《大數據時代》讀后感（通用10篇）

　　“大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。以下是小編整理的《大數據時代》讀后感，希望對大家有幫助！

　　《大數據時代》讀后感 篇1

　　對于暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鐘情于務虛的觀點。新奇的產品于我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數據”這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。

　　首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的'商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

　　作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

　　一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。

　　二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

　　三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索。“是什么”比“為什么”重要。

　　作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。

　　面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。

　　《大數據時代》讀后感 篇2

　　去年的“云計算”炒得熱火朝天的，今年的“大數據”又突襲而來。仿佛一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大數據”來了。于是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注“大數據”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業云計算，大數據的現狀。

　　不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

　　當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀后感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書后，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼于數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向于數據的精確性。

　　看完此書，我心中的一些問題：

　　1、什么是大數據？

　　查了查百度百科，是這樣定義的：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。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。

　　以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

　　2、大數據適合什么樣的企業？

　　誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

　　同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

　　3、大數據帶來的影響

　　當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好準備，你都要開始迎接它所給你帶來的'影響了。經過物聯網，云計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什么呢？

　　1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

　　2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司

　　3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

　　《大數據時代》讀后感 篇3

　　讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。

　　這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

　　其實，這場變革已經打響。商業領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。

　　大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！

　　在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

　　在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！

　　大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。

　　大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的`家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。

　　大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！

　　《大數據時代》讀后感 篇4

　　首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向于精確性的思維方式，就像是＂釘是釘，鉚是鉚＂，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。

　　而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什么是這樣，而更關心＂是什么＂這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背后的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！

　　其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰斗力。當然，大數據分析并不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利于我們理解現在和預測未來的可能性。

　　作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰斗力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！

　　四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的.在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰斗力的提升迫在眉睫！

　　當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。

　　畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的數據庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鐘，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！

　　《大數據時代》讀后感 篇5

　　"大數據"聽起已經不是個新鮮詞匯了，在如今這個時代，毫無疑問的是，大數據技術的應用已經充斥在我們的生活之中了。可以說，我們已經走引進了一個"大數據時代"

　　大數據分析極大的改變了我們解決問題的方式。所謂大數據是區別于傳統的僅取原數據的少量樣本進行分析的數據處理方式。大數據旨在對全部原數據進行分析與處理。但由于實際情況中的計算能力與時效性等客觀條的限制，很多時候還不能實現"真正"的大數據分析。盡管如此，通過分析比以往更多的數據，人們仍然發現了看待事物與解決問題的新思路，而這些新思路正是大數據的主要價值與靈魂。

　　相信大家一定聽說過一種說法："在大數據中，因果關系將不復存在。"事實上，在一定程度上，這種說法是成立的，但不夠準確。因果關系不是消失不見了，只是它沒以前那么重要了。通過分析大數據，人們找到了很多看似毫不相干的事物之間的相關關系，并且通常在其中得到了收益。顯然，這些相關關系是利用傳統的邏輯推理難以得出的。在這種情況中，不去探究因果關系，而僅僅利用分析得到的相關關系就可以達到目的。需要注意的是，雖然在這里并沒有得到因果關系，但并不是說無法推理得出；恰恰相反，當得知了相關關系后，更容易得到相對合理的因果關系。

　　"因果關系不如相關關系可靠。"在大數據的支持下，直接通過數據得到的相關關系能極大程度上代表事物的規律，也就是說準確率很高。但通過邏輯推理出的因果關系則常常會失誤，因為這本質上是我們為了解釋事物所想象出的。然而，發現因果關系仍然是相當重要的，尤其是在各個領域的理論分析中，這樣可以使知識體系邏輯清晰且趨于完整。

　　書中舉例了大量大數據分析的實際應用；例如通過機票的'交易數據預測最低票價出現的時間；通過搜索詞條發現傳染病的發生區域，從而控制疫情等。

　　大數據給我們的生活、工作與思維帶的變革是巨大的，是機遇也是挑戰。隨著大數據的發展，許多行業將會發生改變，一些新的角色會加入，一些老的角色將被淘汰。抓住機會，積極改變才能乘風破浪！

　　《大數據時代》讀后感 篇6

　　這本書比我預想的可讀性強多了……

　　深入簡出，以簡明扼要的概括性觀點和國外各種著名的事例解釋，讓外行人一眼明白大數據時代是什么，做什么，對未來生活有何益處，有何副作用。

　　首先改變我的認知的是，大數據的特點不是大，而是全。一改傳統的抽樣數據屬性（因為以前的計算機無法存儲運算收集這么龐大的數據），用整體的數據形成了一個更宏觀的上帝視角，進而發現更多意想不到的結論。

