读《大数据时代》有感：大数据与小生活

读《大数据时代》有感：大数据与小生活（共16篇）

1.读《大数据时代》有感：大数据与小生活 篇一

读《大数据时代》有感800字

广州风神焊装二科主拼A班 史伟

“大数据”听起来已经不是个新鲜词汇了，在如今这个时代，毫无疑问的是，大数据技术的应用已经充斥在我们的生活之中了。可以说，我们已经走引进了一个“大数据时代”.大数据分析极大的改变了我们解决问题的方式。所谓大数据是区别于传统的仅取原数据的少量样本进行分析的数据处理方式。大数据旨在对全部原数据进行分析与处理。但由于实际情况中的计算能力与时效性等客观条件的限制，很多时候还不能实现“真正”的大数据分析。尽管如此，通过分析比以往更多的数据，人们仍然发现了看待事物与解决问题的新思路，而这些新思路正是大数据的主要价值与灵魂。

相信大家一定听说过一种说法：“在大数据中，因果关系将不复存在。”事实上，在一定程度上，这种说法是成立的，但不够准确。因果关系不是消失不见了，只是它没以前那么重要了。通过分析大数据，人们找到了很多看似毫不相干的事物之间的相关关系，并且通常在其中得到了收益。显然，这些相关关系是利用传统的逻辑推理难以得出的。在这种情况中，不去探究因果关系，而仅仅利用分析得到的相关关系就可以达到目的。需要注意的是，虽然在这里并没有得到因果关系，但并不是说无法推理得出；恰恰相反，当得知了相关关系后，更容易得到相对合理的因果关系。

“因果关系不如相关关系可靠。”在大数据的支持下，直接通过数据得到的相关关系能极大程度上代表事物的规律，也就是说准确率很高。但通过逻辑推理出的因果关系则常常会失误，因为这本质上是我们为了解释事物所想象出来的。然而，发现因果关系仍然是相当重要的，尤其是在各个领域的理论分析中，这样可以使知识体系逻辑清晰且趋于完整。

书中举例了大量大数据分析的实际应用；例如通过机票的交易数据来预测最低票价出现的时间；通过搜索词条发现传染病的发生区域，从而控制疫情等。

大数据给我们的生活、工作与思维带来的变革是巨大的，是机遇也是挑战。随着大数据的发展，许多行业将会发生改变，一些新的角色会加入，一些老的角色将被淘汰。抓住机会，积极改变才能乘风破浪！

2.读《大数据时代》有感：大数据与小生活 篇二

一、根据图表数据分析变化趋势并写出相关结论

同学们在从事收集数据的活动中,对于同一个问题,有时会出现不同的同学或不同的小组得出不同的结论的情形,这时同学们要注意对收集的数据进行科学的评价,不能随意得出结论.

例1测得某市2月份1至10日最高气温随日期变化折线图如图所示.

(1)最高气温为2℃的天数为____ 天;

(2)说出该市这10天气温变化趋势;

(3)根据图表写一条有关的结论

【难点分析】本题提供的是折线统计图,折线统计图不但可以表示出数量的多少,而且能够清楚地表示数量增减变化的情况. 第(1)小题要注意10日的最高温度也是2℃,所以最高气温为2℃的天数有3天;回答第(2)小题时要注意这10天的最高温度有升有降,不能用一句“最高气温呈上升趋势”来概括;第(3)小题结论是开放的,但要能与折线图所反映的情况相符.

解:(1)最高气温为2℃的天数为3天;

(2)这10天最高气温逐步上升,但不稳定,有升有降;

(3)最高温度比较低,要做好防寒防冻准备.

二、根据样本数据估计总体情况

当同学们收集了一些数据以后,这些数据往往通过图表的方式呈现,有时看起来有些困难,这就需要整理数据,在掌握所有数据的前提下,对看起来杂乱的数据要进行必要的归纳和整理,从数据中提取信息,并根据实际问题的需要,从样本数据的数字特征出发,对总体的数字特征进行估计,体会用样本估计总体的思想;从而进一步认识到抽样调查对于解决一些实际问题的巨大作用,体会到统计知识与生产和生活实践的紧密联系.

例2初中学生骑电动车上学的现象越来越受到社会的关注,为此某媒体记者小李随机调查了市区若干名初中学生家长对这种现象的态度(态度分为:A. 无所谓;B.反对;C. 赞成),并将调查结果绘制成图1和图2的统计图(不完整). 请根据图中提供的信息,解答下列问题:

(1)此次抽样调查中,共调查了______名初中学生家长;

(2)将图1补充完整;

(3)根据抽样调查结果,请你估计某市市区80 000名初中学生家长中有多少名家长持反对态度?

【难点分析】双统计图问题是考试中常见的题型,就是在一个题目中利用两个不同类型的统计图描述数据. 本题中出现了条形统计图和扇形统计图. 从条形统计图中能清楚地看出数量的多少,便于相互比较. 扇形统计图是以整个图代表统计项目的总体,每一统计项目分别用图中不同的扇形表示,扇形面积占圆面积的百分之几就代表该统计项目占总体的百分之几.

解:(1)计算调查家长的总人数要根据公式总体=个体/个体所占百分比来计算. 从条形统计图中我们可以发现选择A无所谓的家长有50人,而扇形统计图中选择A所占的百分比为525%,则总人数50/25%=200(人);

(2)要先计算选择C的人数再画统计图,调查总人数为200人,选择A和B的人数分别为50人和120人,选择C的人数为200-50-120=30(人),在条形统计图中画出相应高度的矩形即可;

(3)要根据样本中选择B所占的百分比来表示市区所有家长选择B所占百分比,根据公式个体=总体×个体所占百分比,则选择B(持反对态度)的家长人数=80 000×60%=48 000(人).

三、利用数据分析提出合理化建议

在当今社会里,数据的收集、整理与分析已经成为信息时代每个公民基本生活的一部分. 要让同学们经历运用数据描述信息、作出推断的过程,培养统计观念,帮助同学们逐渐建立起数据分析观念. 因此,学习数据的收集、整理和描述就是教会同学们从生活中收集数据、描述数据、分析数据,利用数据对生活中的事件进行决策.

例3为迎接花博会,创建绿色常州,某学校环保小组随机调查了市区30个家庭一天丢弃塑料袋的情况,统计结果如下:

(1)这种调查方式属于普查,还是抽样调查?_________________________.

(2)常州家庭总数有40万户左右. 若根据30个家庭这一天丢弃塑料袋个数的平均数估算,则全市一天丢弃塑料袋总数约是多少个(写出解答过程,结果用科学计数法表示).

(3)通过该环保小组的统计和你的估算,你有何感想或对市民提一条科学性的建议!

【难点分析】第(2)小题是根据抽样数据估算总体情况;第(3)小题根据数据分析情况,提出合理的建议即可,但要把握住本题中“创建绿色常州”这个主题.

解:(1)这种调查方式属于抽样调查;

(2)样本平均每户丢弃垃圾袋个数:0×1+1×1+2×11+3×7+4×5+5×4+6×1/30=3(个).

40万户家庭总共丢弃垃圾袋数:3×400 000=1.2×106(个).

答:全市一天丢弃塑料袋总数约是1.2×106个.

3.大数据时代，且“读”且珍惜 篇三

关键词：出版；移动互联网；碎片化1大数据时代的挑战

移动互联网正在改变人们的阅读方式，随着WiFi以一种无孔不入的态势席卷生活的每个角落，随着电脑的便携化和手机的智能化，阅读变得无比简捷、丰富和多元，阅读从单向、线性、顺时模式转变为交互式、体验式和个性化的模式，人们随时随地可以“幸福地阅读着”。“这既是一个最好的时代，信息和媒介无所不在，也是一个糟糕的时代，我们被信息包围，每个人成为完美的多任务处理机器人，信息过载，有价值的内容和冗余的信息裹挟而来，我们逐渐被碎片化的生活所笼罩。”①可以说，网路时代的到来，改变了人们的阅读习惯和思维方式，人们都在劳碌奔波，快速交际……移动互联网时代的浅阅读、碎片化思维，已将安静、富有质感、散发着油墨香的纸质阅读优势击碎。这个行业将会以一种知识传播和文化传承的体系稳定下来，未来我们再谈起出版业，将不是过去的概念。科技发展一直在改变人类生活，但有时候科技进步所造成的产业冲击也很残酷。无论是国内还是国外，很多媒体都处于业绩下滑趋势，甚至不少媒体正在倒闭、重组。尽管已经全面向移动互联网进军，但受困于生存模式壁垒，媒体转型创新成功者并不多见。出版社曾是出版产业链的龙头，如今遭遇的种种困境，折射出这个行业在移动互联网时代所面临的诸多挑战：电商对销售终端的突袭，电子图书对市场的蚕食，文学网站对读者的分流，作家们开始数字化创作，互联网思维改变了阅读习惯……如何在碎片化时代保留话语权，成为传统媒体的一道现实命题。

