心得体会是对自己的思考和反思，是对过去的经验和教训的总结，在今后的学习和工作中可以发挥重要的指导作用。以下是一些发人深思的心得体会，希望可以引起大家对于自身成长和发展的思考和反思。
大数据的心得体会
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
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20__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!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。
大数据思维与技术心得体会
随着信息时代的到来，大数据已经成为了我们生活和工作中不可忽视的一部分。在这个信息爆炸的时代，如何处理和处理大量的数据成为了一个迫切需要解决的问题。大数据思维作为一个新兴的概念已经开始被广泛运用，它不仅仅是一种对大数据的分析和处理技术，更是一种思维方式和方法论。在这篇文章中，我将分享我在大数据思维和技术上的体会和心得。
首先，大数据思维需要从整体的角度看问题。在处理大数据时，我们需要考虑到所有的数据源和相关因素。我们不能只关注一个特定的数据点，而是要从整体的角度来分析和解决问题。在实际应用中，我们需要使用多种技术和工具来处理大数据，例如数据挖掘、机器学习和统计分析等。通过将不同的技术和工具结合起来，我们能够更全面地了解数据背后的真相，提取有价值的信息。
其次，大数据思维需要注重数据质量和数据管理。在处理大量的数据时，数据的质量对分析结果的准确性和可靠性起着至关重要的作用。我们需要保证数据的完整性和一致性，以及正确地处理数据的缺失和异常值。此外，数据管理也是大数据思维的一个重要方面。我们需要建立完善的数据管理系统，保证数据的安全性和可用性，并合理利用数据的价值。
第三，大数据思维需要灵活适应不断变化的数据环境。随着技术的发展和社会的变化，我们所面临的数据环境也在不断变化。作为从业者，我们需要保持对最新技术和趋势的敏感度，并及时调整和改进我们的思维和技术。同时，我们也需要不断学习和更新知识，以适应不断变化的数据环境。
第四，大数据思维需要结合业务需求和实际应用。在处理大数据时，我们不能仅仅停留在技术和工具的层面，而是要将其应用到实际的业务场景中。我们需要理解业务需求并对其进行分析，然后根据分析结果来制定相应的数据处理和分析策略。在实际应用中，我们还需要和业务团队紧密合作，共同制定和实施解决方案。
最后，大数据思维需要注重数据的可视化和传播。大数据的处理和分析结果往往很复杂，不容易理解。因此，我们需要使用可视化的方法来呈现数据的分析和结果，提高用户的理解和接受度。同时，我们还需要将数据的分析和结果传播给相关的人员和团队，以便他们能够更好地理解和应用数据。
综上所述，大数据思维是一种思维方式和方法论，它不仅仅是一种对大数据的分析和处理技术。大数据思维需要从整体的角度看问题，注重数据质量和数据管理，灵活适应不断变化的数据环境，结合业务需求和实际应用，并注重数据的可视化和传播。通过不断学习和实践，我们可以更好地运用大数据思维和技术，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新。
大数据思维与技术心得体会
大数据时代已经来临，越来越多的企业开始意识到大数据对于他们业务的重要性。在我过去几年的工作中，我深刻体会到了大数据思维和技术在企业发展中的巨大潜力。本文将分享我在大数据领域的思考和技术心得，希望能对读者有所启发和帮助。
大数据时代的到来，让我们不再只依靠经验和主观判断来做决策，而是通过数据驱动决策。在实际工作中应用大数据思维，可以帮助我们从海量的数据中发现规律和趋势，把握商机，做出更准确的决策。大数据思维强调数据的价值，可以帮助我们更好地了解客户需求，精细化运营，提高竞争力。
随着大数据的快速发展，我们有了更多的技术工具可以帮助我们处理和分析海量的数据。在我个人的工作中，我主要使用了数据挖掘和机器学习等技术。通过数据挖掘，我可以从大量的数据中发现隐藏在背后的规律和关系，并基于这些规律做出预测和决策。机器学习则可以帮助我构建模型，训练算法，从而实现自动化的数据分析和决策。
然而，在应用技术的过程中，我也遇到了一些挑战和问题。首先，数据质量是一个关键的问题。大数据时代，数据量庞大，但其中也夹杂着很多噪声和无效信息。如果我们不能处理好数据质量问题，那么使用大数据进行决策就会流于形式。其次，技术的快速迭代也是一个挑战。技术的更新换代非常快，我们需要不断学习和更新自己的知识，才能跟上时代的步伐。
