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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。
大数据时代读书心得感想小结【精选8篇】大数据时代读书心得感想小结（篇1）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，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。
它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。
数据可分为模拟数据和数字数据两大类。
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。
《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。
大数据时代心得体会（通用12篇）大数据时代篇1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。
“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。
”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。
”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。
对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。
但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。
作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。
在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。
即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。
既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。
反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。
但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。
要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。
逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。
最新精选全文完整版（可编辑修改）《数据科学思维与大数据智能分析技术》课程思政元素第一章数据科学时代第一节引言一、授课内容进入21世纪,随着云计算、物联网、大数据、人工智能蓬勃发展，引发了一场关于“数据密集型科学发现”(data-intensive scientific ）的新的科学范式的思考与辩论，即所谓“第四科学范式”（fourth science paradigm）。
已逝的计算机图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士，于2007年在加州山景城召开的NRC-CSTB（National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board）大会上所做演讲中提出，把数据密集型科学从第三范式（计算科学）中单独区分开来，进而作为一种新的科研范式，源于该研究方式不同于基于数学模型的传统研究方式，这就是数据科学第四范式。
自此，确立了科学研究上，先后历经了实验、理论、计算和数据四种科学范式。
二、实施过程（一）思政元素类型：创新思维（二）课堂教学方法：1.教学手段：采用PPT、案例分析法等形式。
2.课程思政融入点：知识点中的第四科学范式出现与批判性思维相契合，从而引申出思政案例。
三、思政元素内容数据科学第四范式的诞生，体现创新与批判性思维（一）元素内容批判性思维（Critical thinking）是指通过信息和批判来进行合理判断的能力。
批判（Critique）应该是有根据的（well-grounded）、有充分理由的（well-reasoned）、有充分判断的（well-judged）、以及基于对信息的详细分析、评估和评价的。
