《大數(shù)據(jù)時代》讀書報告

1、《大數(shù)據(jù)時代》讀書報告《大數(shù)據(jù)時代》讀書報告《大數(shù)據(jù)時代》是英國維克托邁爾舍恩伯格教授的著作，被公認(rèn)為是國內(nèi)外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。作者通過枚舉了上百個例子，對大數(shù)據(jù)的方方面面進(jìn)行了系統(tǒng)、詳細(xì)解說，讓每一名讀者，即使是外行也能很容易理解，直觀感受到大數(shù)據(jù)給社會和生活帶來的改變。在本書中，對于大數(shù)據(jù)時代，作者主要提出了三個核心觀點(diǎn)：1、要全體不要抽樣。分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本。2、要效率不要絕對精確。我們樂

2、于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜，而不再追求精確性。3、要相關(guān)不要因果。我們不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。這三個觀點(diǎn)在某種程度上顛覆了我們的傳統(tǒng)思想。要全體不要抽樣：傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法是解決如何通過選取少量樣本，通過對樣本的分析，然后推斷整體的趨勢和規(guī)律。而大數(shù)據(jù)時代告訴我們“樣本=全體”，在很多時候，我們不再需要費(fèi)心去考慮樣本抽樣、數(shù)據(jù)過濾等問題。我們利用大量數(shù)據(jù)，甚至是所有數(shù)據(jù)，然后用算法去計算分析，從而更精準(zhǔn)的找到各個因素

3、之間的相關(guān)關(guān)系(不是因果關(guān)系)，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。要效率不要絕對精確：在傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)中，由于抽樣的限制，研究往往會對精確度做很嚴(yán)格的要求，譬如置信區(qū)間的概念。而大數(shù)據(jù)時代會把這些條件根本性問題和小數(shù)據(jù)時代并沒有本質(zhì)區(qū)別。它在某種程度上是樣本的無限放大。大數(shù)據(jù)的根基是“數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的前提。如果沒有有效的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也只是空中樓閣。因此，一方面，如何積累豐富的數(shù)據(jù)資源，是我們急需解決的問題，另一方面，對于已有的數(shù)據(jù)資源，

4、如何有效地利用，提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性水平，也需要我們思考。就目前來看，大數(shù)據(jù)的未來更加關(guān)注的是“社會化大數(shù)據(jù)”，即人和人的關(guān)系、人和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。通過對社會化數(shù)據(jù)分析，使得我們能夠?qū)θ?、社會和商業(yè)有更加深入的理解。這也解釋了為什么在美國，很多人認(rèn)為Facebook的價值在某種程度上要大于谷歌。因此，企業(yè)在日常運(yùn)行中，要注重積累這方面的數(shù)據(jù)資源，同時要配套相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和方法，最大程度提高數(shù)據(jù)利用價值。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是處理。

5、大數(shù)據(jù)的核心價值是預(yù)測。但大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)對數(shù)據(jù)分析的確提出了全新挑戰(zhàn)。面對海量的數(shù)據(jù)，如何尋找快速有效的方法進(jìn)行分析挖掘，為我們的決策提供依據(jù)也是擺在我們面前的一個難題。對此問題，一方面我們可以結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，對結(jié)構(gòu)復(fù)雜、來源多樣的數(shù)據(jù)建立有效統(tǒng)計模型，先行對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理。另一方面，需要開發(fā)先進(jìn)的軟件平臺和算法，例如目前已有的Hadoop、MapReduce等，盡可能用低成本和擴(kuò)拓展的方式處理大數(shù)據(jù)?？偠灾髷?shù)據(jù)很精彩。對于企業(yè)