大数据时代书评
这两年,“大数据”这个词突然变得很火,不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中,同时在我国国务院和其他国家的政府报告中也多次被提及。“大数据”无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。在《大数据时代》一书中,英国人维克托?迈尔?舍恩伯格前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。维克托·迈尔·舍恩伯格用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
我十分赞同作者在书中提到的一些观点,我认为这些观点与时俱进,是书中精华部分。如:“大数据的相关关系分析法更准确、更快、而且不易受偏见的影响。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。”
传统的依靠人的预测有时往往会带上人的主观色彩,这是不可避免的,从而引发预测的不准确性。然而大数据时代,计算机通过大量的数据分析,机械地做出判断,从而不带有主观色彩,能够保证判断的准确性。
同时,书中的“卓越的才华并不依赖于数据”这句话对我也有很深的触动。大数据的风险是数据主宰一切的隐忧,但是个人的直觉、对市场的敏锐度等独特个体所展现出来的才华同样重要,它所呈现出来的强有力的创造力不亚于大数据。2010年11月4日,一架由英国伦敦希斯罗国际机场起飞,目的地为澳洲悉尼国际机场,在中途停靠新加坡樟宜国际机场后起飞的澳航32号航班,在印尼巴丹岛上空突然发生引擎爆炸。这架航班的机型为空客A380-842,采用的是罗尔斯罗伊斯特伦特972发动机,搭载了近400人,共有6名机组成员。爆炸发生后,一大串由机载计算机分析出的错误数据呈现在飞行员面前,就好像在餐厅中的自动取碟机取碟一样,刚处理完一个错误数据,又出现一个错误数据。经过努力尝试,飞机往新加坡樟宜国际机场返回。然而,经过飞机计算机的处理,以他们的情况,飞机无法安全降落,换句话说,他们死定了。但是,曾经担任过战斗机飞行员的机长理查德毅然决定不采用计算机推荐的速度下降,而要提高20节的速度以免失速,最终飞机安全降落。机组人员在如此紧张的情况下仍通力合作,表现出高心理素质和高职业素质。然而,机长的卓越才华、个人的直觉造就的判断才是这次避免空难的不可缺少的条件。当然,卓绝的才华没有依赖数据并不意味着不需要数据,而是不盲目相信数据。
书中写到的“他们思考的只有可能,而不考虑所谓的可行。”、“大数据提供的不是最终答案,只是参考答案,为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案出现。”这两句话也印证以上的观点。大数据是一种资源,也是一种工具,内行与外行最大的区别在于思维不受限,它让思维方式有更好的延展性、多样性与丰富性。大数据分析得出的结论是多种多样的,提供给人来判断,以便获取最高的效益。它并不能给你最终答案,要得到最终答案,还得依靠人脑通过对参考答案的分析。作者通过列举出相互印证、逻辑联系紧密的句子共同构建了这本未来之书,鲜明地阐述了的观点。
维克托最具洞见之处在于,他明确指出,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,取而代之以关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。作者通过理论与实例相结合,层层递进,组织严密,使书籍更具可读性与科学性。
这本书不由得使人们联想起前一部美剧《疑犯追踪》。在这部美剧中,叫做机器的人工智能(AI)通过大数据能够分析出一些预谋者或者受害者。在某恐怖袭击或暴力犯罪发生之前能将预谋者或受害人的社保号码发送给当局并进行干预。虽然电视剧是科幻的,但是在当今的大数据时代并不是不可能发生。
大数据时代的来临带来了机遇,带来了金融风暴,带来了新的商业发展模式。同时,大数据时代的来临也会带来一些意想不到的灾难与危机。随着大数据时代的深入,这些灾难与危机会随之出现。而《大数据时代》为人们揭示了大数据时代所可能引发的问题,意义十分重大,总体来说是一本可读性较强的前瞻性书籍。
写我的妈妈
妈妈是一名护士,她不仅努力工作,对工作一丝不苟,还关心我的身体健康,更对家境贫困的病人有关爱之情。不信,就请看看妈妈的那些事!