在处理这些挑战和问题的过程中，我体会到了一些经验和心得。首先，要重视数据清洗和预处理的工作。只有保证数据质量，我们才能准确地分析数据，做出正确的决策。其次，要保持学习和更新的心态。大数据时代，技术更新快，我们作为从业者不能停止学习的脚步，只有不断提升自己才能适应时代的变革。同时，还需要具备跨界思维，不仅要了解专业的技术知识，还需要了解业务和行业的知识，将技术与实际应用结合起来，才能发挥大数据思维和技术的最大价值。
大数据思维和技术在各行各业都有广泛的应用。在金融领域，大数据分析可以帮助银行和保险公司识别风险、优化产品和服务；在零售业，大数据可以用来了解消费者的购买行为和偏好，提供个性化的推荐和服务；在医疗健康领域，大数据可以辅助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗水平。
第五段：结语。
总之，大数据思维和技术正成为企业发展的核心竞争力。我们要不断地学习和拓展自己的技能，适应大数据时代的变革。同时，我们也要注重数据的质量，通过挖掘和分析数据，做出更准确的决策。大数据时代已经来临，我们要保持开放的心态，拥抱大数据思维和技术，共同推动企业的发展。
数据思维心得体会
随着科技的快速发展和大数据时代的到来，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。我们处在一个数据泛滥的时代，每一天都会产生大量的数据。对于我们个人来说，学会运用数据思维成为了必然的选择。数据思维不仅能够帮助我们更好地理解世界，还能够帮助我们做出更明智的决策。以下是我对数据思维的一些心得体会，希望能够与大家分享。
首先，数据思维能够帮助我们更客观地看待问题。在生活中，我们常常会受到主观感受和情绪的影响，容易造成判断的偏差。而数据思维能够帮助我们摆脱这些主观偏见，通过分析和评估大量的数据来得出结论。数据是客观存在的，它不会因为我们的主观意识而改变。因此，通过运用数据思维，我们能够更客观地看待问题，做出更准确的判断。
其次，数据思维能够帮助我们更深入地理解世界。数据是事实的证明，通过分析数据，我们可以对某个问题或现象进行更深入的了解。例如，我们可以通过分析市场调研数据来了解消费者的需求和习惯，从而更好地满足他们的需求；我们也可以通过分析气象数据来预测天气变化，做好相应的防护措施。数据是一个庞大的信息库，只有通过数据思维，我们才能够从中获得更多的知识和智慧。
另外，数据思维能够帮助我们做出更明智的决策。在面对复杂的问题和抉择时，我们常常会遇到困惑和纠结。而数据思维能够为我们提供一个客观的依据，帮助我们做出理性的决策。通过对数据的分析和比较，我们可以得出不同方案的优劣，并选择最优方案。数据是决策的支持者和指导者，它帮助我们规避风险，减少错误的可能性，提高决策的成功率。
此外，数据思维还能够帮助我们发现问题和挖掘机会。数据是我们发现问题和挖掘机会的重要工具。通过对数据的分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而发现问题和机会。数据能够为我们提供切入点和路径，帮助我们找到解决问题的方法和措施，开辟新的方向和机遇。正是因为数据思维的存在，我们才有机会深入地了解问题的本质，从而更好地解决问题。
最后，数据思维需要不断地学习和实践。数据思维并非一蹴而就，需要我们通过不断地学习和实践来提升和完善。我们需要学习数据分析的方法和技巧，了解数据背后的含义和规律；同时，我们也需要通过实践来应用数据思维，将其转化为解决问题和提高决策的实际行动。只有在不断学习和实践中，我们才能真正掌握数据思维，将其融入到我们的日常生活和工作中。
综上所述，数据思维对于我们来说已经是一种必备的能力。数据思维能够帮助我们更客观地看待问题，更深入地理解世界，做出更明智的决策，发现问题和挖掘机会。但是，数据思维并非一蹴而就，需要不断地学习和实践。只有不断地提升和完善数据思维，我们才能在这个数据泛滥的时代中更好地适应和发展。让我们运用数据思维，开启更加智慧和明确的未来。
数据思维心得体会
数据思维是指通过分析、解释和利用数据来解决问题和做出决策的能力。在当今数字化时代，数据思维已经成为一种重要的能力。我在学习和工作中也深深体会到了数据思维的重要性和影响力。在本文中，我将分享我的一些心得体会，希望能够给大家带来一些启发和思考。
第二段：注重数据收集和处理。
