通過總結心得體會，我們可以更深刻地認識自己，發現自己的優點和不足。小編為大家整理了一些關于心得體會的經典范文，供大家一起學習和成長。
大數據信息化時代心得體會
近年來，隨著數據技術和網絡技術的飛速發展，我們正處于一個大數據信息化時代。隨之而來的是海量數據的爆發式增長，對數據的審查、處理和分析帶來了前所未有的挑戰。大數據信息化時代的到來也改變了人們的生活方式和工作方式，促進了科技進步。在這個時代，我們不僅需要擁有海量的數據，更需要的是對數據的利用價值。因此，大數據信息化時代需要不斷地關注數據的價值和意義，以更好地適應信息化時代的發展。
第二段：論述大數據在企業經濟效益中的應用。
大數據為企業帶來了經濟效益，企業可以更好地收集和分析數據，發現并分析出自身經營情況的薄弱環節，及時采取措施，提升管理能力，有效降低成本。同時，大數據能夠帶來巨大的商業價值，為企業提供更加精準的服務。在這個信息化時代，企業需要關注大數據的價值，通過數據分析找到企業更好的發展之路。
第三段：闡述大數據在醫療行業中的應用。
大數據對于醫療行業來說也是非常重要的。通過收集和分析醫療領域的數據，醫療領域可以更好地預測疾病的發展和預防措施。同時，大數據還能夠幫助醫療領域提高診療效率，減少醫療成本。醫療領域非常關注如何將現有的數據信息，轉換為醫療罕見病的戰斗力，科學家們希望能夠通過大數據的助力，探索新的治療方案，并更好地提供醫療服務。
第四段：說明大數據在教育領域的應用。
作為廣博的知識體系，教育領域同樣需要大數據的幫助。通過收集和分析學生的學習數據，教育領域可以更好地了解學生的學習情況，精準地預測學生未來的學習方向和職業發展。同時，教育領域也可以通過大數據獲得學習資源的優化配置，提升學生的學習效果，推動區域教育更好地發展。
大數據信息化時代已經到來，數據是未來時代的核心競爭力。我們需要更加深入地理解大數據背后的價值和意義，結合實際應用，充分挖掘數據的潛在價值。只有這樣，我們才能更好地抓住大數據帶來的發展機遇，實現我們的個人和企業的發展目標。在未來，大數據的發展將會更加快速和廣泛，我們需要不斷地跟隨時代發展，積極掌握新技術，抓住大數據時代帶來的發展機遇。
大數據信息化時代心得體會
隨著信息化技術的發展，我們進入了一個大數據信息化時代，而這個時代帶給我們的是前所未有的變化：賦能人們更為廣泛的渠道與更全面的數據來實現商業領域的化整為零——從延長用戶生命周期到制定個人定制服務，或通過分析個人行為來推動業務增長。對于企業來說，大數據分析的普及已經成為一個必要的戰略選項，這讓大數據技術也成為企業信息管理的核心。
大數據信息化時代的到來意味著我們更能夠清晰地觀察到客戶行為、需求和心理，并制定基于數據的執行策略。企業利用大數據技術能夠更加了解市場需求，更好地掌握市場動態，及時并靈活地調整戰略。可見，大數據信息化時代的橫空出世，對于企業發展而言是一種難得的機遇，它為企業帶來了新的發展前景。
第三段：大數據分析的特點。
大數據分析是通過技術與應用的結合，對海量的、異構的以及快速變化的數據進行分析，解決現實問題的一種方法和工具。與傳統的數據分析相比，大數據分析具有以下特點：
1.數據量更大：從數十億到數萬億。
2.數據來源更廣：包含多種數據集，它們通常被分布在不同的數據倉庫中。
3.數據類型更多樣化：包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。
4.處理方式更靈活：通過分發、并行和共享的技術來完成任務。
第四段：分析大數據的方法。
大數據分析是通過各種方法和技術，從海量的數據中獲取有關事物的知識，效果好與受過控制的經驗分析不太相同。對于而言，對于成功地分析大數據:合理的數據收集是絕對必要的。而且，大規模數據分析需要采用預處理、清洗和建模等多種算法，才能從海量的數據中提取出有用的信息。深入了解每個算法的優缺點，是成功分析大數據的關鍵。
第五段：總結。
在大數據信息化時代，我們必須提高對數據的重視和處理能力。企業要在數據的基礎上開發創新業務模式，以更好地滿足客戶的需求，取得商業優勢。隨著時間的推移，更多的數據將生成，并且更多的方法將被開發，以處理數據并從數據中提取有價值的信息。對于企業而言，大數據分析將會繼續發揮重要的作用，將在未來成為企業信息化轉型和管理策略中的核心，從而幫助企業實現長期成功。
大數據教育新時代心得體會
大數據在信息時代的崛起，給教育領域帶來了前所未有的變革和機遇。隨著技術的進步，教育數據的采集、分析和應用已經成為教育改革的新方向。在這個大數據教育新時代，我有了一些深刻的體會和感悟。
首先，大數據教育打破了傳統教育的邊界和束縛，為學習提供了更多個性化的可能。傳統教育往往以“一刀切”的方式進行，忽略了每個學生的差異和潛力。而大數據技術可以對學生的學習情況進行實時跟蹤和分析，根據學生的興趣、能力和學習節奏，個性化地設計學習內容和方式。通過大數據教育，學生們可以在更適合自己的環境中學習，更有效地進步和成長。
其次，大數據教育強化了教育評估和質量管理的科學性和客觀性。在過去，教育質量的評價往往依靠主觀的感受和經驗，缺乏客觀的數據支持。而大數據教育則可以收集和分析大量的學生學習數據，從而更準確地評估學生的學習成果和教學效果?；谶@些數據，教師和學?？梢愿杆俚匕l現問題和調整教學策略，以提高教學質量。同時，學生和家長也可以更明確地了解自己的學習情況，并及時調整學習計劃。
第三，大數據教育為教育決策提供了更充分的依據和支持。教育決策往往需要依賴大量的數據來分析趨勢和預測未來。傳統的數據搜集和整理工作非常繁瑣，也容易出現錯誤。而大數據教育則可以通過大規模數據的分析，深入挖掘學生的學習模式、教師的教學方法、課程的效果等多個維度，為教育決策提供更準確的依據。例如，在教育政策制定時，可以通過大數據來衡量教育改革的效果和潛在的影響，有針對性地進行調整和改進。
第四，大數據教育促進了合作和共享。在大數據時代，不同學校、不同區域和不同國家的教育數據可以進行共享和比對。這種共享和比對可以幫助教育者們更全面地了解教育現狀和問題，同時也可以借鑒其他地區和國家的成功經驗。大數據教育的共享和合作，可以在全球范圍內實現教育資源的共享，促進教育的公平和可持續發展。