一
妈妈在妇幼保健院的手术室工作。这个科室是整个医院最忙的一个,因此她几乎每天都是早出晚归。
这一天,妈妈照常又是在天空泛着黄晕,才拖着那快要被工作拖垮的身体走进家门,她缓慢的迈着脚步,打开我的房门,见我正在埋头写作业,她才强打起精神向我微笑。然后,她就走到卧室睡下了。过了几分钟,卧室里传出断断续续的磨牙声。我只好带上耳罩,继续“埋头苦干”,经过大约四十多分钟的艰苦奋斗,我终于征服了桌子边的一大摞作业。这是,我去下了耳罩,一下子蹦到床上睡下了,过了五分六分钟,我被妈妈卧室里传来刺耳的电话铃声吵醒了,还迷迷糊糊的我朦胧中听到妈妈说了一声:“急诊手术?”然后,妈妈就打开卧室门,紧接着传来一声关门的声音。我的心仿佛被扎了一下,眼泪顿时喷涌而出。第二天,我从爸爸的口中得知:她昨天凌晨五点才回来,做了七个手术,挽救了七个生命。听到这里,我的心里升起了一种莫名的自豪感。
二
我的妈妈不仅努力工作,对工作一丝不苟,还十分关心我的学习情况。
随着课程越来越难,作业量也日渐增多。那是一个夜深人静的夜晚,我正埋头做着似乎永远也无法完成的作业。这时,门吱呀一声开了,只见妈妈给我端来一杯姜茶。摸一摸,还是热的,我拿起来就一饮而尽,顿时一缕姜的清香以及可乐的甘甜交融着把我的周身包围,唇齿留香。喝完后,我又开始做作业。过了一会儿,门又开了,妈妈与偶给我带来了一大杯姜茶。放在书桌上。然后又把电热毯开着,把被子铺好,又把窗户关上。我刚要过去帮忙,妈妈赶紧说:“你忙你的,我来!”语气不容置疑。我只好作罢。
“天气预报上说,晚上可能会降温,多喝点姜茶暖暖身子,小心着凉。”说完,妈妈又轻手轻脚地出去了。
我轻轻的喝着姜茶,肚子暖暖的。然后我走过去摸了摸被子,里面十分暖和,我躺在了床上,很快进入了梦乡。
三
我的妈妈不仅十分关心我的学习情况,还对家境贫困的亲人十分关爱。有一天,一位病人找到了妈妈,正在给病人打针的妈妈抬起头,一看原来是她的大姐。妈妈的大姐,家境贫寒,且常年得病。针一打毕妈妈就连忙把她喊到了办公室坐下。再详细询问病情后,妈妈马上带着妈的大姐去做检查,一切费用都是妈妈负责出。在检查完后,妈妈又自己出钱给她做了手术。在术后的康复期,还每天去看她,给她带来一下水果等物品,还对她精心的照顾。现在她已经康复出院了。妈妈也终于露出了笑容。
兢兢业业地工作,对我十分关爱,关照贫困病人。这就是我的妈妈,这些就是妈妈的那些事!
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关于《大数据时代》读后感近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书,是听培训时杜威老师推荐的,我快速阅读了一遍,觉得受到了一些启发,发现了一些原来没有想到看到的事情。首先是大数据代表着数据的样本=全体,这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系,如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性,因果性说明什么是什么的原因,如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中,相关性要比因果性容易获得,而且相关性已经能为客户带来较大的收益。第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性,由于数据量巨大,存在少量的异变不会对结果产生任何影响,如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。第四是大数据中的三个主要因素,思维、数据、技术,思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中,会产生数据中间商,来处理加工数据并出售。350字 六年级 读后感
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书评——《艰难的归程E度网专稿 未经允许不得转载《艰难的归程》是湖南儿童文学作家牧铃的作品,由《儿童文学》杂志典藏书库推出。这是一部惊心动魄的,完全展示动物生命魅力的动物小说,讲述的是一条备受驯养员和同类欺侮的小狗——“杂种”成长为一条优秀的牧羊犬的故事。《艰难的归程》可以分成三部分。第一部分讲的是:“杂种”因为是条土狗所以在“乐园宠物良种场”里受到了各种耻辱。第二部分讲的是:“杂种”因为有了一身肌肉后,成为了“乐园宠物良种场”里的狗王,又因为无趣逃到了牧场。第三部分讲的是:“杂种”成为了一条优秀的牧羊犬(阿蓬),后来又在牧工赵海被泥石流压死的情况下,独自带着两百多只羊突破了狼群的一条条防线,回到了牧场。这部小说的故事情节跌宕起伏、一波三折。比如“杂种”和老黑狗斗智,与巨犬们斗勇,几次落入“十三号”的魔爪又机智逃脱,直至孤身斗群狼的壮举,无不是一串惊心动魄、扣人心弦的故事。读完这本书,我们会为阿蓬的机智、勇敢、忠心以及不屈不挠、不畏困难,在逆境中艰难成长为一条优秀牧羊犬的曲折故事感动;会为狼妹的狼性和人性交错揪心,为小猪皮实的不幸深感怜悯和可悲;也会痛恨宠物场老板的贪婪和十三号驯养员的冷血冷酷。你一定会爱不释手的。北京市北外附属外国语学校四年级:朱星宇500字 四年级 读后感
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大数据时代读后感《大数据时代》讲述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。下面是《大数据时代》读后感,希望对你有帮助。《大数据时代》读后感一:通过读Viktor Mayer-Schonberger的《大数据时代》重新认真思考了大数据,全书以数据为核心,引导人们用数据的思维去理解世界,用数据的思维去解决问题,是推荐读物。但个人认为本书叫《数据时代》更为合适,因其讲了不少统计学、数据收集的故事,“大数据”的故事只占一小部分。维基百科说大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超出常用软件在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力,或称巨量数据、海量数据、大资料,大数据的常见特点是3V:Volume、Velocity、Variety。规模巨大的数据未必是大数据,需满足她的三个特点。以研究掷硬币概率的实验为例,当传统实验次数达到一定规模后就能帮助实验者分析正反面出现的概率,随着实验次数的增加,数据大量积累可能越来越支持这一结论,数据达到一定量,它的边际效应就出现了,数据继续增加对分析概率还有多少意义呢?按照现代概率学伯努利试验去带入函数计算就好了,这仅算是概率学或者是统计学吧。故大数据不是因为单纯体积大而大,是因为杂而大,研究硬币正反面的概率如引入天文学、心理学、材料学、物理学等领域的数据而使之变大,进而研究关联关系(或因果关系,注:本书不认同因果关系的重要性),从而得出概率的分布,然而大量相关数据的引入,按照传统分析过程的时间是不可接受的,需利用高效计算资源,迅速把杂而大的处理结果呈现出来,并且实验者对结果的预期不能要求100%的精确。大数据并不是数据本身,而是一种思维方式。大数据令人着迷的地方在于用“科学”的办法挑战了“预测学”,帮助人们发现未知,帮忙人们进行决策。然而本书作者Viktor Mayer-Schonberger强调“大数据不是因果关系,而是相关关系,相关关系比因果关系更重要”,此观点不能认同,因果关系是宇宙的基本定律,且不说种瓜得瓜、善有善报之类哲学命题,若商家在发现电容器、钉子、高压锅有关联购买关系而去做大量营销的话岂不是有可能发生更多的波士顿爆炸案①。