2移动互联网思维改造传统出版业

虽然旧出版体系和商业模式正在被颠覆，传统出版业在移动互联时代依然拥有巨大商机。但能否抓住机会，关键在于出版业自身的革新与重塑。移动互联网时代，需要出版人的思维方式要移动互联网化，才能适应移动互联网重构下的出版业。出版社需要认真深入地学习移动互联网的特点、用户思维方式和消费行为，并采取不同的运营对策，实现出版社的网络化。互联网时代，信息产生更快，生命周期更短，阅读产品要不断考虑用户的体验，不断进行更新。由此，出版从业人员，不仅是编辑内容，还要关注用户体验，运用互联网思维，站在读者视角来审视自己的作品，以读者接受程度来修订内容，逐渐成为“产品开发经理和测试经理”。在移动互联网时代，出版社不再是简单的“内容提供商”，而是“体验提供商”和“服务提供商”。移动互联网时代下的数字出版，发行部不再销售产品而是内容服务，甚至需要为读者提供一对一的个性化服务，将营销变身为客服。出版社发行人员要改变思维方式，从目盲的大眾化的营销（一级、二级的代理商），变为直面购买信息者，这就要求发行人员要成为客服专员，通过社交媒体，成为某一用户群组的召集人、沟通人，并能敏感地根据海量出版物数据，针对不同的用户，进行个性化、定制化服务，提供不同的阅读产品及服务，包括增值服务。如从简单的养生保健阅读内容的提供，延伸到读者的身体体质判定，并能够提供有关专家对保健品的购买咨询，并提供一整套信息需求解决方案，成为综合性的一对一贴身服务。同时，可以积累大量用户信息、产品、阅读行为、消费行为等海量数据，为出版社提供服务奠定了基础。例如，通过建立读者客户服务数据库，并通过大数据分析，发现其工作、生活、阅读和消费行为，根据其自身需求主动进行推送服务，如对那些曾付费购买了生活、婚姻、家庭读物的读者，可通过社交信息发现其他信息的资讯，出版社的客服可以私密性地主动推送相关阅读产品。经过智能网络的帮助，简单的“内容为王”的概念将被颠覆，用户对优质内容的需求没有变，但“内容+服务+用户体验”才为王。

3传统出版业转型路径

（1）建立移动互联网时代出版业新理念。首先，改变传统出版业的“作者+出版社+印刷厂+书店+读者”这一冗长低效链条，而确立“内容+服务+用户体验”的新模式，其中本质是移动互联网平台为介质。其次，确立信息服务意识。逐渐形成全媒体信息网络，以受众为中心，网络全覆盖、终端全形态呈现。读者可以在任何时间、任何地点，利用任何终端享有全媒体的信息服务。再次，转变营销理念。把“单向出版”调整为与读者“双向交流”的模式，通过网路社交平台实现交互式的营销。

（2）转型的战略选择。把选题策划——文字编辑——产品营销——售后服务连通起来，以新媒体、全媒介、平台化打造品牌影响力。出版业在本质上是信息提供者。最终的竞争是产品内容的竞争——内容为王。作为专业内容的“投资者”，出版社对优质内容的选择、挖掘能力有独特优势。而且，出版社更擅长作者经纪、版权交易和多层次内容转化等操作。任何出色产品都有品牌的背书，出版社能做的正是这样“有影响力的生意”。当产品面世后，如何挖掘其延伸内容，从而实现更多价值呈现。在这点上，诸如一本商业名著热卖之后，应该会有层出不穷的“副产品”推出这样的事实，它可以是行业辩论，也可以是理论探索。

（3）发展网络出版应用平台。阅读将从大众阅读需求走向分众、个性化阅读需求，阅读习惯从纸媒介转变为屏幕阅读。移动出版和移动阅读将成为主流趋势。在这种趋势下，出版业将面临借助数字化技术向专业“信息服务提供商”转型的机遇。出版社网站应从信息发布向网络出版应用平台发展，成为能够承载“纸质出版物服务”“电子书服务”“在线教育服务”“互动分享服务”“个性化按需服务”的应用服务平台，通过构建统一内容生产的互联网应用平台，布局移动出版产业链。

（4）发挥传统优势。尽管出版业会重新构局，但其所依赖的核心仍是以文字为媒介。在文字的收集和编辑中，出版社有着强大的优势。首先是品牌优势，正在成为出版社的核心资源。在数字内容生态中，面对海量的用户创造内容，消费者所信赖的，是品牌出版社生产优质内容的能力。其次，出版社拥有一流作者和编辑队伍。这些从业人员是出版业几代人积累下来的财富。在移动互联时代，这些从业人员需要迅速转型，提高效率，依据消费者的意愿对内容定制和定价。另一方面，优质内容的制作能力必须与数字时代整合。

4G移动互联网时代，不简单的是“用户电脑+电商网站+付费购书”模式，而是一个全新产业格局，它将重塑出全新的出版产业业态。出版业的华丽转身将不只是产品形态的变化，而是能深入掌握渠道和用户，从提供产品到提供服务，从文化产品加工制造企业变为互联网服务提供企业，完成传统书业更新升级。面对移动互联时代的机遇与挑战，出版社要更加开放，更具进取心，更具颠覆性和创新性。这些转变是出版业在数字生态下重新崛起的关键，它们也应成为出版业应对数字化的重要思路。“全民阅读，是文明社会的标志之一。WiFi时代，更需要摆脱芜杂、无效、无聊信息的困扰，好读书、读好书，让书香浸润我们的每一天——这应当成为我们的生活方式。”②

注释：①屈辰晨.大数据时代：数字内容价值再发现[N].中国新闻出版报，20131121.

4.大数据时代的大数据管理研究论文 篇四

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

5.大数据时代读书报告 篇五

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了2009年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月，相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97％，这也就意味着google预测数据的置信区间为3％，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5％!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例，维克托提出了在大数据时代“样本＝总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本＜总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物，因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低，因而相对准确性更高的“样本＝总体”的测算方式将成为大数据时代的主流，同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来，维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用，维克托建议将这一群人分为两部分，一部分使用数据为商业部门服务，而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据，是否侵犯了个人隐私。无论如何，大数据时代将会到来，不管我们接受还是不接受!而且这两年，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多次提及，无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。我对大数据一直好奇已久，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。

我侧重于从第一部分中的这三个观点谈谈自己的看法，这三个观点可以说是哲学上说的世界观，这三个观点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。

第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于ibm的

candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。第三个观点，不是因果性，而是相关性，这是这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有 关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题

作者在书中把大数据说的很厉害，在最后一部分分析大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。用麦克纳马拉的例子来说明对数据过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。

大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。

最后，附上一段来自原著的结语：

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。篇二：《大数据时代》读书报告

读书报告

——读《大数据时代》

坦白地说，这是我第一本看了睡不着的书，我还记得第一次阅读时的兴奋和激动，就像一场头脑风暴。书里的事例是那么的鲜活与生动，完全颠覆我的思维方式，打破了我大脑中解决问题原有的枷锁。这本书让我明白了太多~~~ 它让我明白生活必须要主动。有些人碰到了不公就自认倒霉，能干一点的可能还会去讨个说法，但并没有解决实际问题，这一次可能挽回了那么一点点的损失，但下次遇到了仍是如此，无限循环。当你绞尽脑汁为了节约成本而提前一个月去购买一张你自以为廉价的飞机票，回头却发现，比那些只提前一天购买的人所付的钱还要高出很多时，不知你会怎么想？是被动的接受还是想方法让现实变得更美好？ 它让我更好地去理解现实生活的很多情况。现在才理解，为什么网络上有这么多验证码的存在，为什么社交网要用实名制注册，为什么有这么多的“我猜你喜欢”~~~ 虽然我很喜欢那些“黑匣子”，会让我感觉很神奇，但当我真正理解的他的原理时，其实更让我兴奋不已。原来谷歌翻译背后是这样操作的，原来那些每天时不时闯进我们眼球的广告并非偶然，原来预测流感不需要疾控中心而是网络词条，原来电影在开播前就已经知道了收视率和票房~~~ 当然以上这些相当抓人眼球，但这只是大数据的表面，其真正的价值远不仅如此。人类总是以为自己很强大，能控制一切，当然最好还能预测未来。其实大数据真的可以做到，虽然不可能很精确。在我看来这样更好，大致结果可以意料，这就够了，如果发现结果不尽如人意，我们可以提前控制。当然还会有我们意想不到的情况发生，这样会让未来更充满想象，更加充满期待。

它让我懂得不能墨守成规，也不能自以为是。大数据环境是那些微型企业发展的福地，它是行业竞争重新洗牌的动力源泉。在大数据面前，小公司不需要妄自菲薄，大的商业帝国也只有打气十二分的精神才可能让自己立于不败之地。

他让我知道没有做不得，只有想不到。现在的赚取资本的方式已经不再是单靠苦力就可以解决问题的时代了，看见朋友圈里的那些做代购的，都在自我催眠“不要看我们现在是微商~~~微商将来前途无量~~~·”我一直都抱着看看不说话的心态，难免也会哂笑，真的不知道他们和菜场卖菜的有什么本质区别~~~现在是一个依靠知识科技来富国强兵的时代了，真正的优势来源于你提前想到了别人还没去想的，提早完成了别人还没有筹备的计划。

他让我学会世界上没有光杆司令，我们必须学会合作。一个人的能力是有限的，一个人的时间也是有限的，同样公司，国家都是一样的。我们知道谷歌，亚马逊，facebook以及中国的阿里巴巴，百度，新浪这些企业都很强大，可是他们仍然在不断收购合并整合其他一些小的公司，为的是引用他们的科技技术来强大自己的事业版图。

