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大数据时代读后感读书心得

发表时间:2023-05-23

大数据时代读后感读书心得(7篇)。

或许,遇到很多的事情也不会有很多的感悟,此时不妨将心得感悟做一个记录和总结。心得体会可以帮助我们不断改进和完善自己,我们反复修改和改进终于推出了这篇最优秀的“大数据时代读后感读书心得”,仅供参考,希望能为你提供参考!

大数据时代读后感读书心得【篇1】

在没有大数据之前,我们想要了解一个人,除了通过文件档案去了解,就要通过直接接触;我们认识了一个人好久,却无法准确知晓他的兴趣爱好;我们想要知道一个人的行踪,那也属于捕风捉影的事。

可是现在,这一切只要动动手指,我们就可以将这个人的所有资料都收集到,利用大数据的分析,我们可以迅速准确地了解一个人。

通过满街的摄像头,我们可以准确的找到这个人的行踪;通过网上购买和消费记录,我们可以掌握这个人的经济状况以及消费状况;通过对一些数据比对分析,我们可以准确的了解这个人全部的喜好。

可以说,在0和1构成的网络世界中,人们已经没有了隐私,人们在享受互联网的高效便捷的同时,早已经将自己的个人数据泄露在那些分享和默认共享中。

《大数据时代—信息围城》这本书里描述了五个故事,这五个故事就是人们在日常生活中被泄露隐私造成困扰的典型事例。

第一个故事是李零的故事,他就职于全美最大的数据中间商的商业智能部门,一个研究大数据算法的研究人员,一个靠卖别人信息为生的商人,却被竞争对手拍下了隐私进行威胁,迫不得已只好辞职。

另一个故事就是因怀孕泄露隐私,引流产去被不停骚扰而不堪重负的茵茹的故事。

第三个故事是著名的老画家画作,被自己的儿子用大数据做出来的赝品以假乱真。

第四个故事是一个著名的演员被泄露了隐私,几乎声誉尽毁。

第五个故事是一个孩子妈妈因热衷于晒娃,有心人士利用,将自己的女儿至于危险之境。

这五个故事可以说囊括了在我们生活的方方面面,大数据对我们的影响,以及因为泄露隐私给我们造成的麻烦。

也就是说,作者要通过这五个故事提醒我们:在利用网络的同时,还要注意隐私的保护。

大数据时代读后感读书心得【篇2】

最近闹的沸沸扬扬的“斯诺登事件”让我想起前段时间的畅销书《大数据时代》。

维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中,首先给出了“大数据”的含义 : 你的一个习惯动作,你的一次消费行为,你的一份就诊记录……文字、方位、沟通等一切事物皆可以量化为数据,不仅人类生产和生活中“有意义”的信息海量产生,相比以往呈几何数级的爆炸式增长,“无意义”的数据的膨胀速度也同样惊人。

数据采集存储技术让所有的一切信息都可能被数据化,互联网特别是移动互联网技术让所有的数据可以串联起来,无遗漏数据分析技术几乎可以让所有的数据都派上用场。“大数据时代”,没有了“有意义”信息和“无意义”信息的边界,谁能得到信息并善于利用信息,谁就会抢占先机。“大数据时代”不仅影响着我们每一个人,甚至连世界经济格局也在酝酿着巨大变革。因此,《大数据时代》的作者认为,大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式,开启了一次重大的时代转型。

历史是一面镜子,照向未来。毫无疑问,已有的大数据也属于历史的范畴,但大数据时代却是指向未来的。大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据 ; 因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂 ; 总量每两年就可以翻番,而且这一趋势还在加速。倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥数据对社会发展的巨大推动作用。研究证明,人类行为 93% 是可以预测的,成为“已经发生的未来”。

大数据时代,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。虽然目前大数据预测的还只是参考答案,不是最终答案,但其威力已经显现。在《大数据时代》中,作者举的3个例子令人印象特别深刻。

一是谷歌仅凭网民留下的相关痕迹,就能得出与事实相符度高达97%的结论,2009年比疾控中心提前两周、具体到了特定的地区和州、准确预测了甲型H1 N1流感的爆发。20XX年,又成功预测了美国流感的暴发。