要想发展良好的数据思维能力，首先要注重数据的收集和处理。在现实生活中，我们常常会遇到大量的数据，但如何从中提取有价值的信息并进行分析是一门难题。因此，我们需要学会运用科学的手段收集和处理数据。例如，我们可以通过搜集相关的统计数据，运用数据挖掘和分析工具对其中的规律和潜在关系进行挖掘，并将其转化为可理解和可操作的信息。只有掌握了数据收集和处理的基本技巧，我们才能更好地进行数据思维和决策。
第三段：培养统计思维和创新思维。
数据思维不仅仅是运用数据工具和方法，还需要有一种统计思维和创新思维的驱动。统计思维是指通过梳理和分析数据，挖掘其中的规律和趋势，以及进行数据推理和预测的能力。创新思维则是指运用数据思维来发现问题、解决问题以及寻找新的机会和可能性的能力。通过培养统计思维和创新思维，我们可以更加深入地理解数据背后的含义，并能够从中发现新的洞察力和见解。这种思维模式能够帮助我们在复杂的环境下做出正确的决策，并具备创造性的工作能力。
第四段：注重合理解读和应用数据。
数据思维不仅仅是数据的收集和处理，更重要的是能够合理解读和应用数据。在数据领域，我们常常会遇到数据之间的冲突和矛盾，也会遇到数据的误导和误解。因此，我们要学会从多个角度去看待数据，辨别数据的真伪，并能够将数据应用到实际问题中去。这需要我们具备批判性思维和逻辑思维的能力，能够从数据中提炼出关键信息，并根据实际情况进行合理的应用。
第五段：持续学习和实践的重要性。
数据思维是一种需要持续学习和实践的能力。随着技术的快速发展，数据产生和应用的方式也在不断变化。因此，我们不能止步于学习了一些基本的数据工具和方法，而是要不断学习和掌握新的数据科学知识和技能，了解最新的研究和实践进展。同时，我们也要尽可能地将数据思维应用到实际工作中去，通过实践来检验和提高自己的数据思维能力。只有持续学习和实践，我们才能不断提升自己的数据思维水平。
总结：
数据思维是一种重要的能力，在当今社会发展中起着重要的作用。通过注重数据收集和处理、培养统计思维和创新思维、合理解读和应用数据，以及持续学习和实践，我们可以发展出优秀的数据思维能力，并进一步提高自己的决策力和创新能力。在不断学习和实践的过程中，我们将发现数据思维的魅力和无限潜力，从而在工作和生活中获得更大的成功和满足感。
大数据的心得体会
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。
从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据的心得体会
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。
大数据的核心思维
大数据科技形式的正常运行、其作用的充分发挥，还有一个重要条件，这就是要求我们把一元性思维方式改造为充满活力的多元性思维方式。事实证明，由大数据催生的这种思维方式改造，其意义远远超出了大数据的运用范围，它的深刻影响将在各个方面显示出来。
大数据为什么会催生思维方式的这种根本性的改造呢?这里涉及对大数据之“大”的科学理解问题。一般来说，数据之“大”，与数据之“多”是具有相同意思的。当然，这里说的“多”，并不仅仅是个实体量的概念，而是数据——信息之质与量统一的表现形式。这就是说，大数据不仅是一种极为巨大数量的信息群，而且同时也是各种各样不同性质数据形成的信息集。这样，就必然形成各种各样不同性质数据的独立并存，这就是我们称之为大数据的多元性存在之本来意义。很显然，大数据存在和运行多元性的这个客观事实，要求我们对其所应该形成的正确思想反映，在逻辑上只能是多元性思维方式，而绝不应该是单一性思维方式。
为了适应大数据时代的要求，甚至可以说，为了迎接高新科技时代的到来，我们必须对一元性思维方式进行根本改造，代之以多元性思维方式。从本质上看，所谓“大数据”，是一个实际上的多元世界，丰富多彩的世界，异彩纷呈的世界，个性鲜明的世界，因而是一个充满了活力的世界。这个科学技术发展的事实，必然要求我们改变陈旧的思维方式，破除一元性思维方式，确立起一种能够正确反映这个新科技时代的世界本来面目的那种多元性思维方式。
改革开放以来的鲜活经验告诉我们，面对着充满活力的现代社会，特别是高新科技带来的勃勃生机，必须下决心改造各种陈旧的思维方式，更快地确立多元性思维方式。
在现代科技发展中，通过思维方式的改造，特别是确立开放性、多元性思维方式，其意义不仅有益于科技事业发展本身，而且还会推动社会的发展。因为这种开放性、多元性思维方式的形成，意味着整个社会正在朝着自由人的联合体这一历史性方向前进。虽然这只是一个起步，但是，却具有极为深远的历史意义。
