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《大数据》读后感

时间:2017-12-21 12:41:17 读后感 我要投稿

《大数据》读后感

  导语:读了《大数据》,大家会产生什么样的感想呢?以下是小编整理的《大数据》读后感,供各位阅读和参考,希望对大家有所帮助。

《大数据》读后感

  《大数据》读后感(一)

  最近看了《大数据》一书,有一点感想,在这里和大家分享。

  作者在后序中写 道,这不是一本纯粹谈技术的书,而是以技术背景探讨人和社会关系的书。今天的中国,是一个人口大国、互联网大国、手机大国,却不是一个数据大国。书中有这 样一组调查数据——“麦肯锡公司以20xx年度各国新增的存储器为基准,对全世界大数据的分布做了一个研究和统计,中国20xx年新增的数据量为250 拍,不及日本的400拍、欧洲的2000拍,和美国的3500拍相比更是连十分之一都没有达到。国内的大数据步伐急需加快。

  一.他山之石,国外在干啥?

  《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析,我印象最深的为两点。

  第一,以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候,我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据,并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险,仅从政策制定方面来说,依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。

  20xx年,雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到,得益于计算机技术和海量数据库的发展,我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录, 这种记录也更为细致,为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方,从你的QQ空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么,而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备,如果 该技术得到普及过后,拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到,相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。

  第二,万事万物, 凡存在,皆联网,凡联网,皆计算。20xx年起,美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器,对食品进行连续跟踪,一旦相应的安全事故爆发,就能通过数据库追踪溯源,快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。

  20xx年的时 候,美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器,随着大巴的移动,沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据,并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次,每天采集10万次以上的数据,这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“,将逐渐走向“实”报、 “精”报。

  二.我们该怎么办?

  作者涂子沛在书里 引用胡适与黄仁宇的话。胡适说中国人习惯于当“差不多先生”,凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为,中国不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言,当然是要彰显传统中国和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时中国的混乱,激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候,中国 与100年前已经完全不一样了,我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。20xx年中国开始着手制定医疗系统的最小数据集,3年之后卫生部出台了第一 版中国医院最小数据集的标准。也是在20xx年,中国创立了第一个全国性的大型社会调查项目,开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访 谈调查,即“杨文昊在KOD里面穿的裤子”。可以看到,中国政府和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。

  一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到,政策扶持的传统方法,可能是以政府主导建立大数据产业园,对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持,这固然有效,但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体,快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了, 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注,促进了大众对新技术的了解与支持。

  二是政府机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合,公安、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动,将沉睡在数据库内的数据唤醒,为政府制 定政策所用,避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题,相信在大数据时代,大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。

  三是围绕个人数据安全,加强管理。任何技术都是双刃剑,耍得好可以披荆斩棘,耍得不好则会害人伤己,大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。

  《大数据》读后感(二)

  有人说生活像一团乱麻,剪不断理还乱;我说生活像一团乱码,尽管云山雾罩惝恍迷离,最后却总会拨云见日雨过天晴。维克托迈尔舍恩伯格就把这团乱码叫做大数据,在他的这本书里,试图给出的就是拨开云雾见青天的玄机。

  这玄机说来也简单,就是放弃千百年来人们孜孜追求的因果关系转而投奔相关关系。说来简单,其实却颠覆了多少代人对真理探求的梦想。我觉得作者是个典型的实用主义者,在美帝国主义万恶的压迫下,始终追逐性价比和利益最大化,居然放弃了追求共产主义真理最基本的要求!不像我们在天朝光芒的笼罩下,从小就开始学习和追求纯粹的共产主义唯心科学历史文化知识啦!这或许就是我们永远无法获得诺贝尔奖、永远无法站在科技最前沿的根本原因吧。其实小学时候,我就想过这个问题,相信所有的人都问过类似的问题,例如现在仍然很多人在问,妈的从来没人知道我每天摆摊赚多少钱,你们他妈的那人均收入四五千是怎么算出来的。中国是抽样的代表,因为中国人最喜欢用代表来表现整体,最典型的例子莫过于公布的幸福指数满意指数各种指数永远都高于你的预期,你完全不清楚他是怎么来的,一直到最后汇总成三个代表,真心不清楚它到底能代表了啥。说这么多显得自己是个愤青,其实只是想表达“样本=总体”这个概念在科技飞速发展的今天,在世界的不同角落,还是会体现出不同的价值,受到不同程度的对待及关注。在大数据观念的冲击下,我们是不是真的需要将平时关注的重点从事物内在的发展规律转移到事物客观的发生情况上。

