《大數(shù)據(jù)》讀后感2000字
如今，我們正處于一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，有時(shí)候數(shù)據(jù)給了我們有力的證明。以下是、《大數(shù)據(jù)》讀后感2000字，歡迎閱覽!
《大數(shù)據(jù)》讀后感2000字【1】
這兩年，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算的思想就像小蘋果的音樂(lè)一樣，傳的到處都是，每一個(gè)公司不管是互聯(lián)網(wǎng)公司還是傳統(tǒng)企業(yè)，都標(biāo)榜自己的大數(shù)據(jù)。
1、實(shí)體物聯(lián)網(wǎng)與虛擬物聯(lián)網(wǎng)
曾幾何時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)的概念鬧得風(fēng)生水起，龐大的物聯(lián)網(wǎng)能夠讓世間大量的物體，都能夠被檢測(cè) 并聯(lián)網(wǎng)，包括了人、車、房等一切能夠被聯(lián)網(wǎng)的物體，這些物體都能夠以種方式被感知他的存在，并對(duì)其信息記錄在案，以供使用。在若干年前，這還是一種看似遙不可及的事物，要對(duì)每個(gè)物體都貼上一個(gè)所謂的RFID的標(biāo)簽，顯得不切實(shí)際。如今，隨著手機(jī)的大量使用，人類本身也被加入了物聯(lián)網(wǎng)中。為什么要物聯(lián)網(wǎng)?是為了獲取什么?要知道物聯(lián)網(wǎng)獲取了什么，只需要看看在一個(gè)物體在沒(méi)有加入物聯(lián)網(wǎng)與加入物聯(lián)網(wǎng)之后，我們多出了哪些東西便能夠知曉。那么，很明顯，我們需要通過(guò)某種方式來(lái)獲取該物體的信息，這種存儲(chǔ)下來(lái)的信息，就叫做——數(shù)據(jù)。
物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是實(shí)體的物品之間的信息，而現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)上，占最大數(shù)據(jù)量的，是虛擬物品，或者叫做網(wǎng)絡(luò)虛擬物品。由于網(wǎng)絡(luò)物體是直接寄生于網(wǎng)絡(luò)，具有能夠方便的接入網(wǎng)絡(luò)的特征，因此，在獲取實(shí)體物體信息還有一定難度的時(shí)期，占有很大優(yōu)勢(shì)。但今后實(shí)體的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量一定會(huì)不斷增加，或許，能夠超越網(wǎng)絡(luò)上的物物相連數(shù)據(jù)量。
網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用，使得信息的產(chǎn)生于傳遍變得容易，每個(gè)接入網(wǎng)絡(luò)的人都以一定的角色存在，都是網(wǎng)絡(luò)的信息的創(chuàng)造者。對(duì)于所產(chǎn)生的信息而言，每個(gè)接入網(wǎng)絡(luò)的人又身兼多角，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商，他是網(wǎng)絡(luò)使用者的角色;對(duì)于門戶網(wǎng)站而言，他是使用的用戶;對(duì)于社交網(wǎng)站而言，我們則扮演一個(gè)虛擬或者真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)角色;對(duì)于瀏覽器而言，他是一系列的瀏覽網(wǎng)頁(yè)、一些列鼠標(biāo)動(dòng)作的角色… 不同的角色取決于對(duì)方需要從我們的行為中獲取哪些信息。將網(wǎng)絡(luò)上各種角色看成是虛擬的物體，那么，這種虛擬物體構(gòu)成的虛擬物聯(lián)網(wǎng)便產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)量。經(jīng)歷過(guò)一直以來(lái)缺乏信息獲取渠道的日子，現(xiàn)在，既然信息獲取變得如此容易，那么，必然迎來(lái)信息量暴增的時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代。
2、思維的轉(zhuǎn)變