批判性思维可能涉及许多批判性思维特质和技能，可能包括问题理解和解决方案的深度，问题范围和解决方案的广度，对于问题求解途径的直觉或者洞见，对于“假设”的情景分析和对结果富有想象力的思考，引入新观点和创造更好的设计方案的创造力，对于各种可能性和替代性的好奇心，获取思路、选项和行为时的灵活性，对于不同的想法、新的机会和灵感的开明性，对可能的后果和替代方面进行推理，对于假设和经验性总结的正当性进行验证，为辩论提供合理的论据，寻求真理的过程与结果的一致性，以及为达成更好和更深刻的理解而进行反思、自我评估和自我改进。
大数据时代的思维变革结合维克多·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》一书，主要梳理了大数据时代带来的三个方面的思维变革：追求全样本而不是小样本、混杂性而不是精确性、相关关系而不是因果关系。
通过转变我们在小数据时代的思维模式，拥抱大数据时代，投身这场变革，挖掘更多市场价值。
标签：大数据时代；思维方式；变革1大数据时代的来临近年来，“大数据”频繁地出现在我们的视野，成了一个炙手可热的词汇，被各行各业的人们讨论着。
随着信息时代的到来，计算机行业的高速发展给我们带来了很多的机遇与挑战，而大数据作为一种新的生产资料，不断地体现出其在社会生活中的巨大作用。
各种迹象表明，大数据正全面“渗入”我们的现实生活中，掀起了一场数据技术的革命，世界正被急速推向大数据时代，并且以前所未有的速度颠覆着人们探索世界的方法。
那么，大数据是否单单指数据量十分庞大呢，其实不然，大数据并非是容量特别大的数据集合，因为容量仅仅是大数据的一个特征，如果仅仅是从数据量的层面来看当今的大数据时代，未免有些浅薄。
从现代角度来谈大数据，我们至少可以描述出大数据的四个特征：数据量大、数据种类繁多、流动速度极快、价值密度低。
若要对这四个特征作出进一步的扩展，那大概只需对价值密度低这个特征稍作解释。
由于在大数据时代来临的今天，数据量呈井喷式爆发，而隐藏在大量数据中的有用信息的比例却没有增长，这就意味着我们在庞杂的数据中找到有价值数据的难度增大，即大数据显然可以带给我们巨大的商业价值，但其价值密度还是较低。
而维克多·迈尔·舍恩伯格曾在《大数据时代》一书中表达过这样一个观念，他认为，大数据并不是一个确切的概念，它是指可以在大规模数据基础上做到的事情，而在小规模数据基础上无法做到。
大数据不仅仅是指数据量呈指数型增长时的量变，更重要的是量变引发的质变，它给我们带来了新的思维方式，也给我们带来一种量化一切的新的世界观。
2大数据引发思维变革所谓思维方式，就是我们大脑活动的内在程序，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，它涉及我们看待事物的角度、方式和方法，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。
大数据服务培训工作计划(热门6篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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从哲学的角度解读《大数据时代》-自然辩证法论文-哲学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——2013是一个有趣的年份，有人说，2013年是进入大数据时代元年。
大数据（BigData）在信息时代并非什么特别新鲜的事物，Google 的搜索服务就是一个典型的大数据运用，在全球几十亿人参与的网络世界、智能系统随时都在吐纳着大数据。
2013年前后，在我国瞬时间，大数据不仅成了IT行业中最摩登的词汇，也成了经济、、文化领域说事的流行语言和对未来社会预测的抢眼根据。
这种现象的出现和三件事情有关：第一，2012年3月，美国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》，并将大数据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。
第二，是被誉为大数据时代的预言家英国维克托迈尔-舍恩伯格着《大数据时代》和《删除：大数据取舍之路》，2013年1月由浙江人民出版社出版中文译本，将大数据由IT行业扩散到大众文化，使人们感到无比的新颖。
第三，2013年6月斯诺登用41张幻灯片，让美国大数据监控项目棱镜浮出水面，令人对网络安全不寒而栗。
数字化记忆的两大威胁：一个没有安全与时间的未来，直接面对人类。
在信息权力与时间的交汇处，永久的记忆创造了空间和时间圆形的幽灵,引发了因不甚了然网络生存的人群对未来的忧虑甚至恐怖。
这些叠加在一起，风生火起，热闹非凡，大数据就成了世界特大。
面对大数据风潮，笔者就《大数据时代》和《删除》两本书产生如下认知和思考。
《大数据时代》从当下信息技术迅猛发展及其所引起的社会深刻变革入手，运用商业典型个案进行分析、做出解读，并提出对未来的预测及其对策。