最后，大數據教育也帶來了一些挑戰和隱憂。首先，隱私和安全問題是大數據教育面臨的重要挑戰。大數據教育需要收集和處理大量的個人敏感信息，因此，如何保護學生和教師的隱私和數據安全勢在必行。其次，大數據教育雖然可以提供大量的數據支持，但如何從這些海量的數據中提煉出真正有價值的信息，仍然是一個需要解決的難題。此外，大數據教育也需要教育者們具備相關的技術和數據分析能力，以更好地應對和利用大數據。
綜上所述，大數據教育的出現給教育領域帶來了革新和突破。它改變了傳統教育模式，提供了更多個性化的學習機會；它強化了教育評估和質量管理的科學性和客觀性；它為教育決策提供了更充分的依據和支持；同時也促進了教育的合作和共享。然而，大數據教育也面臨著隱私和安全問題以及數據利用的挑戰。我們應當積極探索和應用大數據教育，同時也需警惕其潛在的問題，努力營造一個以數據為基礎的智慧教育新時代。
大數據時代讀書心得體會_大數據時代讀后感文章
未來的十年，將是大數據引領下的智慧科技時代。不管你是否意識到它的存在，大數據都將越來越快地改變我們這個時代，包括我們的生活方式。
維克托·邁爾-舍恩伯格是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。他通過一個大家熟知的事例，來幫助我們理解“大數據”的潛在影響力，那就是四個世紀之前望遠鏡和顯微鏡的發明。望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡能夠讓我們觀測微生物，它們都是收集海量數據的新工具，因為這種工具的發明，人們同步更新了分析數據的技術和方法，促進了人們對世界更好的理解。如果說望遠鏡和顯微鏡是測量領域中的一場革命，那么今天的數據測量就相當于是現代版的望遠鏡、顯微鏡。隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、物聯網應用更加豐富，以及更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及數據的增長速度比歷史上的任何時期都要多、都要快。一個大數據的時代，不經意間順理成章地翩然而至。
一、什么是大數據?
大數據是當前最熱門的話題之一。但什么是大數據，人們尚未給出確切的定義。首先，“大數據”是相對過去小的、局部性的數據而言的;其次，利用大數據進行分析和工作時，所依據的關于此事盡可能完整的數據，從而“一覽眾山小”，而不是采用局部的小數據，從局部推斷整體。
維克托也并未直接給出大數據的定義。不過，他用三大轉變描述了大數據的特性：
轉變之一：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣。例如一項針對相撲比賽中非法操縱比賽結果的研究對64000場比賽進行了分析，這算不上一個很大的數字，但由于這是過去十年所有的比賽，所以它是大數據。
轉變之二：由于有了更多的數據，我們可以接受更多的混雜、更多數據上的不精確。如果我們對于一個事物只有50個數據點，那么每一個數據點都必須非常精確，因為每個數據點都是有用的;但是如果我們有5000萬個，去掉10個，甚至去掉1000個都沒有太大的問題。
轉變之三：不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。分析大數據主要為了預測未來“是什么”，而不是“為什么”。因為很多時候我們以為我們找到了事情背后的原因，實際上卻沒有找到。更多時候知道了“是什么”就足夠了。例如知道流感將會擴散到哪里就足夠了，我不需要知道為什么;知道什么時候在網上購買機票能夠獲得最優惠的價格就足夠了，我不需要知道為什么此時價格最低。
二、大數據帶來的變化。
大數據從根本上改變我們認識世界和改變世界的方式。很多傳統的習慣將被顛覆，很多舊的制度將面臨挑戰。舉例來說：
第一，科學探究的思路和方式受到挑戰。
探究是新課程改革中的一個熱詞，是促進學校教學與科學研究相融合的實踐舉措。科學探究的基本路徑是：發現問題，提出假設，制定方案，實踐探究，分析數據，得出結論。之所以會梳理出這樣一個探究的路徑，與我們對問題知曉的信息過少有關。換句話說，對所要研究的事物，我們知道的數據很少，需要從這些很小的數據出發，通過猜想和假設，進行試探性的研究，如果研究得出的結果和自己的假想是一致的，則說明我們的假說是正確的，這些假說會上升為對該事物描述的知識，我們掌握該事物的數據也隨之增加。
利用測量所獲得的點滴數據，從一個局部來推測世界是怎樣的，這是科學探究的基本思路和方式。長期以來，我們總是通過這樣的方式來認識世界，對其有宗教般的信仰。盡管我們知道，決策者總是先有了想法，才會提出假設。如果決策者自身對所研究的事情存在著偏見，所提出的假設就很難得到實證的支持，這往往會導致探究花費了很長的時間、很大的物力和財力，也常常勞而無功。但科學研究者還是堅定不移地沿著這條道路前行，學校在教學中也將其作為科學研究的基本規范來傳授。
在大數據時代，這樣的研究方式收到了極大的挑戰。先舉個事例來說吧。手機輻射是否能夠致癌?關于這個問題，無論我們的假設如何，實驗的設計都很難進行。首先，樣本選擇過少，沒有統計學上的意義;其次，不能拿人做研究對象;第三，短時間的研究很難觀察到變化。有了大數據之后，這樣的難題就可以迎刃而解了。前段時間，丹麥就進行了這樣的研究。丹麥擁有1985年手機推出以來所有手機用戶的數據庫。他們從這個數據庫中分析了1990年至20xx年擁有手機的所用用戶的數據，同時，他們還收集了這一期間醫院收集的所有癌癥患者的數據，然后分析手機用戶是否比非手機用戶有更高的癌癥發病率。這兩個數據庫本身是完全獨立的，在作分析之前從來沒有想過可以做這樣的研究。結果表明，使用移動用戶和癌癥風險增加之間不存在任何關系。20xx年10月，這一研究的結果發表在《英國醫學雜志》上。
上述的案例告訴我們，在獲得了大量的數據，能夠對事物的整體進行全面的認識之后，假想就沒有意義了，我們可以直接根據全面的數據做出結論。
大數據時代心得體會總結
《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀，因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。下面是本站小編為大家收集整理的大數據時代。