关联关系在大数据中被提取出来使用,而不去关心因果关系是一种粗暴的、倒退的处理方式,是作者理解的现代社会浮躁的心里体现。我认为的大数据应该是把看起来不相干的数据放到一起分析,找到某些跨领域的关联关系,进而推论因果关系,发现其中价值。作者引用了安德森的观点“现在已经是一个有海量数据的时代,应用数学已经取代了其他的所有学科工具,而且只要数据足够,就能说明问题”,数据和所有科学的关系,我觉得有点像现在互联网和其他所有行业的关系一样,互联网终究还是一个工具。作者举了沃尔玛“尿布与啤酒”③的故事,这也是大家熟知的一个数据分析的故事,但是沃尔玛真的是这么做的吗?大家可以去沃尔玛的时候留意一下。一家大型的超市,如果为了这种所谓相关关系,所有商品用这种关联关系去摆放,天哪,这将是一家多么混乱的超市,顾客进去将难以区分食品在哪、生活用品在哪!有人可能说这种关联关系更适合电子商务,是的,但是我还是比较看好已知原因的关联关系,比如婴幼儿智力玩具和孕妇减肥放到一起,比如在线播放器旁边放卫生纸的广告(哈哈哈,你懂的)。 本书用美国折扣零售店塔吉特与怀孕预测②来佐证他的观点,但恰恰是知道因果关系后商业价值才能更多的体现出来,未知因果关系前顾客的父亲生气并要求赔偿,知道因果关系后才使得这种广告理所应当并让客户接受。互联网信息时代数据的积累以及BI、数据仓库、人工智能、HADOOP、NOSQL等技术的流行,使得人们考虑问题的方式已经发生变化,接下来我们要做的只有接受拥抱数据时代、大数据时代。软件行业程序上线的变更差错率是一个考核IT水平的指标,为此很多公司引进了CMMI体系,以求他保障软件的质量,为此也收集了大量的过程数据。若用数据的思维,是否可能根据之前的各种相关数据预测下次投产变更的成功率?若用大数据的思维,是否可以根据CMMI数据以及程序员开发期间上下班考勤数据、工资发放时间、上线当天天气情况来综合预测投产变更的成功率?用大数据的思维,订餐网站不仅根据之前你定的是咸的还是辣的来给你推荐菜单,可能因为你微博上发了一句“每个月总有那么几天”修改了订餐的推荐菜单(哈哈)!故在数据时代,提议童鞋们检查公司的信息系统,是否有定期删除“垃圾”日志、数据的机制(Viktor说,即使最平凡的信息业可以具有特殊的价值),为了日益廉价的存储而删除日益昂贵的数据,请三思后行吧。《大数据时代》读后感二《大数据时代》确实是一本当下应该看的书,书中用大量的例子阐明了几个关键的观点:1. 我们应该且可以关注数据的全部而不是局部的抽样2. 由于数据量极大,我们可以容忍更大程度的不精确3. 我们由关注事物的因果变为关注事物的相关性同时作者对大数据时代中价值链三个环节即数据,技术和思维(可以理解为商业模式)之间的关系进行了剖析,得出了大公司小公司都可能如鱼得水,而中等体量的公司,可能会遭遇灭顶之灾。 对这个预言,我拭目以待,至少目前,我从事和了解的信息服务行业(包括企业级市场研究,消费类市场研究,咨询)体现出了大公司获取数据的力量,中等规模公司在被不断甩开距离,而新兴的小公司还没有特别的崭露头角。作者对大数据时代对商业和管理带来的变革也进行了解读,但是没有给我留下太多的印象。最后作者也强调了大数据可能带来的风险,包括数据的滥用,数据的独裁,侵犯个人隐私等。 在这个部分我发现了作者的一个瑕疵。 作者所举的例子包括越战的伤亡数字,采集灾后地图和农业信息等,说明数字被人为的放大或修改,造成依据数据所作出的决策出现偏差。 这里不知作者有有意还是无意,忽视了信息的来源。 绝大多数商业/政治的决策者,如果面对真实,准确和及时的信息都可以做出正确的决策, 而获得真实,准确和及时的信息不仅成本高昂,甚至无法做到。 获得高质量的信息源也是长期困扰信息服务行业的瓶颈问题。而在大数据时代,个人认为只有不是为了收集而收集到的数据才具备了“高质量”数据的特点,例如,个人的信用卡刷卡行为,上网搜索的行为等,这些是人自然行为产生的数据与那些填写调查问卷,向上级汇报所产生的数据是截然不同的。 前者是自然形成的数据,而后者是为了收集而收集的数据。 作者在风险部分举得例子都是后者。 如果是依据自然形成的数据,那么数据独裁和滥用(应该换为褒义词了)几乎不会造成非常错误的结果,我们恰恰期待一些和我们常识有冲突的结果,来纠正我们的经验主义错误。 但侵犯个人隐私则是不可避免的风险。1200字以上 读后感
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大数据时代读后感书中虽只是阐述了大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并未提及会对我们教育教学产生什么影响,但在这样的大环境之中,我们同样可以获得启示,寻求大数据在教育工作中可实现的价值。1.教师角度:从基于经验到基于数据的教学转型“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风,其特点是在观察和处理问题的时候,从狭隘的个人经验出发,不是采用联系、发展、全面的观点,而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中,我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点,从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的,这班学生和另一班学生也是存在差异的,那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据,它可以为有效教学指明了方向。如教学“复式统计表”时,前期查找资料的时候就发现早在一年级上册P96的时候学生就见过复式统计表,意让学生初步认识统计表,渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及,就是这种复式统计表没有“表头”,生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表,学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图),第1题:像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%,没见过约占35%,学生在练习中碰到过、生活中也经常看见,但还是约35%的学生回答自己没见过,说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面,所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程,加深学生对复式统计表的印象。第2题:上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人,约占41%;表达一半,如二班16人,或130~139厘米16人,约占22%,其他约占37%,真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到,需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。基于这样的前测数据,我们将原先的教学设计进行修改,制定出符合这样学情的教学目标、教学重难点和教学流程,以实现“以生为本”的课堂。同样练习课和复习课,也可以借助本班学生的错题数据,准备适合这个班学生情况的教学设计。2.学生角度:建立数据分析观念未来肯定是“大数据时代”,那我们的学生作为未来的主人,在小学时应该掌握什么样能力呢?