最新涂子沛大数据的读后感(精选23篇)

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最新涂子沛大数据的读后感(精选23篇)
时间:2023-11-30 12:15:02     小编:紫薇儿

读后感是读者在阅读了一本书、一篇文章或一部电影之后所产生的感受和体会的一种表达方式。通过写读后感,我们可以表达对作品的赞美、思考和感悟,进一步增进对作品的理解和鉴赏。读后感是一个重要的写作练习,它可以培养我们的思考能力和表达能力,同时也有助于积累文化知识和提高语文水平。在平时的学习生活中,我们可以多读多写读后感,不断提升自己的表达能力,丰富自己的阅历。写读后感时应该突出重点,注重主题思想的体现,避免过多涉及细节和琐碎的描写。推荐一些读后感范文,供大家参考和学习,希望能提升您的写作水平。

涂子沛大数据的读后感篇一

短短几天把涂子沛先生的《大数据》这本书浏览一遍,结合去年北大继续教育学院进行现代管理学科学习时,老师介绍这本书时的精髓、内涵时的情景,写这篇。

心得体会。

现将浅薄体会与老师同学们一起交流,部分内容参考了书内容和涂子沛先生的观点,希望老师同学给予批评指正。

“一个真正的信息社会,首先是一个公民社会”,这是全书的一个出发点,这个出发点就是说,“信息社会最大的特点就是,信息的自由流动。”涂子沛在书中的观点是:如果没有人的平等,没有人的自由,信息能够自由流动吗?如果没有人的平等,我们这个社会彼此另外压抑另外一个人,我们的创造力怎么迸发出来?我们每个人都面临大数据时代思维变革的挑战。

涂先生在书中说出“大数据时代的公民生活”,题目他在书中来演绎公民生活的时候,它的背景是“大数据”时代。首先他讲了“什么是大数据时代”,在研究一个现象的时候,首先要研究它的定义,研究它的内涵,咱们就先把数据给它抽走,看看代表是什么。数据不是数字,数据是有跟列的数字,当他在书中谈到数据的时候,我们想到的是它代表计算,代表精确,代表理性,代表科学,代表事实。大家说姚明很高,到底有多高,你最后说两米多左右,这就是一个精确的事实。数据的出现也是人类认识这个世界,不断地向前推进的需要,人类发现需要精确的数字,就好像回到刚才的例子,你说很高很高,到底有多高,我们看,人类历史上很多重大的文明推进和演进都跟数据离不开,比如说度量衡的发明,货币的发明,再比如二进制的发明最后导致计算机的发明,最背后就是数据。

他在书中有一个新的词叫database--数据库。这个词完全是一个外来的词,1。

计算机最早是计算数字和处理数字,那时候就存在database,后来随着计算机能力的不断增强,它可以处理文字、图片、视频、声音等等,但所有这些都放在database,所以他在书中把这所有的一切都称为数据,这时候数据的内涵扩大了。其实大家要知道数据的内涵在扩大,还有一些其他的事情也在发生变化,就是说数据的容量在增大。八十年代的时候就有人提出bigdata这个概念,那时候的“大数据”的还不是现在“大数据”的概念。“大数据”这个概念不断的演变,最早有人就预见到说有一天数据会比程序更加重要,比软件更加重要,它是指重要性。所以我们往大了说,可以说这是一个大的机器,一个大的房子,也可以说是一个大容物。书中说的:到2000年的时候,宾夕法尼亚大学有一个教授出来定义,那时候企业的数据已经到泰了,他说200泰的数据就是大数据了,那泰到底是什么样的单位呢?比如全世界最大的图书馆是美国国会图书馆,美国国会图书印刷品的含量,不包括电子图书加起来是15泰,北师大应该是2个泰或者更少,这个数据就叫“泰”。

2代公民的生活。data在五年的时候,应该有一个创始人,他发现一个东西:同一个计算机芯片,同一个面积上晶体管的数量每一到两年就要增加一倍,这意味着什么?意味着计算机处理的能力越来越强,存储的能力也越来越强,同一个面积上东西越来越多,越来越密,一到两年就增加一倍,物力存在器的性能不断上升,价值不断的下降。有一个考证说,从五十年代起最早的存储器发明到现在,存储器的价格下降了300万倍,大家可以想想,历史上还有什么商品它的价格能在半个世纪下降300万倍?而摩尔定律也成为了一个代名词,呈指数形发展的变化,急剧变化的状态,剧变的变化。我们可以看看,这个图代表摩尔定律,是条直线,为什么是直线呢?因为没办法画,如果严格按刻度来画的话应该是一条横轴的曲线。涂先生在书中分析了:“1988年一个科学家提出了普适计算,普适计算提的不多,大家都提物联网。物联网是普适计算一个子概念,人家计算机的浪潮是分阶段的:第一个阶段是主机阶段,到80年代由于微软、苹果一直到个人电脑的阶段,88年互联网之后,科学家说这不是结果”。

“一个主动你就能改变的时代,因为资源就在那里,你不能去等其他的人”这是涂先生的观点。他说说影响公民的第一点:公民最主要的精神是什么?是积极地介入,积极地改变。影响我们公民的第二点,书里面有很多关于“大数据”时代的隐私文化,有的专家说87%都不能定位,只要通过“大数据”挖掘就会定位,这是影响我们公民生活的一个巨大的挑战,就是隐私权的挑战,而隐私权是一个非常重要的问题,是对个人自由的凭照。他为什么用这么大的篇幅来写隐私权利呢?也是因为我觉得,我们中国社会特别需要隐私权利,不仅是政府在侵犯公民的隐私权利,我们公民彼此之间也在不停地侵犯隐私权,而且大家习以为常。但是隐私权是一个文明社会的标志,越文明的社会,越注重隐私权,个人才越有自由,隐私权是把自己跟公共生活划分开的一条界线,保障个人的自由。社交媒体让我们进入一个前所未有人文相连的时代,这影不影响我们的公民生活?这是最大的隐患,为什么?它把我们人跟人连接起来,我们知道人跟人一旦连接起来,1+1大于2的作用。

总之,使我感受到当前我们正生活在,每天都不同、都高速度发展、激烈竞。

4争和大数据时代。我们每个人都必须面对大数据时代、结合实际面对挑战,要相信“想不到事情会发生,想不到的速度会发生”。要及时更新知识、广纳信息、梳理思维及时做出正确判断、做好工作学习生活中的精准决策。

涂子沛大数据的读后感篇二

毫无疑问,我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发,面对信息技术的迅猛发展,存储能力的日渐膨胀,网络传输的高效便捷,我们当今时代的每个人都应该认清局势,顺势而为,主动驾驭数据,让数据创造更大价值。

对比《大数据》,结合平时工作和学习的实际情况,我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题:

一、什么是大数据?以前我们总认为不相关的数据是没有用,但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维,他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确,从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如:google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习,我深刻意识到大数据无处不在,只要我们细心,就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据,并做一些有意义的关联,就像书中说的那样,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。

二、如何收集数据?

