《大數據時代》讀后感作文

　　這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發現，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書破萬卷，下筆如有神或許是不對的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開始。

　　這些年對于技術的發展， 我是沒有跟上，如今發現即便是對于投資，技術對于我們生活的改變太大，而自己身在這個技術浪潮的前沿，還是需要跟上步伐。

　　——前言

　　大數據這個概念已經提了很久，我也一直疏忽了對于它的理解。看完《大數據時代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時發現數據的重要性，以前在這方面的確沒有足夠的思想意識。

　　整本書來說，我覺得最關鍵的三個點是前面幾個章節：

　　1、要總體，不要隨機樣本：從小對于統計學相關的學習，基本都是從樣本出發，理論的基礎在于如何隨機的足夠分散的選取樣本，這可是技術活加直覺。而對于大數據來說，要的就是總體，本質上來說，總體樣本的確更能準確找到結果。但是對于統計來說，總體的分析增加了數據分析的難度，不僅數據核對不好進行，一旦出現數據污染，準確度就會大打折扣，而且進行數據回溯的時候，也無法準確確認問題，而這一點也是后面相關性上問題；

　　2、要混亂，而不是精確：這里主要想說明的是希望數據的多樣性，盡量將相關數據都收集起來，不管是結構化的還是非結構化的。這樣就不可避免的最終結果的不準確性。大數據更多的是從一個總體數據中說明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無法精確。這里有個點的說明，我覺得需要提一下，大數據算法更傾向于“簡單”，而不是復雜，這個倒是出乎我的意外。

　　3、要相關性，而不是因果：從我對于知識獲取的過程來說，我是不同意這個觀點，從人體對于知識的理解，還是要從因果論出發，沒有因果論，就會變成瞎子。而作者的觀點上來說，原因可能還是從大數據本身的非準確性，一旦找到合適的算法，找到相關性，向上追述原因本身就很難。但是從舉的示例上看，相關性的確認是一個非常大的工程，基本就是使用排舉法，一個一個試。

　　所以，對于大數據來說，最重要的三點是：1、數據——得到更多數據；2、算法——建立更快的算法體系；3、思維——尋找數據間更多的相關性。

　　對于數據最終的走向，我同意書中所提到的政府管理的觀點，既然都是以“石油”的標準來看待數據，政府統一管理也就是必然的了。而且對于政府來說，掌握更多數據也有利于其管理及維護社會的穩定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發展是不會被道德綁架的。

　　所以最后，想要建立對于大數據的思維，《大數據時代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯。如人際關系這一塊，也是出乎我的意料。

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