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《大数据》读后感《〈大数据〉读后感》在这个信息爆炸的时代，“大数据”这个词似乎无处不在，我也带着好奇读了一本关于大数据的书。
读这本书的过程，就像是在一个全新的世界里探险。
书中描述的大数据的种种神奇之处，让我这个对技术不算精通的人，也仿佛看到了未来的无限可能。
以前啊，我总觉得数据就是一堆枯燥的数字和表格，没啥特别的。
但这本书告诉我，大数据可不是这么简单。
它就像是一个隐藏在幕后的超级英雄，默默地影响着我们生活的方方面面。
比如说购物吧，以前我去网上买东西，就是自己瞎逛逛，看到啥觉得差不多就买了。
可现在呢，大数据能根据我的购买历史、浏览记录，给我推荐那些我可能真正需要或者喜欢的东西。
这可太神奇了！有一次，我只是随便看了看一款运动鞋，结果接下来的几天，网站给我推荐的全是各种相关的运动装备，从运动袜子到运动背包，简直是一条龙服务。
这让我感觉自己好像被一双无形的眼睛盯着，但又不得不承认，有时候推荐的还真挺合我心意。
还有找工作这事儿。
以前找工作，就是到处投简历，像个没头苍蝇一样乱撞。
现在有了大数据，招聘网站能根据你的简历和技能，帮你匹配到更合适的岗位。
我有个朋友，之前一直为找工作发愁，投了好多简历都石沉大海。
后来他用了一个有大数据匹配功能的招聘平台，没多久就收到了好几个面试邀请，最后还真找到了一份特别满意的工作。
他跟我说的时候，那兴奋劲儿，就好像中了彩票一样。
再说说交通出行。
以前打车，那得靠运气，特别是在高峰期或者偏远的地方，等半天都不一定能等到一辆车。
现在有了打车软件，大数据能实时分析车辆的分布和乘客的需求，让我们能更快地打到车。
有一回我着急去机场，在路边等了好久都没拦到出租车，心里那个急啊！后来用了打车软件，没几分钟就有车来接我了，真是解了我的燃眉之急。
不过，大数据带来方便的同时，也让我有点小担心。
比如说隐私问题，这么多关于我们的信息被收集和分析，万一泄露了可咋办？还有，有时候大数据的推荐会不会让我们变得越来越局限，只看到自己熟悉和喜欢的东西，而错过了一些新的可能？读完这本书，我深深感受到大数据就像一把双刃剑。
大数据时代读书笔记Newly compiled on November 23, 2020大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：●要全体不要抽样。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
全数据模式，样本=总体。
●要效率不要绝对精确。
其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
●要相关不要因果。
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
接着，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，作者冷静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。
●大数据的核心就是预测●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。
●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将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。
✧第二个改变就是，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。
●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。
●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。
●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。
《大数据》读后感《＜大数据>读后感》最近读了一本关于大数据的书，这可真是让我大开眼界！以前吧，我对大数据这个概念模模糊糊的，只知道好像是个挺厉害的东西，但具体怎么个厉害法，完全没概念。
读了这本书之后，我算是有点儿明白了，原来大数据已经在不知不觉中渗透进了我们生活的方方面面。
书里讲了好多大数据的应用案例，其中有一个让我印象特别深刻。
说是有一家连锁超市，他们通过分析顾客的购买数据，发现了一个特别神奇的现象。
每到周末的晚上，啤酒和尿布的销量都会大幅上升。
这可把大家都搞懵了，啤酒和尿布，这两个八竿子打不着的东西，怎么会同时卖得这么好呢？后来经过进一步的分析，才发现原来是这样的。
周末晚上，很多爸爸被妈妈派出来给宝宝买尿布。
这些爸爸们在买尿布的时候，顺手就给自己拿了几瓶啤酒。