它还教会我在机会面前必须要眼疾手快。在你还在犹豫不决或是自我陶醉的时候，你的对手已经用一个非常低廉的价格得到了他想要翻身的王牌，当你发现时，要么花大血本去换取一张相似的王牌，要与他赤身搏斗。大部分情况下那些聪明的人往往会选择前者，因为他们知道宁可为自己现在的失误埋单也不会让自己靠近万丈深渊。因为若丧失了主动权，那么很有可能导致的结果就是，那个原来看起来微不足道的“小木桩”却扳倒了你这体积庞大的“大象”。

说了这么多大数据给我的启示，其实就是想突出大数据背后的那种神奇的力量。在近代我们似乎与每一样新的科技都失之交臂，但是这一次我们似乎还有机会和时代同步伐，甚至如果我们足够重视，可能还会走在时代的前沿。虽然我们现在谁都没有把握中国到底会利用大数据到什么程度，但已经有好多像周涛一样的有志之士看好中国在利用大数据上的实力，并且付诸了他们的努力。他们一直都坚信以前的落后仅仅是时间上的后知后觉，他们在这一次想

要做到与世界同步，和欧美同步发行此书，在最早一刻就向大家推广大数据这一新名词，向大家灌输着大数据的思维。对此，我也很庆幸，在恰当的时间点与大数据的偶遇。

当然，世界上没有十全十美的东西，再好的发明总是有它的缺陷，大数据也不会例外。舍恩伯格这个对大数据最有权威发言权的人，既然有能力将大数据的好处讲得淋漓尽致，毫无疑问自然也是最清楚大数据危险的人。我很尊敬他的严谨和坦诚，他在细致入微地解释大数据革命性优势的同时，毫无修饰地点明了大数据的劣根性。他很准确地说明了如果我们滥用或误用数据，我们将会受到毁灭性的打击，后果将会如何不堪设想，并且这篇幅一点都不敷衍。作者非常专业，他并没有像某些专家一样，一味地鼓吹自己的“一家之言”。而是在我们头脑发热，一哄而上之前，就给我们非常而且深刻的警醒。这也正是大数据思维的其中之一：馈前控制。

读完这本书以后，我有的确一点蠢蠢欲动，因为它让我觉得大数据并没有像想象的那么遥不可及。书中说，会好好利用大数据的有三种人：第一种是拥有庞大数据库的政府或者商业机构，他们之前只是不知道那些尘封已久的数据还可以创造巨大的价值。第二种是利用技术手段，让数据发挥它独特功能，从而帮他们解决实际问题的数据分析学家，统计师，精算师和其他一些有关于处理数据的相关人员，他们非常了解数据的状态，结构和特征。的确这两类人实力雄厚，前者拥有数据本身，而后者拥有技术。但他们有着同样的短板，那就是他们没有更为创新，灵动的视野，他们很难或者说没有更多的时间去发现那些数据的真正力量。因为他们有太多的思维定式，但种种利用大数据的成功事例表明，每次数据创造的奇迹总在那么的偶然和不经意之间。而这正是我们第三种人的长处，我们没有思维定式，更有闲暇的时间来感受生活，激发灵感。篇三：大数据时代读书笔记

大数据时代——读书笔记

一、引论

1.大数据时代的三个转变： 1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样 2.不热衷于精确度

3.不热衷与寻找因果关系 2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确

3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判

二、大数据时代的思维变革 1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技

术（随机采样）

1.1086年 末日审判书 英国对人的记载 2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数

量关系不大

3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查 4.随机采样有固有的缺陷 1.采样过程中存在偏差 2.采样不适合考察子类别

3.只能得出实现设计好的问题的结果 4.忽视了细节考察

2.全数据模式：样本=总体 1.通过异常量判断信用卡诈骗 2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。不是绝对意义而是相对意义。

（xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3.混杂性而非精确性 1.葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。2.包容错误有更大好处

3.word语法检查：语料库》算法发展 4.google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译

结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法 5.大数据让我们不执著于也无法执着于精确 6.mit的通货紧缩软件：即时的大数据 7.标签：不精确

8.想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经 9.新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用 10.hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快 结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。但是当我们的视野局限在我们可以分析和确定的数据上时，我们对世界的整体影响就会产生偏差和错误。不仅失去了尽力收集一切数据和活力，也失去了从不同角度观察时间的权利。

三、不是因果是相关 1.知道是什么就够了，不需要知道为什么。1.亚马逊放弃书评组，使用大数据预测人们的未来购书需求 2.2.在小数据世界，相关关系有用，但是大数据背景，相关关系大放异彩。通过找关联 物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来 1.a和b经常一起发生，那么a发生时可以预测b发生 2.例子：沃尔玛把飓风用具和蛋挞放在一起 3.过时的寻找关联物的方法 a)原因：数据少且收集花时间 b)在建立，应用假想和选择关联物时容易犯错误 c)结论：我们不需要人工选择关联物 3.大数据的相关分析法更准确，更快 1.例子：fico我们知道你明天会做什么 2.伊百丽：根据个人信用卡交易记录预测个人收入，防止逃税 3.aviva：根据生活方式数据预测疾病 4.美国零售商target：通过购买习惯预测是否怀孕 4.通过找出新种类数据的相互联系解决日常需要：找到关联物并监控，我们可以预知未来

1.例子：ups与汽车修理预测 2.新生儿健康监测：肉眼看不到，但是计算机能看到 5.当收集分析和储存数据的成本较高时，应当适当丢弃一些数据 6.数据的非线性关系 1.幸福的非线性关系 7.快速思维模式使人们偏向于用因果关系看待周围的一切，因此经常对世界产生错误认识。这也使大脑为了避免辛苦思考而产生的捷径。大数据会经常被用来证明我们习惯的思维方式是错误的。8.证明因果关系的实验开销大，难于操作；相关关系很有用，不仅是因为能为我们提供新的视角，而且提供的视角都很清晰。一旦我们考虑因果关系，这些视角会被蒙蔽。9.大数据并非是理论消亡的时代。

四、一切皆可量化 1.莫里的信息交换计划：总结所有船只的航海日志已获得好的航线，为第一根大西洋电缆奠定基础

2.坐姿研究与汽车防盗系统 3.数据化

1.把现象转变成可指标分析的量化形式的过程 2.计量和记录促成了数据： 1.阿拉伯数字 2.计数板 3.复式记账法

3.数字化与数据化的区别

1.例子：google的数字图书馆：开始使用扫描-》数字化，进而光学识别-》数

据化。google借此改进自己的翻译 2.文化组学：定量分析揭示人类行为 4.文字变成数据：人可以阅读，机器可以分析 5.方位变成数据：需要一套标准的标记系统和收集，记录数据的工具。1． 始于古希腊

2.1884年，国际子午线会议 3.1978年，全球定位系统 4.英国汽车保险

5． ups的最佳行车路线：减少左转 6.收集用户地理位置数据，以便进行忠诚度计划。或者可以预测交通情况 6.现实挖掘

1.处理大量手机数据，发现并预测人类的行为。2.例子：预测流感隔离区域 3.例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，发现贫民窟是

经济繁荣的跳板 7.沟通变成数据

1.facebook：社交关系数据化

号。新推特频率可以预测电影票房

可能性呈现正相关 8.万物数据化

1.触觉地板：适时开关灯，确定身份，某人摔倒之后是否站起来 2.人体传感器：监控健康状态 4.结论：世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。

五、大数据的潜在价值 1.例子：captcha（验证码，全自动区分人类和电脑的图灵测试）与数据再利用。作者使用了新的验证码recaptcha，人们从计算机光学字符识别程序无法识别的文本扫面项目中读入单词并输出，知道他们都输出正确后才确定（用来破译数字化文本中不清楚的单词）2.大数据时代，所有的数据都是有价值的。现在，我们能够以较低成本获取并存储数据。数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，绝大部分隐藏在表面之下。3． 不同于物质性的东西，数据的价值不会随它的使用而减少，而且可不断被处理。意味着数据的最终价值远远大于它的最初价值。在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，数据的价值是其所有可能用途的总和。4.例子：ibm与电力汽车动力系统的优化预测：大数据预测模型，甚至考虑天气预报 5.数据再利用：

1． 搜索关键词，搜索结果预测夏天流行色 2.google保存语音翻译记录，开发自己的语音识别技术 3.移动运营商长期使用大数据微调网络性能 4.有些公司可能会收集到大量的数据，但是他们并不急需使用，也不擅长使用数据，但是别的公司可以借此探寻数据的潜在价值 8.重组数据 1.例子：丹麦癌症协会与手机致癌调查：使用所有的手机用户信息和所有的中枢神经系统肿瘤信息。

随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值，当我们将多个数据集的总和重组在一起，重组总和本身的价值也比单个总和更大 9.可拓展数据 1.google街景和gps采集，不仅将其用于基本用途，而且进行了大量的二次利用。例如，对google自动驾驶汽车的运作 10．数据的折旧值

1.随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基础用途，不应用此破坏新数据 2.挑战：如何得知某些数据不再有价值 3.并非所有数据都会贬值。例子：google希望得到每年的同比数据

