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发表时间：2025-05-27读完一本书以后，你有什么体会呢？不妨坐下来好好写写读后感吧。那么你会写读后感吗？以下是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，仅供参考，大家一起来看看吧。
金融e时代读后感 篇1
《原则》这本书在年初很火，一直打算看一下，最近终于将本书提上了阅读日程。说实话，看完后并没有醍醐灌顶的感觉，有收获但与之前的期待是不符的，原因应该是目前的我还没有亲身的实践体验，而且也不会立马去用到书中的原则。
这是一本手册，作者瑞?达利欧作为全球知名对冲基金的创始人，将一生中生活和工作中的原则进行了记录和总结，桥水公司以这些原则为基石，参考、学习、执行和监督。作者在人生的晚年阶段将这些原则公开，希望能给世界带来帮助。
随思
这本我读起来还是有点无聊乏味的，就像在读一大堆的公式定理，这很大一个原因是不太适合现阶段的我。因此不能一味追那些经典好评的书籍，适合现在的自己的书就是好书，能有收获的书就是好书。
作者如此强调原则，与作者的'「把做事和投资决策的方法转化成计算机算法」强烈信念有密不可分的联系。极度透明和极度公开也是希望增强公司成员的确定性，减少不确定因素，毕竟是做对冲基金，一点差错就可能导致倾家荡产。相比当下重视相关性而忽视因果关系的机器智能，作者偏爱强调强因果关系的专家系统，这也是其经历和行业所决定的。
结合自己的情况，说一些自己的感触。
当你开始建立自己的原则，并在人生历程中不断调整、加固，慢慢你就会塑造出你自己，你自己和他人都能更好地认识你，帮助你更好的做出决策。
以前面对质疑和批评，总会本能地抗拒和拒绝，希望以后以更开放和谦逊的态度去对待，不要过分在意所谓的面子和自我虚荣。
建立一种坦诚的文化，出问题时及时找到错误去修补，并找出如何避免再次重犯的解决方案，而不是去隐藏问题。
金融e时代读后感 篇2
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(阿里巴巴、淘宝网)。
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。
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。 不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。 当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的.数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据? 查了查百度百科，是这样定义的：大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。 以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业? 诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路混杂性。
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’。“[i]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。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。
金融e时代读后感 篇3
水浒传读后感 《水浒传》又名《忠义水浒传》，简称《水浒》，作者施耐庵，作于元末明初，而至晚于明朝中晚期成书，是中国历史上第一部用白话文写成的长篇小说，开创了白话章节小说的先河，是中国四大名著之一，也是汉语文学中最具备史诗特征的作品之一。版本众多，流传极广，脍炙人口。对《水浒传》及相关文化的研究被称为水浒学，简称水学。
《水浒传》曲折动人的情节，尖锐激烈的矛盾冲突，往往通过一个个场面展开、一个个细节描写、一步步地推向高潮。第23回写武松打虎的情节就是如此。第一个场面，写他在景阳冈下酒店一连喝了十几碗酒。接着第二个场面，写他走出酒店被店家喊住说：有大虫伤人和三碗不过冈。武松怀疑店家用心不良，决计过冈。第三个场面写他行数里，看见剥皮树干上写着有大虫伤人等两行字，武松将信将疑地仍继续上冈。第四个场面写他来到景阳冈上，看到山神庙前的印信榜文确信有虎。接着第五个场面才写他在冈上遇虎、打虎。在打虎这个场面中，老虎的`一扑、一掀、一剪，武松一一躲过，以及武松的哨棒打在树上被折断，他就势按住老虎拳打脚踢，老虎以利爪刨出土坑等等 这本书让我了解了中国的历史，水浒英雄们的反抗精神和封建社会的腐败的一面，是一本耐人寻味的书。
金融e时代读后感 篇4