你看，这就是大数据的厉害之处，它能从看似毫无关联的数据中，发现隐藏的规律和联系。
这让我想起了我自己的一次购物经历。
有一回，我在网上想买一双运动鞋。
我就在几个购物平台上搜索、浏览，看了好多不同的款式和品牌。
结果呢，接下来的几天，我的手机里到处都是运动鞋的广告。
打开社交媒体，是运动鞋的推荐；看个视频，中间插播的也是运动鞋的广告。
当时我就觉得，哎呀，这大数据也太厉害了吧，我就只是随便看看，它就好像知道我心里在想什么似的。
还有啊，大数据在交通领域的应用也让我觉得特别神奇。
现在很多城市都有智能交通系统，通过收集路上车辆的行驶数据，实时调整红绿灯的时间，让交通变得更加顺畅。
我所在的城市就是这样，以前上下班高峰期，路上堵得那叫一个水泄不通，有时候一堵就是好几十分钟，让人心情特别烦躁。
但自从有了这个智能交通系统，堵车的情况明显改善了很多。
虽然有时候还是会堵，但等待的时间短了不少，这可真是给我们的出行带来了很大的便利。
再说说医疗方面，大数据也发挥了很大的作用。
医生可以通过分析大量的病历数据，更快更准确地诊断疾病，制定治疗方案。
以前看病，可能要做很多重复的检查，浪费时间又浪费钱。
大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
《大数据》读后感《＜大数据>读后感》在信息爆炸的时代，“大数据”这个词儿就像一阵风，呼呼地吹进了我们生活的每一个角落。
读了关于大数据的相关内容，我这心里呀，就像被投进了一颗小石子，泛起了一圈又一圈的涟漪。
书里说，大数据能预测未来。
这可太神奇啦！就好像有个超级聪明的精灵，躲在数字的背后，悄悄地告诉我们明天会发生啥。
比如说，通过分析大量的购物数据，商家能猜到我们接下来可能想买啥，然后早早地把广告推到我们面前。
这让我想起了自己的一次购物经历。
有一回，我在网上瞎逛，想买双运动鞋。
就那么随便看了几双，结果接下来的几天，不管我打开哪个网页，都能看到各种各样的运动鞋广告。
一开始我还觉得挺巧，后来才反应过来，这就是大数据在“搞鬼”呢！那些广告就像一群跟屁虫，我走到哪儿它们就跟到哪儿，甩都甩不掉。
还有啊，大数据能帮医生治病。
通过分析海量的病历和医疗数据，医生能更快更准地诊断病情，给出合适的治疗方案。
这让我想起了我奶奶看病的事儿。
奶奶有段时间身体不太舒服，去了好几家医院，做了一堆检查。
医生们把奶奶的各种检查数据输入到电脑里，然后一起讨论分析。
最后得出的诊断结果和治疗方法，那叫一个精准！奶奶吃了药，没多久就好起来了。
我当时就在想，这大数据可真是个好东西，能让医生变成“神医”，一下子就把奶奶的病给看准了。
不过，大数据也不是完美无缺的。
有时候，它也会犯错，会给我们带来一些麻烦。
比如说，因为数据不准确或者分析方法有问题，可能会给出错误的结论。
这就好比是在大雾天里走路，容易迷失方向。
我有个朋友，他申请贷款的时候就遇到了大数据的“乌龙”。
明明他的信用记录很好，收入也稳定，可就是因为大数据的分析出了偏差，贷款申请被拒绝了。
他那叫一个郁闷，到处找人说理，可又不知道该找谁。
最后费了好大的劲儿，才把事情弄清楚，拿到了贷款。
读完关于大数据的这些内容，我深深地感觉到，大数据就像是一把双刃剑。
用得好，它能给我们的生活带来很多便利；用得不好，可能会把我们的生活搅得一团糟。
《大数据》读后感《＜大数据>读后感》在这个信息爆炸的时代，“大数据”这个词儿，已经不再陌生。
当我翻开《大数据》这本书，就仿佛打开了一个全新的世界，一个充满数字、信息和无限可能的世界。
书里讲述了大数据如何改变我们的生活、工作和思维方式。
它不再是一堆枯燥的数字和理论，而是实实在在影响着我们每一天的点点滴滴。
就拿我自己的经历来说吧。
有一次，我在网上随便浏览了一些关于旅行的信息，就是看看那些美丽的风景图片，心里想着啥时候能出去走走。
结果呢，接下来的日子里，我的手机、电脑就不断给我推送各种旅行相关的东西。
机票打折的信息、酒店的优惠套餐、热门景点的介绍，简直是铺天盖地。
这让我深切地感受到，大数据就像一个“无所不知”的精灵，它能捕捉到我那一点点小小的心思，然后迅速做出反应。
还有啊，我平时喜欢在网上购物。
有一回，我想买一双运动鞋，就在购物平台上搜索了一下。
好家伙，从那以后，每次我打开那个购物软件，首页推荐的全是各种各样的运动鞋，不同品牌、不同款式、不同颜色，应有尽有。
而且它推荐的还挺准，有好几双都让我心动不已。
我就在想，这大数据咋这么厉害，它咋就知道我喜欢啥样的鞋呢？难道它能钻进我的脑袋里看看我的想法？通过读这本书，我发现大数据不仅能懂我们的喜好，还能在很多方面发挥巨大的作用。
比如说医疗领域，医生可以通过分析大量的病例数据，更准确地诊断疾病，制定更有效的治疗方案。
这对于那些被病痛折磨的患者来说，简直是天大的好消息。
再比如交通方面，通过大数据的分析，可以优化城市的交通流量，减少拥堵。
以前我上班路上总是被堵得心烦意乱，要是大数据能把这交通问题解决好，那可真是太棒啦！不过呢，大数据在给我们带来便利的同时，也带来了一些烦恼。