结论：组织机构应收集尽可能多的使用数据并保存尽可能长的时间。同时也应该与第三方分享数据

11.数据废气：用户在线交互的副产品，包括浏览哪些页面，停留多久，输入信息等 1.数据再利用的方式很隐蔽 2.例子：google的拼写检查：搜集每天处理的查询中数据搜索框的错误拼写 3.例子：google的过滤噪音技术：如果用户点击搜索结果靠后的链接，说明这个结果更加有相关性，google会把这个页面的排名相应提升。4.当用户指出了各种自动化程序的错误，实际上是训练了系统 5.例子：巴诺与数据快照，电子书阅读器捕捉人们阅读书籍的习惯 6.例子：coursera通过捕捉学生犯的错误来提示未来犯错误者

结论：数据废气可以成为公司的巨大竞争优势，和对手的强大进入堡垒 12.开放数据 1.最大的数据收集者：政府，可以强迫人们提供信息，但是信息利用效率低下。最好允许私人运营部门和社会大众访问

2.例子：flyontime网站，通过开放的数据分析航班延误可能性。3.给数据估值：从数据持有人在价值提取上所采取的不同策略入手，将数据授权给第三方

三、角色定位：数据，技术与思维 2.思维转变的重要性 3.三种大数据公司

1.基于数据本身的公司：twitter 大数据最值钱的是他本身，所以应该优先考虑数据拥有者

例子：机票预订系统ita不直接使用数据：担心暴露利润

例子：mastercard通过大数据预测客户的消费习惯 2.基于技能的公司：咨询公司，技术供应商或者分析公司：teradata 例子：埃森哲公司利用大数据检测汽车零件并节省费用

例子：微软分析公司利用大数据降低病人的再入院率 3.基于思维的公司：创新思维

例子：flightcaster飞机晚点预测

例子：prismatic分析新闻并排序 4.大数据先驱者一般有跨学科的知识 5.例子：google和amazon三者兼备 6.全新的数据中间商：从各个地方搜集数据，提取有用的信息进行利用，并不威胁数据拥有者的利益

1.社会需要定向广告

例子：inrix：分析各种汽车制造者的数据和用户的数据，提供卫星导航服务

汽车制造商们本身数据量不够，自身也没有技术利用大数据，也并不介意数据会被中间商利用。同时可以提供失业率等相关数据

例子：quantcast：收集用户访问信息来测评用户年龄等，之后发定向广告

例子：hcci收集医疗保单，分析美国医疗费用上涨是否合理

结论：

1.数据价值的转移：从技术到数据本身和大数据思维 2.传统商业模式颠覆：交易数据而不是交易技术 3.传统专家的光芒会被统计和数据学家取代，因为后者只关心数据 1.例子：谷歌翻译团队的工程师都不会说出翻译的语言 2.真正的专家不会消亡，但是主导地位会改变 3.专业技能只适用于小数据时代，因为那是需要依靠直觉和经验指导，但是

遭遇海量数据时，可以通过数据挖掘得到更多 4.数据和统计学知识将成为现代工厂的基础，人类的价值体现在交流上，以进行广泛而深刻的传播

1.例子：交互式游戏，会根据用户来改良，以数据为基础运作 5.大数据决定企业核心竞争力 1.数据规模决定价值

2.例子：劳斯莱斯通过大数据监测引擎，预测可能出问题的引擎 3.例子：苹果进军手机 4.大数据为小公司带来了机遇：能享受非固有资产规模的好处，低成本传播创新结果，只需要创新思维

5.大数据拥有者会想办法增加数据存储量 6.消费者成为数据拥有者并与中间商交易 7.大数据对中等规模的公司帮助不大：既没有灵活性也没有规模效应 6.大数据撼动国家竞争力：西方世界优势减少

四、大数据时代的管理

1.大数据会带来很多危险，因为其核心思想是用规模剧增来改变现状。2.滥用大数据的力量会伤害人身安全 3.大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意 4.如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两 5.匿名化：交叉检验会检验出来 6.大数据预测：罪责判定基于对个人未来行为的预测。大数据可能会否定人的自由意志 7.数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。8.卓越的才华并不依赖数据：apple乔布斯的才能

五、掌握大数据 1.个人隐私保护：从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间 2.信息模糊处理

3.个人应该为他们的行动而非倾向负责 4.打破大数据的黑盒子：大数据算法师：评估数据源，分析数据工具，解读运算结果 1.外部算法师：审计大数据的准确程度和有效性篇四：读书笔记-《大数据时代》

读《大数据时代》 初次见到维克多·迈尔-舍恩伯格教授是在《对话》栏目中，当时谈及当今各种科技信息的变化，然后在主持人的各种提问下，我逐渐了解到“大数据”这个名词，他也是现在对于大数据最有发言权的预言家。一位睿智的人总是能够给人留下很深的印象。然后在中央财经频道的特别节目《指尖上的商机》系列节目中，也谈及到大数据对于当今时代的影响和蕴藏的巨大商机。

读一本好书就像与智者交谈。今天我翻读《大数据时代》，细细品读这位智者给我们的礼物。我们首先应该明白一个概念“大数据”，他不是单单的说数据很大，或者数据很多的意思，真正的意思是：不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。它告诉我们一种超越现在的对于数据的一种分析方法，这个方法建立在尽可能多的数据上。下面让我们合上此书，让他从我们的思想深处开始发声吧。

首先，大数据时代是建立的基础就是有一个很庞大的数据库，我们分析的对象不是抽取样本，而是用全部的数据作为样本，“样本=总体”。这样我们能够把要调查的对象精确到每一个个体，我们能够对每一个个体提供个性化分析和服务。我们会摆脱抽样样本的误差和失误，同样我们能够细化我们研究的对象和分析的数据。我们分析的适合一个大的整体，也适合每一个个体。这是大数据分析的基础。

第二，大数据是由很多不同的纷繁复杂的数据汇总在一起的，我们必须接受他们的复杂性和不精确性，我们的研究方向除了寻找因果关系之外，增加了一种相关关系的研究。我们通过数据之间的关系，分析得到我们想要得到的结论或者是模型。在这里我们应该重点看一下，相关关系是我们打开的另一扇窗，而不能关闭因果关系的现在开着的窗户。我们开始重视相关关系，但是不能放弃对于因果关系的研究。作者也在文中阐释我们的生活还是需要因果关系的，甚至我们需要大数据算法师，我们需要了解“黑匣子”中的神秘。这是大数据时代我们应该正确认识的。

第三，大数据的原始来源是用不同的方法收集，为了有尽可能多的数据，我们现在有了电脑，搜索引擎，智能手机，可穿戴设备，社交平台，还有无数的传感器等等，我们可以把文字，位置，动作，喜好等所有的世界进行量化，他都可以用数字表示，这就是我们所有的纷繁复杂的原始数据，他们是一座钻石矿，由于无数种的相关组合可以不断地挖掘出我们所需要的信息。这是我们不断利用大数据的基础。我们需要不断更新的数据。

第四，未来在过去的尘埃中。我们分析大数据最大的作用就是预测未来，知道下一步你会做什么，知道下一个最危险的事物或人。我们用什么方法预测未来。这是一个商业，政府，甚至世界的时代，我们分析的方法就是动用自己敏锐的思维发现相关性，然后动用我们的数据分析工具对其进行相关性分析，最后我们用统计学研究出一个模型。通过模型我们能够预测未来。大数据分析的关键就在于数据，思维和技术。现在我们有快速分析的工具，正在不断收集数据，那么最重要的就是人类的思维，一个能够分析相关性，能够创新使用数据的思维。在大数据时代我们需要把统计学，软件工程师和创新思维结合在一起的人才。

第五，我们能够知道每一个人的位置，喜好，关注什么，即将干什么等等，对于每个人来说都是一个很可怕的事情，如果我们赤裸裸的暴露在阳光之下，或者我们正在暴露中，我们的隐私应该受到保护，这也是大数据时代一个亟待解决的问题，尽管我们匿名分析信息，到最后我们还是能够精确到个人，我们需要有人负责，这是安全问题，自由和科技或商业的发展产生矛盾，我们应该何去何从？我们担忧的，相信会有人来解决。这涉及到我们每个人的利益。

6.大数据时代读书心得 篇六

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固

有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量

和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？

其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

合纤部车民

7.大数据时代的数据仓库建设 篇七

按照百度百科的解释, 大数据技术 (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通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 (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) 。显然上述解释仅仅是描述了大数据的一些特征, 对于企业如何开发大数据、利用大数据进行运营管理, 并没有过过多的指导。

本文建议传统企业在建设大数据系统的过程中, 不仅要建设数据分析平台, 更要构建起一个数据分析的生态圈, 让人人都是分析师, 让数据分析渗透到企业运营的每个环节, 真正实现数据运营、科学决策的管理模式。构建数据分析生态圈, 可以概括为“两个市场, 一个平台”, 两个市场是指业务数据市场、分析工具市场, 一个平台是分析观点分享平台。

2 业务数据市场, 让业务数据变得开放透明

业务数据是分析的源泉, 没有数据就谈不上大数据。企业经过多年的信息化建设, 一般都会有多套业务系统在运行, 如办公自动化系统 (OA) 、财务管理系统、ERP系统等不一而足, 但这些业务系统都是孤岛式隔离, 数据缺乏整合, 而且底层数据库都是经过专业设计, 复杂度较高, 非厂家技术人员难以使用, 通常都是利用定制报表的方式进行分析和使用。因此, 在利用数据上存在着数据提取难度高、报表需求响应慢、数据准确性差等问题。