面对信息大爆炸时代的海量数据,我们必须充分利用高科技手段,高效有序地收集整理各种数据,以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此,建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度,建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据,通过纵横交错的数据网络,针对特定主题,持续不断地收集相关数据,增加现实工作的高效性和便捷性。

三、怎么利用数据?

收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明,财务三大报表,通过分析财务报表,阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌,大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会,依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革,我们可以大力引入中介机构,通过培训,定制软件等方式,向员工贯彻新理念,普及新知识,迅速改变落后工作状态,加快提升业务运行效率。

综上,大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势,身处其中的我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流,迅速响应调整,才能在新一轮市场竞争中把握主动,脱颖而出。成就更伟大的事业,收获更宏伟的人生。

2015年11月23日。

涂子沛大数据的读后感篇三

“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。在数字信息时代,数据和空气一样遍布生活,对于有些人来说,数据无意义,而对于有些人来说,数据,即真相。

美国是《大数据》的主角,全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——奥巴ma建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、facebook和推特等社交媒体、web3·0与下一代互联网的未来图景等等,为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书,一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护,却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书,对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天,处处以数据说话,那么,政治、制度、生活将更加清明,事故、腐朽将降到最低点。

作为信息技术教师,是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

涂子沛大数据的读后感篇四

导语: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,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲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(样本=总体)

第二个转变就是,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,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。,出处:短美文(),转载请保留本出处,否则追究其责任,谢谢你的支持,我们会给做得更好!

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测,使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能,目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责,毕竟,想做而未做不是犯罪,社会关系于个人责任的基本信条是,人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确,那么我们的未来会被精准的预测,因此在未来,我们不仅会失去选择的权利,而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话,我们也就失去了自由意志,失去了自由选择的权利。既然我们别无选择,那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里,顺便扯一下,书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立。

书中举了个例子,举了部电影《少数派报告》,当我看到这里的时候,”哎哟,我居然看过这部电影,想想心里还是有点小激动“,有兴趣的可以去看下,大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人,不过不是通过大数据,是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测,相当于你完全暴露在太阳光下,换成你,你害怕不。

最后,附上两段结语,一段是书中的一段话,另一段是我自己瞎编的。

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。

大数据终将会影响到我们,也像其他技术一样会是一把双刃剑,用得好,动心,滥用,害怕。如同核技术一样,用的话,造福地球,滥用,给个金刚石地球你,照样爆。我相信,未来的大数据的发展会如作者所说的,是一场生活、工作与思维的革命。

涂子沛大数据的读后感篇五

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。

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?

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。

涂子沛大数据的读后感篇六

这一章节,利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式,奇人莫里通过整理航海相关的边角数据,把整个大西洋按照经纬度划分了出来,并标注出了温度、风速和风向,从而发现了洋流,也为船员提供了有效的航海路线,这就是数据的价值体现了。书中也提到了,量化我们周围的一切,是数据化的核心,将文字变成数据、将方位变成数据,将沟通、情感变成数据,通过大数据,我们会意识到,世界在本质上是由信息构成的。

在工作中,这点也可以作为启发点,通过对数据的整理,或者说以某种方式采集到相关数据,将数据整理出有价值的信息后,不断的改善到工作流程、效率、服务方面,也是工作上的创新点。

笔者在书中提到了,数据的潜在价值,并提出了数据创新应用的方法,第一是数据的再利用,数据信息被采集用作特定分析后,在另一个领域或者角色立场下,或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组,将不同类别、类型的数据进行重组,产生一个新的数据集合出来,寻找其中的关联性;第三是数据的扩展,这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值,数据将会贬值,但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气,即数据采集时的离散量、离散交互信号,举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据,数据的开放将会有利于各行各业的使用,并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念,在数据使用时价值才会体现出来,而不是在占有本身。

根据所提供价值的不同来源,分别出现三种大数据公司,基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求,给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。

涂子沛大数据的读后感篇七

(赵元)。

最近闲暇之余我读了徐子沛先生的《大数据》一书,真是让我受益匪浅。《大数据》又叫做《大数据:正在到来的数据革命》。全书通过讲述美国在过去的半个世纪里所发生的关于信息、技术方面的典型案例,来为读者剖析出一个浅显易懂的“大数据”。

《大数据》一书,之所以珍贵、便于阅读,在于徐子沛先生在写作过程之中,将原本高、精、尖的数据专业的专业术语,转而用浅显易懂的话语来表现,使得本书成为了一本平易近人的科普读物。使得阅读此书的读者无论年龄、专业、学识,都能最大限度的接触到书中所阐释的基本知识。而我作为一个农行从业四年的员工,当然也有属于我自己的一些感想:

《大数据》一书之中,所提出的一个关键性的问题就是为什么在近几年出现了“大数据”这一词语?作者举出了美国在2009年的相关数据,我从中发现了对该问题给出的一些答案。书中举例,麦肯锡《大数据:下一代创新,竞争和生产率的前沿》报告中进行估算,政府848pb,传媒行业715pb,离散制造业966pb。正是针对相关数据指标的增长,以及当前以全球化为背景的数据信息开放化,各类信息的自由化等原因,导致了面对数据的分析,以及数据的处理,数据的预测和数据的决策都有了更高的要求。这些要求导致我们在针对经济全球化,交流多元扩大化,各个专业管理与发展的精细化必须有一个相对宏观的经济分析头脑。书中使我感触最深的是,针对美国目前发展中的大事件以及现象,例如,美国矿难的悲情历史,街头警察的创新创奇,美国最热的交友信息平台facebook与推特,以及美国纠结百年的统一身份证的问题等,都一一分析了其背后所蕴含的经济学、金融学道理,以及这些时间的背后数据对于美国政府,公民以及社会的种种挑战。书中针对美国半个世纪的发展历程,逐一的分析其内涵,并将美国的发展与进步的基本原因归结为开放和创新。正是因为在这个时代美国强调对于互联网的最大利用化,才有了即使面对压力和强大的经济困难还在稳步前进的现代美国。

