论上来讲,在足够小的时间和空间尺度上对现实世界数字化,可以构造现实世界的一个数字虚拟映像,该映像承载了现实世界的运行规律。

第1节大数据前沿技术及应用1. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。

自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。

对错2. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。

A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库 D: 工作流引擎 E: 开放接口3. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A, B, C, D, E]A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用4. 【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从传统中央磁盘存储变成分布式云存储。

云存储的优点是容量大、费用低。

对错5. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录了对象的属性特征。

对错6. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。

A: 人工采集 B: 自动化采集7. 【判断题】数据自动化采集技术的发展产生了大数据。

对错8. 【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中，以便于大数据的管理、集成和综合分析。

对错9. 【多选题】教育大数据指的是学生在学习过程中产生的大数据，教育大数据应用主要体现在三个主要方面（）（）（）A: 学生学习分析 B: 学生的分类管理 C: 教学效果分析10. 【判断题】数据采集的下一个环节是数据存储。

正确答案:[对]对错第2节以供给侧改革推进跨区域产业共建1.【多选题】克强经济学的三大支柱为：A: 不出台刺激措施 B: 去杠杆 C: 结构性改革2. 【多选题】需求侧的三驾马车为：A: 投资 B: 消费 C: 出口3【判断题】1803年，萨伊出版《政治经济学概论》萨伊得出一个重要结论：供给能创造其自身的需求，供给和需求是恒等的，不会出现生产过剩，更不可能出现就业不足。

不存在需求不足，经济问题只是因为交换双方的比例失衡，解决办法就是削长补短，增加稀缺一方，过剩自然消除。

这就是著名的“供给创造需求”的萨伊定律，也称作萨伊市场定律。

大数据发展五大关键要素随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。

大数据的应用潜力无限，它可以为企业提供市场竞争的优势，为政府决策提供科学依据，为个人提供定制化的服务。

然而，要实现大数据的落地应用，需要考虑和解决一系列的问题。

本文将探讨大数据发展的五大关键要素。

一、数据数据是大数据的核心要素。

大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。

这些数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、移动设备等。

然而，大数据的真正价值在于对数据进行深入分析和挖掘，从中提取出有用的信息和洞察力。

因此，构建高质量的数据集是大数据应用的关键一步。

数据的准确性、完整性和及时性对于大数据分析的结果至关重要。

二、技术技术是大数据发展的基础。

随着数据规模不断增大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。

因此，大数据技术应运而生。

大数据技术包括数据存储、数据处理、数据挖掘等多个方面。

分布式存储和计算、云计算、机器学习等技术都为大数据分析提供了强有力的支持。

同时，人工智能的快速发展也为大数据应用带来了新的可能性。

三、人才在大数据时代，人才是最宝贵的资源。

一方面，大数据的技术和方法层出不穷，需要专业领域的专家来研究和应用；另一方面，需要懂技术又懂业务的数据科学家来对数据进行深入分析和挖掘。

因此，拥有优秀的数据科学家和技术团队是大数据应用成功的关键。

同时，培养和吸引更多的数据科学家也是大数据发展的重要任务。

四、隐私和安全随着大数据的蓬勃发展，隐私和安全问题也日益引人关注。

大数据集包含大量的个人信息和敏感数据，一旦被滥用和泄露，将对个人和社会带来极大的风险。

因此，确保大数据的隐私和安全是大数据应用的必要条件。

制定相关政策和法规、加强数据加密和安全措施、提高用户对隐私的意识等都是保护隐私和安全的关键措施。

五、合作与共享大数据的应用往往需要跨领域、跨组织的合作。

数据的收集和分析需要各方的共同努力和协作。

同时，促进数据的共享和开放也是大数据发展的重要方向。

《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感佘洁婕读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。

作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们们教育的内容进行数字化，，其结果指向的就是电子教教材的研发或者是教学过程程的数字化。

美其名曰，这这是教育技术的重要内涵。

在教学过程中，学生的的行为表现都可以被数据化化，而这项研究不是任何一一个专业可以深入下去的，，它的专业性太强，所以我我才会想到，所谓教育技术术与其研究教育的数字化，，不如研究教育的数据化来来得实在，来的有意义。

长长期以来，我们并不了解教教育对一个人的影响具体会会如何表现，我们有的只是是一个轮廓，我们也并不确确定一个教师的行为对学生生具体产生了哪些影响。

所所以，人们对教育一直有一一个深深的质疑，它是不是是科学的？大数据概念至少少提出了关注“是什么”比比“为什么”要有实际意义义得多。

而我们的教育恰好好需要把注意力从“为什么么”转移到“是什么”上面面来，只有如此，才能把教教育从为什么发展成“可能能成为什么”上来，这会是是一次思想上的革命。

而对对于现在地位岌岌可危的教教育技术来说，把研究的重重点从数字化转移到数据化化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，，教育者首先通过标准化全全科教学处方，实现了教师师授课模板和教学内容的标标准化，保证每个教学过程程和内容是可控的，然后结结合每天的教学内容，处理理好面对的数据，处理好数数据，自然也就处理好了课课堂的反馈，最终形成了既既注重教学体验又以教学结结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课课上的学生资源，在课后还还要对这些资源进行跟踪处处理。