總結，歡迎大家閱讀。
利用周末，一口氣讀完了涂子沛的大作《大數據》。這本書很好看，行文如流水，引人入勝。書中，你讀到的不是大數據技術，更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者，讀完全書，我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色，也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會，但窺一斑基本能見全貌。
一是政府業務數據庫公開的廣度和深度。近年來，隨著我國信息公開工作的推進，各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開，但我們的信息公開，現階段還主要是政府的政策、法律法規、標準、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然，實時的政府業務數據庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網，可以查詢一些公益數據庫，如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據，氣象總局提供的全國氣象數據，民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站，也能查到很多業務數據，如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步，也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是，政務業務數據庫中的很多數據目前還沒有實現公開，很多數據因為部門利益和“保密”等因素，還僅限于部門內部人員使用，沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限于一部分基本信息和統計信息，更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看，美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”，盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸，但民愿不可違，美國政府的業務數據越來越公開，尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件后，開放力度更加大。是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站，網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據，累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外，由于制度的不同，美國業務信息公開的深度也很大，例如，網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的網站，能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國，目前應該還沒有實現。
二是對政府對業務數據的分析。目前，中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表，部分網站能提供一些統計圖，但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由于以往中國政務信息化的建設還處于部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些，美國的網站，不僅提供原始數據和地理數據，還提供很多數據工具，這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的，這些應用為數據處理、聯機分析、基于社交網絡的關聯分析等方面提供手段。如上提供的白宮訪客搜索工具，可以搜尋到訪客信息，并將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯，提高訪客的透明度。
三是關于個人數據的隱私。在美國，公民的隱私和自有不可侵犯，美國沒有個人身份證，也不能建立基于個人身份證號碼的個人信息的關聯，建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點，在中國不是問題，每個公民有唯一的身份信息，通過身份證信息，可以獲取公民的基本信息。今后，隨著國家人口基礎數據庫等基礎資源庫的建設，公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取，當然信息還是限于政府部門使用，但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。
數據是信息化建設的基礎，兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒，取長補短，將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到，美國政府20xx年啟動了“大數據研發計劃”，投資2億美元，推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究，并將其與超級計算和互聯網投資相提并論。同年，中國政府20xx年也批復了“國家政務信息化建設工程規劃”，總投資額估計在幾百億，專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。
“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了!