这本书给了我最大的启迪,说实话不是那些经济学案例,也不是那些几年前的数据信息。而是一种如何发展的理念。美国正是有了开放和创新才有了如今不断发展中的世界第一强国。而我们中国对于开放和创新却还没有做出最好的诠释。虽然我国的改革开放,技术创新已经取得了一定的成绩,但是面对发达国家我相信其中的差距也是不言而喻的。大到一个国家,小到一个集体,都离不开开放和创新。读了徐子沛先生的《大数据》,我思考最深的不是国家的改革与创新,而是我身处的农行的发展与创新。

作为一个在农行工作了四年的员工,我热爱的着我的岗位,也热爱着我为之努力奋斗的中国农业银行。面对农行未来的创新与发展,在对了这本书以后我针对自身的岗位得出了一些不尽成熟的想法:一方面,我们农行有自己的理财产品,而我行主要的营销方法还是有些被动,我的一点想法是可以多做集中性质的营销,例如在浦口区农行网点附近繁华地段发放宣传单,或者针对有需要的企业可以进行集体宣传,使我行的优质产品深入人心,从而也可以提升我行的基本效益。例如去年举行了几场“新老客户答谢会”,如果举办的次数再多一点,我觉得效果会更好。

另一方面,对于我行的创新产品我也有一些想法。创新是任何个人,企业,乃至国家的发展原动力。那么,我行也应该响应时代的召唤。近日,正值旅游的黄金时期,很多人选择出境旅游,但是有很多国家不支持银联卡,所以很多人想办理visa或mc的信用卡,但是信用卡办起来需要至少半个月的时间,且要求比较高。所以现在有的银行正在发行visa或mc的借记卡,且申领条件比较简单、速度快。我行可以参照并大力开发这一领域。

以上两点只是我个人的一点想法,虽然还有些稚嫩,有些不成熟,但是这两点是我看了徐子沛先生的《大数据》一书以后,基于我对农行的热爱,有感而发,由心而生的。

2013年09月。

涂子沛大数据的读后感篇八

《大数据》是中国大数据领域第一本著作,引领了中国社会对大数据战略、数据治国和开放数据的讨论,该书先后获得国家图书馆文津图书奖、第四届中国软科学前沿探索奖、20xx年度十大好书等奖项。下面是有涂子沛大数据的。

读后感。

欢迎参阅。

7月的一天,我有幸拿到了涂子沛的《大数据》一书,几个月来认真翻阅了好几遍,并查阅了许多相关的文章,也让我产生了写下这篇读后感的冲动。

当今的时代是一个信息的时代,是一个数据爆炸的时代。信息是数据的内容,数据是信息的载体。随着电脑、网络的普及,搜索引擎技术的进步以及云时代的来临,上至国家下至个人,无不为数据所包围,信息无处不在、数据无处不在。难以想象离开数据、离开数据管理,我们这个社会将会是什么样子。

那么大数据时代到底有多大呢?我们知道计算机用二进制存储和处理数据,一位是指一个二进制数位——0或1,这是存储信息的逻辑单元。一个字节有8位,再往上是kb(1kb是210字节)、mb(1mb是220字节)、gb(1gb是230字节)、tb(1tb是240字节)、pb(1pb是250字节)、eb(1eb是260字节)、zb(1zb是270字节)、yb(1yb是280字节)。但这究竟是多大的数据呢,我们还是难以想象。有人统计过将1tb的数据全部打印出来,需要用5000万个四开门的书柜去储藏。这是多么庞大的一个数啊,而这只是1tb——240个字节。而仅全世界消费者一年产生的数据就有6000pb,全世界企业一年产生的数据有7000pb。截至20xx年,人类产生的数据为1。2zb,且数据每年以指数级增长,每两年我们拥有的数据将翻一番。

在大数据时代,数字电视、手机、移动互联网统治了我们。截至20xx年,中国手机网民数突破4。2亿;20xx年中国超过美国成为最大的智能手机市场;20xx年2月微信用户数突破4亿,到9月,微信用户达到5亿,微信用户正在以每6个月增长1亿用户的速度增长;95%的智能手机用户睡前玩手机。

“棱镜门”事件主角爱德华•斯诺登一时间成为全球关注的目标,网络时代何处安放我们的隐私?美国间谍卫星精度达到了5至10厘米,当今社会我们每个人近乎“透明”!

大数据时代给我们带来什么。

1965年,英特尔创始人之一戈登•摩尔考察了计算机硬件的发展规律,提出了著名的摩尔定律。该定律认为,同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目,一到两年将增加1倍,也就是说,其性能将提升1倍。换句话说,计算机硬件的处理速度和存储能力,一到两年将提升1倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

数据的爆炸是“三维”的,是立体的,这三个维度,主要表现在:同一类型的数据量在快速增长;数据增长速度在加快;数据的多样性,即新的数据来源和新的数据种类在不断增长。

任何一件事物,都有一个从量变到质变的过程。在当前这个数据爆炸的时代,数据带给我们什么呢?我想最重要的是带来了思维模式的转变。转变了我们一直以来以因果逻辑思维的模式,变成了相互关系的逻辑思维。举一个例子,在不久的将来我们完全可以通过数据分析,预判出一次地震的时间、地点、强度,但我们不是通过分析地壳运动而来的,而是通过相互关系的庞大的数据分析而来的。

20xx年的冰灾,当时的广州火车站滞留了25万人,这个数据是通过当时在这个区域的手机使用数统计出来的,与后期的最终统计基本吻合。大数据使我们开始了一次全新的探索,而探索的意义不在于发现新大陆,而在于发现新视角。

大数据时代给企业带来了什么。

数据挖掘是一种知识产生的过程,从中产生创新、产生管理、产生推动社会变革的理论与实践。

沃尔玛公司是美国的一家世界性连锁企业,以营业额计算,为全球最大的公司。沃尔玛一年产生的数据有2500tb。沃尔玛公司通过对大量历史数据的分析发现,年轻爸爸去超市购买婴儿尿布会顺便买点啤酒犒劳自己。因此,沃尔玛推出了尿布与啤酒搭售的营销策略,使销售量增长。