大数据的思维方式
大数据思维能使我们在决策过程中超越原有思维框架的局限。每个人都是依据自己对现实的认识和判断而不是现实本身作出行动决策的。以数据为基础的智能决策有两个步骤。第一是对事物的理解和判断，第二是作出行动决策(不行动也是一种决策)。
行动决策会受到决策者价值取向的影响。比如，二次大战末美国打到日本沿岸并调集了比攻打德国时诺曼地登陆更多的军舰云集太平洋准备对日本本土发起攻击。根据对攻占几个日本岛屿所造成伤亡数据的分析，美军预测攻占日本本土将要付出50万美军伤亡的代价。在这个判断的基础上，美国总统杜鲁门做出了向日本投原子弹的决定。结果是减少了美军的伤亡但造成了几十万日本平民的死亡和持续至今的辐射危害，其价值取向是很清楚的。
人们对事物的理解和判断会受制于自身思维框架的局限。一个物理学家在分析一件事物时，会很自然地应用物理定律来思考、理解和判断。所用的概念和语言也会有物理特征(时间、速度、场、重量、质量、作用力、反作用力等等)。一个社会科学家在分析一件事物时，脑子里出现的框架是人际关系、社会地位、历史背景、社会效益等等。所用的概念和语言带有社会人文特征。搞理论工作的和搞实际工作的思维框架也很不同，前者重视逻辑性、系统性，而后者更重视时间性和可行性。即使是同行业的人也会因年龄、经历、环境、学历不同而产生不同的思维框架。
当同一现象和信息进入不同人的脑子里时，它会被不同的思维网路过滤、不同的思维方式处理，最后的结果是对同一现实产生不同解读。没有一个思维框架，我们无法理解和判断一件事物。但思维框架本身又对我们的认知产生了一个很难逾越的局限。
大数据思维不是从某个人的思维框架出发，而是让海量数据碰撞，寻找相关性，先看到结果再分析原因。这就冲破了原有思维框架的局限。比如，美国一家零售商在对海量的销售数据处理中发现每到星期五下午，啤酒和婴儿尿布的销量同时上升。通过观察发现星期五下班后很多青年男子要买啤酒度周末而这时妻子又常打电话提醒丈夫在回家路上为孩子买尿布。发现这个相关性后，这家零售商就把啤酒和尿布摆在一起，方便年轻的爸爸购物，大大提高了销售额。
大数据思维可以引发城市管理的新方法。自从美国大使馆每天公布pm2.5指数以后，城市空气污染的问题得到了中国各个城市政府和市民的重视。每天pm2.5检测数据的采集成为环境保护和管理的一个重要任务。如果一个统计学家按照原有思维框架来设计检测数据采集，他会从统计学原理出发在市区有代表性的不同地点定时采集和上报数据。其结果是数据量有限，费用高，检测覆盖率和准确率低。应用大数据思维，某市环保部门考虑将上万个手持检测仪发放给散居各处的市民检测并通过手机上传数据。通过手机定位，环保部门可以确定每个数据的测量地点和时间，大大提高数据采集的覆盖面和精确度。
大数据思维可以对历史数据的分析提供新思路。中国人讲究作学问要“读万卷书，行万里路”。用大数据思维，读万卷书在今天并非难事。美国的国会图书馆正在将藏书全部数码化。以后通过电脑“看书”搜索关键词，分析相关字条和数据将会非常容易，读万卷书可能只是几小时的“小任务”。美国匹兹堡大学公共卫生学院将记录在报纸、报告、微缩胶片上美国各地自1888年以来有关传染病发生和死亡的多元、碎片、海量的数据收集、整理并数码化。通过数据建模和分析，把一百多年的历史“死”数据变活，建立了1888至美国50多种传染病电子数据档案库。用历史数据证明了免疫苗的发明和使用避免了一亿以上的美国人死于传染病。
大数据思维能帮助开创新的商业模式。在美国出现的uber打车服务和后来中国兴起的滴滴出行(原滴滴打车)是大数据思维产生的经典020(网上网下完美结合)新型商业模式。智能手机在移动互联网时代的普及使实时定位的数据传递和信息沟通成为可能。它为乘客和司机之间的商业交换提供了一个崭新的平台，改变了传统的电话叫车或路边招车，降低了沟通成本和空驶率，极大地节省了司机乘客双方的资源和时间。源源不断的乘车交易和时间地点的电子数据在高速地积累和储存。数据科学家们可以通过对海量数据的分析寻找规律以提高和改进乘客打车出行的体验，找到新的商机和推出新的服务。
大数据思维的核心是要意识到我们已经生活在一个互联网几乎无处不在的世界。互联网将各种信息仪器(手机、电脑、传感器、相机、摄像头、等等)联为一体(物联网)，数码化的数据和信息在这个庞大的网上时时刻刻地传递、储存和积累。数码化数据可以被高速处理，而且已经成为新型的、甚至是最有价值的生产资料。矿物可以冶炼成金属、原油可以提炼出汽油，如何将数据加工成信息、产生智能、解决过去无法解决的老问题和开创新的管理和商业模式以产生新价值是对我们的挑战。而迎接这一挑战的第一步就是要懂得和理解大数据思维。