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢?其二：人和機器的根本區別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質?？蛻魯祿⒔灰讛祿?、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。
大數據時代第集心得體會
隨著信息技術的迅猛發展，大數據時代已經到來，對于個人、企業乃至全社會來說，如何正確處理和善用大數據成為了一個亟待解決的問題。近日，我觀看了一期名為《大數據時代》的紀錄片，這部紀錄片使我對大數據時代有了更深入的認識。下面我將圍繞這一主題，簡要分享我在觀看該紀錄片后的心得體會。
首先，大數據時代無處不在。紀錄片中介紹了大數據的應用場景：從智能手機的流量統計，到醫療行業的患者數據分析，再到政府的公共安全預警系統，大數據無時無刻不在為我們提供支持和幫助。通過充分利用大數據，我們可以更好地了解用戶需求，優化產品和服務，提高社會效益。
其次，大數據的挖掘和分析需要強大的算法和技術支持。在紀錄片中，我看到了各種各樣復雜的算法和技術在背后默默支撐著大數據的應用。例如，通過數據挖掘和機器學習，我們可以從海量數據中發現隱藏的模式和規律，為企業和政府提供有力的決策依據。這也提醒著我，作為從業者或學習者，在大數據時代，我們需要不斷學習和掌握最新的數據分析技術，才能跟得上時代的步伐。
第三，大數據時代帶來了信息安全的挑戰。紀錄片中提到了大數據泄露和侵犯隱私的問題。隨著大數據的積累和應用，個人的隱私信息面臨著越來越大的風險。例如，我們在使用互聯網服務時，可能會泄露出我們的生活習慣、個人愛好等隱私信息。這些信息的泄露可能導致用戶被定向廣告和信息定制，進而影響到個人的自由和隱私權。因此，我們需要加強對信息安全的保護，通過加密和權限管理等措施，確保個人隱私得到有效保護。
第四，大數據時代需要有正確的倫理和價值觀。在紀錄片的最后，提到了大數據應用背后的倫理問題。例如，政府可能根據個人的社交網絡和行為習慣來判斷其信用，可能導致不公平和歧視。因此，我們需要建立起公正、透明的大數據應用體系，確保大數據不會被濫用和扭曲，保障每個人的權益和尊嚴。
最后，大數據時代需要強調數據的質量而非數量。雖然大數據給我們提供了更多的數據，但數據本身并不是萬能的。我們不能簡單地認為數據越多越好，而忽視數據質量的問題。在紀錄片中，許多專家強調了數據的正確性、準確性和可靠性的重要性。只有在數據質量有保障的前提下，我們才能正確地分析和利用大數據。
總之，大數據時代已經來臨，我們面臨著許多機遇和挑戰。通過觀看《大數據時代》這部紀錄片，我對大數據的潛力和應用有了更加深刻的認識。我們需要關注信息安全、倫理和價值觀等問題，才能在大數據時代取得更好的發展。只有通過正確和負責任的使用大數據，我們才能實現更好的社會效益和個人發展。
大數據時代第集心得體會
大數據時代的到來，給人們的生活、工作、學習等方方面面帶來了巨大的變革。信息爆炸和海量數據的涌現，使得人們既感到興奮也感到困惑。為了更好地適應這個新時代，我觀看了《大數據時代第集》這部紀錄片，對于大數據時代帶來的影響有了更深入的理解和體會。
第一段：紀錄片揭示數據充斥我們生活的方方面面。
《大數據時代第集》的開場，向觀眾展示了一個龐大而精密的數據收集系統。從各個環境中，包括手機定位、購物產生的交易記錄、社交媒體上的消息等，都不斷產生并被收集起來。這使得我們的生活無時不在與數據相交，幾乎人人都成為數據的生成者與被生成者。
第二段：大數據對商業和消費者的影響。
大數據不僅為商業帶來了前所未有的機遇，也為消費者帶來便利。通過對海量數據的分析，企業可以更好地了解市場趨勢和消費者的行為模式，從而調整產品策略和市場推廣方案。例如，紀錄片中提到了亞馬遜利用大數據優化倉儲和物流，從而提高了交易效率和客戶滿意度。消費者也因此受益，他們可以通過推薦算法等技術獲得更符合個人需求的產品和服務。然而，大數據也為消費者帶來了隱私泄露和信息濫用的風險。
第三段：大數據在社會管理中的應用。
紀錄片進一步揭示了大數據在社會管理中的廣泛應用。政府通過對交通數據、公共衛生數據等的深度分析，可以更好地制定交通規劃和疫情防控策略。大數據還幫助警察從海量監控視頻中找到犯罪線索，提高了犯罪偵查的效率。然而，大數據的應用也帶來了一些爭議，例如在抗擊新冠疫情過程中，社交媒體上的大數據分析被用于實名制和處罰非法外出等措施，引發了個人隱私權和公共安全之間的權衡和討論。
第四段：個人隱私保護的重要性。
大數據時代的到來，使得個人隱私保護變得愈發重要。紀錄片中提到了歐盟制定的《通用數據保護條例》，旨在加強對個人數據的保護。我們也需要在日常生活中保護好自己的個人信息，不隨意泄露給他人。同時，社會各界也應加強法律法規的制定和監管力度，確保大數據應用的合理性和合法性。
紀錄片最后提到了大數據時代對個人發展和教育的影響。大數據使得人才需求不再僅僅停留在專業技能層面，數據科學和數據分析技能成為了追求職業發展的熱門方向。在教育方面，大數據也可以為學生提供個性化的學習和教學方案，促進學生的全面發展。
總結：
《大數據時代第集》這部紀錄片給我帶來了對大數據時代的全新認識。大數據的涌現為商業、消費者、社會管理和個人發展等帶來了巨大的機遇和挑戰。我們需要認識到大數據的廣泛應用并保護好個人隱私，同時也應關注大數據在社會中的不公正應用，并尋找解決之道。只有合理應用和平衡發展，才能使大數據更好地為社會進步和個人發展作出貢獻。
大數據心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書。
——讀《大數據時代》有感及所思。
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部車民。
2013年11月10日。
一、學習總結。
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現。
對企業未來運營的預測。