纽约,美国最大的城市及第一大港,拥有810多万人口,其36%为外国移民,人口使用约170种语言。1990年,纽约市共发生了凶杀案2245宗,1995年下降到1171宗,20xx年下降到466宗,创下50年最低。纽约是如何实现这个成绩的呢?原来纽约通过把20xx年的犯罪数据和交通数据整合,开发出了“数据驱动的警务管理”,发现交通事故高发地带,也是犯罪活动的高发地带,而且两者的高发时间段也同样吻合。这就将警察以往“亡羊补牢”的工作模式转变为“守株待兔”的工作模式,取得了巨大的成绩。

大数据及其分析,将会在未来20xx年改变几乎每一个行业的业务功能。任何一个组织,如果早一点着手大数据工作,都可以获得明显的竞争优势。用另一本类似著作《大数据时代》的作者维克托的一句话:“大数据是未来,是新的油田、金矿。”

当前我们的企业每天获得大量的生产、营销、办公数据,如何将数据分析应用其中是时代赋予我们的挑战。如何实现粗放型向精细化转变,大数据为我们的企业提升管理效率、提高服务水平提供了有利平台。

世界每天都在变,唯一不变的是变化。大数据将是传统行业的掘墓者,盛极一时的柯达倒闭了,微软收购了诺基亚……我们的企业处在这样一个变革的社会,应该何去何从,值得我们每一个人深思。

首先说下《大数据》这本书好的地方就是将大数据变化为一本科普读物,不是讲大数据的关键技术和具体实现,而更多的是围绕美国政府基于数据的管理历史线条展开,让大家更加容易理解大数据在政府执政和公共事务管理中发挥的作用,所以我看完后最大的感觉就是关注智慧城市的相关人员完全有必要阅读该书,会对以后在智慧城市的管理和建设中如何更好的理解大数据,应用大数据,发挥大数据本身的业务价值有更好的理解。

为何近几年出现大数据,最重要的还是随着信息技术和互联网,管理的精细化,全球化和社交圈扩大,数据呈现了指数级的增长。20xx年美国的数据,离散制造业966pb,政府848pb,传媒行业715pb,这是麦肯锡20xx年出版的一份报告《大数据:下一代创新,竞争和生产率的前沿》里面的一个估算。正是由于数据指数级的增长,对数据的开放,信息自由,数据的采集,数据的分析和处理,预测和决策提出了更高的要求。

信息自由,一为信息公开,二为信息发布。公开是政府和某一社会特定主体的关系,是点对点的;而信息发布是政府和社会的关系,是点对面的。信息自由法已经成为美国不可缺少的一个基本法案,只有信息自由才谈得上进一步的数据开放和数据共享。

我们信奉上帝,除了上帝任何人都要以数据说话。信息技术发展,数据指数级增长,已经彻底改变了政府,社会,商业群体的决策方法。需要的是形成一种数据驱动的决策方法,数据治国,需要基于实证的事实而非简单的意识形态。而真正要让数据能够上升到决策层面,首先需要的就是数据大范围采集,数据抽样,数据测量和数据质量管理。另外数据驱动和事件驱动是两种模式,数据驱动强调的是历史和预测,而事件驱动强调的是实时和响应。大数据有一个维度专门是指速度和快速响应,更需要考虑事件驱动和数据驱动融合。

帝国法则,详细讲述了数据的收集法则,使用法则,发布法则和管理法则。数据能够满足既定的用途,它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途,就谈不上质量。换句话说,数据的质量不仅取决于它本身,还取决于它的用途。数据质量的问题涉及到数据收集,使用,发布等所有过程的问题。数据质量管理要有标准,有流程,有救助机制。

从软件的开源到数据的开放,我们过渡到一个新的世界,可以讲数据开放式本身的另外一个重点。在这个新的世界里面,数据远远比软件更加重要。从20xx年以来,美国一直在进行数据开放运动,联邦政府也专门家里了数据开放门户网站datagov,其主要目标就是通过数据开放,通过鼓励新的创意,让数据走出政府,得到更多的创新型应用。从而进一步巩固政府透明化,民主化和政府效能。

数据之争涉及到原始数据采集,数据质量,数据安全,数据粒度,数据价值,数据虚实多个维度。而datagov不仅仅开放了原始数据,地理数据,还包含了数据分析工具的开放。数据开放为创新提供了无穷的燃料,因为创新型应用,数据的能量将逐层放大。

预测未来最好的方法,就是创造未来。而数据最大的价值仍然在预测上面,在解决了数据开放,数据采集,数据质量管理,数据处理后,最重要的作用就是基于数据进行科学的预测和决策。数据竞争将是企业赢之道,一些企业已经将他们商业活动的每个环节放在了数据收集,分析和行动的能力上。

进入20xx年大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新,人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用,渗透到了当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。

一、传统的信息格局被打破。

不是我不明白,这世界变化快。20xx年还是一张软盘打天下的时代,短短十多年光景,硬盘的存储容量已从4gb、16gb、32gb迅速攀升到1tb(相当于1024gb的容量)。原来仅有1.44mb的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的,到现在硬盘容量蹿升至1tb了,反而感觉存储空间捉襟见肘,到底是哪里出现了问题呢?1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律,提出了著名的摩尔定律。该定律认为,同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目,一到两年将增加一倍,换句话说,计算机硬件的处理速度和存储能力,一到两年将提升一倍。这一定律,得到验证。

大数据!一语惊醒梦中人,大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟,移动宽带迅速提升,云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢,正如ibm总结的那样:“大量化(volume)、多样化(variety)和快速化(velocity)”就是“大数据”的显著特征。

二、管理法则:质量是数据时代的根本。

数据能满足其既定的用途,它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途,就谈不上质量。换句话说,数据的质量不仅取决于它本身,还取决于它的用途(引致数据库专家杰克.奥尔森)。

随着网络的出现,政府开始在网上发布信息和数据,对政府而言,是一个很大的挑战,因为数据一经政府发布,往往被视为权威,对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息,面对的都不是一定特定群体,而是全体国民,如果政府发布数据的质量不可靠,将受到频繁的、大范围的质疑,特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据,将引起巨大的争议。

例如:单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少?饮用水里能混杂多少含量的微量元素?新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留?工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等,这些标准,都是数据。随着社会的发民、科学的进步,这些标准越来越多越来越细,每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据,必须慎之又慎,保证质量。