产生上述问题的原因在于, 传统数据结构复杂, 对业务人员不开放, 利用报表的方式提供数据时, 需求人员期望的数据与技术人员提供的报表之间存在着巨大的鸿沟。建设业务数据市场就是将各业务系统的数据进行抽取、清洗、整合之后, 按照业务过程重新进行整合, 封装为统一粒度、统一维度的数据库表。这些数据表的特点就是能被业务人员所理解并解读分析, 这样业务人员可以在较早期就发现数据中间存在的问题。在建设数据市场的过程中, 有几点需要特别注意。

(1) 采用维度建模方法, 以“易懂性、易用性”为原则

业务数据市场的数据是供企业分析人员使用, 他们更多的是不懂技术的业务人员, 数据结构应该符合多数人的直觉, 而非像传统“三范式”那样, 需要借助复杂的ER图才能表述清楚。对于专业的IT人员, 尤其是要抵制将维度模型设计成“雪花模型”以节省数据重复、增加灵活性的诱惑, 从而带来模型复杂性的代价。

(2) 全面梳理业务, 实现数据的互联互通

传统企业的业务系统, 多数是烟囱式的软件系统, 若不在企业层面进行业务梳理, 就不能很好地对数据进行整合, 提取有价值的信息。在整合数据的过程中, 必须要有统一的维度才能有效实现数据整合, 比如统一的客户编码、身份证号等, 所以梳理企业层面的统一维度是实现数据整合的关键步骤。

(3) 分主题、稳步推进

企业运营涉及的业务过程众多, 眉毛胡子一把抓是不可能的。在建设企业数据市场时, 要根据企业的特点, 优先建设对运营最重要的业务, 尽快投入使用, 逐步完善, 比如一个销售类的企业可以先将订单业务整合起来。

如图1所示, 采用维度建模方法构建中间层数据结构, 可以大大降低数据的使用难度。以事实表为中心的中间层模型, 可以让业务人员将主要精力放在理解数据和业务上, 避免过多的技术细节所带来的技术门槛和恐惧心理。

将生产库的交易数据转换为维度模型, 必然带来非常大的数据转换工作量, 因此ETL过程就成了整个项目成败的关键, 选择或打造一个性能优良的ETL框架是系统的核心。笔者建议可以从选择开源的ETL框架开始, 图形化的开发框架会给研发带来极大的便利, 降低学习成本。图2为图形化的ETL开发框架。

3 分析工具市场, 打造适合需要的分析框架

数据是一座金矿, 但还需要依赖好的工具才能将金子提炼出来。直接分析原始数据虽然灵活, 但更加适用于高水平的人员, 对于大多数的一线员工, 应该提供更加易用的分析工具, 如报表、图表、报告等, 将业务指标以形象的方式展现出来。分析工具市场就是企业内部汇集分析工具的地方, 提供给员工根据自身情况使用。

分析工具市场包含两部分功能, 一是制作分析工具的开发平台, 一是运行分析工具的门户平台。在建设分析工具市场的过程中, 有几点需要注意。

(1) 分析工具市场建设

从技术角度来看, 分析工具市场可以找到众多的软件系统满足需求, 企业可以根据实际情况, 或采购、或使用开源, 搭建这么一套软件系统, 既能让企业自己定制报表、分析图表, 也能将制作好的分析报表展现出来。

(2) 分析工具的开发以企业自身为主, 外购为辅

分析工具与业务特点、人员使用习惯等因素紧密关联, 其需求变化频率高, 全部依赖外部厂家开发, 一方面费用较高, 另一方面需求响应也不及时, 可能等开发出来, 分析的需求却没有了。因此企业要培养自己的开发队伍, 可以利用数据市场中的数据开发出各类查询报表、分析图表等。

分析工具是数据分析环节最成熟、也是选择性最多的环节, 有非常多优秀的BI工具可供选择, 商业中的有Cognos、SAP等, 开源的有Pentaho、BIRT等, 但数据可视化仅是数据分析的起点, 要想将数据价值挖掘出来, 还需要数据分析人员对分析工具进行深入分析, 提炼出知识并进行固化和传播, 才能让数据发挥价值, 形成从知识到洞察的转换。图3所示为数据可视化图标类型。

4 分析观点分享平台, 让数据分析社交化

大数据时代, 在数据充裕的同时, 带来了有价值分析结果的匮乏。数据分析, 绝对不是高高在上的阳春白雪, 而是需要人人参与、百家争鸣的氛围, 要在企业内部树立人人都是分析师的理念。

分析观点分享平台的建设, 采用类似于朋友圈、微博等社交媒体的机制, 让每个人都有机会表达对数据的分析观点, 通过转发、评论机制, 让有价值的观点浮上来。在这个过程中, 分享观点的个人可以获得成就感, 转发、评论的人有参与感, 企业从中获取到对运营决策有价值的想法, 基于数据分析过程实现了科学、民主的决策。在建设分享平台的过程中, 有几点需要注意。

(1) 人员关注机制

由于企业运营不同于互联网, 存在着一定的封闭特性, 不建议采用微博关注的开放性, 而应该采用朋友圈类似的“关注-同意”的朋友机制, 避免不适当的关注带来的信息泄露。

(2) 分享范围控制

由于企业数据的特殊性, 员工在分析观点的时候需要控制分享范围, 避免机密信息的泄露。控制分享范围, 既要有人工控制, 也要从平台层面通过权限控制, 如财务数据的分享范围仅限某几个部门或人员等。

(3) 分享观点排序算法

综合多种因素对发表出来的观点进行排序, 以便让展现到每个人眼前的都是最符合期望的内容, 营造一个良好的分享环境, 避免劣质内容驱逐优质观点给生态圈带来的毁灭性打击。

5 实践

根据上述思路, 我们规划了一个数据分析平台的产品, 分为三个阶段进行演进, 即智能报表阶段、企业内部数据整合和大数据分析三个阶段, 遵循“整体规划、分步实施”的路线。在实际推广中, 引导客户优先解决现阶段最迫切的问题, 比如统计报表, 通过经营分析平台的构建, 充分调动每个人的积极性和能动性, 减少定制化工作的数量及频率, 有效利用企业经营中产生的数据。图4是数据分析平台的技术架构图。

如图5所示, 数据分析平台的第一阶段是“智能报表”阶段, 其重点是建设数据中间层、提供灵活的分析工具, 让企业的每个人都能参与到数据分析的过程中。因此, 产品的技术架构也就围绕着这两个目标进行重点建设。

其中, 数据建模和数据集市所用到的方法论就是本文第一节所提到的“维度建模”, 将中间层数据通过上层的数据分析工具开放给用户进行分析, 最终通过报表、仪表盘等形式呈现给各级人员进行决策管理, 实现数据价值的体现。

6 结束语

8.大数据时代的思维 篇八

互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。

营销艺术与科学之辩

如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的PK，本质是关于营销的艺术和科学之争。一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。

互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。

大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。

第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。

这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。

一切皆可测：迪士尼MagicBand手环

美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出MagicBand手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据，可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子，线下活动也可以被测量。

一切皆可连：网上订餐追踪系统

一家做订餐配送的互联网企业，在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统，从配送外卖中采集了大量数据，如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析，可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎，最快捷的路径是那一条等，在此基础上为商家提供备料建议，并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据，公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。

一切皆可试：电商页面推荐功能

电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过XXX”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应最高，购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，最后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。

从描述到预测，再到产生攻略

社交网络分析跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而做针对目标客群的精准营销，这是大数据营销的描述阶段。

预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录，银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是，客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓，银行无法了解客户的实际消费情况，哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于，他行的数据记录很难获得，因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据，通过建立模型，将两种数据融合，再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有-3000元的消费者，实际消费达到了4万，这些人成了非常有潜力的银行客户。

在攻略阶段，银行可以根据预测结果调整客户奖励政策，例如给年均消费3000元的客户提高返点，或者提供更丰富的积点兑换产品等，使这部分人群变成银行的忠诚顾客。

东方智慧与西方知识不可偏废

互联网思维如何PK大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火，但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用。

大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到PB级，这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，从而形成正面反馈，这是一种最终的数据驱动成长模式。

运用大数据来指导营销决策，是许多并购战略的内在逻辑。

最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商GoPro的上市，就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司，先是开发出了带有WIFI功能的相机，用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网，内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后GoPro进入大数据的分析运用阶段，对用户拍摄的内容进行分类，将内容和潜在的广告商匹配。此外，GoPro还购买了电视频道的转播权，通过数据分析哪些时段适合播放什么内容，再与广告匹配，实现精准营销。GoPro从一家实体相机生产商，拓展出了社交平台，甚至是媒体的功能。

9.读《大数据时代》有感：大数据与小生活 篇九

《爆发：大数据时代预见未来的新思维》

作者：(美)艾伯特-拉斯洛巴拉巴西

中国人民大学出版社

6月

定价：59.90元

□书评人 胡澈

著名的科幻小说《三体》讲述了这样的剧情：整个宇宙中有许多人类尚未了解的文明，直到一位地球人与三体人进行了通讯。至此之后，三体文明开始了解地球文明，并试图用“心理崩溃”的方式控制科学家，实现阻止地球文明进步的野心如果当时三体文明中产生巴拉巴西，复杂网络研究的权威，也许就不用费尽周折，便能知道如何洞察地球人的行为。

在巴拉巴西(Albert-László Barabási)的新书《爆发：大数据时代预见未来的新思维》中，他试图回答了这样一个问题：人类的行为是否可以被预测?这位美国物理学院的院士巧妙地把历史和数学结合起来，有趣地回答了这一问题：

