大数据时期读书笔记

大数据时期——读书笔记

一、引论

1.大数据时期的三个转变：

1.能够分析更多的数据，处置和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样

2.不热衷于精准度

3.不热衷与寻觅因果关系

2.适应：用来决策的信息必需是少量而精准的。实际：数据量变大，数据处置速度变快，数据不在精准

3.危险：不是隐私的泄露而是以后行动的预判

二、大数据时期的思维变革

1.缘故：没故意识处处置大规模数据的能力，假设信息匮乏，进展一些利用少量信息的技术（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，采样分析精准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点

1.采样进程中存在误差

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.轻忽了细节考察

2.全数据模式：样本=整体

1.通过异样量判定信誉卡诈骗

2.大数据分析：不用随机抽样，而是采纳所有数据。不是绝对意义而是相对意义。（Xroom信誉卡

诈骗，日本相扑竞赛）

3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）

3. 混杂性而非精准性

1. 葡萄树温度测量：数据变多，尽管可能有错误数据，但整体而言会加倍精准。

2. 包容错误有更大益处

3. word语法检查：语料库》算法进展

4. google翻译：让运算机自己估算对应关系，寻觅成千上万对译

结论：大数据的简单算法好于小数据的复杂算法

5. 大数据让咱们不执著于也无法执着于精准

6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据

7. 标签：不精准

8. 想要取得大规模数据的益处，混乱是一种标准途经

9. 新的数据库：大部份数据是非结构化的，无法被利用

10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式散布系统，输出结果不精准，可是超级快

结论：相较于依托小数据和精准性的时期，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮忙咱们进一步接近情形的真相。“部份”和”确切“的吸引力是能够明白得的。可是当咱们的视野局限在咱们能够分析和确信的数据上时，咱们对世界的整体阻碍就会产生误差和错误。不仅失去了尽力搜集一切数据和活力，也失去了从不同角度观看时刻的权利。

三、不是因果是相关

1.明白是什么就够了，不需要明白什么缘故。

1. 亚马逊舍弃书评组，利用大数据预测人们的以后购书需求

2.

