《大資料時代》讀後感（通用10篇）
《大資料時代》讀後感（通用10篇）
“大資料”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，卻因為近年來網際網路和資訊行業的發展而引起人們關注。以下是小編整理的《大資料時代》讀後感，希望對大家有幫助！
《大資料時代》讀後感 篇1
對於暢銷書刊、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，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，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。由於工作的原因，耳濡目染，“大資料”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《大資料時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收穫。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資料對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大資料時代的三種典型的商業模式，以及大資料時代對於個人隱私保護、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。
作者認為大資料時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部資料而非抽樣資料。
二、在大資料時代，不能一味地追求資料的精確性，而要適應資料的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的資料。
三、瞭解資料之間的相關性，勝於對因果關係的探索。“是什麼”比“為什麼”重要。
作者指出，隨著技術的發展，資料的儲存與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的資料礦渣中抽煉出真知爍見。在大資料時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大資料的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性網際網路公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有資料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資料，也沒有專業技術，但卻擅長使用大資料，從大資料中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大資料時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
《大資料時代》讀後感 篇2
去年的“雲計算”炒得熱火朝天的，今年的“大資料”又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起“大資料”來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注“大資料”來了。有一張來自《程式設計師》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雲計算，大資料的現狀。
不過話又還得說回來，《大資料時代》是本好書。
當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大資料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，可能就是更多的資料，更細緻的資料分析與資料探勘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的資料，而另一前：著眼於資料關聯性，而非資料精確性，或許才是大資料與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是資料的關聯性重佳，還是資料的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的資料分析方法來論，更多的傾向於資料的精確性。
看完此書，我心中的一些問題：
1、什麼是大資料？
查了查百度百科，是這樣定義的：大資料（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體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大資料的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：資料海量，儲存海量都是大資料的基本原型吧。
2、大資料適合什麼樣的企業？
誠然，大資料的前提是海量的資料，只有擁有巨量的資料資源，方能從中查找出資料的關聯性，才可以讓透過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，網際網路應用這樣海量使用者的資料的大企業，也是在應用大資料的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單資料？若非百年老店，估計資料也是少得可憐，能用的可能只有消費者資料了吧。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，大資料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資料，似乎有點大題小作。書中說：大資料是企業競爭力。誠然，資料是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的資料，或都換則方式說：所有的企業都以大資料為競爭力，是否真的合適麼？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？
3、大資料帶來的影響
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，雲計算的推波助瀾下，大資料開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？
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，表明透過大資料的應用，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）變革商業大資料所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大資料相關的商業機遇與商業模式，資料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資料收集，資料分析，資料生成的一條資料產業鏈產生。影響的，當然是IT公司
3）變革思維書中所說：因為有海量的資料作基礎，未來，我們可能更關注資料的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。
《大資料時代》讀後感 篇3