“在人类漫长的历史中，人类的行为并不是随机的，并不是泊松分布的，而是存在一定的规则。通过对大数据的分析，可以看到人类的行为规则是基于优先级排布的问题。每个人都有自己的任务列表，而如何按照优先级排列顺序则产生了不同的影响。”

换句话说，当你有紧急的事情，需要联系一个人的时候，你认为如何联系对方可以最好地实现你的目标?电话、短信、微博或者是微信?在巴拉巴西的眼里，想要预测对方的行为，最好的方式就是判断各种任务对于他的优先级，挑选最高的那一项即可。因为人类会不自觉地列出一个优先级列表，并在一段时间内优先完成最需要完成的任务。

这看似简单，却不是作者的梦呓，在《爆发》一书中，巴拉巴西像个历史小说家，道出一段段历史情节，层层递进，让人深陷其中，一口气“爆发”着读完此书。

全书逻辑缜密，并在每一篇的开头都以一个历史故事开篇，形象生动地描述着人类行为“爆发”现象的前因后果，并指出人类行为不是按照泊松分布，而是幂律而人类行为在幂律分布中呈现出一种“爆发”的现象。

读完这本书后，我第一反应是三体的故事，第二反应则是计算机科学家杰伦拉尼尔(Jaron Lanier)对于后Web2.0时代描绘的一种场景：互联网巨头掌握着数据和“云”，将群体的智慧吸收，并影响着群体。随着大数据时代的来临，越来越多的数据被掌握在互联网巨头之中。如果真的可以通过大数据进行分析和挖掘，每一位用户的行为都有可能被掌握。

人工智能之父阿兰图灵曾提出一种判断机器人的原则：

被测试的有一个人，另一个是声称自己有人类智力的机器。测试人与被测试人是分开的，测试人只有通过一些装置向被测试人问一些问题，如果测试人能够正确地分出谁是人谁是机器，那机器就没有通过图灵测试，如果测试人没有分出谁是机器谁是人，那这个机器就具有人类智能。

这就是著名的图灵测试。

假设巴拉巴西的理论可以结合大数据运用于此，人工智能机器通过获取测试人的行为分布数据，在快速运算下，是否可以通过图灵测试?

我认为是可能的，虽然机器在语义方面的理解依然处于一个研究阶段，但用户“爆发”行为的分析可以提供一种精确的方法去模仿人类在此方面，国内的互联网巨头已经积极开始行动。

虽然听起来似乎恐惧，但就我个人来看，我们应该乐观。因为人类仅仅有意识地分享出了一部分的信息。在后续发展中，人们积极地分享自身的数据亦有其好处比如心脏突发类疾病、肥胖症等疾病可以有效地预判。

不管如何，巴拉巴西向我们展示了一种新的世界观。在大数据时代来临之际，我们可以更好地利用数据引导自身的发展，积极地利用“爆发”的幂律帮助自己更好地生活。

(原标题：大数据时代的人类行为预测)

10.大数据时代数据挖掘技术浅析 篇十

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展, 以及智能终端、网络社会、数字地球等信息体的普及和建设, 全球数据量出现爆炸式增长, 仅在2011年就达到1.8万亿GB。IDC (Internet Data Center, 互联网络数据中心) 预计, 到2020年全球数据量将增加50倍。毋庸置疑, 大数据时代已经到来。一方面, 云计算为这些海量的、多样化的数据提供存储和运算平台, 同时数据挖掘和人工智能从大数据中发现知识、规律和趋势, 为决策提供信息参考。

如果运用合理的方法和工具, 在企业日积月累形成的浩瀚数据中, 是可以淘到沙金的, 甚至可能发现许多大的钻石。在一些信息化较成熟的行业, 就有这样的例子。比如银行的信息化建设就非常完善, 银行每天生成的数据数以万计, 储户的存取款数据、ATM交易数据等。

数据挖掘是借助IT手段对经营决策产生决定性影响的一种管理手段。从定义上来看, 数据挖掘是指一个完整的过程, 该过程是从大量、不完全、模糊和随机的数据集中识别有效的、可实用的信息, 并运用这些信息做出决策。

2 数据挖掘的分类

数据挖掘技术从开始的单一门类的知识逐渐发展成为一门综合性的多学科知识, 并由此产生了很多的数据挖掘方法, 这些方法种类多, 类型也有很大的差别。为了满足用户的实际需要, 现对数据挖掘技术进行如下几种分类:

2.1 按挖掘的数据库类型分类

利用数据库对数据分类成为可能是因为数据库在对数据储存时就可以对数据按照其类型、模型以及应用场景的不同来进行分类, 根据这种分类得到的数据在采用数据挖掘技术时也会有满足自身的方法。对数据的分类有两种情况, 一种是根据其模型来分类, 另一种是根据其类型来分类, 前者包括关系型、对象-关系型以及事务型和数据仓库型等, 后者包括时间型、空间型和Web型的数据挖掘方法。

2.2 按挖掘的知识类型分类

这种分类方法是根据数据挖掘的功能来实施的, 其中包括多种分析的方式, 例如相关性、预测及离群点分析方法, 充分的数据挖掘不仅仅是一种单一的功能模式, 而是各种不同功能的集合。同时, 在上述分类的情况下, 还可以按照数据本身的特性和属性来对其进行分类, 例如数据的抽象性和数据的粒度等, 利用数据的抽象层次来分类时可以将数据分为三个层次, 即广义知识的高抽象层, 原始知识的原始层以及到多层的知识的多个抽象层。一个完善的数据挖掘可以实现对多个抽象层数据的挖掘, 找到其有价值的知识。同时, 在对数据挖掘进行分类时还可以根据其表现出来的模式及规则性和是否检测出噪声来分类, 一般来说, 数据的规则性可以通过多种不同的方法挖掘, 例如相关性和关联分析以及通过对其概念描述和聚类分类、预测等方法, 同时还可以通过这些挖掘方法来检测和排除噪声。

2.3 按所用的技术类型分类

数据挖掘的时候采用的技术手段千变万化, 例如可以采用面向数据库和数据仓库的技术以及神经网络及其可视化等技术手段, 同时用户在对数据进行分析时也会使用很多不同的分析方法, 根据这些分析方法的不同可以分为遗传算法、人工神经网络等等。一般情况下, 一个庞大的数据挖掘系统是集多种挖掘技术和方法的综合性系统。

2.4 按应用分类

根据数据挖掘的应用的领域来进行分类, 包括财经行业、交通运输业、网络通信业、生物医学领域如DNA等, 在这些行业或领域中都有满足自身要求的数据挖掘方法。对于特定的应用场景, 此时就可能需要与之相应的特殊的挖掘方法, 并保证其有效性。综上所述, 基本上不存在某种数据挖掘技术可以在所有的行业中都能使用的技术, 每种数据挖掘技术都有自身的专用性。

3 数据挖掘中常用的方法

目前数据挖掘方法主要有4种, 这四种算法包括遗传、决策树、粗糙集和神经网络算法。以下对这四种算法进行一一解释说明。

遗传算法:该算法依据生物学领域的自然选择规律以及遗传的机理发展而来, 是一种随机搜索的算法, 利用仿生学的原理来对数据知识进行全局优化处理。是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法, 是一种仿生全局优化方法。这种算法具有隐含并行性、易与其它模型结合等优点从而在数据挖掘中得到了应用。

决策树算法:在对模型的预测中, 该算法具有很强的优势, 利用该算法对庞大的数据信息进行分类, 从而对有潜在价值的信息进行定位, 这种算法的优势也比较明显, 在利用这种算法对数据进行分类时非常迅速, 同时描述起来也很简洁, 在大规模数据处理时, 这种方法的应用性很强。

粗糙集算法:这个算法将知识的理解视为对数据的划分, 将这种划分的一个整体叫做概念, 这种算法的基本原理是将不够精确的知识与确定的或者准确的知识进行类别同时进行类别刻画。

神经网络算法:在对模型的预测中, 该算法具有很强的优势, 利用该算法对庞大的数据信息进行分类, 从而对有潜在价值的信息进行定位, 这种算法的优势也比较明显, 在利用这种算法对数据进行分类时非常迅速, 同时描述起来也很简洁, 在大规模数据处理时, 这种方法的应用性很强。光缆监测及其故障诊断系统对于保证通信的顺利至关重要, 同时这种技术方法也是顺应当今时代的潮流必须推广使用的方法。同时, 该诊断技术为通信管网和日常通信提供了可靠的技术支持和可靠的后期保证。

参考文献

[1]孟小峰, 慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展, 2013, 50 (01) :146-169.

[2]陈明奇, 姜禾, 张娟, 等.大数据时代的美国信息网络安全新战略分析[J].信息网络安全, 2012, (08) :32-35.