这与过去的教育教学学显然是不同的，面对大数数据时代的到来，教学有所所改变是必然的。

《大数据时代》读书心得体会（通用9篇）《大数据时代》读书篇1去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。

仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。

于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。

有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。

我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。

看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI最大的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。

不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：1.什么是大数据?查了查百度百科，是这样定义的：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--这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2.大数据适合什么样的企业?诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。

针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店，估计数据也是少得可怜，5，能用的可能只有消费者数据了吧。

公需课2023 《“十四五”智能制造发展规划》解读参考答案单选题（共7题，每题5分）1、“大数据成为提升公共服务质量和效率的重要手段”是从（D）视角看大数据的价值体现。

A、资源B、技术C、经济人D、社会2、为推动大数据产业高质量发展，《“十四五”大数据产业发展规划》提出了以释放数据要素价值为导向、做大做强产业本身为（B）、以强化产业支撑为保障的路径设计。

A、标准B、核心C、路线D、内容3、截至2021年4月，我国已经有（B）个省级和地市级数据开放平台。

A、164B、174C、184D、1944、预计2023年大数据产业规模就将达到（B）。

A、1.5万亿B、2.5万亿C、3.5万亿D、2万亿5、截至（A）年年底，我国数据中心市场规模为1958亿元。

A、2020B、2019C、2021D、20186、关于大数据中心服务的主要特征，以下表述错误的是（D）。

A、大型化B、虚拟化C、综合化D、资源化7、我国已建设（D）个国家大数据综合试验区。

A、5B、6C、7D、8多选题（共6题，每题5分）1、大数据产品和服务体系涵盖哪些方面？（ABCDE）A、数据资源B、基础硬件C、通用软件D、行业应用E、安全保障2、“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然存在一些制约因素，具体表现在（ACDE）。

A、社会认识不到位B、法律规范不完善C、技术支撑不够强D、市场体系不健全E、安全机制不完善3、大数据产业是以数据的（ABCDE）等为主的一个战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，也是经济社会高质量发展，实现质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。

A、生成B、采集C、存储D、加工E、分析4、数据中心囊括四大主要业务范畴，具体包括（ABCD）。

A、电信业务B、云服务C、房地产出租D、互联网接入服务E、资产分配5、如何发挥大数据特性优势？（ABCDE）A、加快数据“大体量”汇聚B、强化数据“多样性”处理C、推动数据“时效性”流动D、加强数据“高质量”治理E、促进数据“高价值”转化6、大数据中心的发展趋势有（ABCDE）。

《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》读书笔记1 在北航读⼤数据也已经有⼀年多了，但是我感觉到⾃⼰始终没能够从宏观的⽅⾯想清楚⼤数据为什么是趋势、效率如何评估、怎么⽤才最好。

这可能是因为⾃⼰还没有学习到位、思考的少；也可能是因为诸如机器学习、云计算、数据挖掘以及R语⾔⼯程实践这样的课程涉及的都是具体的技术，从技术谈起最好，⽽专门花费⼀门课去谈概论在这个阶段略显多余；还有可能是因为⼤数据这个领域太新太繁杂，很多东西渗透在技术其间⽽不好单独剥离⽽出，所以避⽽不谈让你⾃⾏品味悟道......这就激发了我去读关于⼤数据概论的书籍。

这本《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》很符合我的需求，因为要的就是站在⼀个全新的思维层⾯去思考⾃⼰到底在学些什么，以后会做些什么，事实上这本书也就是这样写的。

本书在引⾔部分开门见⼭的点明作者观点，即⼤数据开启了⼀次重⼤的时代转型；在正⽂部分从三个主要的⽅⾯探讨了⼤数据时代的特性、规则和优势，即⼤数据时代所带来的思维变⾰、商业变⾰和管理变⾰；在结语章节预测了⼀下⼤数据的未来。

全书结构清晰、⽂字通俗易懂，本书的两位作者，英国⽜津⼤学⽹络学院的教授维克托迈尔－舍恩伯格、《经济学⼈》数据编辑肯尼恩－库克耶，举了很多的例⼦，在每个例⼦⾥都着重对⽐了⼤数据时代前后的不同，让⼈读后⾼下⽴判。

1、引⾔——⼀场⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰ ⼤数据，变⾰公共卫⽣：在甲型H1N1禽流感⼤爆发的时候，美国也是要求医⽣在发现新型流感病例的时候告知疾病控制与预防中⼼。

但是问题在于，这种统计疫情的⽅式会有⼀定的延迟。

⽐如说，⼈们可能患病多⽇受不了了才去医院、医⽣把情况确认并传给疾控中⼼需要时间、疾控中⼼每周才进⾏⼀次数据汇总等等，延迟的时间往往在⼀到两周。

对于甲流这种飞速传播的致命疾病来说，信息滞后两周是致命的，因为这种滞后会导致公共卫⽣机构在疫情爆发的关键时期⽆所适从。

⾯对这个问题，⾕歌的⼯程师们发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，论⽂不仅解决了这个信息迟滞的问题，⽽且在疫情爆发的初期就能够发现源头，定位传播辐射轨迹，精确程度可以到特定的地区和州。