hadoop大数据心得体会
Hadoop作为大数据领域中的重要工具，其开源的特性和高效的数据处理能力越来越得到广泛的应用。在实际应用中，我们对Hadoop的使用也逐步深入，从中汲取了许多经验和教训。在此，我会从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面分享一下我的心得体会。
一、搭建Hadoop集群。
搭建Hadoop集群是整个数据处理的第一步，也是最为关键的一步。在这一过程中，我们需要考虑到硬件选择、网络环境、安全管理等方面。过程中的任何一个小错误都可能会导致整个集群的崩溃。基于这些考虑，我们需要进行详细的规划和准备，进行逐步的测试和验证，确保能够成功地搭建起集群。
二、数据清洗。
Hadoop的数据处理能力是其最大的亮点，但在实际应用中，数据的质量也是决定分析结果的关键因素。在进行数据处理之前，我们需要对数据进行初步的清洗和预处理。这包括在数据中发现问题和错误，并将其纠正，以及对数据中的异常值进行排除。通过对数据的清洗和预处理，我们可以提高数据的质量，确保更加准确的分析结果。
三、分析处理。
Hadoop的大数据处理能力在这一阶段得到了最大的展示。在进行分析处理时，我们首先需要确定分析目标，并对数据进行针对性的处理。数据处理的方式包括数据切分、聚合、过滤等。我们还可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具进行分析计算。在处理过程中，我们还需要注意对数据的去重、筛选、转换等方面，从而得到更为准确的结果。
四、性能优化。
在使用Hadoop进行数据处理的过程中，内存的使用是其中重要的方面。我们需要在数据处理时对内存使用进行优化，提高算法的效率。在数据读写和网络传输等方面，我们也需要尽可能地提高其效率，来增强Hadoop的处理能力。这一方面需要的是合理的调度策略、良好的算法实现、有效的系统测试等方面的支持。
五、可视化展示。
通过对数据的处理和分析，我们需要对获得的结果进行展示。在这一方面，我们可以使用Hadoop提供的一系列Web界面进行展示，同时还可以利用一些可视化工具将数据进行图像化处理。通过这些方式，我们可以更加直观地观察到数据分析的结果，从而更好地应用到实际业务场景中。
总之，Hadoop的应用已逐渐地从科技领域异军突起，成为处于大数据领域变革前沿的重要工具。在实际应用中，我从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面体会到了很多经验和教训，不断地挑战和改进我们的技术与思路，才能更好地推动Hadoop的应用发展。
大数据的核心思维
国外一家公司既经营鲜牛奶又经营面包、蛋糕等食品。这家公司出售的牛奶质优价廉，每天都能在天亮以前将牛奶送到订户门前的小木箱内。牛奶的订户不断增多，公司获利越来越大。可是这家公司经营的面包、蛋糕等食品，虽然也质优价廉，由于门市部所在的地段较偏僻，来往的行人不多，营业额一直不大。这家公司的老板当然知道通过报纸和电台作广告是有作用的。但他同时也清楚，这要付出很大的代价，而且面包、蛋糕一类食品，不同于一般大件商品，在报纸上或新闻媒体公布其名称、价格，是不容易引起消费者注意的。
该公司老板从牛奶订户不断增多的事实中感到，这是一个很大的消费群体，对其进行宣传不仅能收到很大效果，而且通过他们不断扩大影响。于是他认定，要为面包、蛋糕等食品作宣传，可以在牛奶订户上作文章，这是一个可以从中挖掘出有效宣传广告形式和手段的重要源泉。
经过他有意识地围绕着天天为订户送奶这件事不断地左思右想，终于想出一个投资不大而又宣传效果极佳的推销面包、蛋糕的好方式。这家公司的老板想出的办法是：设计、印制一种精美的小卡片，正面印各种面包、蛋糕的名称和价格，卡片的背面是订货单，可填写需要的品种、数量和送货时间，及顾客的签名。每天把它挂在牛奶瓶上送给订户，第二天再由送奶人收走，第三天便能将所订的面包蛋糕等食品随同牛奶一起送到订户家中。
在这家公司没开展为订户送牛奶的同时也按订货单送面包蛋糕的业务之前，订户们都要自己上街去买早上吃的面包蛋糕，不但费时费事，往往还要一次买够几天的需要量，这就不能不影响到面包、蛋糕的新鲜程度。再则，公司为订户所送的面包、蛋糕，其价格总是比从街上零售店买的要便宜一些。公司老板这样通过有识地运用接近联想而想出的这种推销面包蛋糕的办法，既扩大了销路，增加了盈利，又不失一种便民利民之举，大受欢迎!这家公司的老板思考这个问题运用了形象思维中思维联想的接近联想创新思维方法。