2.在小数据世界，相关关系有效，可是大数据背景，相关关系大放异彩。通过找关联物，相关关系

能够帮忙咱们捕捉此刻和预测以后

1.A和B常常一路发生，那么A发生时能够预测B发生

2.例子：沃尔玛把飓风用具和蛋挞放在一路

3.过时的寻觅关联物的方式

a)缘故：数据少且搜集花时刻

b)在成立，应用假想和选择关联物时容易犯错误

c)结论：咱们不需要人工选择关联物

3.大数据的相关分析法更准确，更快

1.例子：FICO咱们明白你明天会做什么

2.伊百丽：依照个人信誉卡交易记录预测个人收入，幸免逃税

3.Aviva：依照生活方式数据预测疾病

4.美国零售商target：通过购买适应预测是不是怀孕

4. 通过找出新种类数据的彼此联系解决日常需要：找到关联物并监控，咱们能够预知以后

1. 例子：UPS与汽车修理预测

2. 新生儿健康监测：肉眼看不到，可是运算性能看到

5. 当搜集分析和贮存数据的本钱较高时，应当适当抛弃一些数据

6. 数据的非线性关系

1. 幸福的非线性关系

7. 快速思维模式令人们偏向于用因果关系看待周围的一切，因此常常对世界产生错误熟悉。这也使

大脑为了幸免辛苦试探而产生的捷径。大数据会常常被用来证明咱们适应的思维方式是错误的。

8. 证明因果关系的实验开销大，难于操作；相关关系很有效，不仅是因为能为咱们提供新的视角，

而且提供的视角都很清楚。一旦咱们考虑因果关系，这些视角会被蒙蔽。

9. 大数据并非是理论消亡的时期。

四、一切皆可量化

1. 莫里的信息互换打算：总结所有船只的航海日记已取得好的航线，为第一根大西洋电缆奠定基础

2. 坐姿研究与汽车防盗系统

3. 数据化

1. 把现象转变成可指标分析的量化形式的进程

2. 计量和记录促成了数据：

1. 阿拉伯数字

2. 计数板

3. 复式记账法

3. 数字化与数据化的区别

1. 例子：google的数字图书馆：开始利用扫描-》数字化，进而光学识别-》数据化。Google

借此改良自己的翻译

2. 文化组学：定量分析揭露人类行为

4. 文字变成数据：人能够阅读，机械能够分析

5. 方位变成数据：需要一套标准的标记系统和搜集，记录数据的工具。

1．始于古希腊

2. 1884年，国际子午线会议

3. 1978年，全世界定位系统

4. 英国汽车保险

5．UPS的最正确行车线路：减少左转

6. 搜集用户地理位置数据，以便进行忠诚度打算。或能够预测交通情形

6. 现实挖掘

1. 处置大量数据，觉察并预测人类的行为。

2. 例子：预测流感隔离区域

3. 例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，觉察贫民窟是经济繁荣的跳

板

7. 沟通变成数据

1. FaceBook：社交关系数据化

2. 推特：情绪数据化。对冲基金正在分析微博的文本，以作为股市投资的信号。新推特频

率能够预测电影票房

3. 例子：微博与疫苗：人们关于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的可能性呈现正

相关

8. 万物数据化

1. 触觉地板：适时开关灯，确信身份，某人摔倒以后是不是站起来

2. 人体传感器：监控健康状态

4. 结论：世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。

五、大数据的潜在价值

1. 例子：captcha（验证码，全自动区分人类和电脑的图灵测试）与数据再利用。作者利用了新的

验证码recaptcha，人们从运算机光学字符识别程序无法识别的文本扫面项目中读入单词并输出，明白他们都输出正确后才确信（用来破译数字化文本中不清楚的单词）

2. 大数据时期，所有的数据都是有价值的。此刻，咱们能够以较低本钱获取并存储数据。数据的真

实价值就像漂浮在海洋中的冰山，绝大部份隐藏在表面之下。

3．不同于物质性的东西，数据的价值可不能随它的利用而减少，而且可不断被处置。意味着数据的最终价值远远大于它的最初价值。在大体用途完成后，数据的价值仍然存在，数据的价值是其所有可能用途的总和。