我想数据分析观念必不可少,2011年修订的《义务教育数学课程标准》(以下简称《课标》)把过去核心词里的“统计观念”,改成“数据分析观念”,就是希望身为老师的我们知道,数据分析是很重要的,并且希望教学能够构建适当的背景,让学生感受到数据分析是很重要的。那到底要让学生掌握数据分析观念的什么知识呢?史宁中教授的《大数据与小学数学教育》这篇文章就阐述很清楚,他在文章中提到,结合大数据的主题,回想在“数据分析观念”中提到的三件事情是非常重要的。第一件事情,感悟数据中蕴含的信息。要让孩子们知道,所有的道理不一定都是老师教的,不一定都是父母说的,也不一定是书本上说的,有一些信息,有一些道理是通过数据知道的。这个叫做数学的“实事求是”。有些东西是要经过思考的,根据什么来思考呢?根据事实思考,然后得出自己的结论。这样,孩子就可能会想问题,就可能会发现问题,提出问题,分析问题,解决问题。第二件事情,知道数据中的信息可以用不同的办法获取。数据中的信息不像纯数学那样,只能靠一个办法得到。世界上绝对真理是不存在的,很多事情是相对的,相对的意思就是同样的数据,用不同的方法分析会得到不同的结论。因此它取决于这个人的判断准则,取决于他的价值观。什么样的办法好呢?大家讨论叫做民主,或者是最符合背景的方法就是一个好办法。这个是判断准则,也可以自己定。这个事情得从小开始重视,应该让孩子们知道,有些标准是老师定的,但是有些标准你也可以定。第三件事情,感悟数据是随机的。可能这次取得的数据是这样的,下一次取得的数据是那样的。虽然是随机的,但是只要你取得相当多的数据之后,就能发现其中的规律性。以上是读了这本书之后又找了一些相关文章阅读后,一些凌乱、零碎的想法,有些想法还得细细思考如何落实到自己的实际教学中,近期也一直在整理《基于作业中错题数据改进数学练习课的教学研究》的课题成果,通过对班级学生作业中错题数据的统计分析,从而发现其中典型错误、易错题等等,帮助教师确定练习课的重难点,就不会像书里的练习板块那样流水账式地复习,以此更有效地针对班级学情设计练习课教学,提高了练习课的效率;另一方面,也可以利用这些数据,知道各层次学生的错误点,分析原因,从而设计出针对不同层次学生的作业练习,让不同的学生能在作业中得到不同的发展,避免学生一直重复做已经掌握的题。1200字以上 高三 读后感
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读《大数据时代》有感(2)《大数据时代》读后感2000字利用周末,一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看,行文如流水,引人入胜。书中,你读到的不是大数据技术,更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者,读完全书,我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色,也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会,但窥一斑基本能见全貌。一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来,随着我国信息公开工作的推进,各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开,但我们的信息公开,现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然,实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网(),可以查询一些公益数据库,如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据,气象总局提供的全国气象数据,民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站,也能查到很多业务数据,如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步,也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是,政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开,很多数据因为部门利益和“保密”等因素,还仅限于部门内部人员使用,没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息,更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看,美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”,尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触,但民愿不可违,美国政府的业务数据越来越公开,尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后,开放力度更加大。是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站,网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据,累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外,由于制度的不同,美国业务信息公开的深度也很大,例如,网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的网站,能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国,目前应该还没有实现。二是对政府对业务数据的分析。目前,中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表,部分网站能提供一些统计图,但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些,美国的网站,不仅提供原始数据和地理数据,还提供很多数据工具,这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的,这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如上提供的白宫访客搜索工具,可以搜寻到访客信息,并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联,提高访客的透明度。三是关于个人数据的隐私。在美国,公民的隐私和自有不可侵犯,美国没有个人身份证,也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联,建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点,在中国不是问题,每个公民有唯一的身份信息,通过身份证信息,可以获取公民的基本信息。今后,随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设,公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取,当然信息还是限于政府部门使用,但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。