　　其二是分析的思路由因果關系發展到關聯關系。因果關系容易理解，因為人們去醫院檢查出了感染病所以要對這個人隔離治療，對周圍的人隔離檢查，這個地域可能是重要爆發點。然而關聯關系則是更加意想不到，比如谷歌公司利用人們的搜索關鍵字預測出感染病的爆發，這便不是因果，不是搜索了流感就一定患了病，這只是有關聯，只有當拿到全面的數據，關聯性才能形成一個結論。

　　應該說，大數據的時代會帶來新一波思想的沖擊，不再是按部就班地推導式邏輯，而是由現象直接得出結論的跳躍式思維，以海量數據的比對和驗證顯示出的新的關聯。

　　大數據時代的分析與預測會達到前所未有的準確和預見性，會讓人們更容易得出最優解，選擇不再變得那么糾結，廣告更知道給什么人投，新聞更知道哪一類人愛看哪一個，地塊更知道是需要住宅還是辦公，區域更知道是適合作為經濟現代化的中心還是環境優美宜居的`景區。

　　然而，大數據時代帶來的問題也令人細思極恐。

　　其一，最直觀的就是隱私泄密問題。信息時代的今天，幾乎沒有人是脫離網絡通信生存的。而我們的無數信息也無時無刻不在沿著網絡線傳輸到看不見的地方。這是十分可怕的，因為你搜索到每個關鍵詞，點擊的每個頁面、看過的每個圖片甚至和別人交談的每一句話都暴露在開發者眼中。這些信息被記錄下來，聯系起來就可以勾勒出一個完整的個人檔案，可能比你自己填寫的還要準確。如果只是作為記錄還好，如果被別人，比如說你家附近的小偷利用這分析哪家有錢又經常不在家比較好偷…

　　其二，大數據分析通過分析人們的喜好選擇，得出人們最偏愛的選項，對人們選擇產生影響……如此其實會產生一層問題，人們會知道他們想知道的而還有很多他們應該知道的被過濾掉了。人們會越來越分裂越來越偏執以自我為中心。也就是說過度的迎合市場不見得會一直長盛不衰。

　　其三也是最最可怕的，和電影里動漫里的幻想那樣，利用大數據對人是否有犯罪動機進行評判與預測…那么對數據預測的即將犯罪的人我們應不應該逮捕呢？說逮捕，其并未造成犯罪事實，說不逮捕，可能就無法阻止一場慘劇……

　　大數據帶來沖擊帶來革命也帶不安……但是就像法律上有律師來填補漏洞或者說為人們辯護，也許未來真的會有算法師成為大數據時代中新一代維護秩序的職業。

　　辯證地，準備迎接更加普及化的大數據時代吧。

　　《大數據時代》讀后感 篇7

　　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。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變為了大數據時代？大數據時代帶給了我們什么？

　　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。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料？

　　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。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》讀后感 篇8

　　時代變了，人們的思維方式也會變。

　　當量子力學的不確定性原理被公諸于眾時，大多數人都無法接受，因為如果世界真的不確定，人類對因果關系的信念就會崩潰，愛因斯坦對此的回應是“上帝不擲骰子”。

　　在過去，我們一直認為，世界上的一切都不是隨機發生和存在的。當一件事發生時，它一定是由另一件事或之前發生的幾件事引起的。但不確定性原理的出現使一切不是必然，則深刻改變了人類的.思維方式和認知方式。

　　時至今日，這種深刻的意識形態變革仍在繼續蔓延，而大數據帶來的因果關系挑戰正是這種意識形態變革的延續。

　　從不確定原理開始，人類已經認識到自己智慧的極限。在過去，我們試圖準確地描述一切，用嚴格的因果邏輯順序描述我們對世界的感知。

　　但在認識到事物的不確定性之后，我們開始以一種不同的方式構建我們的認知——概率。

　　在物理學中，我們不再試圖知道每個量子如何運動，這是我們不能或需要做的，但我們可以確切地知道量子如何運動，這就是概率的力量。一旦數字達到一定的水平，單個量子所產生的不確定性就會消失。

　　從這個意義上說，大數據時代已經到來。今天我們所談論的大數據只是一個從實驗室里傳播開來的理念，從科學家的頭腦中傳播開來，并正在逐漸改變我們所知道的世界和所有人的認知。

　　正如書中所說，當我們放棄一定的精確性和因果關系時，我們會收獲更多。

　　但這并不意味著我們將完全放棄因果關系。自古以來，人類社會的進步就依賴于因果規律，依賴于我們不斷追問原因。書中所稱的相關性而非因果關系，是當今技術的妥協，是對探索更好用途的暫時退讓。但如果每個人都習慣了相互性而不去尋找因果關系，社會就永遠不會進步。

　　《大數據時代》讀后感 篇9

　　書中雖只是闡述了大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并未提及會對我們教育教學產生什么影響，但在這樣的大環境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數據在教育工作中可實現的價值。