二是奥巴马2008年的选举,竞选团队里设置了首席数据科学家,他利用Facebook和Twitter进行数据分析,不但利用社交媒体来发布信息,帮助奥巴马团队定位目标选民,甚至筛选出一些潜在的竞选志愿者。

三是微软公司通过大数据分析处理,对新一届奥斯卡金像奖作出“预言”,结果除“最佳导演”外,其余13项大奖全部命中。

正如维克托教授所说,我们目前看到的大数据和大数据应用,还只是“冰山的一角”。一定程度上,大数据就是新财富,价值堪比石油,正因为如此,赛门铁克公司的调研报告显示,全球企业的信息存储总量年增67目前包括谷歌、旧 M 、微软、EMC, 惠普,以及我国的百度、腾讯、阿里巴巴等众多巨头,已早早开始布局大数据,为在即将来临的大数据时代做好竞争铺垫。

大数据已经渗入到了生活的方方面面,将逐渐成为现代社会基础设施的一部分,就像公路、铁路、港口、水电和通信网络一样不可或缺。更有人说,大数据是继边防、海防、空防之后的第四个大国博弈的空间。美国奥巴马政府已经把“大数据”上升到了国家战略的层面,投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”。

大数据时代,可以让人成为上帝,通过各数据汇总,俯瞰世界中你想知道的任何一面。大数据时代,也可以让你困扰不堪,因为你面临个人隐私被不断泄露和基于数据预测偏见的麻烦和危机。美国国家安全局和联邦调查局于2007年启动了一个代号为“棱镜”的秘密监控项目,划直接进入美国网际网路公司的中心服务器里挖掘数据、收集情报,包括微软、雅虎、谷歌、苹果等在内的9家国际网络巨头皆参与其中。报道刊出后外界哗然。保护公民隐私组织予以强烈谴责,表示不管奥巴马政府如何以反恐之名进行申辩,不管多少国会议员或政府部门支持监视民众,这些项目都侵犯了公民基本权利。

因此,维克托教授在《大数据时代》中表达了“数据主宰一切”的隐忧,并提出了“责任与自由并举”的信息管理设想,这也是我们在拥抱大数据时代时必须思考和解决的问题。

大数据时代读后感读书心得【篇3】

天罗地网,无处可逃的是数据还是我们?

在世界千万年的历史进化过程中大概再也不会有一个时代的变革会如同互联网大爆炸年代一般彻底颠覆现今人类的基本生存方式,也再不会有一种生存状态会把所谓的个人生活属性从隐匿在世界的任何一个可能的角落随时展现到普罗大众的眼前,任人观测和解读。

当所谓的大数据技术创造伊始,它就注定不再仅仅会是人类自我的提高生产力生产方式的生产工具,转而会以最快的速度凌驾于任何一种社会群体以及个人模式之上,成为笼罩于整个虚拟和现实交错的空间之下的上帝视角的观察者角色。技术宛如是一种自我繁殖的生物,没有人知道当它野蛮生长后所呈现出何种惊人模样。

本书《大数据时代:信息围城》所讲述的就是这样一个关于人类被大数据技术包围下的生存故事。一位从事大数据技术的跨国公司高管,在竞争公司高层的最后时刻,遭到竞争对手编造的一个虚拟VR技术捏造的私密视频而功亏一篑;一位遭遇不幸车祸致使流产的准妈妈却时刻笼罩在信息外流后近乎无孔不入的相关母婴公司的嘘寒问暖,导致精神崩溃,最终不得不选择退回到最原始的生存模式,来一场与世隔绝的社会隐身;只要有足够多的基础观察数据,人工智能就可能模拟出任何一个行为人的行为特点,哪怕是最高水平的艺术创作,画家杜眠风在自己艺术创作人生的最后阶段却遭到技艺上的对手解码,从而怀疑自己的艺术价值所在;红极一时的明星陆浩川同样在彻底泄露自己个人信息后,会被自己的妻子翻手为云覆手为雨,并且以谣言网暴的方式来彻底将其压垮,利益资本趋势下渺小个人的如履薄冰;幼儿园扎针这种社会敏感话题下,李零可以通过大数据排查和比对,找寻到事件的真相。五个故事,五场遭遇,兵困一隅,无处可逃。