数据是信息化建设的基础,两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴,取长补短,将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到,美国政府2012年启动了“大数据研发计划”,投资2亿美元,推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究,并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年,中国政府2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”,总投资额估计在几百亿,专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!《大数据时代》读后感1000字读完《大数据时代》这本书后,我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。这本书介绍了大数据时代来临后,接踵而至的三项变革--商业变革、管理变革和思维变革。其实,这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年,一家名为Farecast的公司,让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在,使用这种工具的乘客,平均每张机票可以省大约50美元,这就是大数据给人们带来的便利。大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感,就拿美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,Google公司却能及时地作出判断,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!在我看来,如果想在在大数据时代里畅游,不仅要学会分析,而且还要能够大胆地决断。在美国,每到七、八月份时,正是台风肆虐之时,防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到,每到这时,一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是,商家作了大胆的推测,出现这样的结果源于两种物品的相关性,便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润,这就是属于世界头号零售商的大数据头脑!大数据时代的到来,可以让我们的生活更加便利。但是,如果让大数据主宰一切,也存在一定的风险。大家应该都知道电子地图,它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道,它会默默地积累人们的行程数据,通过智能分析可以推断出哪里是自己的家,哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。1200字以上
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读《大数据时代》有感《大数据时代》读后感5000字“重构价值,是为了真正看清自己,既不妄自菲薄也不盲目自信,而是恰如其分地找到自身深度与多元价值,找到主动变革、快速行动的勇气、动力与方向。”--中国物业管理协会副会长、上海上房物业董事长张圣哲在中物协第三届常务理事会第四次全体会议上的发言发言内容:重构价值,是为了真正看清自己,既不妄自菲薄也不盲目自信,而是恰如其分地找到自身深度与多元价值,找到我们主动变革、快速行动的勇气、动力与方向。行业历经30多年发展,本身已经面临若干非常明晰的发展趋势与自主愿望,正在逐渐改变我们的一些传统认知。而且,同很多其它行业、甚至中国社会发展一样,从粗放向集约、从速度向效益的内在发展规律正必然要求着我们加快转型与自我提升的步伐。而更迫切与深远的,不管我们愿不愿意,互联网的深刻变革和商业模式的不断创新,已经并正在愈演愈烈地导致所有行业价值不得不被重新定义!也就是讲,如果我们不愿“醒悟”也不想作出真正地改变,大数据时代下、互联网思维的跨界分金者们也会(其实已经)为我们行业重新定义价值,为数众多的马云、马化腾、齐向东、雷军、曹国伟、周忻、潘军们将会完成此事,而且速度飞快,只不过他们都是“无情”的跨界分金者,当他们帮我们完成定义的时候,就再也没我们什么事了--或许有一些,收拾残局、哀叹疗伤罢了……要理解和重新定义物业服务行业的价值在哪里?我们需要先理顺与行业发展相关的趋势、价值链和关联要素。首先是几个发展趋势性。其一是关于中国社会生活结构演变,即中国已经完成了90年代以前,国家统筹管理向现在社区管理与服务兼容的社会生活结构的深刻转变,物业管理行业已成为中国社会管理的一支重要的正面力量(主要是服务职能);其二是关于城市建设与房地产业链,即未来数十年,围绕房地产及相关联产业都日趋理性、逐步衰减,而围绕居家生活及相关联产业都日趋看好、逐步增长;其三是关于互联网影响力,即互联网尤其移动互联网将改变产业链划分、所有行业的格局、产品提供方式乃至真正的商业模式。其四是关于人性及需求,未来,对于能够依靠网络与机器提供的产品或服务,将逐步减少人工投入,而网络与机器无法替代的手工产品、精神与感官体验、人对人的贴合等等,将因为人工难以取代而凸显资源的宝贵。其次,我们来看一下价值链。这事关如何重新定义我们的价值。很多人在微信上有很多“群”,涵盖了家人的、朋友的、同学的、同事的等等,群中人相互间也许并不认识,之间也没什么关系,唯一的交集点就是我们自己。这给我们一个虽是常识性的、但很容易忽略的启示--人的本质是一切“社会关系的总和”,即人是可有多种生活价值链的,可以做出多种选择。企业也是一样的,我们总是把自己定位在房地产业链上来固化我们的思维与业务,以为在做物业售后服务,长此以往,物业管理退变成我们唯一的业务与收费来源,当跨界者(非以此为业务和收费来源)来时,我们懵了,甚至来不及招架。我们要有互联网思维,即每个人、每个企业都应该重新定义自己的价值--在不同产业链价值链上。如此,我们物业服务业除了是房地产产业链,为什么不可以是社区生活服务服务链?为什么不可以是物流配送产业链?为什么不可以是休闲旅游业?为什么不可以是…….最后,我们再来理一下重新定义价值中逻辑关联的相关要素。这方面我在多次发言和《重新定义价值》一文中做过专门阐述,在此不再长篇累述。需要说明的是,我们在评估、判断物业服务行业变革与转型升级中的评估要素最少包含五项:现代服务业的内涵、特征与内在要求,全球顶尖同类企业的成功范式,互联网变革与商业模式创新的深远影响,物业服务行业自身发展趋势,中国政治文化、经济发展趋势与庞大的市场潜力。在理顺以上这些与行业发展有关的趋势、价值链和关联要素的基础上,我们能够看到物业管理行业的真正价值。我认为,首先,我们从事的是一个好行当,用互联网思维、未来趋势看尤其如此!有人说,那些互联网巨头之间其实都有默契,他们瓜分的版图和他们满足互联网时代的重大需求有关,百度解决的是人与资讯的关系,淘宝解决的是人与物的关系,微信解决的是人与人之间的关系。大家也认为,目前还缺少一个方面,也是最难的,就是人与服务之间的关系,因为这涉及OTO模式中的第二个“O”--线下的真正的整合能力。只有那些既有脑子、能够创新,又能踏踏实实落地解决客户端需求的人才能解决这个问题。这方面,我反而看好物业管理行业。