4. 例子：IBM与电力汽车动力系统的优化预测：大数据预测模型，乃至考虑天气预报

5. 数据再利用：

1．搜索关键词，搜索结果预测夏天流行色

2. google保留语音翻译记录，开发自己的语音识别技术

3. 移动运营商长期利用大数据微调网络性能

4. 有些公司可能会搜集到大量的数据，可是他们并非急需利用，也不擅长利用数据，可是别的

公司能够借此探访数据的潜在价值

8. 重组数据

1. 例子：丹麦癌症协会与致癌调查：利用所有的用户信息和所有的中枢神经系统肿瘤信息。

随着大数据的显现，数据的总和比部份更有价值，当咱们将多个数据集的总和重组在一路，重组总和本身的价值也比单个总和更大

9. 可拓展数据

1. Google街景和GPS搜集，不仅将其用于大体用途，而且进行了大量的二次利用。例如，对

Google自动驾驶汽车的运作

10．数据的折旧值

1. 随着时刻的推移，大多数数据都会失去一部份基础用途，不该用此破坏新数据

2. 挑战：如何得知某些数据再也不有价值

3. 并非所有数据都会贬值。例子：Google希望取得每一年的同比数据

结论：组织机构应搜集尽可能多的利用数据并保留尽可能长的时刻。同时也应该与第三方分享数据

11. 数据废气：用户在线交互的副产品，包括阅读哪些页面，停留多久，输入信息等

1. 数据再利用的方式很隐蔽

2. 例子：Google的拼写检查：搜集天天处置的查询中数据搜索框的错误拼写

3. 例子：Google的过滤噪音技术：假设是用户点击搜索结果靠后的链接，说明那个结果加倍

有相关性，Google会把那个页面的排名相应提升。

4. 当用户指出了各类自动化程序的错误，事实上是训练了系统

5. 例子：巴诺与数据快照，电子书阅读器捕捉人们阅读书籍的适应

6. 例子：Coursera通过捕捉学生犯的错误来提示以后犯错误者

结论：数据废气能够成为公司的庞大竞争优势，和对手的壮大进入堡垒

12. 开放数据

1. 最大的数据搜集者：政府，能够强迫人们提供信息，可是信息利用效率低下。最好许诺私人

运营部门和社会公共访问

2. 例子：FlyOnTime网站，通过开放的数据分析航班延误可能性。

3. 给数据估值：从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，将数据授权给第三方

三、角色定位：数据，技术与思维

1. 例子：普遍搜集数据，用来觉察不正常，不合理的价钱顶峰。

2. 思维转变的重要性

3. 三种大数据公司

1. 基于数据本身的公司：twitter

大数据最值钱的是他本身，因此应该优先考虑数据拥有者

例子：机票预订系统ITA不直接利用数据：忧虑暴露利润

例子：MasterCard通过大数据预测客户的消费适应

2. 基于技术的公司：咨询公司，技术供给商或分析公司：Teradata

例子：埃森哲公司利用大数据检测汽车零件并节省费用

例子：微软分析公司利用大数据降低病人的再入院率

3. 基于思维的公司：创新思维

例子：FlightCaster飞机晚点预测

例子：prismatic分析新闻并排序

4. 大数据前驱者一样有跨学科的知识

5. 例子：google和amazon三者兼备

6. 全新的数据中间商：从各个地址搜集数据，提取有效的信息进行利用，并非要挟数据拥有者的利益

1. 社会需要定向广告

例子：Inrix：分析各类汽车制造者的数据和用户的数据，提供卫星导航效劳

汽车制造商们本身数据量不够，自身也没有技术利用大数据，也并非介怀数据会被中间商利用。

同时能够提供失业率等相关数据

例子：Quantcast：搜集用户访问信息来测评用户年龄等，以后发定向广告

例子：HCCI搜集医疗保单，分析美国医疗费用上涨是不是合理

结论：

1.数据价值的转移：从技术到数据本身和大数据思维

2.传统商业模式颠覆：交易数据而不是交易技术

3.传统专家的光芒会被统计和数据学家取代，因为后者只关心数据

1.例子：谷歌翻译团队的工程师都可不能说出翻译的语言

2.真正的专家可不能消亡，可是主导地位会改变

3.专业技术只适用于小数据时期，因为那是需要依托直觉和体会指导，可是遭遇海量数据

时，能够通过数据挖掘取得更多

4. 数据和统计学知识将成为现代工厂的基础，人类的价值体此刻交流上，以进行普遍而深刻的

传播

1. 例子：交互式游戏，会依照用户来改良，以数据为基础运作

2. 例子：通过大数据来预测电影票房

5. 大数据决定企业核心竞争力

1. 数据规模决定价值

2. 例子：劳斯莱斯通过大数据监测引擎，预测可能出问题的引擎

3. 例子：苹果进军

4. 大数据为小公司带来了机缘：能享受非固有资产规模的益处，低本钱传播创新结果，只

需要创新思维

5. 大数据拥有者会想方式增加数据存储量

6. 消费者成为数据拥有者并与中间商交易

7. 大数据对中等规模的公司帮忙不大：既没有灵活性也没有规模效应

6.大数据撼动国家竞争力：西方世界优势减少

四、大数据时期的治理

1. 大数据会带来很多危险，因为其核心思想是用规模剧增来改变现状。

2. 滥用大数据的力量会损害人身平安

3. 大数据的二次利用颠覆了隐私珍惜法：无法征得个人同意

4. 假设是所有人的信息在数据库里，故意识地幸免确实是此地无银三百两

5. 匿名化：交叉查验会查验出来

6. 大数据预测：罪责判定基于对个人以后行为的预测。大数据可能会否定人的自由意志

7. 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。

8. 卓越的才华并非依托数据：Apple乔布斯的才能

五、把握大数据

1. 个人隐私珍惜：从个人许可到让数据利用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据利用者很故

意义因为数据利用者比其他人更明白他们想怎么样利用数据，也因为他们是最大利益取得者：监管机制能够决定不同种类的个人数据必需删除的时刻

2. 信息模糊处置

3. 个人应该为他们的行动而非偏向负责

4. 打破大数据的黑盒子：大数据算法师：评估数据源，分析数据工具，解读运算结果

1. 外部算法师：审计大数据的准确程度和有效性

2. 内部算法师：监督大数据的运转

5. 反数据垄断

六、结语

没有什么是上天注定的，因为咱们总能就手中的信息制定出相应的计谋。大数据的预测结果也并非铁定而只是一种可能性，也确实是说，只要咱们甘心，结果能够改写，咱们能够判定出迎接以后的最正确方式，也无需明白得宇宙的隐秘或神的存在，因为大数据帮咱们做好了。更大的数据来源于人本身，大数据所不能预测的，正是人类的直觉，勇气，探讨精神和独创性。利用大数据的时候，咱们应该怀有谦卑之心，铭刻人性之本