11.大数据时代心得体会 篇十一

信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。

信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。

在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

12.学习《大数据时代》读书心得 篇十二

根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？

其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

13.读《大数据时代》有感：大数据与小生活 篇十三

1 大数据时代特征分析

大数据时代的到来，标志着人类对计算机互联网技术的应用实现了实质性进步，与以往时代所不同的是，大数据时代具有自身特征，其主要表现为：首先，其整体数据量极大，与以往信息时代不同的是，大数据应用的前提就是收集庞大的数据信息，因此，其存储数据的计算量远超过了当前的计量，其基本上使用的都是P/E/Z做计量单位，起码存储在1000T以上，甚至高达10亿T。

其次，其特征主要表现为种类繁多、内容多样。尤其是整个大数据体系中不仅包含了各个行业的信息，同时其收集形式也极为多样，从文字、图片到音频、视频等等，基本上囊括了整个时代的各个信息链条和内涵。正是数据信息的多样化和多元化决定了我们可以通过使用大数据实现对整个数据资源的体系化认知，同时这也从根本上提升了我们对数据的处理和应用能力，使得整个数据分析更有参考价值和意义。

此外，随着当前大数据应用不断成熟，如今数据价值密度相对较低，尤其是在物联网广泛应用影响下，信息感知应用极为广泛。虽然当前大数据时代，整个数据量大，但是有价值的数据较少，其整体价值密度不大，因此如何才能有效完善数据筛选，优化其价值应用，就是当前利用大数据平台过程中所不可忽视的内容。

最后，我们应该认识到大数据时代的重要特征还表现为数据处理深度快，且对数据处理有较高的时效性要求。正是高速的数据处理速度和处理时间要求，决定了当前大数据开发应用不同于传统数据筛选应用。但是我们应该辩证看待大数据平台的优缺点，尤其是当前我们所具备的技术和设施已经无法满足海量信息数据的处理，可以说正是快速发展的时代要求决定了我们必须优化信息数据利用方式，构建完善的数据应用平台和机制。

2 当前大数据分析平台应用内涵及具体状况分析

想要对大数据分析平台应用要求进行体系化认知，就必须清楚大数据分析的定义内涵、应用过程中存在的问题和不足以及其具体的解决对策。只有对其形成体系化了解，才能从根本上服务大数据分析平台建设、应用。

2.1 大数据分析的定义

结合大数据结构复杂，数据更新速度快、价值密度低、整体数据量大等一系列特点，当前我们在应用大数据时，存在较大难度，而全面应用大数据的关键就是实施大数据分析，通过完善大数据分析的具体定义认知，从而构建合理的大数据分析平台。实际上，大数据分析指的是在数据密集的环境下，通过使用科学分析的方法，对数据应用进行重新思考，并完善构建全新数据分析应用模式。大数据分析认为其分析应用过程并非技术上的应用，而是一种具体的使用策略，其核心内涵指的是通过使用一种相对以往更有效分析方式来管理、获取海量数据的方式，并且在这一过程中获取有价值的信息。结合当前大数据应用实际状况，我们可以认为，大数据分析指的是：依据数据生成理论，通过构建大数据分析模型，从而结合集成化大数据分析平台，使用云计算技术完善分析数据资源，并且最终探究出大数据模式背后规律的过程。

2.2 大数据分析方法阐述

目前大数据分析的重要内容是可视化分析，通过集成交互可视化和自动化分析，从而提升大数据分析方法的应用效果。从大数据分析系统架构层面看，整个大数据分析具有9层架构体系，尤其是其中的复杂结构处理技术、平台应用标准规范和虚拟化接入技术以及其知识服务交易模型和大数据知识服务质量评价体系等共同组成了大数据分析服务的关键技术应用机制。在传统数据分析过程中，其更多针对的是原始数据进行抽样、过滤，并结合数据样本分析，从而探究其中存在的具体规律和特点。因此，其中最重要的特点在于通过使用复杂算法能够从体系化的数据中寻找到更多有价值的数据信息。在当前计算水平和存储能力大大提升过程中，大数据分析所面临的对象是整个动态变化的数据群体，而不是客观不变的数据样本，因此其大数据分析的应用重点从高效解决收集到的信息入手，只有提升数据运算的准确性，才能够没满足大数据分析的应用要求。

2.3 大数据分析过程中存在的问题阐述

正是因为当前大数据时代的迅猛发展，整个大数据分析过程中存在着一系列问题和不足，其大大制约了大数据分析的应用效果，其问题集中反映为：首先，想要实现精准的大数据分析，需要解决其大数据存储问题，与以往相比，大数据时代，其整体数据存储远远超过了传统数据时代，而想要实现其数据分析目的，就必须完善数据存储。而目前在大数据时代，整个数据存储并不是静态的，而是动态发展的，因此只有探索完善适应大数据存储的具体机制，才能实现其最终目的。其次，大数据质量不高，分析利用难度大。因此，需要探究增强数据可用性的方法。此外，大数据分析的核心在与数据建模。但是当前由于建模水平较差，暂时很难结合大数据时代特征，完善建模应用。最后，缺乏专业的大数据分析工具。在传统数据分析过程中，经常使用SPSS等软件进行数据分析，但是在大数据时代，缺乏能够完善有效的数据分析工具。因此，结合大数据时代特征，构建大数据分析平台，对于整个大数据时代应用发展来说，极为必要。

3 构建研发大数据分析平台的具体策略

在大数据分析过程中，最需要探究的就是其分析方法。分析方法的好坏直接关系到大数据分析应用的具体结果是否合理有效，同时也关系到其数据分析结果是否切实有用。而不同类型的大数据则需要截然不同的分析方法。而在构建大数据分析平台过程中，需要从以下方面入手：

首先，要结合大数据分析应用的具体要求，完善数据存储技术。当前增速惊人的大数据决定了我们想要实现大数据分析目的，就必须探索完善的数据存储方式。通过应用云存储技术，能够确保其存储容量以及数据整体的可用性和安全性等等，从而解决大数据分析平台的数据存储问题。而通过提升大数据分析存储技术，必然也能够有效提升其具体应用技术。同时优化数据存储，能够有效提升大数据的应用效果，实现大数据分析的良好效果。

其次，大数据分析是大数据应用的核心，而实施大数据分析模式则需要针对当前类型多样、迅速增长的信息数据进行分析，并且通过合理分析，从庞大的数据体系中寻找到有价值的信息内涵，进而为整个决策活动提供相关依据的模式。在大数据分析过程中，数据库、知识库和模拟库是整个数据分析模型构建的主要要素，通过在构建现有知识库和数据库模型基础上，进行数据分析，其得到相应结果，一方面优化模型构造，另一方面也实现对数据的具体应用。通过优化数据模型应用，能够有效提升大数据分析能力和应用实效。

最后，大数据分析系统作为当前数据平台应用的核心，其主要应用功能在于为数据挖掘应用提供完善基础，同时使用分布式存储法和并行计算体系，通过使用多重分布计算，从而实现对各类信息资源进行有效计算和分析，通过提供关联、分类、预算等一系列方法，结合各种数据挖掘分析机制的应用，从而实现整个大数据平台价值效用的体系化发挥。

4 结语

在当前互联网技术对各行各业发展的具体影响推动下，通过使用大数据技术，能够为各行业发展奠定重要基础，尤其是大数据分析的科学性，能够为企业发展提供重要决策依据。而对各企业来说，寻找大数据应用与企业自身经营的结合点，则能够从根本上提升大数据应用效率。而想要构建符合实际经营需要的大数据分析平台，就必须从大数据时代特征分析入手，通过具体了解和体系化融入，从而实现大数据分析平台的具体研发。而构建大数据分析平台将从根本上发挥大数据技术优势。

摘要：随着互联网技术应用日益成熟,如今大数据应用已经成为互联网技术带给整个时代的便利。而想要体系化应用大数据,就必须针对大数据时代的具体特征,完善其应用需求,从根本上探究构建大数据分析平台的具体策略。该文拟从大数据时代特征分析入手,结合当前大数据分析平台应用要求,从而分析构建研发大数据分析平台的具体策略。

关键词：大数据,时代特征,研发大数据,分析平台,具体策略

参考文献

[1]马新莉.面向服务的大数据分析平台解决方案[J].科技创业,2013(10):72-74.

[2]韩晶晶.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].管理信息,2014(5):33-35.

[3]程开明.大数据分析研究现状、问题与对策[J].经济理论与管理,2014(13):79-83.

14.大数据时代读后感 篇十四

大数据时代读后感1

“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。

美国是《大数据》的主角，全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——建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》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、Fook和等社交媒体、Web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、将降到最低点。

作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

每天能用来阅读的时间很少，总是要等到夜深疲倦时才有空打开书本，总是在眼睛极不舒服的情况下坚持阅读，《大数据》就这样在坚持中溶入我的思想……

大数据时代读后感2

读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的进步。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据时代读后感3

3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流。

老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。

张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。

董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！

张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。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。让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。

15.大数据时代读书笔记 篇十五

对于一，我们必须承认我们以往做的处理抽样数据得到结果的方法，是省时省力省钱的，而且判断结果是相对高精准的，如人口普查这一案例，如果采用全体数据进行统计分析的话，工作难度是相当大的，最后的结果也不会很满意，这是得不偿失的。但是随着数据处理技术的飞速发展，我们已经具备了处理大量数据的能力，如果在数据分析过程中采用全体数据，就能避免抽样数据可能由于选取偏见带来的非随机性，处理全体数据也必将成为一种趋势。用在国防生管理工作中，就是管理层要对每个个体都给予充分的关心与互动，对于优秀的固然要偏爱，但是对于较差的也要保持“不抛弃不放弃”的态度，让每一个个体都找到自己的定位与价值。