以前我们常常抱怨中国的物业管理都是围墙坏了事,因为欧、美等发达国家的住宅社区没有围墙,因此也没有我们所说的综合物业管理,他们所谓物业管理等同设施管理。虽然围墙让我们物业管理行业非常苦恼(很多责任边界不清都是跟围墙有关的),但正是有了这座围墙,让我们行业可以有机会,借助互联网技术,以OTO模式,通过APP这样的载体来成为互联网社区生活服务供应商。这是时代、中国国情对我们辛勤耕耘物业人的特别馈赠,老外没有、其它行业特别想要有但还没有的好行业。前两天我亲耳听一位房地产与互联网业界的大佬谈起,他们认为,万科物业比万科地产更值钱,且不说这个论断是否正确,但细究起来,确有道理。也许将来,人们会说物业管理行业比房地产开发行业更值钱。其次,物业管理行业最少有三大产业链与业务方向值得我们好好布局与耕耘,以此体现我们的真正价值。第一是成为像第一太平戴维斯(Savills)、世邦魏理仕(SBRE)这样的房地产综合服务供应商,第二是成为像欧艾斯(ISS)、爱玛客(Aramark)这样的设施管理及综合后勤服务供应商,第三是成为我们独创的互联网社区生活服务供应商。这三大方向也完全符合我们行业现今及未来的服务范围与对象:商业办公物业、公共性物业和住宅物业。与此同时,也是非常关键的,时间是真的不等人了,现实威胁已经存在。马云讲的“很多人输就输在,对于新兴事物第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及”,我开始以为最关键是不要看不见、看不起,后来才发现,最难的是来不及!不是危言耸听,如果我们再不彻底转变观念甚至颠覆自己,立马行动,恐怕我们中的很多人真的“来不及”了。因为互联网时代不是有了第一还有第二,数万家企业中可以排出TOP200,而往往是有了第一就不需要第二。其实做微信第一家并非腾讯,而是米聊,但是他们没有意识到速度的重要性,腾讯微信抢先一步正式推广并且成功,随后雷军即宣布米聊退出,并且表示“输得心服口服”。最近有篇文章,马化腾谈2013年十大总结(欧亿网《移动互联网是一场巨大的颠覆》)中有段文字:“坦白讲,微信这个产品出来,如果说不在腾讯,不是自己打自己的话,是在另外一个公司,我们可能现在根本就挡不住。回过头来看,生死关头其实就是一两个月,那时候我们几个核心的高管天天泡在上面…….”。是的,“生死关头其实就一两个月”,说的就是速度。马年春节“微信红包”再次赢了“微米红包”,后者据说肠子悔青,只因为差了10天。易居中国周忻与平安银行去年联手投入500亿元,将互联网、房地产买卖、按揭等业务整合后形成了一个全新的业务,从双方开始谈判,到策划、产品设计、取得银监会批文、到正式发布,只用了28天时间。在互联网时代,不快速行动真的不行,因为时间--不等人!1200字以上
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读大数据时代读后感(精选三篇)第一篇:《大数据时代》读后感2000字舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍,今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子,但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下,也就意味着——大数据对我们的影响,已经深入到生活的方方面面。无处不在的大数据:各种云计算,谷歌的神通,亚马逊的推送,天涯人肉,微博万能等等等等,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离,“地球村”变成了“地球屋”,仿佛所有人所有事物都触手可及,而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。然而,事实真的是这样吗?首先,从应用角度出发,低廉的运算能力和存储空间,让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来,忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得,这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越,可能终结了回归分析,有效性验证等手段,但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果,以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果,都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴,人类如果真的完全掌握之后,会统治整个宇宙。但我觉得,无需从神学观点来讨论,而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上,经典力学会失效——那么在大数据层面上,普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式,那么从现在的惯有思维,也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论,是否计算机可以精确地模拟每个原子,然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节?我觉得首先是计算能力不足,其次即便设定原子的运动条件真的正确,计算结果未知但宏观结果我们却已经知道——牛顿的经典力学足以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜,究竟刀头的铁原子和西瓜的有机分子如何作用,真的重要吗?回归到商业领域,如果我们可以提高相关性的准确度,从而提高投入效率,那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢,但如果通过大数据挖掘到更好的定位,有百分之八十的客户喜欢,那么价值已经非常可观了。大数据时代的社会伦理——很大的命题,但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能,网络越来越快,个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是,作为硬币的另外一面,我们无法舍弃:互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一,其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区,三公里走完一圈的县城,半小时散步完的村落,人和人之间有隐私吗?现在只不过是把这个范围放大到了一个地球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要,去团结对抗世界的未知,那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露,不如站起来维护自己和他人的隐私,从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下,你可以穿热裤,他也可以穿长裙走上街头;在一个互相践踏的社会中,人人都得带着面具生活。大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点,但好比《沉重的肉身》当中讨论的,更多的选择权并不能带给人幸福——因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式,生存意义,幸福之道等问题,关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词:可被重复的,一定有道理存在。