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據時代心得體會
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就out了。而且人云亦云的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm等全球頂級企業，他是歐盟互聯網官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進行一場思想上的對話。
一讀。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據;二、更雜：不是精確性，而是混雜性;三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對于第一個觀點，我不敢茍同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡單事實進行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，并不一定需要全部數據。聯系到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思?！按髷祿暮唵嗡惴ū刃祿膹碗s算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學思維。對于舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P系，而是相關關系。”不需要知道“為什么”，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因后果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什么語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出“不是因果關系，而是相關關系。”這一論斷時，他在書中還說道：“在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背后的‘為什么’。”[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可“量化”，大數據的定量分析有力地回答“是什么”這一問題，但仍然無法完全回答“為什么”。因此，我認為并不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置于數據應用的商業系統中，而沒有把它置于整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節“掌控”中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：“大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。”謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
再讀。
概念是研究的邏輯起點，“大數據”到底是什么?在百度上搜索到的解釋是，“大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊?！贝髷祿?v特點：數量(volume)、速度(velocity)、品種(variety)和真實性(veracity)。但舍恩伯格認為大數據并非一個確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會意義：“大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。”[ii]其實，概念的界定要看研究者從哪個角度來研究它而定。
科學家的治學態度是嚴謹的，而人文學家更具有想象力。一些對大數據不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認為大數據的核心是預測。“大數據不是要教機器像人一樣思考。相反，把數學算法運用到海量的數據上來預期事情發生的可能性。”[iii]舍恩伯格甚至不回避大數據所產生的負面影響，他在第七章里談到讓數據主宰一切的隱憂。我覺得這是實事求是的科學態度。在量子力學里有一個測不準原理：一個微觀粒子的某些物理量(如位置和動量，或方位角與動量矩，還有時間和能量等)，不可能同時具有確定的數值，其中一個量越確定，另一個量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現象，信息社會中的大數據會不會也有類似情況呢?如果我們再把凱文·凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個物質世界及至人類社會就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會。從公共衛生到商業應用，從個人隱私到政府管理，大數據無處不在。與此同時，從哪個角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會忘記大數據服務人類造福人類的終極目的和價值所在?！按髷祿⒉皇且粋€充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應該樂于接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特征之一。”[iv]用中國話來說就是“人無完人”，人類在收獲大數據帶來的紅利的同時也要承受它帶來的危害。這不是對立統一的辯證唯物主義?我把它看作帶著歐洲批判學派色彩的科學發展觀。