三、大数据在各领域中的价值表现。

1、数据竞争:企业赢利之道。

企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务,而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确,企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节,通过基于数据的优化和对接,把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来,从而节约成本,战胜对手,在市场上幸存。这种竞争,就是一种基于数据的竞争。

已经有越来越多令人信服的证据表明:只要实施正确的政策和激励,大数据将成为竞争的关键性基础,并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争,不是劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争。数据,是信息的载体、是知识的源泉,当然也就可以创造价值和利润,可以预见,基于知识的竞争,将集中表现为基于数据的竞争,这种数据竞争,将成为经济发展的必然。

2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变。

近年来,随着大数据的迅猛增加,各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”,在这个过程中,涌现了一大批既务实管用,又令人耳目一新的做法和应用。

回顾历史,我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代,从音频对话到可视电话,数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色,互联网出现之后,就交流和互动而言,广播和电视无疑相形见绌。

“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。

四、总结。

涂先生从数据本身的革命、社会科学的革命、企业管理的革命、社会管理的革命四个方面深刻阐述了大数据的重要意义,以最前沿的视野、直接的解读和剖析为我们理清了《大数据》一书的脉络和精髓,为我们如何能更好地阅读、理解、领会《大数据》一书的精神实质提供了很好的帮助,让我们意识到:大数据的时代,是不可逃避的。

涂子沛大数据的读后感篇九

本书《大数据时代》出自维克托·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,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“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。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,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,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。

涂子沛大数据的读后感篇十

知道"是什么"就够了,没必要知道"为什么"。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是让数据自己"发声"。这个命题是我读这本书最大的感触。

对于大多数人来说,这的确是一场思维变革。对于理科学生来说,会认为这是一个错误的观点,因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性;对于一名工科学生,其实这并不是一个多么新颖的观点,因为工科是讲求时用性的,如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。

这些天来,在读大数据这本书的同时,也稍微重温了一下自动控制原理,认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式,借读书交流会之际,与大家分享。

对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了,但并不知道这一脚油门下去能给多大车速,这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了,不然超速被开罚单是很正常的。那么,问题就来了:如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门?这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式,不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子,经过繁杂的计算,还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程,因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统,若是对于航空发动机这种复杂的系统,结构工艺过于复杂,分析各部分的物理化学过程是十分困难的,这时候可以通过实验法得到数学模型。

实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法,主要过程是对被研究对象施加某种随机信号,根据被测对象各参数的变化,采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识,测试结果精度较高,但要求采集大量测试数据,并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。

若用开车实例来解释,此时的系统为汽车动力系统,施加的随机信号为燃油量,被测对象指车转速,得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式,从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。

在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间,除了发动机点火后震撼的场景动人心魄,控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目,我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型,结合航空发动机这种复杂的系统,对于搞控制的人来说,得到数学模型就够了,现象背后的原因交给研发的人来探索更好。

涂子沛大数据的读后感篇十一

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲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(样本=总体)。

第二个转变就是,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,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。

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测,使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能,目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责,毕竟,想做而未做不是犯罪,社会关系于个人责任的基本信条是,人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确,那么我们的未来会被精准的预测,因此在未来,我们不仅会失去选择的权利,而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话,我们也就失去了自由意志,失去了自由选择的权利。既然我们别无选择,那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里,顺便扯一下,书中另一段关于自由意志的描述。

在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了。----所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立。

书中举了个例子,举了部电影《少数派报告》,当我看到这里的时候,“哎哟,我居然看过这部电影,想想心里还是有点小激动”,有兴趣的可以去看下,大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人,不过不是通过大数据,是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测,相当于你完全暴露在太阳光下,换成你,你害怕不。

最后,附上两段结语,一段是书中的一段话,另一段是我自己瞎编的。

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。

大数据终将会影响到我们,也像其他技术一样会是一把双刃剑,用得好,动心,滥用,害怕。如同核技术一样,用的话,造福地球,滥用,给个金刚石地球你,照样爆。我相信,未来的大数据的发展会如作者所说的,是一场生活、工作与思维的革命。

无论如何,大家看到这四个是不是有种,不管我上面扯得有没有道理,通不通顺,下面的话,会很有道理的样子的错觉(抄袭于《栋笃笑》)ok,无论如何,日子还是得照过。施主,我看你骨骼惊奇,是个练武奇才,最后送上《九阳神功》心法,以后维护世界和平的重任就交给你了。

他强由他强,清风抚山冈。

他横由他横,明月照大江。

他自狠来他自恶,我自一口真气足。

涂子沛大数据的读后感篇十二

歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下,关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开,令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间,领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说,数字是重要的透视方式。此言不虚。

子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查,从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题,这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是,在悠久的中华文明史上,这样的“统计事件”不仅凤毛麟角,亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天,我们依然面对这样一个不容回避的事实:统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体,在数据使用上,特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面,我们与美国、欧洲,甚至同处亚洲的日本,仍有不小差距。作为统计人,在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时,无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。

中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史,就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度,尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式,公共预算制度的普及,统计学理论方法用于公共政策的制定,以及成本效益分析方法在美国政府的推行等,实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用,体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标,更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性,需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”,需要进一步营造善用数据的社会氛围,使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。

中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”,政府统计是权威一般的存在,是统计生产的当然主导者。大数据时代,海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体,政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”,但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严,将不屑于采取这么“简单而直率”的方法,而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者,没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”,深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前,国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议,在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据,还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准,实施国家大数据创新驱动战略等方面,发挥应有作用。

中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面,统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的gdp、cpi、ppi、pmi等统计拳头产品,大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件,为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好,也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的lehd-工作单位和家庭住址的纵向动态系统,当超级飓风“桑迪”来袭,该系统大显神通,成功帮助纽约市政府组织救灾,并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品,能够使人们更加信赖数据、依靠数据,推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。

近年来,国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作,精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台,政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任,以记录中华民族复兴的伟大进程为使命,从更大的视野,以更宏大的叙事,讲述中国的统计故事,书写中国的统计历史,把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。

尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话:在有力量的地方,数字这位女主人就会生成,她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”,还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来,数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国,更要成为数据强国。

我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡,唯有顺应时代要求,以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据,广泛应用大数据,生产出更多更具竞争力的统计产品,才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中,续写政府统计新的辉煌。