它使人们强烈感受到世界的变迁，当今工业化、信息化的推进是何等神速，催人奋进。
同时从中也可获取许多关于IT技术新发展的走向及其对社会生活带来深刻影响的信息，对深化世界变革的认知，加速人类文化品位的提升，都大有禆益。
《删除》中关于人类从记忆难忘却易走到了向记忆易忘却难的转变触动很大，深感既庆幸又悲凉。
《大数据时代》的三大思维变革《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，作者为奥地利商业分析大师维克托·迈尔·舍恩伯。
维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维。
本文主要讲解该书的Part1，详细阐述了全量数据应用、宏观洞察与更看重相关关系的大数据思维。
大数据与三个相互联系相互作用的思维转变有关要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的样本数据（本章重点）乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性我们的思想发生了转变，从探求难以捉摸的因果关系转为关注事物的相关关系01 更多：不是随机样本，而是全体数据技术条件的提高，大大拓展了我们收集数据、处理数据的能力，但我们依然没有完全意识到自己拥有了能够收集和处理大规模数据的能力。
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息人口普查——1086年英国调查当时的人口土地和财产进行全面的记载形成《末日审判书》，然耗资费时无奈之举——采样分析采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大（样本数量到达一定数量，从新样本得到的信息将递减，类比经济学中的边际效应递减）每年采用多次小规模样本人口普查推广：商业领域的质检随机采样取得了巨大的成功，但它存在固有缺陷：1. 一旦采样过程存在任何偏见，分析结果就会相去甚远2. 随机采样不适合考察子类别的情况3. 随机采样需要实现设计好问题的结果，调查缺乏延展性，数据不能重新分析以获得计划之外的目的全数据模式：样本 = 总体全面性即时性：技术的进步使得我们可以收集全面完整的数据，提高微观层面分析的准确性以及快速分析反应的能力大数据不是绝对意义上的“大”，而是相对于随机分析法来说，采用所有数据的方法（全数据）社科应用举例：对小团体或是整个社会，多样性都有其额外价值02 更杂：不是精确性，而是混杂性乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性允许不精准数据量的大幅增加及数据采集频率的增加会造成结果的不准确，与此同时，一些错误的数据会混入数据库各种各样的混乱格式的不一致性-清洗数据大数据通常用概率说话，而不是一副确凿无疑的面孔大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效大数据的绝对数量优势压倒了其带来的纷杂错误纷杂的数据越多越好全面的数据库使我们不需要担心某个数据点对整套分析的不利影响我们需要做的是接受这些纷杂的数据并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不确定性（关注焦点的变化）大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性错误性不是数据固有的，而是测量、记录和交流数据的工具的缺陷错误并不是大数据固有的特性，而是亟待解决并可能长期存在的现实问题新的数据库设计的诞生非关系型数据库的出现——不预设记录结构，允许繁杂数据的记录更多的处理和存储资源——大大降低的存储和处理成本大的数据库的分布式存储对数据库提出更多的要求Hadoop：与谷歌的MapReduce系统相对应的开源式分布系统的基础构架实现超大量数据的处理内部建立数据副本（应对硬件可能的瘫痪）假定数据之大导致数据在处理之前不可能整齐排列假定数据量巨大使其完全无法移动，需要在本地进行数据分析适用于不要求极端精确的任务，例如顾客分群营销等只有5%的数据是结构化的，能够适用于传统数据库，接受不确定性，拥抱剩下95%的非结构化数据（网页和照片视频资源等）大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接触事实的真相（小数据-可能出现管中窥豹的情况）03 