对于二，作者强调通过掌握更多的数据，暂时牺牲精确性，关注更多容易被忽略的细节，来做更多的事，得到更多的结果，也就是说我们要有一定的包容错误的能力。我们在收集数据时，要主动获取更多的数据，少加一些限制性条件，然后应用我们处理大数据的能力，或许会获得意想不到的结果。作者举了一个谷歌翻译系统的例子，通过英语作为中转，进行各语言之间的转换。此处的启发就是用我们最擅长的途径，不拘泥于特定规则，来达到我们的目的，也就是说我们要先认清自己，不去刻意的.模仿，找出最适合自己的一套方法。

对于三，作者指出知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，乍一看这个观点觉得有点无脑，但是结合第二点就合理了，降低对精确性及原因结果的要求，通过对相关数据的广泛分析，进而得到更丰富更多元的结果。如购物时，系统的购物推荐，并不是肯定你会购买，仅仅是你感兴趣进而可能会买就足够了。其实作者对“相关关系”的强调，主要是大数据强大的预测能力，而且这种预测性能还是相当精确的。以上只是我用作者的观点佐证他自己的观点，证明其一定的合理性，但是我是不完全认同的，在航天领域，我们对成功率的要求是极高的，尤其是载人航天领域，我们必须做到万无一失，我们对每一个结果都会深究其根，找出原因。对于国防生体能成绩的分析也是如此，结果只是我们的一个评价机制，而最重要的还是产生这一结果的原因及过程。

16.读《大数据时代》有感：大数据与小生活 篇十六

1“数据新闻”概念界定

1.1 概念含糊

关于“数据新闻”其概念在目前通用的教科书中尚未有相应的准确定义, 在学术界权威的新闻传播类工具书中, 程曼丽主编的《新闻传播学词典》和童兵主编的《新闻传播学大辞典》也并给出具体的解释。“数据新闻”, 作为近几年诞生的新名词, 关于其概念界定, 学术界众多学者亦是众说纷纭, 莫衷一是。

1.2 相关定义解释

查阅有关资料, 在《数据新闻手册》中解释了“数据新闻”是指“用数据报道新闻, 它为记者的传统新闻嗅觉与运用规模庞大的数据信息结合起来报道新闻创造了可能”。也有学者 (郎劲松、杨海) 解释数据新闻是“利用数据驱动的报道, 具体的说是通过挖掘和展现数据背后的关联与模式, 利用丰富的、具有交互性的可视化传播, 创造出新闻报道的新方式”, 更有学者称“数据新闻”是“大数据时代新闻生产的核心竞争力”。

2 大数据时代“数据新闻”特征

2.1 改变文字为中心叙事方式

“数据新闻”依靠全新的生产方式彻底颠覆了传统以文字为中心的叙事方式, 是大数据时代呈现出的最基本的特征。在大数据的背景下, 受众对于高质量新闻的需求以及精确新闻的经验积累, 传统新闻的模式不再适应当今时代新闻生产。“数据新闻”采用新闻报道的新方式, 极大地改变了文字作为新闻记录的单一性功能, 在处理复杂多变的新闻信息时, “数据新闻”通过动态分析与可视化视图呈现新闻内容, 增加了传播的便利性和信息的可识别性。大数据时代, “数据新闻”呈现出全新的特征, 其采用视图结合的趋势化分析与解读, 更加精准地讲述新闻信息, 便于受众的理解和记忆。

2.2 阐述重大新闻事件“议程设置”

阐述重大新闻事件, 为新媒体时代受众设置议题, 引导受众关注度, “数据新闻”在这方面始终扮演着重要的角色。传统的新闻媒体在报道重大新闻事件时, 受到其他主流媒体议程设置的影响, 在涉及重大新闻议题时, 传统的主流新闻媒体在公众心中保持着较高的可信度。新媒体在涉及重大新闻议题时, 新闻内容和报道方式上千篇一律, 缺乏深度报道, 与此同时, 新闻失真现象也是在报道中经常存在的问题。在新媒体与传统媒体在重大新闻议题的博弈过程中, “数据新闻”分析技术的出现, 各方媒体对于同一议题会有不同的报道方式, 记者在阐述新闻事件时有独特的解读方式, 公众在面对不同媒体呈现出的不同新闻内容有不同的“解码”方式, 从而“数据新闻”在宏大新闻事件的客观性报道中使新闻报道更加贴近个人的日常生活。

2.3 转变新闻记者社会角色

新媒体的发展和新技术的出现, “数据新闻”的产生在一定程度的上加快了新闻记者这一群体由“新闻民工”、“社会记录员”向“综合型记者”、“全能记者”的转型, 同时提升了记者的专业素质和职业素养。传统的新闻记者单纯作为信息的传播者和发布者, 大数据时代对于记者这一社会角色有了更加严格的要求。信息的分析处理能力的重要性愈来愈受到重视, 新闻记者不再是单纯的信息的报道者, 而成为新闻事件的有力阐释者。大数据时代下的“数据新闻”记者通过数据化的分析强化了自身的“新闻敏感力”, 在处理互联网信息时代冗杂复杂的信息时更加游刃有余, 更加灵活多样。实现新闻记者自身转型是新时代对于传播者这一角色的新期待。

3 大数据时代“数据新闻”产生的影响

3.1 传统新闻理念的变化

“数据新闻”催生传统的新闻理念发生颠覆式变化, 作为大数据时代信息化的产物, 其本质是一种“数据驱动型新闻”。数据的价值被充分的挖掘与利用, 动态的数字互动技术和人工智能技术改变了传统的新闻报道的理念, 激发新闻传播生产领域的大变革, 充分开发数据的价值与意义, 在新闻产业链引发“数据就是生产力”的思维革命。“数据新闻”对于报纸为首的传统纸质媒体在深度报道、新闻内容生产、版式编排方式方面也产生了不可估量的影响, 有学者估计, 未来的数年“数据新闻”将引领纸质媒体展开一场新变革。

3.2 传媒业人才结构的变化

“数据新闻”在未来的数十年将会极大改变传媒业人才结构。相比于传统媒体, 作为一种需要深度数据分析和高度信息处理能力的新兴新闻报道方式, “数据新闻”在对于专业人才结构需求上也亟待调整。记者的任务不再是单纯的采访与记录, 主播的任务也不再是在演播室播送与报道。名记者、名主播、名评论员的“三名主义”不再是未来新闻业乃至传媒业的新趋势, 相对于传统单一新闻学背景的专业人才, 数据挖掘、信息分析、计算机应用领域的多学科交叉背景的“复合型人才”将越来越迎合“数据新闻”时代传播领域的结构需求。

3.3 新闻报道实践的创新

大数据时代“数据新闻”的出现刺激新闻报道实践方式的创新。传统新闻对新闻报道的方式要求真实、客观、准确、时效性强;“数据新闻”对新闻报道的方式则要求完整、深入、有说服力、可视化。计算机数据处理和人工智能的参与使得新闻报道趋于形象化和多样化。新闻报道在大数据时代不断科学化调整, 规范化运作, 在实践方式上不断创新。新闻生产在海量的大数据资源中重新发掘报道的新规律、新趋势、新动向, 对于未来的新闻行业的变革意义重大。

3.4“数据新闻”负面影响

“数据新闻”在改变传统新闻报道的同时也存在着负面影响。其一, “数据新闻”是完全由数据掌控的新闻, “靠数据说话”在一定程度上提升了新闻的科学性和准确度。但是固化后的新闻报道又容易形成新的程式化和模式化的报道范式, 丧失了新闻报道原有的属性。其二, “数据新闻”过于花哨的形式, 过于形式化的图表, 过度吸引受众的注意力, 造成“舍本逐末”的现象, 使得新闻报道流于形式, 轻视内容。在开展深度报道之时, “数据新闻”的严肃性同样引发质疑。其三, 对于大数据的过分迷信与信赖, 受传者缺失正确的是非辨别和价值辨别标准, 新媒体对于同一新闻的单一“解码”方式使得受众丧失应有的思考能力, 成为“单向度的人”, 失去了数据新闻原有的趣味性和生动性。

结语

“数据新闻 (Data Journalism) ”基于大数据的收集、整理、分析技术, 以数据为支撑挖掘出数据背后的关联与意义, 并利用丰富多样的可视化传播创造了新闻报道的新模式。“数据新闻”对于数据的充分挖掘和利用对传统的新闻行业造成了巨大的挑战或冲击, 刺激了传统新闻生产及报道的转型, 加快了传统新闻生产及报道的变革, 从而创造新的新闻生产方式。诚如哲学上的辩证分析法, “数据新闻”亦存在双重属性, 在数据分析报道上存在的不足之处, 在诸多方面存在局限性, 尽管“数据新闻”必然催生新闻产业链的大变革, 却不能完全取代传统的新闻生产模式和新闻报道方式。

摘要：2013年是中国的“大数据”元年。近几年来, 有关大数据研究一直是学界和业界探讨的热点话题之一, 大数据技术也对传统的新闻传播领域的变革提供了新模式, “数据新闻”正是以大数据分析报道为支撑, 以多种形态的可视化视图为表现形式的新闻传播新模式。基于大数据时代新闻生产与实践, 本文试探讨“数据新闻”在大数据时代的传播新模式, 旨在为未来传媒业的发展提供可行性参考。

关键词：数据新闻,大数据,新闻前景

参考文献

[1]彭兰.“大数据”时代:新闻业面临的新震荡[J].编辑之友, 2013 (1)

[2]郎劲松, 杨海.数据新闻:大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播, 2014 (3)