讀完《大資料時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大資料時代來臨後，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。商業領域由於大資料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資料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，這就是大資料給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每週只進行一次資料統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了資訊的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的資料資源，可見大資料時代對公共衛生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大資料時代裡暢遊，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，正是颱風肆虐之時，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。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，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，這就是屬於世界頭號零售商的大資料頭腦！
大資料時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大資料主宰一切，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資料，透過智慧分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大資料時代的到來，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，資料的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大資料時代邁進了一小步，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！
《大資料時代》讀後感 篇4
首先，想談一談何為大資料，何為大資料時代。大資料是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個資訊化世界。為何說是一種新的思維方式：在資訊缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，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。
而在大資料時代下，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，我認為大資料是一種預測模型。在大資料時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心＂是什麼＂這種相關關係。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大資料這種工具，讓資料自己說話！
其次，我想談下如何利用大資料提升我軍戰鬥力。當然，大資料分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大資料只能有利於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資料的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場資訊化戰爭。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，打的是資訊化戰爭！
四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向資訊化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大資料時代下的必然結果。而我軍正在轉向資訊化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大資料分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場資訊化戰爭。這正是大資料時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！
當然大資料是一把雙刃劍，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。我們更要讓資料為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大資料時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鐘，一場悄無聲息的資訊化戰爭已經打響！
《大資料時代》讀後感 篇5
"大資料"聽起已經不是個新鮮詞彙了，在如今這個時代，毫無疑問的是，大資料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"大資料時代"
大資料分析極大的改變了我們解決問題的方式。所謂大資料是區別於傳統的僅取原資料的少量樣本進行分析的資料處理方式。大資料旨在對全部原資料進行分析與處理。但由於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"的大資料分析。儘管如此，透過分析比以往更多的資料，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資料的主要價值與靈魂。
相信大家一定聽說過一種說法："在大資料中，因果關係將不復存在。"事實上，在一定程度上，這種說法是成立的，但不夠準確。因果關係不是消失不見了，只是它沒以前那麼重要了。透過分析大資料，人們找到了很多看似毫不相干的事物之間的相關關係，並且通常在其中得到了收益。顯然，這些相關關係是利用傳統的邏輯推理難以得出的。在這種情況中，不去探究因果關係，而僅僅利用分析得到的相關關係就可以達到目的。需要注意的是，雖然在這裡並沒有得到因果關係，但並不是說無法推理得出；恰恰相反，當得知了相關關係後，更容易得到相對合理的因果關係。
"因果關係不如相關關係可靠。"在大資料的支援下，直接透過資料得到的相關關係能極大程度上代表事物的規律，也就是說準確率很高。但透過邏輯推理出的因果關係則常常會失誤，因為這本質上是我們為了解釋事物所想象出的。然而，發現因果關係仍然是相當重要的，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於完整。
書中舉例了大量大資料分析的實際應用；例如透過機票的交易資料預測最低票價出現的時間；透過搜尋詞條發現傳染病的發生區域，從而控制疫情等。
大資料給我們的生活、工作與思維帶的變革是巨大的，是機遇也是挑戰。隨著大資料的發展，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！
《大資料時代》讀後感 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資料時代是什麼，做什麼，對未來生活有何益處，有何副作用。
首先改變我的認知的是，大資料的特點不是大，而是全。一改傳統的抽樣資料屬性（因為以前的計算機無法儲存運算收集這麼龐大的資料），用整體的資料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係發展到關聯關係。因果關係容易理解，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。然而關聯關係則是更加意想不到，比如谷歌公司利用人們的搜尋關鍵字預測出感染病的爆發，這便不是因果，不是搜尋了流感就一定患了病，這只是有關聯，只有當拿到全面的資料，關聯性才能形成一個結論。