大数据数据预处理心得体会
随着大数据时代的到来，数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而，数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此，在数据分析之前，数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理，转换，集成和规范数据，以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。
二、数据清理。
数据清理是数据预处理的第一个步骤，它主要是为了去除数据中的异常，重复，缺失或错误的数据。一方面，这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据，另一方面，也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中，我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大，可以自动检测错误和异常数据，同时还提供了人工干预的选项。
三、数据转换。
数据转换是数据预处理的第二个步骤，其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如，数据集中的日期格式可能不同，需要将它们转换为统一的日期格式。这里，我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外，我还经常使用Excel公式和宏来转换数据，这些工具非常灵活，可以快速有效地完成工作。
四、数据集成和规范化。
数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体，以便进行更全面的数据分析。但要注意，数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此，数据集成时需要规范化数据，消除数据之间的差异。在工作中，我通常使用SQL来集成和规范化数据，这使得数据处理更加高效和精确。
五、总结。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心，同时，数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中，我发现，学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的，我相信随着数据分析的不断发展和应用，数据预处理的作用将越来越受到重视。
大数据的思维方式
3)人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。
事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
大数据心得体会
这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用，以及它对现代商业运作的影响。
《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既，从现象入手，继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测，并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。
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20__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!
我觉得《大数据时代》这本书写的很好，很值得一读。因为会给我们很多启发，比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用，从而再将相关数据卖给各大网店。不过，事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说，小心你在网上留下的痕迹。
我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。