涂子沛大数据的读后感篇十三

悦读愉悦身心,悦读陶冶情操,悦读改变生活。

悦读,翻开我们手中的书,书是桥梁,让人思接千里;书是翅膀,让人心游万仞。摩挲书页,捧卷而读,聆听文化的钟鸣,啜饮文化的甘露,我们每个人都能遇见一个不一样的自己。

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代的发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“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。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,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,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。

涂子沛大数据的读后感篇十四

最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书,我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发,以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。

进入21世纪第二个十年以来,随着互联网信息技术的普及与广泛应用,大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战,要想在数据浪潮当中立于不败之地,这就需要我们在精确的掌握数据之后,通过数据的创新来创造未来。

精确的掌握数据,需要从认识数据开始。简而言之,数据就是体现客观事实的表象,是客观性与抽象性有机结合的产物,容不得半点虚假。我们不能否认的是,所有的美好都是在限制之后的,而能够有效地进行限制,且又能够得到大家的一致认可客观现实,唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体,其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。

所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据,更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性,数量庞大且规律复杂,很难让我们掌握,但是一旦转换成数据保存之后,从数据的角度去分析规律变化的轨迹,能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者,运用数据进行执法,以控制数据达到预期管理预期,是这本书给予我最大的启发。

古代中国传统的执法者,是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理,执法效果虽然容易操作,且直观,但是这是一种凌驾于规律之上,片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来,尤其是改革开放以来,我国坚持依法治国,党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态,这是数据文化的有力体现,是我党在大数据时代下,一项重大举措。

我认为,大数据时代下运用数据进行执法,是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载,经历过从无到有,又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾,从前的“无”是法律不健全,无章可循,有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法,甚至有的时候片面的依靠上级,人类对事物的理解具有局限性,这难免会造成决策错误。

从无到有,是法律慢慢健全,法律的约束更加全面,但有的时候简单的照本宣科,眉毛胡子一把抓,也就成了教条主义。而从有到无,是一种利用客观的数据,以法律为准则,通过科学执法,将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济,用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了,管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察,显得更为精确,且具很高的可信度。这样一来,对我们基层执法工作者带来的巨大的'福利,我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。

在大数据时代变革的今天,客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据,只有充分的利用数据化管理、数据化创新,才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态,科学地实现新突破和新作为。

涂子沛大数据的读后感篇十五

《白金数据》是我近期读的东叔的小说,小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目,经过多起凶案,项目得到验证,大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库,然而看似造福人类的庞大工程中,其中却隐藏着惊天秘密,陆续出现“nf13”现象,凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据,一旦某个人的dna变成白金数据,即时他犯案,系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后,政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后,天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后,不计一切代价摧毁,各方利益冲突而发生一些列凶案。

读完此书后,第一个感受:东叔又开始碰触科幻题材,非常烧脑悬疑推理小说,然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀,结尾不是很进奏,有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的,如果要打分的话,我觉得3.5分吧,刚刚及格,优秀未满。不过还是推荐读一读,应该算东叔科幻推理小说中,结合现实非常紧密的。

涂子沛大数据的读后感篇十六

舍恩伯格的《大数据时代》,让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇,作为信息安全专业的我,对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是:"大数据",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。特点:数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为,大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知,创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中,主要从三个方面论述,即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点:

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。

对于观点一,我不敢苟同,毕竟大数据的实现需要一定的技术支持,而显然,现在这种技术还不够成熟,同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化,因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况,比如商业预测,人类dna的研究等。

而对第二种观点,我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中,一种新的简单可行的算法的出现,远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快,而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的,它能较快找到事物规律和对应的解决措施,当然,也不能完全忽视因果关系,毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果,而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候,我们就可以转而研究"为什么"了,毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代,信息安全问题的日趋凸显,数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖,成为众矢之的,舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境,但最终没能做到,但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界,人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要,数据是为人类服务的,也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下,常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战,一些国家已开始步入大数据时代的行列,并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口,以及较大的领土面积,都可以在大数据时代为我们提供数据的保障,而能否面临挑战,在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角,我们更需要解决技术等方面的问题,更应在政策上逐步开放各领域的数据,保证数据来源、权限等问题得到解决,不断学习先进的计算机技术,缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化,我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案;

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡,如果大数据时代是一种必然趋势,那这就是我们这一代人的责任,是我们新的战场!

涂子沛大数据的读后感篇十七

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名著——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,才能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。

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。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,只是参考的答案,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,只是参考的答案。

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。

涂子沛大数据的读后感篇十八

当认真看完一本名著后,相信你心中会有不少感想,是时候静下心来好好写写读后感了。你想知道读后感怎么写吗?下面是小编为大家收集的,仅供参考,大家一起来看看吧。

《白金数据》是我近期读的东叔的小说,小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目,经过多起凶案,项目得到验证,大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库,然而看似造福人类的庞大工程中,其中却隐藏着惊天秘密,陆续出现"nf13"现象,凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据,一旦某个人的dna变成白金数据,即时他犯案,系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后,政府高层利用白金数据"保护"自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后,天才少女研发"猫跳"以应对。然而有些人知道后,不计一切代价摧毁,各方利益冲突而发生一些列凶案。

读完此书后,第一个感受:东叔又开始碰触科幻题材,非常烧脑悬疑推理小说,然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀,结尾不是很进奏,有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的,如果要打分的话,我觉得3.5分吧,刚刚及格,优秀未满。不过还是推荐读一读,应该算东叔科幻推理小说中,结合现实非常紧密的。

涂子沛大数据的读后感篇十九

最近看了《大数据》一书,有一点感想,在这里和大家分享。

作者在后序中写 道,这不是一本纯粹谈技术的书,而是以技术背景探讨人和社会关系的书。今天的中国,是一个人口大国、互联网大国、手机大国,却不是一个数据大国。书中有这 样一组调查数据——“麦肯锡公司以20xx年度各国新增的存储器为基准,对全世界大数据的分布做了一个研究和统计,中国20xx年新增的数据量为250 拍,不及日本的400拍、欧洲的2000拍,和美国的3500拍相比更是连十分之一都没有达到。国内的大数据步伐急需加快。

《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。

20xx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。20xx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。

20xx年的时 候,美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器,随着大巴的移动,沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据,并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次,每天采集10万次以上的数据,这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“,将逐渐走向“实”报、 “精”报。