  大数据的出现,必然对诸多领域产生极大的冲击,某些行业在未来十年必将会得到突飞猛进的发展,而其他一些行业则可能会消失。这是废话,典型的三十年河东三十年河西的道理,就像三十年前的数理化王子们,现在可能蜷缩在某工厂的小角落里颤颤巍巍的修理机器;就像三十年前职业高中的学生才学财会学银行,如今这帮孙子一个个都开大奔养小三攒的楼房够给自己做墓群的了;当然也不乏像生物这种专业,三十年前人们不知道是干啥的,三十年后人们都知道没事别去干,唯一可惜的是我在这三十年之间的历史长河中却恰恰选了这么一个专业,这也是为什么我现在在这写读后感而没有跟姑娘去玩耍的原因。其实乍一看这个题目,我首先想到的是精益生产的过程控制,比如六西格玛,这其实就是通过对所有数据的分析来预测产品品质的变化,就已经是大数据的具体应用了。而任何事物都会有偏差,会有错误,也就是说,这全部的数据中,肯定是要出现很多与总体反应出的规律相违背的个体,但是无论如何这也是该事件中一般规律的客观体现的一种形式,要远远好过从选定的样本中剔除异常值然后得到的结论。换句话说,也大大减少了排除异己对表达事物客观规律的影响。就好比是统计局统计中国人民的平均收入一样,这些数怎么这么低啊,这不是给我们国家在国际社会上的形象抹黑么,删掉删掉;这些数怎么这么高啊,这还不引起社会不满国家动荡啊,删掉删掉。所以说,大数据至少对反应客观事实和对客观事实做预测这两个方面是有非常积极地意义的。而这个新兴行业所体现的商机,既在如何利用数据上,又在如何取得数据上。

  先说数据的利用,这里面表达的就是作者在通书中强调的对“相关关系”的挖掘利用。相关关系与因果关系便不再赘述,而能够对相关关系进行挖掘利用的企业其实缺不多,因为可以相信未来的大数据库就像现在的自然资源一样,必将因为对利益的追逐成为稀缺资源,而最终落在个别人或企业或部门的手中。想想无论当你想要做什么事情的时候,都有人已经提前知道并且为你做好了计划,还真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。

  而对于数据的获取,我觉得必然是未来中小型企业甚至个人发挥极致的创造力的领域。如何在尽可能降低成本的情况下采集到越多越准确的数据是必然的发展趋势,鉴于这三个维度事实上都无法做到极致,那么对于数据获取方式的争夺肯定将成就更多的英雄人物。

  现在回头从说说作者书中的观点中想到的,P87中关于巴斯德的疫苗的事件,描述了一个被疯狗咬伤的小孩,在接种了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存,巴斯德成了英雄的故事。这是个非常有意思的案例,因为小孩被狗咬伤而患病的概率仅为七分之一,也就是说,本事件有85%的概率是小孩根本就不会患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的,而这疫苗到底是有效没效,通过这个事件似乎根本就没有办法得到验证。这就好比某人推出个四万亿计划,但实际上国际经济形势就是好转,哪怕你只推出个二百五计划,GDP都会蹭蹭的往上涨,而且又不会带来四万亿导致的严重通胀、产能过剩、房价泡沫等问题。那你说这四万亿到底是救了国还是误了国?回到我自己的工作领域上来,安全工作,我们一直遵循的方向都是寻找因果关系,典型的从工作前的`风险评估,到调查事故的Taproot或者五个为什么,无一不是逻辑推理得到结果的产物。而事实上,如果能做到信息的丰富采集和汇总的话,找出事物之间的相关性,对提高工作环境的安全系数是极为有利的。这个点留着,看看可不可以在未来继续做进一步研究。