那么现在重复的越来越多,更需要保持探索和敬畏之心,人才不会迷路。第二篇:《大数据时代》读后感1000字去年的“云计算”炒得热火朝天的,今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间,各厂商都纷纷改旗换帜,推起“大数据”来了。于是乎,各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象.我觉得这张图,很真实地反映了现实中小企业云计算,大数据的现状。不过话又还得说回来,《大数据时代》是本好书。当然,很多IT知名人士也大力推荐,写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前,对所谓大数据的概念基本上是一头雾水,虽则有了解关注过现在也比较火热的BI,觉得也差不多,可能就是更多的数据,更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后,感觉到之前的想法,只能算是中了一小半吧---巨量的数据,而另一前:着眼于数据关联性,而非数据精确性,或许才是大数据与现时BI最大的不同,不仅仅是方法,更多的时思想方法。不过坦白讲,到底是数据的关联性重佳,还是数据的精确性更好,还真的需要时间来检验一下,至少从现在的数据分析方法来论,更多的倾向于数据的精确性。看完此书,我心中的一些问题:1什么是大数据?查了查百度百科,是这样定义的:大数据(big data),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,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。 大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity--这个好像是IBM的定义吧。以个人的观点来看:数据海量,存储海量 都是大数据的基本原型吧。2.大数据适合什么样的企业?诚然,大数据的前提是海量的数据,只有拥有巨量的数据资源,方能从中查找出数据的关联性,才可以让通过专业化的处理,让其为企业产生价值。针对电信运营,互联网应用这样海量用户的数据的大企业,也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件,但是针对中小企业呢?销售订单数据?若非百年老店,估计数据也是少得可怜,5,能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商,用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。同样,在公共事业类的政府机构,大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据,似乎有点大题小作。书中说:大数据是企业竞争力。诚然,数据是一个企业的核心无形资源(利用得好的话),但是否所有的数据,或都换则方式说:所有的企业都以大数据为竞争力,是否真的合适么?是否在中小企业中,会显示得小题大做呢?3.大数据带来的影响当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候,你甚至都没有做好准备,你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网,云计算的推波助澜下,大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢?1)预测未来 书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇,表明通过大数据的应用,可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单,技术改变世界。2)变革商业 大数据所带来的商机,同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式,数据的潜在价值会源源不断地发挥作用 可以容易想到的是未来有专门的数据收集,数据分析,数据生成的一条数据产业链产生。影响最大的,当然是IT公司3)变革思维 书中所说:因为有海量的数据作基础,未来,我们可能更关注数据的相关,而非精细度。对这条,本人还是持保留意见的。第三篇:《大数据时代》读后感3000字未来的十年,将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在,大数据都将越来越快地改变我们这个时代,包括我们的生活方式。维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。他通过一个大家熟知的事例,来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力,那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙,显微镜能够让我们观测微生物,它们都是收集海量数据的新工具,因为这种工具的发明,人们同步更新了分析数据的技术和方法,促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命,那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富,以及更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代,不经意间顺理成章地翩然而至。一、什么是大数据?大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据,人们尚未给出确切的定义。首先,“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次,利用大数据进行分析和工作时,所依据的关于此事尽可能完整的数据,从而“一览众山小”,而不是采用局部的小数据,从局部推断整体。维克托也并未直接给出大数据的定义。不过,他用三大转变描述了大数据的特性:转变之一:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析,这算不上一个很大的数字,但由于这是过去十年所有的比赛,所以它是大数据。转变之二:由于有了更多的数据,我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点,那么每一个数据点都必须非常精确,因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个,去掉10个,甚至去掉1000个都没有太大的问题。转变之三:不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”,而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因,实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了,我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了,我不需要知道为什么此时价格最低。二、大数据带来的变化大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆,很多旧的制度将面临挑战。