問題是研究的價值基點，“大數據”不是舍恩伯格研究的問題，而是研究對象，他研究的是數據處理和信息管理問題，同時也討論信息安全和網絡倫理問題，還引發哲學上的思考，哲學史上爭論不休的世界可知論和不可知論轉變為實證科學中的具體問題。可知性是絕對的，不可知性是相對的?！按髷祿敝詾榇笫且蛩l人類生活、工作和思維的大變革，從這個意義上來看，《大數據時代》的意義不僅在于它討論了若干重大問題，而且對研究者開出了一個問題清單，從而引發更多人來探討這些有趣的問題。
《大數據時代》實際上主要是一本討論數據挖掘的書，數據挖掘與數據分析是不同的概念，數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。而數據分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中、萃取和提煉出來，以找出所研究對象的內在規律。數據挖掘主要運用計算機來進行處理，而數據分析既要用計算機也要人工分析，是計算機科學與人文價值判斷的統一結合。換言之，《大數據時代》并不是一本討論大數據所有問題的書。
《大數據時代》也是一本討論互聯網發展的書，從數字化到數據化，同時有濃厚的未來學色彩。當文字變成數據，我們進入了互聯網;當方位變成數據，我們進入了物聯網;當溝通變成數據，我們進入了下一代互聯網。一切可量化，萬物皆數據，正是當今互聯網世界的真實寫照。面對于這樣的世界及世界的未來，在《大數據時代》出現最多的詞是“思維”和“方法”，因此也可以把這本書視為思維科學應用研究的書。
此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
三讀。
今年國慶節前一天，中共中央政治局們來到中關村搞集體學習，調研、講解、討論創新驅動發展戰略。包括、在內的七位全部出動來到中關村，這是歷史上沒有過的，百度、聯想和小米的負責人，有了一次直面最高層匯報工作的機會。雷軍和柳傳志，講解的都是本公司的各種情況，李彥宏則沒有講百度的廣告業務發展得如何好，而是講起了大數據。在講解中，李彥宏認為大數據有兩個重要價值，一是促進信息消費，加快經濟轉型升級;二是關注社會民生，帶動社會管理創新。這些價值也是目前黨和國家領導人最為重視的，可見《大數據時代》既有理論價值也有現實意義。
當今大數據正在影響著新聞傳媒業，大數據新聞、大數據營銷、輿情分析、受眾(用戶)研究……數據分析師變身新聞編輯，大數據正改變新聞生產流程、大數據在創造傳媒新業態?！安环料胂笠幌拢S著數據的進一步增加，坐擁用戶資源的新媒體們完全有能力通過數據挖掘，分析用戶癖好，向電視臺定制一部電視劇甚至向好萊塢定制一部電影。到那個時候，電視臺一如那些家電廠商們，曾經產業鏈的上游‘王者’，將徹底成為一個產業鏈最低端的內容代工廠?！盵v]然而，情形也遠沒有人們想象的那么樂觀，李彥宏指出目前多數所謂的大數據公司其實還是空殼子，因為數據還沒有完全開放。他認為必須在政府層面上推動才能真正實現大數據的開發與利用。我在討論大數據時代的輿情監測與預警時說道：“經典自由主義傳播學說對媒體的定位：秉持公正、客觀立場的媒體被稱為代表公眾監督政府行為的‘看門狗’。其實，媒體既是公眾利益也是國家利益的‘看門狗’。要看好門就要瞭望、洞察社情民意，傳統媒體信息反饋渠道單一，視野、人力十分有限。而開放互動的新媒體平臺卻大有可為。作為公共信息發布平臺的微博可以成為政府及時了解社情民意，從而選擇正確治理路徑的‘導盲犬’。”[vi]遺憾的是目前我國的數據平臺還沒有完全開放，真正的大數據時代還沒有到來。
與國內不少教科書寫法的專著相比，國外的書寫得更有趣，尤其是大學者寫的，不僅視野開闊，而且能夠深入淺出?！洞髷祿r代》不到22萬字，卻有上百個學術和商業的實例，豐富翔實的例子讓讀者感到通俗易懂，深奧的理論看起來也不費勁。這恐怕與舍恩伯格既是學者也是專家，既有理論又有實踐有關。反觀我們些學者故弄玄虛而示高明，實際上是把讀者拒之門外。我覺得優秀的科學家也應該是一個科普作家，優秀的學者也應該是一個不錯的傳播者。當然國外學術著作也有一個翻譯問題，這本書譯得還不錯。此外，《大數據時代》還附有不少it界名流的推薦意見，雖是出版商的發行所為，對解讀此書也不無益處。
除了《大數據時代》，舍恩伯格還有一本《刪除》也值得一讀。要研究大數據不能只讀一本書，該書譯者周濤教授還推薦了三部國內出版的大數據方面的專著：《證析》、《大數據》、《個性化：商業的未來》。相比《大數據時代》的宏大視野，這些書就大數據某一局部問題給出深刻的介紹和洞見。我也推薦讀一讀中國工程院李國杰院士和中科院計算所副總工程學旗合寫的文章《大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考》。
雖說開卷有益，但是由于每個人的時間精力有限，對于一個研究者來說，不讀什么書甚至比讀什么書更重要。我認為書有三種：有用的書，主要是應用類的專業書;無用的書，主要是形而上的思想類;無字的書，人間百態，社會現實?？善氐粦珡U。對于學生來講這三類“書”都該讀一些，對于研究者則要讀哪些解決關鍵問題的書，《大數據時代》就是這樣一部書。當然，并非第一個讀者都是研究大數據的，但進入大數據時代，還有什么東西與數據完全沒有關系呢?麥肯錫全球研究機構認為，未來十年里有12項對經濟發展產生重大影響的技術，其中包括三項新媒體技術：移動互聯網、物聯網和云計算。這三項新媒體技術都與大數據密切相關，而這些新媒體新技術的發展都影響著當今的新聞傳播業。閱讀此書至少給我們研究新聞傳播學帶來一些啟迪。我覺得一本書的價值不在于讓你頂禮膜拜，而是引發廣泛而深入的討論。
“凡是過去，皆為序曲?！弊x完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
數據時代心得體會
隨著科技的發展，我們已經進入了一個數據時代。無論是學校、企業還是政府，數據已經成為日常工作中不可或缺的一部分。在這樣的時代里，我們應該如何看待數據以及如何利用它，這是我們每個人都需要思考的問題。在這篇文章中，我將分享我的數據時代心得體會，希望對大家有所啟迪。