作者夏予川是一位在互联网科技公司,从事多年民生大数据应用领域的工作人员。在本书中,她把自己的专业领域知识演化成五个故事向读者展示了互联网之于个人信息的脆弱保护,和个人信息之于个人生命财产安全的恐怖破坏力。事物的两面性在互联网时代体现的尤为极端,非黑即白,正反分明,从积极意义来看,但凡能够接入网络的行为事物,作文例如支付,外卖,出行,医疗,乃至个人信用,只要涉及到人类的衣食住行,一旦成为了网络中节点的某一部分,就可以大幅度提高操作效率,降低生活成本。但从消极一面来看,个人一旦成为了网络信息中的某个接入节点,也同样意味着他的所有信息都将不再属于自己,伴随着无限便利而来的可能是对症下药的陷阱,处心积虑的诱导,还有别有用心的欺骗。至于我们是应该因噎废食,还是逆风而行?

曾经有种技术无罪论的说法,会用菜刀的用途说事,但我更想说,技术有罪无罪应该区别于菜刀的设计之初是更适合切菜还是更适合行凶,技术亦然。

当我们身处于天罗地网的信息围城时,总会去思考,文明的进步到底依附于科技的发展,还是精神世界的丰富,我想说,人类文明进步总是伴随着发现问题到解决问题的迭代推进,黑格尔的否定之否定定律告诉我们,事物进展也同时伴随着前进性和曲折性,在人类不断探索未知领域的同时,并且对曾经过往进行不断地反思纠正,唯有如此,才能从中找寻到真正使得文明得到整体进步的最佳答案和方法。

大数据时代读后感读书心得【篇4】

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,我也不能完全赞同。”不是因果关系,而是相关关系。“不需要知道”为什么“,只需要知道”是什么“。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系,而是相关关系。“这一论断时,他在书中还说道:”在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“,大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题,但仍然无法完全回答”为什么“。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显,数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考答案。

此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据时代读后感读书心得【篇5】

读完《大数据时代》这本经典书籍受到不少启发,文中许多观点值得我们深思。

大数据是指不用随机分析法,而是采用分析所有数据的方法,分析样本是全体数据。作者认为我们理解世界不再需要建立在假设的基础上。在大数据时代,在混杂中寻找相关关系将替换目前在精确数据中寻找因果关系的传统想法。大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。但是在这一部分,我觉得作者太过于强调大数据带来的相关关系分析,而抛弃对因果关系的探索。比如“如果得到超市用户的购买数据发现下雨天太阳伞卖很好,那下雨天就多备太阳伞就好了,不要问为什么,混乱的数据不能告诉你为什么,但能告诉你怎么办。”在我看来,是什么和为什么并不矛盾,大数据只是让我们跨过目前还无力找到根源的理论进行相关关系分析,不要老为了强调相关性而否定因果。我认为利用这种相关关系分析的帮助,可以再反向论证,完善我们目前还未掌握的理论知识,将会极大地促进了科学的发展。甚至对社会学、统计学、人类学等学科的研究方法或许会要影响。

大数据的价值“取之不尽,用之不竭”。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。个人的使用不会妨碍其他人的使用,而且信息不会像其他物质产品一样随着使用而有所耗损。所以要深入挖掘大数据的价值。

大数据的未来将属于三类公司,一是拥有数据的公司,二是数据分析公司或者技术公司,第三是能从庞大数据里发现关联并创意性使用的个体或者群体。

当然大数据也会带来风险,如信息过量、信息泄露、信息窃取、数据分析取代人工分析以及可能会造成伦理问题。但是技术是无罪的,如何让大数据在人类的监管下更好地为我所用是对我们的考验。书中也提到了掌控管理大数据的方法,比如隐私保护从个人许可到由数据使用者承担责任,在使用预测分析时必须考虑个人动因,催生大数据审计以及防止对大数据的垄断等。

大数据时代,人类还在摸索前进。在拥抱大数据时代的时候,也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。

大数据时代读后感读书心得【篇6】

我们生活在一个“概念”纷飞的年代,先前只有IBM熟谙的招数,如今已经“飞入平常百姓家”。“移动互联网”、“云计算”的概念刚刚消停,业界的专家又送来了“大数据”的概念,一时间似乎人人都变成了“大数据”专家,见面要是不提“大数据”都不好意思跟人打招呼!