應該說，大資料的時代會帶來新一波思想的衝擊，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，以海量資料的比對和驗證顯示出的新的關聯。
大資料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，選擇不再變得那麼糾結，廣告更知道給什麼人投，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，大資料時代帶來的問題也令人細思極恐。
其一，最直觀的就是隱私洩密問題。資訊時代的今天，幾乎沒有人是脫離網路通訊生存的。而我們的無數資訊也無時無刻不在沿著網路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，點選的每個頁面、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。這些資訊被記錄下來，聯絡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，大資料分析透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，和電影裡動漫裡的幻想那樣，利用大資料對人是否有犯罪動機進行評判與預測…那麼對資料預測的即將犯罪的人我們應不應該逮捕呢？說逮捕，其並未造成犯罪事實，說不逮捕，可能就無法阻止一場慘劇……
大資料帶來衝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，也許未來真的會有演算法師成為大資料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資料時代吧。
《大資料時代》讀後感 篇7
資訊時代的到來，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資訊時代已經變為曾經。如今，大資料時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明資訊和資料，只是試圖首先說明資訊、資料的關係和不同，也試圖說明，為什麼資訊時代轉變為了大資料時代？大資料時代帶給了我們什麼？
資訊和資料的定義。維基百科解釋：資訊，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態範疇，是進行互相交換的內容和名稱，資訊的界定沒有統一的定義，但是資訊具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。資料：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。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成資訊和知識的原始材料。資料可分為模擬資料和數字資料兩大類。資料指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來，資料是原始的處女地，需要耕耘。資訊則是已經處理過的可以傳播的資訊。資訊時代依賴於資料的爆發，只是當資料爆發到無法駕馭的狀態，大資料時代應運而生。這是否是《大資料時代》一書所未曾闡述的背景材料？
在《大資料時代》一書中，大資料時代與小資料時代的區別：
1、思維慣例。大資料時代區別與轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關注相關關係。也就是說只要知道“是什麼”，而不需要知道“為什麼”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。資料的更多、更雜，導致應用主意只能儘量觀察，而不是傾其所有進行推理？這也是明智之舉。
2、使用用途。小資料停留在說明過去，大資料用驅動過去來預測未來。筆者認為資料的用途意在何為，與資料本身無關，而與資料的解讀者有關，而相關關係更有利於預測未來。
3、結構。大資料更多的體現在海量非結構化資料本身與處理方法的整合。大資料更像是理論與現實齊頭並進，理論來創立處理非結構化資料的方法，處理結果與未來進行驗證。
4、分析基礎。大資料是在網際網路背景下資料從量變到質變的過程。筆者認為，小資料時代也即是資訊時代，是大資料時代的前提，大資料時代是昇華和進化，本質是相輔相成，而並非相離互斥。
資料未來的故事。資料的發展，給我們帶來什麼預期和啟示？銀行業天然有大資料的潛質。客戶資料、交易資料、管理資料等海量資料不斷增長，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於資料的收集、整理、駕馭、分析能力，基於脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“資料倉庫”，培養“資料思維”，養成“資料治理”，創造“資料融合”，實現“資料應用”才能擁抱“大資料”時代，從資料中攫取價值，笑看風雲變換，穩健贏取未來。
《大資料時代》讀後感 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於眾時，大多數人都無法接受，因為如果世界真的不確定，人類對因果關係的信念就會崩潰，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，而大資料帶來的因果關係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後，我們開始以一種不同的方式構建我們的認知——機率。
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，這就是機率的力量。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，大資料時代已經到來。今天我們所談論的大資料只是一個從實驗室裡傳播開來的理念，從科學家的頭腦中傳播開來，並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係時，我們會收穫更多。
但這並不意味著我們將完全放棄因果關係。自古以來，人類社會的進步就依賴於因果規律，依賴於我們不斷追問原因。書中所稱的相關性而非因果關係，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係，社會就永遠不會進步。
《大資料時代》讀後感 篇9
書中雖只是闡述了大資料帶來的資訊風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大資料開啟了一次重大的時代轉型，並未提及會對我們教育教學產生什麼影響，但在這樣的大環境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大資料在教育工作中可實現的價值。
1、教師角度：從基於經驗到基於資料的教學轉型
“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，不是採用聯絡、發展、全面的觀點，而是採取鼓勵、精緻、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑藉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？我想可以藉助前測資料，它可以為有效教學指明瞭方向。