  P89说了常用的两种因果推理方式,分别是凭直觉的快速推理和经过分析的慢速推理。有意思的是很多时候直觉反而比分析来得成功率要更高。作者是想利用这个例子来说明因果关系是多么的不可靠,也想表达出靠分析试验得到结果的过程成本有多高。其实我是想说,因果关系更多面向的是未来,是没有对新鲜事物发展做出的预测,而相关关系更多的是对已经存在的事物未来发展的预测,侧重点不同而已。

  P108里面指出颅相学是伪科学,既然你相关关系研究的本来就是看起来不相关的两件事之间的联系,那么测测脑袋大小和智力高低之间的联系,只要我积累足够的数据,怎么就不能是大数据,就成了伪科学了呢?

  P135里面关于山上小球的描述,它的能量是隐藏的、潜在的。这个观点我很喜欢,也很悲观。这正说明了社会上的一种现象。很多人,虽然没有站在巨人的肩膀上,但是当他们站在亲爹干爹的路虎上保险箱上高背椅上时,就是拥有别人无法企及的力量。最近一直在背马丁老兄的I have a dream,真真切切体会到自由、公正、平等对一个社会,一个国家繁荣发展的重要性。实干兴邦、空谈误国,那就先从建立一个公平的社会秩序开始吧!

  P163里面大概讲述了商家是怎么通过大数据获得的信息来进行商业推广的。这里我只想用我的三张信用卡发卡银行做一下比较。首先是交通银行,这张卡最近半年几乎没怎么用,交行也从来都无声无息,我考虑已经可以把这张卡扔掉了;去年因为国航里程申请了一张中信的信用卡,但是今年开始也已基本停用,因为之前一段时间一直使用,中信银行这几个月频繁与我联系,推荐各种业务,多次要给我提供贷款或者提高透支额度,我几次都想要不然就换回来继续用它好了;招商银行的卡也是我用得比较久的一张,近期每月的消费基本都稳定在几千,偶尔也有一万多快两万的时候,当然这不是因为我消费,只是因为出差比较多自己垫钱多而已,但是招商银行从未与我联系给我提升额度,尽管我的月消费额度都已经基本达到信用卡的上限了,有时候甚至不得不使用别家的信用卡。最差的自然是中行,首先是预约了国航金卡的信用卡,结果联系了两次我都在出差,就再也不与我联系了,半年多了我还没有拿到我的卡,而作为工资卡的借记卡,多年来仍然是每天网上付款最多2000,我的使用记录明明经常一个月有好几天都达到2000的顶值,甚至我都主动打过电话要求更改,都给我答复是必须到柜台办理。说完这几个例子,我想中国的银行业与欧美发达国家银行的差距就已经是显而易见了。真的很难以想象这种企业能在世界500强中排名那么靠前,是因为黑了中国人民多少钱。而通过对VISA和MasterCard的案例描述,则清晰的说明了一个成功的银行是怎么通过对数据收集进行行为预测,最终改变消费者消费习惯的。

  然后想说说关于免费导航等应用的使用。天下没有免费的午餐,这是亘古不变的真理。你以为你可以只花点流量费就能舒服方便的使用卫星导航了么,你去过的每一个地方,时间,逗留市场都已经被人家记录下来卖给商家啦,哪天你打车找到一家麦当劳,刚停下车服务员就送上一套板烧鸡腿汉堡套餐可乐换阳光橙不加冰的时候你可千万不要惊讶,因为你已经无时无刻不暴露在别人的监视之下了。

  最后想用文中引用的莎士比亚的一句话作为结尾,凡是过去,皆为序曲。

  《大数据》读后感(三)

  现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会,大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中,常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书,通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、Facebook等社交媒体、Web3.0与下一代互联网的未来图景等等,详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性,如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。这本书给了我一个全新的阅读主题,让我感受到了作为一名教师必须拥有但却正是我们目前缺乏的两种态度。

  开放

  由于互联网的发明,“开放”已经成为人类社会一个不可逆转、不断加速的社会思潮。正如雨果所说:你可以阻挡阻挡一支入侵的军队,但你无法阻挡一种思想。在这个浩浩荡荡、不断前进的世界大潮中,我们将发现,中国如果不跟上,我们的处境将会越来越微妙,越来越尴尬,越来越孤立。(摘自《大数据》)