玩笑归玩笑,当我们的存储能力、计算能力和网络带宽变得充裕之后,我们先前对待数据,尤其是原始数据的态度和思维方式,将面临着很大的改变!

其实,作者的主要观点,已经在翻译者的译者序中进行了总结:“大数据时代处理数据理念上的三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果”。

如作者所言,“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”。如果可以,我们当然会使用“全体数据”而不是“抽样数据”。读到这里,我估计大学里正在绞尽脑汁设计样本抽样方法的学生、教授们,连哭的心都有!

数据分析的及时性,在很多情况下比精确性更加重要,尤其是在商业领域。想想看,如果需要两周时间才能计算出明天某个航班的满座率,那还有什么意义?大数据计算技术,适用的不是像卫星发射、开具银行账户这样的工作,而是不要求极端精确的情况,其核心是“预测趋势”,况且原始数据也可能出现差错。

过往千年,探究因果关系几乎是所有科学研究的原动力。甚至,这已经通过语言,融入我们的思维方式和哲学思想:“因为……所以……”,凡事都要问“为什么”。但是,在大数据的范畴里,关注的却是相关性,而不是因果关系,或者其次才是因果关系。超市只用关心把啤酒和尿不湿放在一起,会帮助提高销售额,而不用关心其中的奥秘。如果说原因,可能很多都是人们的习惯、方便,甚至是人性,例如奶爸们习惯买尿不湿的时候给自己捎上几罐啤酒。

在此,也有一些自己的思考:如果说搜索引擎所解决的问题表面上是帮助用户找到需要的信息,而实质是帮助企业找到拥有某项需求的客户,深层次讲是解决了《第三次浪潮》中提出的消费者和生产者分离的根本矛盾,如果再加上3D打印技术,就可以完成由消费者主导的“个性化”生产过程;而大数据所解决的是,通过对所有用户的数据进行分析,可以预测用户群整体的需求变化趋势,从而完成批量产品生产、销售的调整问题,其奇妙之处就在于无需用户“开口”说出她想要什么?一个解决的“个体需求”,一个解决的是“群体需求”。

本书除了提出上述三项基本观点,其它的内容大多是举例说明,多少有些空泛。但是,其实大数据时代才刚刚开始,对大数据的应用也只是停留在比较浅的层面上,作者能提出这三项基本观点已属难能可贵!

大数据时代读后感读书心得【篇7】

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。

同时,虽然大数据可为人类造福、对抗病症,但这仅限于掌握这门技术而言,若不重视这种技术,当我们的对手早于我们一步构建这种数据网络之时,便是我们的灾难,想想,大数据虽核心的在于预测,当敌人通过这种手段预测我方下一步的行动,将是可怕的比如你的导弹将从何处发射,将飞往哪,你的军队动向、目标,总之所有一切"未来"将掌控于敌手,敌方甚至可以借此发现那些将来有"大作为"的人,从而进行渗透或扼杀,这对我们的发展无疑是致命的,所以,尽快加速大数据系统的构建进程是必须的。【ZF133.COM 趣祝福】

对于我们国防生,也必须顺应这种发展趋势,未来的时代必将是数据极易获取,数据网络共享化的时代,通过这些数据,建立数据模型,可以准确分析并给出适合每一个人的计划,如运动量、训练强度,可以"先知、先觉",及时发现一个人的负面情绪前及时疏导,这些必将成为现实,我们必须跟进时代,做好准备,去应对大数据时代的一切!

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