就像我前面说的，那些不断推送的信息，有时候真的让人有点应接不暇。
而且，我还担心自己的隐私会不会被泄露。
毕竟，大数据知道了我们那么多的事情，如果这些信息被别有用心的人拿到，那可就麻烦了。
但是，总的来说，大数据的好处还是远远多于它带来的问题。
《大数据》读后感
《大数据》是一本引人深思的书籍，通过对当今信息时代的深入分析，揭示了大数据对我们生活和社会的巨大影响。
在阅读这本书的过程中，我深刻体会到了大数据时代的来临所带来的挑战和机遇。
首先，书中对大数据的定义和特点进行了详细的介绍。
大数据并不仅仅是指数据的数量庞大，更重要的是数据的价值和意义。
在当今社会，我们每天都在产生大量的数据，这些数据包含着我们的行为、喜好、习惯等各种信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以为企业、政府和个人带来巨大的价值。
然而，同时也需要注意数据的隐私和安全问题，如何在保护个人隐私的前提下充分利用大数据，是一个需要我们深思的问题。
其次，书中还探讨了大数据对社会的影响。
大数据的出现改变了我们的生活方式和工作方式，让我们能够更加高效地获取信息和解决问题。
同时，大数据也为社会带来了许多新的挑战，比如信息泛滥、数据泄露等问题。
如何在利用大数据的同时保护个人隐私和信息安全，是一个亟待解决的问题。
在读完《大数据》之后，我对大数据时代的到来有了更深刻的认识。
大数据不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和生活方式。
我们需要学会如何正确地利用大数据，让其为我们带来更多的便利和机遇。
同时，我们也需要警惕大数据可能带来的负面影响，保护好自己的隐私和信息安全。
总的来说，读完《大数据》让我对信息时代有了更深刻的理解，也让我意识到了大数据对我们生活和社会的重要性。
希望我们能够在大数据时代中不断学习和进步，让大数据为我们的生活带来更多的便利和幸福。
愿我们能够在这个信息时代中不断探索，不断前行，创造出更加美好的未来。
读书笔记1：《大数据时代》生活、工作和思维的大变革 【英】维克托·迈尔—舍恩伯格 肯尼斯·库克耶著 大数据标志着人类在寻求量化和理解世界的道路上前进了一大步。
过去不可计量、储存、分析和共享的不少东西都被数据化了。
拥有大量的数据和更多不那末精确的数据为我们理解世界打开了一扇大门。
社会所以抛却了寻觅因果关系的传统偏好，开始挖掘相关系数的好处。
“大数据”的本质是思维、商业和管理领域前所未有的大变革。
由此，必然会带来教学方式的改变。
大数据与三个重大的思维转变相关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
●其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而再也不追求精确性。
●最后，我们的思想发生了转变，再也不探求难以捉摸的因果关系，转而注重事物的相关关系。
数据创新就像一个奇妙的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能持续赋予。
它的真实价值就像飘荡在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝绝大部份都隐藏在表面之下。
当世界开始迈向大数据时代，社会也将经历类似的地壳运动。
在改变人类基本的生活与思量方式的同时，大数据早已在推动人类信息管理准则的重新定位。
无非，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去适合，我们也许只有几年时间。
大数据，给我们带来了机遇、风险和挑战。
它们持续对我们管理世界的方法提出挑战，我们要意识到新技术的风险，促动其发展，然后然后斩获成果。
大数据标志着真正的“信息社会”终于到来了。
我们能够获得比以前更多的信息并实行分析。
在我们诠释世界时，能够利用更多的数据，甚至是全部数据。
这需要我们采取非传统的方法，特殊是要改变我们理想中构成实用信息的因素。
我们“做新、做多、做好、做快”的水平能释放出无限价值，产生新的赢家和输家。
绝大部份的信息价值来自于二级用途，即潜在价值，而不是我们所习惯认为的基本用途。
结果，对于绝大部份数据来说，尽可能多地采集、等待信息增值并且让其他更适合挖掘价值的人来分析它才是明智之举（前提是这人能够分享开辟出的利润）。
《大数据》读后感在这个信息爆炸的时代，“大数据”一词频繁地出现在我们的视野中。
怀着对这一前沿领域的好奇与探索之心，我读了相关的书籍，深受启发，也有了许多思考。
大数据，简单来说，就是海量的数据，但又不仅仅是数据的数量大。
它所蕴含的价值和力量，远远超出了我们的想象。
书中提到，大数据改变了我们的思维方式。
以往，我们习惯于通过抽样调查来获取信息，然后基于有限的数据进行分析和推断。