作者涂子沛在书里 引用胡适与黄仁宇的话。胡适说中国人习惯于当“差不多先生”,凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为,中国不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言,当然是要彰显传统中国和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时中国的混乱,激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候,中国 与100年前已经完全不一样了,我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。20xx年中国开始着手制定医疗系统的最小数据集,3年之后卫生部出台了第一 版中国医院最小数据集的标准。也是在20xx年,中国创立了第一个全国性的大型社会调查项目,开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访 谈调查,即“杨文昊在kod里面穿的裤子”。可以看到,中国政府和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。

一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到,政策扶持的传统方法,可能是以政府主导建立大数据产业园,对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持,这固然有效,但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体,快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了, 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注,促进了大众对新技术的了解与支持。

二是政府机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合,公安、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动,将沉睡在数据库内的数据唤醒,为政府制 定政策所用,避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题,相信在大数据时代,大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。

三是围绕个人数据安全,加强管理。任何技术都是双刃剑,耍得好可以披荆斩棘,耍得不好则会害人伤己,大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。

涂子沛大数据的读后感篇二十

读完《大数据时代》这本书后,我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后,接踵而至的三项变革――商业变革、管理变革和思维变革。

其实,这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年,一家名为farecast的公司,让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在,使用这种工具的乘客,平均每张机票可以省大约50美元,这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的h1n1型流感,就拿美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,google公司却能及时地作出判断,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

在我看来,如果想在在大数据时代里畅游,不仅要学会分析,而且还要能够大胆地决断。

在美国,每到七、八月份时,正是台风肆虐之时,防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到,每到这时,一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是,商家作了大胆的推测,出现这样的结果源于两种物品的相关性,便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润,这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!

大数据时代的到来,可以让我们的生活更加便利。但是,如果让大数据主宰一切,也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图,它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道,它会默默地积累人们的行程数据,通过智能分析可以推断出哪里是自己的家,哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来,让我们的生活更安全,更方便,但与此同时,我们的隐私不再是隐私,数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步,一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑,做好准备,迎接新时代的到来!

涂子沛大数据的读后感篇二十一

然而在后半部分揭示了本书的写作目的:上层阶级dna数据早已被标记为白金数据,原本的天网恢恢竟然成为了他们的免死金牌。上层阶级所大力推行的东西,目的也只是为了巩固其阶级地位,而不是为了什么真正的公平。天网恢恢,而终须一漏。

作者一路狂飙,连连闯红灯解锁几大谜题,令我们大开眼界,惊叹竟然还能如此操作。然而却在最紧张最刺激的时刻,作者选择了面对现实。

就像作者本来告诉我们:“这个世界太黑暗了,我们去消灭坏人,拯救地球吧!”我们就随着他兴高采烈地揭竿而起,正当攻入坏人的堡垒、打算捅个天翻地覆时,作者却又说:“坏人太强大了,唉呀还是算了吧!我们还是回家去种地吧!”

《白金数据》的结局给了我们许多的无奈,然而这不就是现实吗?我们都曾经是那个为了正义不肯低头的少年,然后慢慢被这个社会磨去了棱角。东野圭吾很明显的并不想给我们写一个的童话故事,任何时代都不存在真正意义上的公平,与其浪费短暂的一生与世界较劲,不如回去自己的世外桃源。

涂子沛大数据的读后感篇二十二

有人说生活像一团乱麻,剪不断理还乱;我说生活像一团乱码,尽管云山雾罩惝恍迷离,最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据,在他的这本书里,试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。

这玄机说来也简单,就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单,其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者,在美帝国主义万恶的压迫下,始终追逐性价比和利益最大化,居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下,从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候,我就想过这个问题,相信所有的人都问过类似的问题,例如现在仍然很多人在问,妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱,你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表,因为中国人最喜欢用代表来表现整体,最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期,你完全不清楚他是怎么来的,一直到最后汇总成三个代表,真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青,其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天,在世界的不同角落,还是会体现出不同的价值,受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下,我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

大数据的出现,必然对诸多领域产生极大的冲击,某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展,而其他一些行业则可能会消失。这是废话,典型的三十年河东三十年河西的道理,就像三十年前的数理化王子们,现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行,如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业,三十年前人们不知道是干啥的,三十年后人们都知道没事别去干,唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业,这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目,我首先想到的是精益生产的过程控制,比如六西格玛,这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化,就已经是大数据的具体应用了。而任何事物都会有偏差,会有错误,也就是说,这全部的数据中,肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体,但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式,要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说,也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样,这些数怎么这么低啊,这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么,删掉删掉;这些数怎么这么高啊,这还不引起社会不满国家动荡啊,删掉删掉。所以说,大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机,既在如何利用数据上,又在如何取得数据上。

先说数据的利用,这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述,而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多,因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样,必将因为对利益的追逐成为稀缺资源,而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候,都有人已经提前知道并且为你做好了计划,还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

而对于数据的获取,我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势,鉴于这三个维度事实上都无法做到极致,那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。

现在回头从说说作者书中的观点中想到的,p87中关于巴斯德的疫苗的事件,描述了一个被疯狗咬伤的小孩,在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存,巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例,因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一,也就是说,本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的,而这疫苗到底是有效没效,通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划,但实际上国际经济形势就是好转,哪怕你只推出个二百五计划,gdp都会蹭蹭的往上涨,而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国?回到我自己的工作领域上来,安全工作,我们一直遵循的方向都是寻找因果关系,典型的从工作前的`风险评估,到调查事故的taproot或者五个为什么,无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上,如果能做到信息的丰富采集和汇总的话,找出事物之间的相关性,对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着,看看可不可以在未来继续做进一步研究。

p89说了常用的两种因果推理方式,分别是凭直觉的快速推理和经过分析的慢速推理。有意思的是很多时候直觉反而比分析来得成功率要更高。作者是想利用这个例子来说明因果关系是多么的不可靠,也想表达出靠分析试验得到结果的过程成本有多高。其实我是想说,因果关系更多面向的是未来,是没有对新鲜事物发展做出的预测,而相关关系更多的是对已经存在的事物未来发展的预测,侧重点不同而已。

p135里面关于山上小球的描述,它的能量是隐藏的、潜在的。这个观点我很喜欢,也很悲观。这正说明了社会上的一种现象。很多人,虽然没有站在巨人的肩膀上,但是当他们站在亲爹干爹的路虎上保险箱上高背椅上时,就是拥有别人无法企及的力量。最近一直在背马丁老兄的i have a dream,真真切切体会到自由、公正、平等对一个社会,一个国家繁荣发展的重要性。实干兴邦、空谈误国,那就先从建立一个公平的社会秩序开始吧!

