大数据时代读后感1500字Word文档格式.docx
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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，201X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201X、201X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。
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字二书名中的时代二字让我陷入了深深的误区，bigdata就只是大数据而已。
读完全书，也没有发现作者有说大数据会引领一个时代的观点，我们知道当今是一个数字化、信息化的时代，但绝不还是大数据的时代。
但大数据的重要性不严而喻，生活、工作、学习中许多有关大数据的例子的确离我们很近，我们甚至就是众多大数据的一部分。
那大数据对我这样一名工科大学生有什么用，对于我这一名国防生又什么用呢，这样的一本书是否能够更好的帮助我在未来的工作岗位上博得头筹，取得一番成绩!
还有为了接触、利用大数据并防范大数据所带来的弊病，我又该怎么做呢?
书中有这样一句话
大数据是一种资源，也是一种工具。
大数据为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。
这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。
所说的谦恭之心和人性之本都强调了人在大数据时代的重要性。
我们才是数据之源，我们才应是数据的受益者。
当我还没读完思维变革这一部分的时候，我就在思考这样的思维变革对我会有着怎样的影响?
参加过两次数学建模竞赛的我，在两次的参赛过程中，学会了许多数据处理和数学建模方法。
数学模型所具有的对事件或数据的描述性、预测性、说明性是与大数据完全不同的。
大数据下的思维变革不再追求数据的准确性和因果关系。
如果我在数学建模提出一种产生某个结果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影响一一剔除。
我记得在参加比赛最后关头写论文的时候，对于所研究的问题，我们必须在前面把各种变量给写进去，然后再有选择性的在可接受的条件下忽略掉很多变量的影响，但我们在很多时候却给不出一个剔除这个因素的理由。
可如果你不能排除掉其它的因素的影响，整个的数学模型建立及计算过程就会太复杂甚至是不能得出一个结果。
但是在大数据时代，一个结论是可以通过足够多的数据得出来的，不需要明白其中的为什么。
如果真是这样，我只觉得我需要思维上的变革，可我做不到，我接受不了事物与事物之间的黑盒子。
这离我太遥远。
可我又不敢在此时否认自己将来的工作与大数据的相关性，书中
第三部分大数据时代的管理变革中就举到一个罗伯特。
麦克纳马拉的例子，他是五角大楼统计控制队中一名精英，这个队伍让之前不知道飞机备用零件种类、数量和放置位置的军方在制定了综合清单之后，为部队节省下了36亿美元。
而我的专业就是飞行器动力，我很清楚我国航空发动机的研究制造水平是深深限制了空军力量的发展。
在夏季学期去黎明航空发动机厂实习的时候，许多讲解的师傅都会强调一点，发动机的每一个零件上都是有标号的。
零件的工艺卡片上会记录其每一个工序的加工时间、地点，加工、组装、调试人员等的资料，
这些卡片将会一直保存下去。
这不仅能够方便维修和更换，在出现事故之后，还可以追根溯源，查出事故的原因。
我当时就在想还好这东西产量不是很高，一台涡扇发动机仅仅叶片数量就是数千了。
这样的大数据肯定还可以好好利用，帮助我们去发现科技研发和制造生产中矛盾与不足，并做出改进。
但航空发动机的发展需要的更多的是技术的积累，特别是关键技术的实验数据我们还有着很大的缺失。
我们不能像BAT这些互联网巨头可以轻松收集数据，航空发动机的技术积累需要一代代人在理论、实验上的积累，才有可能在这种大数据的支撑下做出真正属于自己的航空发动机。
这种积累利用方法可能与书中作者所说的利用大数据进行预测、创新相比起来不是足够高端，但是新的方法需要人去摸索，我也愿意成为这样的
第一人，我也坚信大数据能够给这样一个领域带来另一片天空。
只是在航空发动机的领域我们是不能只停留在是什么这一步的!
精心策划数据的因果关系研究和控制实验很有必要。
最后，我提出一个疑问，那就是大数据能不能创造出另一个毕加索呢?
大数据时代读后感1500字三舍恩伯格的《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!
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