但在大数据时代，我们可以获取全体数据，从而更全面、更准确地了解事物的全貌。
这种从局部到整体的思维转变，让我们能够发现那些曾经被忽略的细节和隐藏的规律。
大数据也为企业带来了前所未有的机遇。
通过对用户数据的分析，企业能够更精准地了解消费者的需求和偏好，从而优化产品和服务。
比如，电商平台能够根据我们的浏览和购买记录，为我们推荐符合我们兴趣的商品；社交平台可以根据我们的社交关系和互动行为，推送我们可能感兴趣的内容和广告。
这不仅提高了用户体验，也为企业带来了更高的收益。
然而，大数据的发展也并非一帆风顺。
数据的质量和安全性是两个重要的问题。
数据可能存在错误、缺失或者重复，这会影响分析的结果。
而数据安全更是至关重要，如果用户的个人信息被泄露，将会给用户带来巨大的损失。
另外，大数据的应用也引发了一些伦理和社会问题。
比如，大数据算法可能会导致歧视，因为算法是基于历史数据进行训练的，如果历史数据中存在偏见，那么算法的结果也可能会带有偏见。
而且，人们的隐私在大数据面前变得越来越脆弱，我们的一举一动都可能被数据记录和分析。
尽管存在这些问题，但我们不能因噎废食。
大数据带来的好处是显而易见的，关键是要找到合理的解决方案。
对于数据质量，我们需要建立严格的数据管理和审核机制，确保数据的准确性和完整性。
在数据安全方面，企业和政府应当加强法律法规的制定和执行，加大对数据泄露的惩罚力度，同时加强技术研发，提高数据的加密和保护水平。
关于伦理和社会问题，我们需要在算法设计中引入伦理审查，确保算法的公平性和公正性。
大数据类读书笔记大数据类读书笔记大数据类的该怎么写呢？下面随小编一起看看大数据类读书笔记，仅供参考~大数据类读书笔记【1】《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。
看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。
在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。
美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。
姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
2007年，雅虎首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录，这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。
打个比方，从你的QQ 空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。
我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供科学依据。
第二，万事万物，凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。
2005年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无线传感器。
通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。
这一技术相对于国内尚在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。
上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。
大数据读书笔记【篇一：大数据读后感】从徐子沛的《大数据》中得到的感悟数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。
大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。
这四个v|就是大数据的基本特征。
每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。
还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。
可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。
拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。
”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。
用数据论来证我们的观点正确性。
那么数据真的就是那么重要吗其实不然，数据果真有那么的重要。
作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。
使得美国人走上了民主、发展的道路。