p163里面大概讲述了商家是怎么通过大数据获得的信息来进行商业推广的。这里我只想用我的三张信用卡发卡银行做一下比较。首先是交通银行,这张卡最近半年几乎没怎么用,交行也从来都无声无息,我考虑已经可以把这张卡扔掉了;去年因为国航里程申请了一张中信的信用卡,但是今年开始也已基本停用,因为之前一段时间一直使用,中信银行这几个月频繁与我联系,推荐各种业务,多次要给我提供贷款或者提高透支额度,我几次都想要不然就换回来继续用它好了;招商银行的卡也是我用得比较久的一张,近期每月的消费基本都稳定在几千,偶尔也有一万多快两万的时候,当然这不是因为我消费,只是因为出差比较多自己垫钱多而已,但是招商银行从未与我联系给我提升额度,尽管我的月消费额度都已经基本达到信用卡的上限了,有时候甚至不得不使用别家的信用卡。最差的自然是中行,首先是预约了国航金卡的信用卡,结果联系了两次我都在出差,就再也不与我联系了,半年多了我还没有拿到我的卡,而作为工资卡的借记卡,多年来仍然是每天网上付款最多2000,我的使用记录明明经常一个月有好几天都达到2000的顶值,甚至我都主动打过电话要求更改,都给我答复是必须到柜台办理。说完这几个例子,我想中国的银行业与欧美发达国家银行的差距就已经是显而易见了。真的很难以想象这种企业能在世界500强中排名那么靠前,是因为黑了中国人民多少钱。而通过对visa和mastercard的案例描述,则清晰的说明了一个成功的银行是怎么通过对数据收集进行行为预测,最终改变消费者消费习惯的。

然后想说说关于免费导航等应用的使用。天下没有免费的午餐,这是亘古不变的真理。你以为你可以只花点流量费就能舒服方便的使用卫星导航了么,你去过的每一个地方,时间,逗留市场都已经被人家记录下来卖给商家啦,哪天你打车找到一家麦当劳,刚停下车服务员就送上一套板烧鸡腿汉堡套餐可乐换阳光橙不加冰的时候你可千万不要惊讶,因为你已经无时无刻不暴露在别人的监视之下了。

最后想用文中引用的莎士比亚的一句话作为结尾,凡是过去,皆为序曲。

涂子沛大数据的读后感篇二十三

经过前前后后的这段时间,虽然本人没读过徐子沛先生的《大数据》(听过),接下来《数据之巅》的接触使我所获颇多,身为程序员的我有种唤醒去大数据工作的欲望(曾经接触过大数据),除了这种工作的内容变化,也让我在以后(目前)的生活的一些行为或者一些看法得到了改进或者思维上的多一种思考方式,《数据之巅》不愧是《数据之巅》,首先它就是用了美国几百年来得历史数据来论述,也在唤醒更多的中国人去了解数据文化、用数据。

《数据之巅》是我接触过的书籍中能坚持下来的其中一本,也是我第一次公开个人相关的读后感,因为本人看《数据之巅》中间好多次没有一次性看完,有可能有些东西不能记得清楚(希望读者能指正,谢谢)。

《数据之巅》依照个人主观意识来分章节,可以大概分为三个部分,也是按国家划分的(个人看书会结合当时历史痕迹),可以分为美国从华盛顿等人通过人口普查来辅助权利划分到现在的利用大数据实时动态来辅政利民;日本从二战后的深陷困境到经过戴明提供质量管理咨询后的崛起;中国从民国时期的地理大师(忘了尊名,汗)到改革开放后的结合我国国情的大数据战略。

第一划分部分(美国),从美国历史可以了解到,开始进行数据操作(对数据可有可无的一种状态)到大数据文化(众多决策、要略离不开相关数据的指导),美国就是数据的作用和价值的标本,各种历史事件数据的作用以及人们对它的利用、反应,即是数据文化的觉醒与成熟。我记得当时美国独立权利划分时有两种方法,其中托马斯-杰斐逊在最后一天采用了相关人口普查的数据进行反驳另外一派的方法(这两种在以后都用到了),此时对数据的使用为初数时代。

美国解放黑奴时,林肯通过分析当时人口普查的数据进行对战争赢面的估算,其中有棉花的调查、奴隶的相关信息,以及当时的谢尔曼在肯尼迪提供的数据统计下领导军队对南方进行贯穿,这就是数据的内战时代。美国因内战重创迎来了数据的镀金时代,此时美国的数据文化相继完成了思维、组织和技术的三重崛起,登上了时代的鼎峰。

20世纪后也经历了四个有非常有参考价值的四个时代,量化时代、抽样时代、开发时代以及大数据时代,这些时代有点像城市建设差不多的程度(个人认为)。总之,解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用,从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现,经历的历史似乎并不长,但造就的变革尤其精彩。

第二划分部分(日本),二战后的日本处于极度的困境,当时他们的出口产品被外国称为“低劣、山寨”,除了这一些,当时日本有股求知识的心切来寻找摆脱这困境。这时候,有被后世称为“质量之父”的戴明,换句话来说,就是要求培养高管(运用质量管理对生产进行管理),其中统计与分析再结合当时日本国情,这些知识与思维帮助日本走出了低谷,其中用到的对数据处理的技术有好多,拥有高质量的产品使得日本销量大增,其中本田销量超过了福特等,在好多商品超过了美国。

而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴,这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态,自然走上了粗放型路径,冷落了相应的数据应用,而战败的日本正因为深陷困境,在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化,通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子,但变革中数据的作用尤其明显。

第三划分部分(中国),主要是从一些数据体现出一些细节(状态),如减灶加灶,如抗日战争对缴获武器来判断军官分布,如广州和神州数码合作进行实时动态辅助停车。可以说现实中的一切都是越用越少的,但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代,背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存,这种留存和挖掘完全由机器实施,由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象,那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。

正如作者徐子沛先生提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号,因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展,科技只是手段而已。只有建立了数据文化,愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化,这种文化将是发展最重要的动力,更是最好的参考。

从《数据之巅》中,隐约可以看到一条隐约的轨迹,通向未知的远方却一直步步为营,这便是数据,来自于人而胜于人。事实上,所有的美好都是限制之后的产物,自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么,该怎么进行有效的制约?如何让大家都能接纳?这时候,最能代表客观现实的数据就出现了。

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