大数据时代读书笔记

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。但是当我们的视野局限在我们可以分析和确定的数据上时，我们对世界的整体影响就会产生偏差和错误。不仅失去了尽力收集一切数据和活力，也失去了从不同角度观察时间的权利。三、不是因果是相关

大数据时代 读书笔记

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”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程

(完整版)《大数据时代》读书笔记-20140203

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

读书笔记-《大数据时代》

读《大数据时代》 初次见到维克多·迈尔-舍恩伯格教授是在《对话》栏目中，当时谈及当今各种科技信息的变化，然后在主持人的各种提问下，我逐渐了解到“大数据”这个名词，他也是现在对于大数据最有发言权的预言家。一位睿智的人总是能够给人留下很深的印象。然后在中央财经频道的特别节目《指尖上的商机》系列节目中，也谈及到大数据对于当今时代的影响和蕴藏的巨大商机。 读一本好书就像与智者交谈。今天我翻读《大数据时代》，细细品读这位智者给我们的礼物。我们首先应该明白一个概念“大数据”，他不是单单的说数据很大，或者数据很多的意思，真正的意思是：不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。它告诉我们一种超越现在的对于数据的一种分析方法，这个方法建立在尽可能多的数据上。下面让我们合上此书，让他从我们的思想深处开始发声吧。 首先，大数据时代是建立的基础就是有一个很庞大的数据库，我们分析的对象不是抽取样本，而是用全部的数据作为样本，“样本=总体”。这样我们能够把要调查的对象精确到每一个个体，我们能够对每一个个体提供个性化分析和服务。我们会摆脱抽样样本的误差和失误，同样我们能够细化我们研究的对象和分析的数据。我们分析的适合一个大的整体，也适合每一个个体。这是大数据分析的基础。

第二，大数据是由很多不同的纷繁复杂的数据汇总在一起的，我们必须接受他们的复杂性和不精确性，我们的研究方向除了寻找因果关系之外，增加了一种相关关系的研究。我们通过数据之间的关系，分析得到我们想要得到的结论或者是模型。在这里我们应该重点看一下，相关关系是我们打开的另一扇窗，而不能关闭因果关系的现在开着的窗户。我们开始重视相关关系，但是不能放弃对于因果关系的研究。作者也在文中阐释我们的生活还是需要因果关系的，甚至我们需要大数据算法师，我们需要了解“黑匣子”中的神秘。这是大数据时代我们应该正确认识的。 第三，大数据的原始来源是用不同的方法收集，为了有尽可能多的数据，我们现在有了电脑，搜索引擎，智能手机，可穿戴设备，社交平台，还有无数的传感器等等，我们可以把文字，位置，动作，喜好等所有的世界进行量化，他都可以用数字表示，这就是我们所有的纷繁复杂的原始数据，他们是一座钻石矿，由于无数种的相关组合可以不断地挖掘出我们所需要的信息。这是我们不断利用大数据的基础。我们需要不断更新的数据。 第四，未来在过去的尘埃中。我们分析大数据最大的作用就是预测未来，知道下一步你会做什么，知道下一个最危险的事物或人。我们用什么方法预测未来。这是一个商业，政府，甚至世界的时代，我们分析的方法就是动用自己敏锐

大数据时代》读后感

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，XXX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、制度和看法三个层面。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，当代世界正在走向看法主导的新时期发展。各民

族文化通过互联网正不断融合，从笔墨、服饰到生活方式，民族之间的辨别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快辨别不同的民族吗？大概只需的时候，你才能晓得谁是XXX，谁是徒，看法将主导互联《大数据时代》读后感网时代的民族性。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性，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

大数据读书笔记3000字

大数据读书笔记3000字 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，下面是小编整理的关于的大数据读书笔记。 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、多样化、快速化和大价值。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