在數據時代，數據像水一樣無處不在，對于各行各業來說，獲取和處理數據成為了最基本的需求。數據涉及方面很廣，不同行業、不同領域的數據都有不同的價值，但其中最重要的一點就是，數據是價值的源泉。對于企業而言，數據的分析和利用可以提高業務效率、減少成本、增加收益；對于政府而言，數據的分析和利用可以優化公共服務、提高效率、更好地滿足民生需求。因此，可以說數據是當今社會創造價值的基礎。
2.數據的正確性和分析能力至關重要。
在數據時代中，數據的正確性和分析能力是非常重要的，因為如果數據錯誤或者分析不準確，將會給企業或者政府帶來巨大的風險。因此，需要保證數據的來源和準確性，并且需要具備專業的數據分析能力，準確地從大量的數據中抽取出有價值的信息。同時，數據的保密性和安全性也是需要重視的。
3.數據共享可以帶來更多發展機會。
在數據時代，數據共享也成為了一個趨勢。通過數據共享，可以讓不同機構之間的數據更好地共享和利用，加快各個方面的發展。比如，政府可以公開數據，供社會各方使用和分析，帶來公共服務的進步和效率的提升；企業可以與各種業務合作商進行數據共享，更好地滿足用戶需求，在商業領域實現可持續發展。
在數據時代下，個人隱私保護也成為了一個重要的話題。在收集、分析和利用大量數據的過程中，難免會涉及到個人信息的披露和利用，而這就需要更加完善的管理和監管。企業和政府都需要通過技術手段和法律途徑，加強個人隱私的保護，讓數據使用得到更加合理的平衡。
5.人類智慧和技術手段應該相互協作。
在數據時代下，人類智慧和技術手段是相輔相成的。數據的分析、利用離不開人類智慧的指導和輔助，而人類智慧的有限性也需要技術手段的幫助。因此，人類和技術應該相互協作，實現更好地數據分析和價值開發。只有這樣，才能更好地推動科技的進步和社會的發展。
總的來說，數據時代可以給我們帶來很多機遇和挑戰。我們需要認真思考數據的價值和正確性，并且要用正確的態度對待數據，實現數據的合理化調用和運用。只有這樣，才能在數據時代中贏得更多的發展機會。
《大數據時代》的心得體會
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。
本書從思維、商業、管理三個方面闡述了在大數據時代在下的變革，這些變革涉及到我們生活的方方面面，幾乎其影響程度可以與兩次工業革命相媲美。作者在第一部分提出了三個比較令人震驚的觀點，也就是大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變，這三個轉變將改變我們的理解和組建社會的方法。并且作者將生活，工作思維的大變革和這幾個方面緊緊聯系在一起。
第三個改變是不是因果關系而是相關關系，在大數據時代，我們更需要了解一個東西是什么，而不是為什么，要找到關聯無，通過一個良好的關聯物的相關關系可以幫助我們捕捉預測未來。
這三個方面是大數據時代所給我們帶來的思維上的改變，所謂思路決定出路，思路有了創新，有了拓展，相應的社會也就會有很大的變化。緊接著第二部分作者從萬事萬物數據化和數據交叉復用的巨大價值兩個方面，講述驅動大數據戰車在材質和智力方面向前滾動的最根本動力。第三部分則是闡述了大數據時代下的弊端以及在管理上的措施。個人認為本書的精髓部分是第一部分，第一部分的三個觀點涉及的面很廣，包括統計學、邏輯學、哲學等。后兩個部分都是以第一部分這三個觀點為基礎展開闡述的。
這本書給我感觸最深的.就是這三個轉變，或者說是三個觀點，可以說是哲學上說的世界觀，因為世界觀決定方法論，所以這三個觀點對傳統看法的顛覆，就會導致各種變革的發生。
首先是第一個，作者認為在抽樣研究時期，由于研究條件的欠缺，只能以少量的數據獲取最大的信息，而在大數據時代，我們可以獲得海量的數據，抽樣自然就失去它的意義了。放棄了隨機分析法這種捷徑，采用所有的數據。作者用大數據與喬布斯的癌癥治療例子說明了使用全部數據而非樣本的意義，列舉了日本“相撲”等來證明使用全體數據的重要性。
這個觀點足以引起統計學乃至社會文明的變革，因為統計抽樣和幾何學定理、萬有引力一樣被看做文明得以建立牢固的基石。我對這個觀點還是比較認同的，如果真能收集到整體的數據而且分析數據的工具也足夠先進，自然是全體數據研究得出的結果更令人信服。但是這個觀點也過于絕對，就算是在大數據時代要想收集到全體數據還是不太可能實現的，因為收集全體數據要付出的代價有時會很大。比如說，你要檢測食品中致癌物質是否超標，你不可能每一件食品你都檢測一遍吧。
第二，要效率不要絕對的精確。作者說，執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物，只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用。作者是基于數據不可能百分之百正確的考慮而做出這樣的判斷的，如果采用小數據一個數據的錯誤就會導致結果的誤差很大，但是如果數據足夠多、數據足夠雜那得出的結果就越靠近正確答案。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣，甚至還說到大數據不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現精確性。谷歌翻譯的成功很好地證明了這一點，谷歌的翻譯系統不像candide那樣精確地翻譯每一句話，它谷歌翻譯之所以優于ibm的candide系統并不是因為它擁有更好的算法機制，和微軟的班科和布里爾一樣，谷歌翻譯增加了各種各樣的數據，并且接受了有錯誤的數據。
而在閱讀這本書時，發現這本書中爭議最大的一個觀點，不僅是讀者，就算是本書的譯者也在序言中明確地說到他不認同“相關關系比因果關系更重要”的觀點。作者覺得相關關系對于預測一些事情已經足夠了，不用花大力氣去研究他們的因果關系。作者用林登的亞馬遜推薦系統的成功，證實了大數據在分析相關性方面的優勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數據信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關蛋撻和颶風天氣的案例，都說明了掌握了相關關系對于他們策略的幫助。