　　1、教師角度：從基于經驗到基于數據的教學轉型

　　“經驗主義”是指形而上學的思想方法和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發，不是采用聯系、發展、全面的觀點，而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑借以往經驗認定本節課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何準確把握學生的起點呢？我想可以借助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。

　　如教學“復式統計表”時，前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過復式統計表，意讓學生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒有“表頭”，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表，學生對復式統計表到底認識多少呢？我們對157名學生進行這樣的調查（如下圖），第1題：像上表這樣的統計表以前見過嗎？見過約占65%，沒見過約占35%，學生在練習中碰到過、生活中也經常看見，但還是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮于表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程，加深學生對復式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什么意思？能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約占41%；表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復式統計表的.學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。

　　基于這樣的前測數據，我們將原先的教學設計進行修改，制定出符合這樣學情的教學目標、教學重難點和教學流程，以實現“以生為本”的課堂。同樣練習課和復習課，也可以借助本班學生的錯題數據，準備適合這個班學生情況的教學設計。

　　2、學生角度：建立數據分析觀念

　　未來肯定是“大數據時代”，那我們的學生作為未來的主人，在小學時應該掌握什么樣能力呢？我想數據分析觀念必不可少，2011年修訂的《義務教育數學課程標準》（以下簡稱《課標》）把過去核心詞里的“統計觀念”，改成“數據分析觀念”，就是希望身為老師的我們知道，數據分析是很重要的，并且希望教學能夠構建適當的背景，讓學生感受到數據分析是很重要的。那到底要讓學生掌握數據分析觀念的什么知識呢？

　　史寧中教授的《大數據與小學數學教育》這篇文章就闡述很清楚，他在文章中提到，結合大數據的主題，回想在“數據分析觀念”中提到的三件事情是非常重要的。

　　第一件事情，感悟數據中蘊含的信息。要讓孩子們知道，所有的道理不一定都是老師教的，不一定都是父母說的，也不一定是書本上說的，有一些信息，有一些道理是通過數據知道的。這個叫做數學的“實事求是”。有些東西是要經過思考的，根據什么來思考呢？根據事實思考，然后得出自己的結論。這樣，孩子就可能會想問題，就可能會發現問題，提出問題，分析問題，解決問題。

　　第二件事情，知道數據中的信息可以用不同的辦法獲取。數據中的信息不像純數學那樣，只能靠一個辦法得到。世界上絕對真理是不存在的，很多事情是相對的，相對的意思就是同樣的數據，用不同的方法分析會得到不同的結論。因此它取決于這個人的判斷準則，取決于他的價值觀。什么樣的辦法好呢？大家討論叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一個好辦法。這個是判斷準則，也可以自己定。這個事情得從小開始重視，應該讓孩子們知道，有些標準是老師定的，但是有些標準你也可以定。

　　第三件事情，感悟數據是隨機的。可能這次取得的數據是這樣的，下一次取得的數據是那樣的。雖然是隨機的，但是只要你取得相當多的數據之后，就能發現其中的規律性。

　　以上是讀了這本書之后又找了一些相關文章閱讀后，一些凌亂、零碎的想法，有些想法還得細細思考如何落實到自己的實際教學中，近期也一直在整理《基于作業中錯題數據改進數學練習課的教學研究》的課題成果，通過對班級學生作業中錯題數據的統計分析，從而發現其中典型錯誤、易錯題等等，幫助教師確定練習課的重難點，就不會像書里的練習板塊那樣流水賬式地復習，以此更有效地針對班級學情設計練習課教學，提高了練習課的效率；另一方面，也可以利用這些數據，知道各層次學生的錯誤點，分析原因，從而設計出針對不同層次學生的作業練習，讓不同的學生能在作業中得到不同的發展，避免學生一直重復做已經掌握的題。

　　《大數據時代》讀后感 篇10

　　世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠勝于＂防患于未然＂。

　　《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了＂大數據＂時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的＂沖擊＂之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進程之后，所以我們必須轉變我們的思想。

　　＂我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系＂，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條＂看不見的線＂將我們與這些數據聯系到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本＝總體；而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷于＂精確＂，而是＂混亂＂，若不接受＂混亂＂，那么有95％的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之后，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以＂是什么＂而不是＂為什么＂的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即＂讓數據自己發聲＂，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。

　　這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的`產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年流感流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34.5億個不同的數據模型，通過預測并與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測結果與官方數據相關系數高達97％，這種大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。

　　同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病癥，但這僅限于掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早于我們一步構建這種數據網絡之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在于預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切＂未來＂將掌控于敵手，敵方甚至可以借此發現那些將來有＂大作為＂的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進程是必須的。

　　對于我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網絡共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以準確分析并給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以＂先知、先覺＂，及時發現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好準備，去應對大數據時代的一切！

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