  学校教育过程是一个有特殊的场景、特定的事物和特殊的角色(学生、教师、教育管理者),随着学校的信息化进程加快,与教育教学和学习相关的环境数据、业务数据和角色数据也将大量增加,这就是是教育领域中的大数据,如何有效获取、筛选、管理和利用也成为挑战和变革的机遇。以后的学习资源非常丰富,这让终身学习成为可能,不再拘束于一定要来到学校里面,随时随地都可以学习,在这之前这都是梦寐以求的。对于学生来说,就是选择,从时间上,从地点上选择度增加了。对老师来说,要做一个课堂的组织者和引导者,教学技能的要求不一样了,原来是把知识讲清楚,现在的技能更侧重于怎么组织一个讨论,怎么让学生在讨论当中激发新的思想。这个会比单纯的讲授一个知识更重要,因为恐怕有人比你讲更好,大家坐下来看这个视频就可以了。时代的发展,必然使教师职业与时俱进,打上当下社会的烙印。作为社会职业的一分子,教师在任何时代都无法独善其身。身处开放的时代,我们也必须要有开放的意识,把握时代的脉搏,嗅到发展的先机,形成具有时代意义的风格。在信息时代,学生获取知识、技能、乃至思想的渠道是畅通无阻的,这对教师本身的能量储备提出了挑战。因此,教师要想处于专业涵养的有利位置,必须不断学习,在促进学生成长的同时实现自我成长。只讲奉献,不考虑自我的不断超越,会随着年龄的增大、社会的不断进步,让自己引以为豪的“一桶水”逐渐干涸。具有开放意识的教师,必定会树立与学生共同成长的理念,不断提升自我,反过来更好地奉献于学生,高质量地享受教师专业带给自己的幸福。

  精确

  美国传教士阿瑟.史密斯认为中国人是一个“漠视精确”的民族,他在《中国人的性格》一书中写道:“中国人完全能够像其他民族一样学会对一切事物都非常精确——甚至更加精确,因为他们有无限的耐心——但我们必须指出的是,他们目前还不重视精确,他们还不知道精确是什么。”这话听起来有些气人,但也不无道理。我们确实缺乏用数据说话的素养,“大概”“差不多”在我们的口语中经常使用。在工作中常常凭借经验跟着感觉走。中国近现代思想家胡适也对国人“凡事差不多”的习惯深感忧虑。

  我想,在教学工作中,我们也应该讲求“精确”。首先,要认真钻研教材,对所要教授的知识点一定要了然于胸,精确无误。其次,要精确地制定教学目标,避免目标“越位”或“不到位”,促进教学的高效开展。另外,还要精确地制定教学策略,精确地进行教学评价。为了逐步向“精确”靠近,我们也许应该学习一些专业的教学统计法、数据分析法,从中发现一些教育现象,并采取相应的策略。参与过小班化教学研究的老师可能知道,小班化教学的备课就非常强调精准,教师在备课时,心中要有每一个学生的位置。某些老师的备课案例上面除了写有每一教学环节的设计,还有许多学生的名字,这道题请哪几位学生回答,那个练习要重点关注哪几个学生,上面都写得清清楚楚。设计问题的时候分为感知性的、理解性的、运用性的,然后分别确定由哪类学生或者哪个学生来解决;备作业的时候也可以分层分量安排,哪些同学写第一类作业,哪些同学写第二类作业。教学的每一个步骤、每一个环节,都有一个一个层次的或一个一个孩子的脸庞在那里闪现。在教学过程中,怎样让有些学生吃得更好,怎样让有些学生跳一跳能吃得饱,又怎样让有些学生经过低起点、小坡度、多循环的点拨和训练,也能够得到进步。精确,能使我们的教育教学工作少一些随意和盲目,多一份严谨与科学,不做“差不多”先生。

  大数据时代已经来临,收集数据,使用数据,开放数据,都是我们需要一一面对的挑战,我们该如何从容应对?我想,唯有积极参与其中,才能紧跟时代脚步,成为社会发展的受益者。

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