技術(shù)的改變，使得我們思維方式也要隨之發(fā)生變化。在過(guò)去的小數(shù)據(jù)時(shí)代，由于獲取信息、存儲(chǔ)信息、整理信息都是費(fèi)時(shí)費(fèi)力的活，我們只能精打細(xì)算，捉摸著如何以最小的代價(jià)、最快的方式來(lái)收集盡可能準(zhǔn)確的信息。之所以會(huì)有抽樣統(tǒng)計(jì)的方式，是受技術(shù)所限，無(wú)法獲得全體的樣本，或者就算獲取了也無(wú)法在合理的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行處理。由于信息獲取代價(jià)大，使得我們不得不在獲取信息前，就把一切都想清楚，才能夠著手處理。這就像在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的初期，使用紙袋來(lái)編碼的時(shí)期，一次出錯(cuò)的代價(jià)太大，所以人們不得不在輸入前將代碼驗(yàn)證過(guò)無(wú)數(shù)遍之后才敢輸入到機(jī)器中。而現(xiàn)代計(jì)算機(jī)讓編碼的效率大大提升，這才使得人們能夠創(chuàng)造出更加強(qiáng)大的軟件。人們不需要在著手編碼前就對(duì)代碼過(guò)分深思熟慮，因?yàn)闄C(jī)器會(huì)幫助你解決一些問(wèn)題。因此，那些擔(dān)心由于獲取數(shù)據(jù)太方便，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析代價(jià)太小而使人們變得懶惰或者做事欠考慮的家伙，真是杞人憂天。歷史上，技術(shù)的進(jìn)步都會(huì)提升人類的生產(chǎn)力，但卻沒(méi)有讓人們變得懶惰，因?yàn)榕c此同時(shí)，欲望也隨之增長(zhǎng)。人類只會(huì)變得更偉大。
因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代，這個(gè)數(shù)據(jù)更加全面的時(shí)代，我們可以涉足一些之前由于缺乏數(shù)據(jù)而無(wú)法涉及的領(lǐng)域，例如——預(yù)測(cè)。這是一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域，但其實(shí)這個(gè)領(lǐng)域早有苗頭，而且大家都是受益者。我們平時(shí)使用的輸入法中的智能聯(lián)想功能，能夠根據(jù)我們之前輸入的文字，來(lái)預(yù)測(cè)我們接下來(lái)有可能輸入的文字，以節(jié)省我們的輸入時(shí)間。這種算法里，沒(méi)有人工智能，而只有人們大量的輸入習(xí)慣的統(tǒng)計(jì)，通過(guò)大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)來(lái)預(yù)測(cè)，是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式而非加入了特有的規(guī)則或者邏輯。這便引出了在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)于信息處理的一種重要方式，基于統(tǒng)計(jì)，得出不同個(gè)體的相關(guān)關(guān)系，卻無(wú)需了解其因果關(guān)系，而我們則受益于相關(guān)關(guān)系。這種方式，看似有些投機(jī)取巧，卻能夠在關(guān)鍵時(shí)刻令我們處于優(yōu)勢(shì)地位。我們已經(jīng)習(xí)慣了先知道某些事物的因果邏輯，繼而推斷出相應(yīng)的結(jié)果。但世間總會(huì)有一些令人無(wú)法用合理的邏輯進(jìn)行解釋的現(xiàn)象，若通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，我們能夠跳過(guò)邏輯階段直接享用某些一些結(jié)果(沃爾瑪?shù)钠【萍幽虿及咐?，豈不樂(lè)哉。當(dāng)然，嚴(yán)密的邏輯永遠(yuǎn)是值得尊敬的。
3、互聯(lián)網(wǎng)的黏性
在經(jīng)歷過(guò)了從廣度上通過(guò)新花樣來(lái)吸引用戶的時(shí)代，由于技術(shù)的提高，一個(gè)創(chuàng)業(yè)者在一個(gè)新的領(lǐng)域開(kāi)辟的東西很容易被其他人所復(fù)制。在這個(gè)時(shí)候，深度很重要。特別是購(gòu)物網(wǎng)站、微薄、門戶網(wǎng)站這類信息量大的網(wǎng)站，越是了解一個(gè)用戶，優(yōu)勢(shì)就越大。所以，在技術(shù)已經(jīng)不是最重要的因素的時(shí)代，如何增加用戶的黏性、忠誠(chéng)度便是首要的。通過(guò)用戶之前的信息，來(lái)推測(cè)用戶的喜好，給用戶推薦相應(yīng)的信息或物品。當(dāng)你越了解一個(gè)用戶，而別人卻不了解時(shí)，這個(gè)用戶就越離不開(kāi)你。微薄中有他的`智能排序功能、新聞門戶中有“今日頭條”應(yīng)用，各類購(gòu)物網(wǎng)站有他的推薦算法(但這個(gè)純粹為了增加消費(fèi)而非增加用戶黏性)，都能夠根據(jù)用戶之前的瀏覽、偏好來(lái)給出相應(yīng)的推薦。這些的基礎(chǔ)，都是擁有用戶的行為記錄，否則，都無(wú)從談起。