大数据类读书笔记

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

《大数据时代》读书笔记1000字

《大数据时代》读书笔记1000字 世界正迈入大数据、云计算的时代，人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔，我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写，很多科学领域会被大数据技术所替代，也会崛起很多新兴科学家和职业，譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业，甚至一夜之间就能变换运营模式，因为在大数据面前，人类不会再向以前那样追寻着“为什么”，更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整，“快”和“实用”更能满足大众的需求。 数据之大，漫无边际，无穷无尽，包含着我们人类的一呼一吸，一举一动。处在大数据帝国的前夜，眺望星空，这是个最好的时代，因为数据时代转折的重要性，不亚于黑猩猩站立起来行走划时代，很多科幻片里的场景会出现在我们的日常；这也会是个最坏的时代，因为人类最终会为此走向哪里，只有苍穹能知道！ 当我们拥有海量数据时，绝对的精准不再是我们追求的主要目标，我们乐于接受数据的纷繁复杂，也只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。 ————《大数据时代》 小数据时代，我们在数据的精准性上花费很多，包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等，数据闭环，所以数据具有结构性，所以可以找根寻踪，找寻问题的根源，寻求解决方案。

大数据时代来临，因为数据量的庞大，以及数据背后的繁杂性，以及处理数据的知识IT工程师和计算者，别忘了，拥有数据的是政府和独角兽商人，所以，他们很难对数据进行深度分析，这样也会催生各个领域的数据分析业务，数据生态链核心就清晰了起来。 大数据会取代小数据吗？这是不可能的事，大数据和中小数据之间的防火墙更会高筑！ 大数据都是基于样本的非结构性数据，推送到我们面前的数据指引，都已经经过了各种算法的粗加工，融入了计算者的各种算法，算法会因人而异，利用我们过去的电子痕迹，预测我们的现在和未来，一花一世界。 初期的一大一小，数据的交融，像极了海上的渔网，具有强关联性。 数据就像是一个神奇的钻石矿，在其首要价值被发觉后，仍能不断创造价值。大数据拥有者依赖技术专家挖掘数据的价值，但技术专家（数据武士）并没有想象中那么耀眼，他们在大数据中淘金，发现了金银珠宝，可最后却要把这些财富拱手让给大数据拥有者。 ————《大数据时代》 当恐龙消失，人类慢慢成为了动物界的主人。 数据是我们工作、生活中的点滴记录，它真实、朴实无华，它们也会有声音，只是需要有慧眼和思维才能驾驭。 我们只有跨过数据化、数字化的长河，才能开启AI时代，路途遥远，主人！

大数据时代的读书笔记

大数据时代的读书笔记 大数据时代的读书笔记篇1 大数据时代的读书笔记 一、背景介绍 随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一个重要议题。本书《大数据时代》从多个角度深入探讨了大数据对各行各业的影响，以及在大数据时代下我们所面临的机遇和挑战。 二、深入分析 本书强调了大数据的四大特征：海量化、多样化、高速化和价值化。海量化指的是数据量的快速增长，多样化则是指数据类型的多样化，高速化则是指数据处理的速度和效率，价值化则是指如何在海量数据中提取出有价值的信息。 作者指出，大数据的四大特征对传统的数据处理和分析方法提出了挑战。传统的数据处理方法主要依赖于手工操作和少量数据的分析，而在大数据时代，这些方法已经无法满足需求。相反，我们需要使用更为先进的数据处理和分析技术，如云计算、人工智能等，来应对大数据带来的挑战。 此外，本书还介绍了大数据在医疗、金融、物流、社交媒体等多个领域的应用。作者指出，大数据的应用可以带来许多优势，如提高效率、优化决策、提高客户满意度等。但是，大数据的应用也面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护等问题。 三、个人观点 在阅读本书的过程中，我对大数据的应用有了更深入的理解。我认为，大数据的应用可以带来许多机遇，但同时也需要我们注意数据安全和隐私保护等问