书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。
当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。
毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。
但是，大数据浪潮的来龙去脉如何数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们每个人的生活《大数据》给了我们一个很好的答案。
在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。
信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。
即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。
每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。
对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。
尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。
一个大杂烩的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。
再次，需要技术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。
对于一个企业，最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理数据，某些数据可以成为系统的“本]能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提交大脑综合分析，作出决策和反应。
数据应该为人服务，这是一条基本原则。
在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。
《大数据》是一本视野独特的书。
它以数据为轴线，描绘了美国走过的改革创新的过程，行文如流水，引人入胜。
书中，我读到的不是大数据处理技术，更多的是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进，从民主和国家战略的层面细解大数据的影响力。
美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实。
内容非常值得我们身处改革开放前沿的政府工作者深思。
它让我们更加深刻地理解了汪洋书记提出的“坚持用数据说话、用数据改进管理、用数据推动创新”的深刻内涵和殷切期望。
我们只有重视数据，加强对数据的收集、分析和使用，才能更好地应对正在到来的数据革命的挑战。
那么，作为与数据打交道、用数据说话的前线统计工作者，如何应对大数据时代的种种挑战对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为最少应该认真思考和解决好三个问题：一、提供什么样的数据在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。
只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的~真实状况。
如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。
因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。
二、如何高效有序地收集数据面对信息大爆炸时代海量数据，必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足政府和人民群众越来越广泛的信息需求。
为此，我们需要建立完善数据收集网络，包括部门内部的纵向数据收集网络和部门之间的横向数据收集网络，通过这种纵横结合的网络数据收集系统，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，为大数据发展提供基础。
需要运用互联网、电子计算机等现代技术手段，加快数据收集、加工数据的速度，确保政府和人民及时得到所需数据。
三、如何加强数据分析利用能力收集数据的目的是为分析利用数据。
通过数据分析挖掘数据背后隐含的经济规律及有利于提高效率、改进工作的因素，提高政府管理、决策和人民生活水平，实现“用数据改进管理”。
因此，作为统计人，不仅要做好数据收集的及时有效和真实正确，更重要的是要善于分析利用数据，写好专业分析报告，发现问题、支撑决策、评估绩效的目的。
》此外我们还可以看到不少政府机构或者其他一些组织也在开始大数据解决他们遇到的一些问题。
