《大数据时代》读后感范文（精选8篇）
当阅读完一本名著后，你心中有什么感想呢？需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。现在你是否对读后感一筹莫展呢？以下是小编为大家整理的《大数据时代》读后感范文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
《大数据时代》读后感范文1
对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。
首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。
作者认为大数据时代具有三个显著特点。
一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。
二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。
三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。
作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。
面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。
《大数据时代》读后感范文2
我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。从头说起吧，首先，书提出一个颠覆我以前认知的命题——"并非原子而是信息才是一切的本源"，将世界看做信息，看做可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从未有过的审视下是的视角。它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。这个命题是在书的最后一部分中的某一段中描写的。我之所以把它放在最前面来讲，因为我觉得，这是谈数据化世界的前提，自然也是谈论大数据的前提啦。书的中间部分有一节讲到数据化和数字化的区别。经过我自己脑子的整理，把数据化世界这个命题列为大数据思维的第二步。写到这里，我不由得反省下，我是不是有领悟到书的精髓所在（我认为的精髓），就是第一句话。因为回顾我整个思路，还是按照旧模式的因果关系思考模式思考问题。书中另一个吸引我的地方就是，有很多观点的论述，会从哲学的高度论述。虽然，自己肚子没多少墨水，但是读这些描述的时候，就会发现自己会更好的理解作者提出的命题。比如书中有一段文字。
当我们说人类是通过因果关系了解世界时，我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法：一种是通过快速、虚幻的因果关系，还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。
在附上一些事例的时候，用作者提供的"本质"去看待时，很容易理解，确实是这么回事。好了，那么大数据到底改变了我们什么呢，作者给出3点，大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。
第一个转变就是，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（样本=总体）。
第二个转变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们"是什么"而不是"为什么"。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。
正如大家所知道的那样，人类的大脑具备这样的功能，它会把新输入的刺激或信息与"过去的经验或积累的部分知识"相对照，然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调，便会在无意识中拒绝接受新的现实（当作没有看见）；或者通过自己一知半解的知识任意推测，使自己认识到的情况偏离实际（产生错觉）。这是人的一种本能，目的在于使自己保持冷静。
所以作者称之为revolution。
讲了这么多，那么大数据到底给我们带来什么。在这里，我只想谈我感触最深的，其他的有兴趣的可以自己去了解。当然，书中提了很多，最多的就是，XXX公司或者个人利用大数据创造了多大的财富了，抛开这些表面的不说，最让我动心亦或者是害怕的是———预测。这是大数据带来最核心的东西，动心的理由无须赘述，计算机会告诉你什么时候买什么双色球可以中头奖，想想心里是不是有一点小激动咧。当然这只是我打的一个比较夸张的比喻。至于害怕呢，书中有段话我很喜欢，公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责，毕竟，想做而未做不是犯罪，社会关系于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确，那么我们的未来会被精准的预测，因此在未来，我们不仅会失去选择的权利，而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话，我们也就失去了自由意志，失去了自由选择的权利。既然我们别无选择，那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。
扯到这里，顺便扯一下，书中另一段关于自由意志的描述。
在哲学界，关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟，如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复，那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此，对于因果关系在世间所扮演的角色，哲学家们争论不休，有时他们认为，这是与自由意志相对立。
书中举了个例子，举了部电影《少数派报告》，当我看到这里的时候，"哎哟，我居然看过这部电影，想想心里还是有点小激动"，有兴趣的可以去看下，大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人，不过不是通过大数据，是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测，相当于你完全暴露在太阳光下，换成你，你害怕不。
最后，附上两段结语，一段是书中的一段话，另一段是我自己瞎编的。
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，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据终将会影响到我们，也像其他技术一样会是一把双刃剑，用得好，动心，滥用，害怕。如同核技术一样，用的.话，造福地球，滥用，给个金刚石地球你，照样爆。我相信，未来的大数据的发展会如作者所说的，是一场生活、工作与思维的革命。
《大数据时代》读后感范文3
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》读后感范文4
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托、迈尔——舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家"的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分"大数据时代的思维变革"中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
对于第一个观点，我不敢苟同。
一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。"大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。"更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。"不是因果关系，而是相关关系。"不需要知道"为什么"，只需要知道"是什么"。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出"不是因果关系，而是相关关系。"这一论断时，他在书中还说道："在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么”时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的“为什么”。"由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可"量化"，大数据的定量分析有力地回答"是什么"这一问题，但仍然无法完全回答"为什么"。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节"掌控"中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文、凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道："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，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。"谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
《大数据时代》读后感范文5
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，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。