题。此外，我认为在大数据时代下，我们需要不断学习和掌握新的数据处理和分析技术，以应对大数据带来的挑战。 四、总结与展望 本书对大数据时代进行了深入的探讨，为读者提供了有益的启示。在未来，随着技术的不断进步和数据的不断增长，大数据的应用将会越来越广泛。我相信，在大数据时代下，我们能够更好地应对挑战，抓住机遇，推动社会的进步和发展。 大数据时代的读书笔记为本网站原创作品，不得擅自转载！ 大数据时代的读书笔记篇2 大数据时代的阅读笔记应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。 在大数据时代，我们面临着一系列的挑战和机遇。*主要探讨了大数据时代的特点、挑战和机遇，以及如何应对这些挑战和机遇。 首先，大数据时代的特点是数据量巨大、数据类型多样、数据处理速度快。这些特点使得大数据成为了一种重要的资源，可以为我们提供更全面、更准确的信息，帮助我们更好地理解世界。 其次，大数据时代也面临着一些挑战。其中最大的挑战是数据安全和隐私问题。大数据时代的数据量巨大，数据的****也非常广泛，因此保护数据的安全和隐私非常重要。此外，大数据时代的另一个挑战是数据质量。虽然大数据时代的数据量巨大，但数据的准确性、可信度等问题也需要引起重视。 最后，大数据时代也存在着很多机遇。其中最大的机遇是数据驱动决策。通过分析大数据，我们可以更好地了解市场需求、消费者行为等，从而做出更准确的决策。此外，大数据还可以帮助企业更好地了解市场趋势、竞争对手情况等，从而更好地把握商机。

大数据类的读书笔记

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大数据类的读书笔记 这是一篇由网络搜集整理的关于大数据类的读书笔记的文档，希望对你能有帮助。 大数据类的读书笔记 未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。 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。他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。 一、什么是大数据？ 大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的；其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。

维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性： 转变之一：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。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。 转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的；但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。 转变之三：不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了，我不需要知道为什么；知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了，我不需要知道为什么此时价格最低。 二、大数据带来的变化 大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说： 第一，科学探究的思路和方式受到挑战 探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探

《大数据时代》读后感1500字

《大数据时代》读后感1500字 《大数据时代》读后感 自从互联网普及以来，人们的生活方式、工作方式、社交方式等都发生了极大的改变，信息爆炸、数字化和网络化已经成为现代社会的主要特点和趋势。当今这个时代，数据早已成为我们生活中不可或缺的一部分，甚至可以说，正在成为影响世界风向和社会走向的核心力量。有关于数据和大数据的书籍、文章、报告层出不穷，其中一本小清新的《大数据时代》吸引了我的目光。 《大数据时代》一书的作者为美国著名的大数据专家Viktor Mayer-Schönberger和Kenneth Cukier，是大数据领域的 重要作品之一，该书着重阐述了数据爆炸和大数据时代的背景、规律和趋势，以及大数据对社会、经济、科技等方面的影响。 首先，阅读前几章的内容，我深刻感受到孜孜不倦地追求知识和理解大数据的重要性。书中讲到，近些年来，大数据的崛起为我们提供了比以往更多的机遇去探索和发现新的规律和关系。这让我想起了我们的祖先穴居时代开始文明之路，或者说西方的文艺复兴和启蒙时期，都是在人类对于知识和智慧的渴求中孕育而生的。现在科技的进步又给我们提供了另一个机遇去探究和理解世界。 在阅读《大数据时代》这本书时，让我印象深刻的是作者在书中阐述的大数据对于社会、经济、科技等方面的影响。其

中提到的一个例子让我印象深刻，即著名的英国航空失事事件。作者讲到，2010年英国宣布停用了“双人进驾驶舱”模式，改为“单人进驾驶舱”模式，从而使航空公司运营成本大大降低，而 且每天都有数百架飞机的飞行时间得以增加。这个例子告诉我们，大数据不仅可以为企业带来财富，还可以帮助我们更好地分析生产和年龄分布，有助于发现和预测潜在的安全隐患，为人们提供更安全、便捷和节省成本的飞行模式，促进了全球经济的发展。 此外，我也非常认同本书在数据安全和隐私保护方面的表述。随着数据技术的发展，数据滥用和隐私泄露的问题越来越突出。当今社会，我们已经处于“跨越式发展”的时代，数据价 值越来越高，也越来越受到重视。但在获取和利用数据的同时，我们还应该注重对数据的规范、分类、保密以及隐私等问题。这不仅是一种对个人或者企业保护的要求，也是对于整个社会的责任和义务。 总的来说，《大数据时代》是一本非常重要的书，它从不同的角度去阐述了大数据背景、重要性和趋势，帮助我们理解数据的本质和价值。读完这本书，我对于数据和大数据这个特殊领域的理解又更深入了一步。通过了解数据和数据技术，我们不仅能够更好地把握这个数字化时代的机遇，还能够更好地应对未来面临的挑战。 最后，我想提出一个个人的创新思考和观点。随着大数据时代的兴起和发展，不仅仅是为人们和社会带来了更多便利和事务性服务（例如：金融、电子商务、企业管理等），同时也把握着新的机遇、挑战和责任，那么什么样的“大数据时代”才