一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業領域的，但是對于其他領域來說這個觀點就值得商榷了。比如說，在科學研究領域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發生的原理。用文中的一個例子說明，喬布斯測出整個基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發病的原理，知道哪一段基因導致了這種疾病，不可能只是說收集各種數據，然后利用其相關性來判斷哪里出現了問題。
過度依賴所帶來的后果。也用《少數派的報告》這部電影來說明如果癡迷于數據會導致我們將生活在一個沒有獨立選擇和自由意志的社會，如果一切變為現實，我們將被禁錮在大數據的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數據時征詢數據所有個人的知曉和授權。第二個技術途徑就是匿名化。毫無疑問，大數據將會給社會管理帶來巨大的變革。
在這個信息爆炸的時代，大數據給人類社會的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會發展的潮流，不可逆轉，我們只有順應這種潮流，把握住大數據時代變革的思想，才能在時代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動中占得先機！
數據時代心得體會
隨著科技的不斷發展，我們已經進入了一個數據時代。在這個時代，大量的數據被收集、存儲和分析，它們對于企業以及政府機構決策的重要性增加了許多。那么，對于我們每個人來說，數據時代又意味著什么呢？以下是我對于數據時代的心得體會，希望能對大家有所啟發。
1.數據時代意味著我們必須更加謹慎地處理個人信息。
在數據時代，我們不得不面對一個關鍵問題：我們的個人信息是否足夠安全？在這個時代，每一次網上購物、社交媒體互動、或是使用搜索引擎，我們都會留下許多數據，這些數據會被永久保存，并且可能會被泄露或濫用。因此，我們必須更加謹慎地處理我們的個人信息，在使用互聯網時，不要輕易向任何陌生人披露自己的隱私。
2.數據時代需要我們培養更多的數據分析技能。
在數據時代，我們不僅需要更謹慎地處理個人信息，我們還需要具備更多的數據分析技能。數據分析技能的掌握，意味著我們能夠更快地掌握大量信息，并更準確地做出決策。這種技能不僅對于職業發展有益，還能幫助我們更好地權衡自己所做出的決策。
數據時代為我們帶來一個偉大的好處，那就是：對于某一個問題，我們能夠獲得更多、更立體、更具體的信息。這使得我們更容易客觀地看待問題，而不被主觀因素所影響。同時，我們也能夠更細致地研究問題的來源，因此更有可能擁有更好的解決方案。
4.數據時代要求我們更好地保護知識產權。
隨著數據時代的到來，知識產權的保護變得更加困難。尤其是在網絡上，它使所有人都可以輕易地復制或加工他人通過努力和經驗所創造的知識產權。因此，我們需要更加謹慎地對待知識產權，保護我們自己的知識產權并尊重他人的知識產權。
數據時代不僅是分析數據的時代，還是創造數據的時代。我們在使用互聯網時，經常通過上傳信息、評論、和互動活動等方式為網絡世界貢獻數據。而這些數據可以幫助互聯網更好地服務于我們，幫助企業更好地了解他們的需求，進一步創造更具價值的產品和服務，并幫助推動社會的進步。
總之，數據時代已經帶來了巨大的變化，這些變化既有好處，也有挑戰。我們需要不斷適應這個時代，保護我們的個人信息和知識產權，同時學會更好地分析和利用數據。通過這樣，我們將能夠更好地從這個時代中獲得收益，同時為這個時代的發展做出更貢獻。
《大數據時代》的心得體會
在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質?？蛻魯祿⒔灰讛祿?、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力??可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。
數據時代心得體會
數據時代是一個無處不在的數字世界，我們生活在這個數字化的時代當中，伴隨著科技的不斷發展和普及，數據也變得日益龐大、重要且不可倒退。在這個時代里，科技正在重塑著我們的社會形態和人類思維，同時也為我們帶來了前所未有的機遇和挑戰。通過對于數據時代的思考、探索和實踐，我們可以更好地理解這個時代所面臨的機遇與挑戰，在其中找到我們自己的定位，并不斷地完善自己。
數據時代有許多的機遇，它不僅僅是一種生產工具，更是一種創新方式和商業模式。在這個時代里，我們可以通過掌握相關技能、獲得數據分析能力，集成多渠道的資源、掌握實時數據、深入挖掘數據，如此種種，才能更好的進入數據時代的角色，轉化機遇。通過數據分析，我們可以做到精細化營銷、用戶需求細分以惠及用戶、結合多種方式實現新的業務形態。當然，隨著數據時代的到來，要充分利用好數據所提供的機遇并不只這些。
數據時代的挑戰并不少。數據時代下的問題，已經不僅僅是如何收集和處理數據，而是如何高效地利用數據進行分析和應用。復雜的分析技術、不穩定的模型、部分數據隱私、多樣性的數據資源等等，這些都是數據時代所要面對的挑戰。同時，我們也需要提高對于數據的素養，了解大數據安全與數據合規的知識，從而提高數據的價值和安全保障。
第四段：探索數據價值的實踐。
數據價值是數據時代的重要指標，它對于企業和個人都有著重要的意義。因此，如何獲取和提高數據的價值，已成為我們進入數據時代的重要任務之一。首先，我們需要了解數據，并不斷探索數據背后所蘊含的價值，從而實現數據資源的優化利用；其次，我們需要整合數據，建立包含全方位視角的數據管理體系，并實現對數據的全面監測；最后，我們需要通過開放數據共享與創新機制等手段，不斷推進數據開放與應用，讓數據價值得以最大化。
第五段：結語。
對于數據時代的思考不止于一篇文章，它不斷地為改變著我們的生產模式，我們的思維模式和我們的價值觀。只有不斷探索和實踐數據時代的價值，我們才能充分地提升我們的競爭力，成為這個數字化時代的中流砥柱。讓我們在這樣的時代里，積極擁抱變革、把握機遇，去發掘數據價值帶來的更多可能。