各行各業(yè)，都在瘋狂的抓緊時(shí)機(jī)，獲取數(shù)據(jù)，擁有足量的數(shù)據(jù)，那一切就變得皆有可能。
《大數(shù)據(jù)》讀后感2000字【2】
凡是過(guò)去，皆為序曲是大數(shù)據(jù)業(yè)者最喜歡引用的語(yǔ)句。大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在的潮流，大數(shù)據(jù)時(shí)代被認(rèn)為是了解大數(shù)據(jù)的初級(jí)讀物。近期連續(xù)讀了兩遍，第二遍是為了寫這篇讀后感，總體而言，值得一看，但細(xì)節(jié)方面卻需要討論了。
維基百科對(duì)大數(shù)據(jù)的解釋：Big data，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，指的是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。
有人說(shuō)現(xiàn)在是讀圖時(shí)代，除去小說(shuō)、心靈雞湯以外，現(xiàn)在的暢銷書基本都有圖片，這本書是一個(gè)特例
首先嘗試解析一下作者的三大觀點(diǎn)，這三大觀點(diǎn)是大數(shù)據(jù)業(yè)者很喜歡引用的三句話：
1 不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)
我想所有人都能意識(shí)到對(duì)全體數(shù)據(jù)的分析優(yōu)于對(duì)隨機(jī)樣本的分析，但在現(xiàn)實(shí)中我們經(jīng)常拿不到全體數(shù)據(jù)：一是數(shù)據(jù)的收集方法，每一種方法都有適用的范圍，不太可能包羅萬(wàn)象;二是數(shù)據(jù)分析的角度，戰(zhàn)斗機(jī)只能統(tǒng)計(jì)到飛回來(lái)的飛機(jī)上的彈孔，而墜毀的則無(wú)法統(tǒng)計(jì)，沃德通過(guò)分析飛回來(lái)的戰(zhàn)斗機(jī)得出來(lái)最易導(dǎo)致墜毀的薄弱點(diǎn);三是處理能力跟不上，就像以前的天氣預(yù)報(bào)太離譜是因?yàn)閬?lái)不及算那些數(shù)據(jù)。“采樣分析是信息缺乏時(shí)代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物”，作者顯然只關(guān)注了一部分原因。
從語(yǔ)言的理解上看，什么是全體數(shù)據(jù)，究竟是“我們需要的所有數(shù)據(jù)”，還是“我們能收集到的所有數(shù)據(jù)”，書中的很多商業(yè)案例中，處理的只是“我們能收集到的所有數(shù)據(jù)”，或者說(shuō)是“我們認(rèn)為的全體數(shù)據(jù)”。人對(duì)自然的認(rèn)識(shí)總是有限的，存在主義認(rèn)為世界沒(méi)有終極的目標(biāo)。書中舉例“Farecast使用了每一條航線整整一年的價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)”，而“整整一年”就是一個(gè)采樣，或者是“我們需要的所有數(shù)據(jù)”。
從歷史的角度看，國(guó)外的托勒密建亞歷山大圖書館唯一的目的是“收集全世界的書”，實(shí)現(xiàn)“世界知識(shí)總匯”的夢(mèng)想，國(guó)內(nèi)的乾隆匯編四庫(kù)全書，每個(gè)收集的過(guò)程都有主觀因素在里面，而他們當(dāng)時(shí)都認(rèn)為可以收集全部的書籍，到最后，我們也沒(méi)有得到那個(gè)夢(mèng)中的全體。
2 不是精確性，而是混雜性
既然我們過(guò)去總是在抽樣，那本身就是在一個(gè)置信水平下，有明確的容錯(cuò)度或者是偏差值。人類永遠(yuǎn)知道我們是在精確性受限的條件下工作。同時(shí)，作者本身也承認(rèn) “錯(cuò)誤并不是大數(shù)據(jù)固有的特性，而是一個(gè)亟需我們?nèi)ヌ幚淼默F(xiàn)實(shí)問(wèn)題，并且有可能長(zhǎng)期存在”。那大數(shù)據(jù)的特征究竟是精確性還是混雜性?