《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》读书笔记

《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》读书笔记 引言 1、大数据与云计算是一个问题的两面：一个是问题，一个是解决问题的方法。通过云计算对大数据进行分析、预测，会是的决策更为精准，释放出更多数据的隐藏价值。数据，这个21世纪人类探索的新边疆，正在被云计算发现、征服。 2、人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍，而计算机数据处理能力的增长速度则比世界经济的增长速度快9倍。 3、大数据的核心就是预测，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 4、大数据使我们不再热衷寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。 01 不是随即抽样，而是全体数据 02 不是精确性，而是混杂性 1、大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。所以，数据多比少好，更多数据比算法系统更智能还要重要。 2、当我们掌握了大量新型数据时，精确性就不那么重要了，我们同样可以掌握事情的发展趋势。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。 3、宽容错误会给我们带来更多价值。 03 不是因果关系，而是相关关系

1、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。 04 一切皆可量化 1、数据化和数字化的概念大相径庭。数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程；数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码。 2、数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化，数字化是把模拟数据变成计算机可读的数据，和数据化有本质上的不同。 05 “取之不尽，用之不竭”的数据创新 1、不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断地被处理。 2、数据创新1：数据的再利用；数据创新2：重组数据；数据创新3：可扩展数据；数据创新4：数据的折旧值；数据创新5：数据废气；数据创新6：开放数据。 3、数据是一个平台，因为数据是新产品和新商业模式的基石。 06 数据、技术与思维的三足鼎立 1、行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。 2、大数据让处于行业两端的公司受益良多，而中等规模的公司要么向两端转换，要么破产。传统行业最终都会转变为大数据行业，无论是金融服务业、医药行业还是制造业。当然，大数据不会让所有行业中的中等规模的公司消亡，但是肯定会给可以被大数据分析所取代的中等规模公司带来巨大的威胁。

《大数据时代》读书笔记

《大数据时代》读书笔记《大数据时代》读书笔记 导语：生活在信息时代的我们，读一读大数据时代，会改变一些我们对这个世界的看法。 《大数据时代》读书笔记一 世界的本质就是数据，当你掌握了数据，你便掌控了世界—你可以轻而易举地通过数据中的相关关系预测事物的发展，将一切不利因素扼杀于摇篮之中—这远胜于"防患于未然"。 《大数据时代》一书，让我们在观念上有了三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。全书介绍了 "大数据"时代三种大的变革：思维变革，商业变革和管理变革。在这些巨大变革如洪水一般的"冲击"之下，现代社会的运作方式必将有重大的改变，若不顺应这种变革的潮流，就像古中国固步自封，最终被坚船利炮打开国门而自己还用着长钩铁戟抗争一样，不可避免被掠夺，被落于世界进程之后，所以我们必须转变我们的思想。 "我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物间的相关关系"，我想这句话是本书的核心思想。大数据时代，信息与数据已成为了一切的本源，我们生活在各种数据构成的海洋之中，如果从另一种视角看，就好像无数条"看不见的线"将我们与这些数据联系到一起，这是我们以前从未有过、从未想过的。大数据改变了我们以前的通过因果关系了解世界的方法，而提供了几种新的途径，因为，在大数据时代，我们可以分析更多数据，有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，也就是：样本=总体;而且，当研究数据如此之多时，我们已不热衷于"精确"，而是"混乱"，若不接受"混乱"，那么有95%的非结构化数据无法利用，这将无法使我们构建完整的数据世界，在分析更多、更全面的数据之后，我们就可以从这些数据之中发掘它们的相关关系，即以"是什么"而不是"为什么"的角度看待数据，不用管其从何而来，只要分析其如何影响其他事物既可，即"让数据自己发声"，这些，彻底推翻了人类以前探索数据的方法，展现了一个全新的世界。 这种观念以惊人的力量给现知识状况带来了巨大的冲击，通过对海量数据的分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。比如谷歌公司，2009年 H1N1流行之时，通过检测检索词条，处理34。5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007、2008年的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，预测结果与官方数据相关系数高达97%，这种大数据技术，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，为预测流感提供了一种更快速、高效的工具。

