《大数据时代》读后感1500字

2022-12-29 04:00:11   文档大全网     [ 字体: ] [ 阅读: ]

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《大数据时代》读后感1500

《大数据时代》读后感1500

《大数据时代》读后感1500字一:

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"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,2009H1N1流行之时,通过检测检索词条,处理345亿个不同的数据模型,通过预测并与20072008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"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。

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!

《大数据时代》读后感1500字二:

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`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。


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