由此衍生出一個(gè)問(wèn)題，大數(shù)據(jù)的品質(zhì)如何控制：一、本身就不要求精確，但是不精確到何種程度是需要定義的，否則就亂套了，換個(gè)角度，如果定義了容錯(cuò)度，那符合條件的都是精確的(或者說(shuō)我這句話還是停留在小數(shù)據(jù)時(shí)代?這里的邏輯我沒(méi)有理順)。就像品質(zhì)管理大師克勞斯比提出過(guò)零缺陷理論，我一直覺(jué)得是一個(gè)偽命題，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理，譬如說(shuō)對(duì)新聞的量化、情感的分析，目前對(duì)非SQL的應(yīng)用還有巨大的進(jìn)步空間。
“一個(gè)東西要出故障，不會(huì)是瞬間的，而是慢慢地出問(wèn)題的”�！巴ㄟ^(guò)找出一個(gè)關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預(yù)測(cè)未來(lái)”。這句話當(dāng)然是很認(rèn)同，但不意味著我們可以放棄精確性，只是說(shuō)我們需要重新定義精確度。之于項(xiàng)目管理行業(yè)，如果一個(gè)項(xiàng)目出了嚴(yán)重的問(wèn)題，我們相信，肯定是很多因素和過(guò)程環(huán)節(jié)中出了問(wèn)題，我們也失去了很多次挽救的機(jī)會(huì)。而我們一味的容忍混雜性的話，結(jié)果顯然是不能接受的。
3 不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系
這是本書對(duì)大數(shù)據(jù)理論的最大的貢獻(xiàn)，也是最受爭(zhēng)議的地方。連譯者都有點(diǎn)看不下去了。
相關(guān)關(guān)系我實(shí)在是太熟了，打小就學(xué)的算命就是典型的“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”。算命其實(shí)是對(duì)趨向性的總結(jié)，在給定條件下，告訴你需要遠(yuǎn)離什么，接近什么，但不會(huì)告訴你為什么那樣做。
我們很多時(shí)候都在說(shuō)科學(xué)，然而，什么是科學(xué)，沒(méi)有人能講清楚。我對(duì)科學(xué)的認(rèn)識(shí)是：一、有一個(gè)明確的范圍;二、在這個(gè)范圍內(nèi)樹(shù)立一個(gè)強(qiáng)制正確的公理;三、有明確的推演過(guò)程;四 可以復(fù)制�？茖W(xué)的霸道體現(xiàn)在把一切不符合這四個(gè)條件的事物都斥為偽科學(xué)、封建迷信，而把自己的錯(cuò)誤都用不符合前兩條來(lái)否決。從這個(gè)定義來(lái)看，大數(shù)據(jù)不符合科學(xué)。
混沌學(xué)理論中的蝴蝶效應(yīng)主要關(guān)注相關(guān)關(guān)系。它是指對(duì)初始條件敏感性的一種依賴現(xiàn)象，輸入端微小的差別會(huì)迅速放大到輸出端，但能輸出什么，誰(shuí)也不知道。
人類一旦放棄了對(duì)因果關(guān)系的追求，也就放棄了自身最優(yōu)秀的品質(zhì)：意志力。很多人不愿意相信算命是擔(dān)心一旦知道了命運(yùn)，就無(wú)法再去奮斗。即使我相信算命，也在探求相關(guān)關(guān)系中的因果要素。我放棄第一份工作的原因之一是厭倦了如此確定的明天：一個(gè)任務(wù)發(fā)出去，大概能預(yù)測(cè)到哪些環(huán)節(jié)會(huì)出問(wèn)題，只要不去 follow，這些環(huán)節(jié)十有八九會(huì)出問(wèn)題。
解析完這三大觀點(diǎn)，下面是我對(duì)大數(shù)據(jù)理論的一些疑惑。大數(shù)據(jù)是目前風(fēng)行的反饋經(jīng)濟(jì)中的重要一環(huán)，在金融、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用最為廣泛，而這些行業(yè)都是大家所認(rèn)為的高薪領(lǐng)域。很多時(shí)候我就在想，所謂無(wú)形的手所產(chǎn)生的趨勢(shì)究竟是不是無(wú)形的。比如幾家公司強(qiáng)推一個(gè)概念，說(shuō)這是趨勢(shì)，不久就真的變成趨勢(shì)了。我們身邊活生生的例子就是天貓的雙十一和京東的618，一個(gè)巨頭開(kāi)路，無(wú)數(shù)人跟風(fēng)，自然就生造出購(gòu)物節(jié)，至于合理不合理，追究的意義也不大，因?yàn)楹芏嗍虑槭菦](méi)有可比性的。這和沒(méi)有強(qiáng)制控制中心的蜂群思維又不一樣。
看完這本書，總是覺(jué)得作者說(shuō)的過(guò)于絕對(duì)，也許是我的認(rèn)識(shí)太淺了吧，所以最后用法演四戒做總結(jié)：
勢(shì)不可以使盡，使盡則禍必至
福不可以受盡，受盡則緣必孤
話不可以說(shuō)盡，說(shuō)盡則人必易
規(guī)矩不可行盡，行盡則事必繁
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