举例来说:第一,科学探究的思路和方式受到挑战探究是新课程改革中的一个热词,是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是:发现问题,提出假设,制定方案,实践探究,分析数据,得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径,与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说,对所要研究的事物,我们知道的数据很少,需要从这些很小的数据出发,通过猜想和假设,进行试探性的研究,如果研究得出的结果和自己的假想是一致的,则说明我们的假说是正确的,这些假说会上升为对该事物描述的知识,我们掌握该事物的数据也随之增加。利用测量所获得的点滴数据,从一个局部来推测世界是怎样的,这是科学探究的基本思路和方式。长期以来,我们总是通过这样的方式来认识世界,对其有宗教般的信仰。尽管我们知道,决策者总是先有了想法,才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见,所提出的假设就很难得到实证的支持,这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力,也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行,学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。在大数据时代,这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题,无论我们的假设如何,实验的设计都很难进行。首先,样本选择过少,没有统计学上的意义;其次,不能拿人做研究对象;第三,短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后,这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间,丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至2007年拥有手机的所用用户的数据,同时,他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据,然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的,在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明,使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。2011年10月,这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。上述的案例告诉我们,在获得了大量的数据,能够对事物的整体进行全面的认识之后,假想就没有意义了,我们可以直接根据全面的数据做出结论。第二,传统的思维习惯受到挑战因果关系思维,是人们生活中最为普遍的一种思维方式。既是看上去没有关系的事情,人们也总是从因果的角度去理解他。比如说,1885年7月6日,巴斯德接诊了一个被带有狂犬病毒的狗咬伤的孩子,他把自己刚研制出来的狂犬疫苗给孩子注射,结果孩子活下来了。巴斯德的这一举措,使得狂犬疫苗和孩子的生存之间建立起了一个因果关系。但事实上,人被狂犬病狗咬伤后换上狂犬病的概率是只有七分之一,就算没有狂犬疫苗,这个孩子活下来的几率还是有85%。在哲学界,关于因果关系的争论已经持续了几个世纪。争论的焦点在于:如果因果关系是普遍存在的,每一个果都有一个因和他相对应,世界上的所有事情都有因果的话,我们就没有决定任何事情的自由了。尽管哲学领域的争论很热烈,但并不耽误人们在日常生活中通过因果关系来思考问题。不仅如此,由于掌握的数据过少,人们还容易从线性关系的角度找寻事物之间的因果关系。在物理学中,有一种处理数据的方式之一就是“化曲为直”,设法找到两个变量之间的线性因果关系,从而进行定量的描述。事实上,由于很多事情之间的关系是很复杂的,简单的线性处理容易导致人们对事物本质属性的误解。在大数据时代,相关关系比因果关系重要。2009年甲型H1N1流感发生之后,美国的卫生系统极力想从因果关系上来找到流感的源头,但信息反馈的速度太慢,让专家们束手无策。谷歌公司做出了快速反应,把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,研究特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系,很快就确定了流感是从哪个地方传播出来的。谷歌采取的就是相关关系分析的方法,而不是因果关系分析的方法。这是大数据时代,对数据进行处理的一种典型方法。第三,数据化比数字化更加重要数字化是将模拟数据转化成0和1的二进制码,以便电脑进行数据处理的过程。过去的很长时间,我们所做的事情,就是对文本进行数字化。很多书籍包括教材,通过PDF等格式,变成了数字形态的资料,存入了电脑或者网路之中。但是,这些数字化的资料要查询起来并不方便。首先你要知道所需的资料在那本书中,其次你还要仔细地去翻阅这些数字化的资源,以便找到你所需要的信息。这和到书本里去找没有本质的区别。如果这些数字文本能够被数据化,文本中的字、词和段落能够一一被识别,利用搜索殷勤加以检索就会方便很多。所谓数据化就是将一种现象转化为可以制表分析的可量化的过程,量化,是数据化的核心。信息只能被数据化,其巨大的潜在价值才有可能被释放出来。数字化带来了数据化,但数字化不能替代数据化。今天,很多学校都在进行“电子书包”的课程教学实践,但有不少实践者认为,所为电子书包,就是将纸质的课本和教辅资料数字化,装入电脑中让学生上课中使用,这其实是对电子书包最大的误解。电子书包的核心在于数据化,要通过对学生学习过程所记录的大数据分析,把握学生的个性化学习特征,以便给予更有针对性的指导。三、需要关注的一些问题从教育的角度看,大数据时代的来临,对教育的变革将带来巨大的影响。首先是教育内容要进行革新。大数据使得传统的因果思维方式、科学研究方式不再是生活、工作起主导地位的方式,这必然要求我们在教学中要将这些变化和学生讲清楚,以便他们能够在今后走上社会的时候有足够的能力迎接挑战。其次是教学方式要进行革新。过去的教学,因为没有大量数据的支撑,该教什么全凭教师自己跟着感觉走。今天,我们可以将教师的教学视频挂在晚上,通过深度分析学生在观看视频的过程中在哪些地方停顿或者重放的频次比较高,来找出学生不明确或者课程吸引人的地方,帮助教师改进教学、确定教学重点。这必然导致教师教学方式的变革。第三是学习路径会发生变化。在过去,如果你想成为一个优秀的生物学家,一定要认识很多生物学家。今天,要解决一个生物难题,可能与天体物理学家或者数据视图设计师联系就可以实现。第四是要防止对数据的痴迷。一方面,我们要研究学校长期以来储存下来的大量数据,同时积累学校每天的教育数据,为进入大数据时代做好充分的思想准备;另一方面,要唤醒学校里沉睡的数据,让其在学校管理和教师教学中发挥更大的作用;再一方面,也要防止出现另一个极端,那就是对数据的痴迷。能仅仅为了收集数据而收集数据,要让数据在如何全面反映一个学生的能力、全面反映教师的教育质量等方面做出实践和探索。更多热门文章推荐:1200字以上 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