如教學“複式統計表”時，前期查詢資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過複式統計表，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，就是這種複式統計表沒有“表頭”，生活中的複式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這麼多次複式統計表，學生對複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？見過約佔65%，沒見過約佔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複式統計表的時候就浮於表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷複式統計表的產生過程，加深學生對複式統計表的印象。第2題：上表中的16表示什麼意思？能完整表達出二班身高在130~139釐米的學生有16人，約佔41%；表達一半，如二班16人，或130~139釐米16人，約佔22%，其他約佔37%，真正能正確讀懂複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。而知道這個表叫做複式統計表的學生不到20%。
基於這樣的前測資料，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。同樣練習課和複習課，也可以藉助本班學生的錯題資料，準備適合這個班學生情況的教學設計。
2、學生角度：建立資料分析觀念
未來肯定是“大資料時代”，那我們的學生作為未來的主人，在小學時應該掌握什麼樣能力呢？我想資料分析觀念必不可少，2011年修訂的《義務教育數學課程標準》（以下簡稱《課標》）把過去核心詞裡的“統計觀念”，改成“資料分析觀念”，就是希望身為老師的我們知道，資料分析是很重要的，並且希望教學能夠構建適當的背景，讓學生感受到資料分析是很重要的。那到底要讓學生掌握資料分析觀念的什麼知識呢？
史寧中教授的《大資料與小學數學教育》這篇文章就闡述很清楚，他在文章中提到，結合大資料的主題，回想在“資料分析觀念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟資料中蘊含的資訊。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，有一些資訊，有一些道理是透過資料知道的。這個叫做數學的“實事求是”。有些東西是要經過思考的，根據什麼來思考呢？根據事實思考，然後得出自己的結論。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，知道資料中的資訊可以用不同的辦法獲取。資料中的資訊不像純數學那樣，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資料，用不同的方法分析會得到不同的結論。因此它取決於這個人的判斷準則，取決於他的價值觀。什麼樣的辦法好呢？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，感悟資料是隨機的。可能這次取得的資料是這樣的，下一次取得的資料是那樣的。雖然是隨機的，但是隻要你取得相當多的資料之後，就能發現其中的規律性。
以上是讀了這本書之後又找了一些相關文章閱讀後，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《基於作業中錯題資料改進數學練習課的教學研究》的課題成果，透過對班級學生作業中錯題資料的統計分析，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，就不會像書裡的練習板塊那樣流水賬式地複習，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，也可以利用這些資料，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，避免學生一直重複做已經掌握的題。
《大資料時代》讀後感 篇10
世界的本質就是資料，當你掌握了資料，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地透過資料中的相關關係預測事物的發展，將一切不利因素扼殺於搖籃之中—這遠勝於＂防患於未然＂。
《大資料時代》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＂大資料＂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＂衝擊＂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，最終被堅船利炮開啟國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落於世界程序之後，所以我們必須轉變我們的思想。
＂我們不再熱衷於尋找因果關係，而應該尋找事物間的相關關係＂，我想這句話是本書的核心思想。大資料時代，資訊與資料已成為了一切的本源，我們生活在各種資料構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條＂看不見的線＂將我們與這些資料聯絡到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大資料改變了我們以前的透過因果關係瞭解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大資料時代，我們可以分析更多資料，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有資料，也就是：樣本＝總體；而且，當研究資料如此之多時，我們已不熱衷於＂精確＂，而是＂混亂＂，若不接受＂混亂＂，那麼有95％的非結構化資料無法利用，這將無法使我們構建完整的資料世界，在分析更多、更全面的資料之後，我們就可以從這些資料之中發掘它們的相關關係，即以＂是什麼＂而不是＂為什麼＂的角度看待資料，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即＂讓資料自己發聲＂，這些，徹底推翻了人類以前探索資料的方法，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衝擊，透過對海量資料的分析，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，透過檢測檢索詞條，處理34.5億個不同的資料模型，透過預測並與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比後，確定了45條檢索詞條組合，並將其用於一個特定的數學模型後，預測結果與官方資料相關係數高達97％，這種大資料技術，以前所未有的方式，透過海量資料分析得出流感所傳播的範圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時，雖然大資料可為人類造福、對抗病症，但這僅限於掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早於我們一步構建這種資料網路之時，便是我們的災難，想想，大資料雖核心的在於預測，當敵人透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＂將掌控於敵手，敵方甚至可以藉此發現那些將來有＂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，儘快加速大資料系統的構建程序是必須的。
對於我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是資料極易獲取，資料網路共享化的時代，透過這些資料，建立資料模型，可以準確分析並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，去應對大資料時代的一切！