《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

《大数据时代》读后感读书笔记五篇范文

《大数据时代》读后感读书笔记五篇范文“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的开展而引起人们关注。以下是的《大数据时代》读后感，希望对大家有帮助! 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的间隔，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共平安提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。作者认为大数据时代具有三个显著特点。一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。二、在大数据时代，不能一味地追求数据的准确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要承受错误的数据。三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。作者指出，随着技术的开展，数据的存储与处理本钱显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时

代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。 面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如?这是个严肃的问题。 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《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，写了好多读后感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根本上是一头雾水，虽那么有了解关注过现在也比较炽热的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，而非数据准确性，或许才是大数据与现时BI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，还是数据的准确性更好，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准确性。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宏大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内到达撷

《人工智能与大数据时代》的读书笔记

《人工智能与大数据时代》的读书笔记 一、引言 随着科技的飞速发展，人工智能和大数据已经成为当今社会的两大热门话题。它们在各个领域的应用越来越广泛，深刻影响着我们的生活方式和工作方式。在这本书中，作者详细阐述了人工智能与大数据之间的关系，以及它们如何相互促进，共同推动社会的进步和发展。 二、人工智能与大数据的概述 人工智能 人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过计算机程序和算法实现。它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。人工智能的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、智能家居、医疗诊断、金融风控等。 大数据 大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理难度大的数据集合。它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。大数据的应用范围也非常广泛，包括商业分析、智能制造、智慧城市、医疗健康等。 三、人工智能与大数据的关系 数据驱动的人工智能 人工智能的发展离不开数据。通过大量数据的训练和学习，机器可以逐渐掌握各种知识和技能，实现智能化。因此，大数据是人工智能的基础和驱动力。 人工智能驱动的大数据 大数据的处理和分析需要借助人工智能技术。通过机器学习和深度学习等技术，可以对海量数据进行高效处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识。因此，人工智能是大数据处理和分析的关键技术。 四、人工智能与大数据在各领域的应用 商业领域 在商业领域，人工智能和大数据的应用非常广泛。例如，通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买习惯和需求，制定更加精准的营销策略。同时，人工智能技术也可以帮助企业提高生产效率和管理效率，降低成本。

医疗领域 在医疗领域，人工智能和大数据的应用也日益增多。例如，通过大数据分析，医生可以更加准确地诊断疾病和治疗方案。同时，人工智能技术也可以帮助医生进行病情监测和治疗建议，提高治疗效果和患者满意度。 智慧城市领域 在智慧城市领域，人工智能和大数据的应用也发挥着重要作用。例如，通过大数据分析，城市管理者可以了解城市运行状况和公共需求，制定更加科学合理的城市规划和管理方案。同时，人工智能技术也可以帮助城市管理者提高城市管理效率和服务质量。 五、总结与展望 总结 《人工智能与大数据时代》这本书从多个角度阐述了人工智能与大数据之间的关系和应用。通过阅读这本书，我们可以更加深入地了解人工智能和大数据的发展趋势和应用前景。同时，这本书也为我们提供了一些思考和启示，让我们更加关注科技的发展和应用。 展望 随着科技的不断发展，人工智能和大数据的应用前景将更加广阔。未来，我们将看到更多的智能化设备和系统出现，如智能家居、智能交通、智能医疗等。同时，我们也将看到更多的智能化服务和应用出现，如智能客服、智能推荐、智能教育等。这些都将深刻影响着我们的生活方式和工作方式。因此，我们需要更加关注科技的发展和应用趋势，积极探索和创新应用场景和方法。同时，我们也需要加强科技伦理和法规的建设和管理，确保科技的发展和应用符合人类的利益和社会的发展方向。

2021年大数据时代读书笔记

2021年大数据时代读书笔记 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?下面是为大家精心整理了一些关于《大数据时代》读书笔记，欢迎查阅。 《大数据时代》读书笔记1 《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2019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2019年、2019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2019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

大数据读书笔记

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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，