更好：不是因果关系，而是相关关系知道是什么就够了，不需要知道为什么林登与亚马逊推荐系统个性化推荐系统在亚马逊的使用知道是什么可以更直接的作用，而为什么需要复杂的推导运算关联物，预测的关键相关关系的核心：量化两个数据值之间的数量关系相关关系通过识别有用的关联来帮助我们分析一个现象，而不是揭示其内部的运作机制相关关系没有绝对，只有可能性，但强相关关系链接成功的概率还是很高的利用某个现象的良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来如果寻找关联物机器计算能力，代替了人工选择一个关联物或者一小部分相似数据进行逐一分析用数据驱动的关于大数据的相关关系分析法，取代了基于假想的易出错的方法大数据的相关关系分析法更准确、快速，且不容易受偏见的影响大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测社会环境下寻找关联物通过找出新种类数据间的相互联系来解决日常需要例如用于监测桥梁、机器等的传感器数据用于故障预测“是什么”，而不是“为什么”小数据时代获取相关关系和因果关系都耗费巨大（建立假设 >>> 进行实验，存在受偏见影响的可能，且数据收集困难），当前这些困难迎刃而解相关关系：线性关系到非线性关系的发展快速思维模式与慢性思维模式快速思维模式使人们偏向于用因果联系看待周围的一切，即使这种关系并不存在直觉得来的因果关系很多时候并没有加深我们对这个世界的理解，只是给我们一种自己已经理解的错觉。
大数据时代的思维变革感悟作文示例文章篇一：在这个信息爆炸的时代，咱们的生活就像被一股无形的洪流推着往前走。
不是咱们在驾驭时代，而是时代在塑造咱们。
特别是当大数据这个概念悄然融入咱们的日常，我深切地感受到了一种前所未有的思维变革。
记得以前，咱们做决策，往往是凭借经验或者直觉，那时候觉得这样就够了。
但现在，数据成了咱们最亲密的伙伴，它不再只是数字的堆砌，而是能告诉我们事物背后的真相。
比如，你想开一家咖啡店，以前可能就是觉得这个地方人流量大，应该不错。
但现在，你可以通过大数据分析，知道这个地方的人流量里有多少是潜在顾客，他们的消费习惯是什么，甚至他们最喜欢的咖啡口味是什么。
这种精准度，让人叹为观止。
大数据不仅改变了咱们的决策方式，更改变了咱们的思维方式。
以前咱们可能更注重因果关系，觉得一件事导致另一件事发生。
但现在，咱们更看重的是相关性。
比如，你可能发现某个社交媒体上的热门话题和某个产品的销售量有着惊人的相关性，虽然它们之间并没有直接的因果关系，但你却可以利用这种相关性来预测未来。
这种思维方式的转变，让咱们的世界变得更加丰富多彩。
咱们可以通过数据，发现隐藏在平凡之中的不平凡，看到那些以前从未注意到的细节。
比如，通过分析人们的出行数据，城市规划者可以设计出更加合理的交通路线；通过分析用户的购物数据，电商平台可以推荐更加精准的商品。
大数据时代的思维变革，让我深刻感受到了一种力量，那就是知识的力量。
它让咱们有机会去更加深入地了解这个世界，去更加精准地把握未来。
这种力量，让我感到既兴奋又责任重大。
因为我知道，在这个时代，每一个人都有可能成为改变世界的力量。
示例文章篇二：在这个信息爆炸的时代，大数据就像一股洪流，席卷着我们的工作和生活。
它不仅仅是一堆堆冰冷的数据，更是引发思维变革的催化剂。
当我们在数据的海洋里遨游时，那些曾经习以为常的观念、方法，似乎都在悄然间发生着改变。
以前，我们习惯用直觉和经验来做出决策，但大数据告诉我们，直觉和经验有时并不靠谱。
引言概述：
随着大数据技术的快速发展，我们正逐渐进入一个被称为“大数据时代”的全新时代。
在这个时代里，海量的数据被广泛收集、存储和分析，给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据时代不仅仅意味着技术的进步，更是需要我们进行思维的变革。
本文将就大数据时代的三大思维变革进行探讨，分别是全面思维、实时思维和智能思维。
正文内容：
一、全面思维
1.尽快接纳并善用大数据技术
2.积极拥抱多样性的数据来源
3.跨学科合作，实现全面的数据分析
4.考虑数据的完整性和可靠性
5.采用多维度分析，帮助决策的精准性和深度
二、实时思维
1.运用实时数据分析，提高决策的准确性
2.开展实时数据监测，及时发现问题
3.引入实时反馈机制，加速迭代优化
4.预测和应对实时变化的市场需求
5.加快数据处理速度，提升实时决策能力
三、智能思维
1.利用技术进行智能分析
2.引入机器学习，提高数据分析效率
3.发展深度学习算法，实现自动化决策
4.结合大数据与智能硬件，实现智能化运营
5.提升智能算法的准确度和鲁棒性
总结：
大数据时代给我们带来了前所未有的机遇和挑战，但同时也要求我们进行思维的变革。
全面思维要求我们积极接纳和善用大数据技术，采用多维度分析，确保决策的精准性和深度；实时思维要求我们运用实时数据分析，加快数据处理速度，提升实时决策能力；智能思维要求我们结合技术进行智能分析，利用机器学习和深度学习算法实现自动化决策。
只有通过这三大思维变革，我们才能更好地应对大数据时代所带来的挑战，抓住机遇，实现更高效的决策和创新。