在本书的最后一章，作者告诉了我们大数据可能带来的坏处。
如：通过大数据可能我们的个人各种信息、隐私会很容易地被大数据的拥有者找到，这些信息，可能被政府用来监管我们等；通过大数据可以预测可能发生的事，或者预测我们人个人本书即将做的行为，书中有个例子：警察通过大数据分析得出一个人即将可能犯罪，并把它逮捕了，但事实上这个人现在并没有犯罪。
也许这就限制、约束了我们个人的自由。
看完这本书，颠覆了自己之前的一些想法：以前我们认为错误的数据是没有用，我们需要保证统计的数据的准确性，但是在大数据中，错误的数据也是有用的，它和其他所有相对正确的数据一起构成了整体，也就算不了什么了。
我们同样可以从这些数据中得出比较正确的预测和分析。
google利用人们搜索的关键字来预测和判断某个地区是否发生流感，google通过分析这个地区的人们搜索和流感有关的词的数量等来分析得出。
google 从互联网抓取数以亿记的各种语言、各种翻译水平的翻译结果，使用其翻译出来的准确率比那些微软使用正确的词库翻译出来的句子准备率更高。
我自己的感想是，其实大数据无处不在，只要我们细心，我们就可以挖掘出身边的那些大数据，并做一些有意义的是，就像书中说的那样，我们不需要强求每条数据都那么真实准确，但是从大量的数据中我们就可以得出相对准备的结果。
未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
公布官员财产美国是怎么做的，美国能让少部人腐败起来吗，美国式上访是怎么回事，凭什么美国矿难那么少，全民医改美国做得到吗，美国总统大选有什么利器才能赢，下一轮全球洗牌我们世界工厂会被淘汰吗除了上帝，任何人都必须用数据来说话。
也就是是【篇二：《大数据时代》读书笔记-】《大数据意味着什么——《大数据时代》读书笔记自英国人维克托.迈克.舍恩伯格（viktor mayer schonberger）2013年写了一本叫《大数据时代：生活、工作和思维的大变革》的互联网专著，“大数据”一夜之间成为全球互联网领域的核心关键词，无论国外的谷歌、亚马逊、facebook、twitter，还是国内的新浪、腾讯、淘宝、京东、当当、百度等互联网企业及传播学者、新媒体研究者、媒体人都将注意力转移到这一核心关键词上面，仿佛这年头如果你还对大数据浑然不知，走出去都不好意思跟传播学大家谈互联网，谈新媒体，谈如今如火如荼的电子商务。
那么，到底什么是大数据大数据有哪些特征大数据对互联网、对普通网民意味着什么呢去新华书店搬回来这本大部头，一口气读完，维克托用生动的案例幽默的语言，针对上述问题娓娓道来。
提起“数据”，大家都知道是一种用0、1等计算机语言表示的信息，而所谓的“大数据”就是一种流量、存储量超级大（以tb计算）数据。
谷歌地图街景（图片）是大数据，每一个微博用户在微博上产生的全部内容合起来作为一个整体是一种大数据，淘宝店主和每一位淘宝用户在淘宝这个平台上产生的所有信息作为一个整体是一种大数据，国内最大的搜索引擎百度里面所有的无数条的类目信息合起来也是一种大数据，这些都是互联网企业普遍存在的大数据，事实上，大数据在我们的日常生活中还有更为普遍的应用：超级市场里每一位会员刷卡购物（非会员购物买单时留下的购物清单也是大数据的一部分）时留下来的信息是大数据，百货大楼、大商场里面各个角落里安装的摄像头拍下每一位顾客进出商场及在商场中活动的画面是大数据，甚至汽车里面安装的电子狗、导航系统作业时也能带来大数据。
细数身边常接触的这些大数据，仿佛还不得不信维克托这位号称“大数据商业应用第一人”大胆提出的“大数据”这个新概念的存在。
大数据最大的特征就是数据量大、庞大、巨大。
因为数据量大，所以才能商业特别是互联网企业带来不可估量的现时或潜在的价值，如果百度里面的数据量不够大，可供网民搜索的类目和条目不够多，那它毫无可能成为网民的“移动的百科全书”。
如果超级市场里面顾客和会员没有留下大量的数据，那么超级市场根本无从精确判断下个月该进多少货，该进哪些货品。
这，就是数据量够大带来的变革之一。
其次，大数据还具有巨大的商业价值。
·除了刚才举到的两个案例，再譬如汽车里面安装的导航系统如果除了导航还增加实时测速、安全气囊爆破记录甚至刹车、加速、减速记录功能，那么它形成的大数据对保险公司定制车险套餐，汽车维修店开发新业务具有强大的参考借鉴价值。
再譬如，每一位微博用户，哪怕你从不发微博（内容）只是围观，对于新浪微博也具有商业价值，因为新浪微博大数据的构成离不开每一位微博用户。
当然，大数据的商业价值远非于此，下文还会讲到。
大数据的第三个特征是具有相关性。
因为数据与数据之间具有相关性，大数据才可供分析，分析的结果才能带来更多的价值。
但是在本书中，维克托主张一种观点，就是无需在乎数据之间的因果关系，只要能看到数据之间的相关关系即可。
譬如汽车安全气囊爆破的概率和车祸之间没有必然的因果关系，但是安全气囊爆破和保险公司为车主定制更为精准的保险套餐之间却有相关关系，用户只要关注后者即可，而不必纠结与因果关系。