读完这本书并不是一气呵成的，第一次读到大约五分之一的时候就放下了，第二次重新开始读，读到三分之二的时候又想放弃，可是想了想，还是坚持了下来，不为别的，看到三分之二的时候基本明白了书中要讲的主要内容，而这内容并不是我想从书中获知的，或者说，书中内容与我期待相去甚远。而之所以能硬着头皮读完，完全是出于想着事后跟朋友评论这本书的时候更有资格而已，毕竟，没有看完一本书而去评论它总是有失公正的。
大数据时代这本书按我自己的理解主要讲了四个方面的内容：
一是讲什么是大数据，举了很多例子说明我们已经进入大数据时代了。
二是讲大数据的意义，文中大量举例，论证大数据对人类发展的积极意义。
三是讲大数据若是用得不当所产生的消极影响。
四是提醒我们如何避免大数据的消极作用，发挥它的优势造福人类。记得高中学政治的时候，有一条回答问题的黄金法则，当要解决一个问题的时候得从三方面回答，那就是：是什么，为什么，怎么样；也就是先解释事务的定义，再说解决问题方法，最后阐明这个事务的积极作用和消极作用。而大数据时代只说明了两个问题，那就是，"是什么”，以及“为什么”。也许这本身就不是一本工具书。大数据时代，这个名字取的.是够大气，内容却不敢恭维。这本书在网上炒的也很火，受很多人追捧，不知道看完之后是不是跟我一样，感觉看与不看似乎影响不大。
跟老公谈论过这本书，刚开始我在京东上买它的时候很激动得对老公说，看完这本书我会更了解现在互联网思维，对工作有帮助，而等我读完，一点这样的感觉都没有了。老公也很形象描述了这本书，它就像美食节目《舌尖上的中国》一样，告诉你哪里有好吃的，但是不告诉你怎么做。我觉得这个比喻很形象，真是要人命了，看着一道道美食而不得，只能拿起身边的薯条可乐解解馋的痛苦就是如此。
金融e时代读后感 篇5
1、智能将取代重复的劳动，创意更重要，例如：懂得选煤厂工艺流程，可能比变成控制设备开机顺序重要。
2、数据足够时大量的简单组合比少量精确模型能够降低成本，从这个角度拖罗密采用大圆套小圆的思维更适合解决问题，因为开普勒的椭圆发现极具偶然性，而托罗密的方法更具实操性。例子还用日本光学相机超过德国。另一启发做事要延长避短，看着开始按笨方法做事，总比只能着捷径而不性动要好。
3、切比雪夫大数定理
4、信息的作用是解决不确定性：
5、机械思维：确定性
大数据思维：用不确定性看待世界，用信息消除不确定性
人工智能取得的成就，不断把各种智能问题转化成消除不确定性的问题，然后再找到能够消除相应不确定性的信息。
6、信息的.等价性、相关性
7、大数据的三个特征：数据量大、多维度、完备性
8、大数据思维摆脱因果思维，可以接受解决问题而不用追究原因
谷歌：搜索从“遵循因果关系”到“寻找相关性”
9、用大数据收集某公司的正常办事流程和每个操作者的操作习惯，一旦流程有误或行为习惯没有记录，采取措施终止操作。还有日本一种汽车的思路，手机驾驶员的身体信息和操作喜欢，假设有人盗车，相关信息不符，必须输入密码。
金融e时代读后感 篇6
《童年》是苏联作家高尔基的小说。这本书是以孩子的视角来讲述故事，给这个充满伤痛的故事蒙上了一层天真烂漫的色彩。
“在一个昏暗狭小的屋子里，阿廖沙的父亲躺在了地板上。身穿素白，身子显得特别长……母亲跪在地板上轻声说着什么，声音低沉嘶哑；双眼被泪水浸泡着，又红又肿。外婆也在哭……”读着读着，我屏住了呼吸，心情久久不能平静。多么可怜的阿廖沙，才三岁就失去了父亲！他还那么小，小到对外祖母说的关于父亲去世的话还不能完全弄懂！生活贫苦的一家人，在失去了父亲之后，该如何生活下去呀！我继续读了下去，阿廖沙的生活环境实在太差了，他生活中的很多人都是那么自私，那么暴烈。幸好有慈祥、善良、乐观的外祖母的陪伴。
读完《童年》这本书，我深深地同情高尔基悲惨的童年，但是也佩服高尔基面对困苦生活的勇气。高尔基的`家人很粗暴、自私、市侩，他跟着外祖母生活，外祖母慢慢地教育他。外祖母给他讲故事、讲笑话、安慰他……外祖母就是高尔基生活里的一束光，是外祖母让他感受到了爱，感受到了善良，感受到了温暖……
和高尔基相比，我是多么幸福啊！在家里，有家人的疼爱和关心，不愁吃不愁穿；在学校，有老师悉心的教导和同学们的关爱。我要好好珍惜，要好好读书，天天向上。
金融e时代读后感 篇7
丹尼斯威特勒曾说过：“成功者的态度包含众多的成份。但是，最重要的是具有自信心。”高高举起信心这盏明灯，它将引导你在漆黑的夜里找到光明的前途。
当我买回一本《读者》，我都会品味着“卷首语”，我觉得，一本书的“卷首语”是不可缺少的`，《读者》的每一篇“卷首语”都会告诉人们一个深深的道理，让你不容易忘记。
请耐心地听我把这个故事讲一遍。光滑的墙壁上，一只蚂蚁在艰难的往上爬。爬到一大半，忽然滚落下来，这是它的第七次失败。然而过了一会儿，它又沿着墙角，一步步往上爬了……
第一个人注视着这只蚂蚁，禁不住说：“一只小小的蚂蚁，这样执着顽强，真是百折不回啊！我现在遭到一点挫折，能气馁退缩吗？”他觉得自己应该振奋起来，来勇敢地面对他在生活中的那些困难。第二个人注视着这只蚂蚁，也禁不住说：“可怜的蚂蚁，只要稍微改变一下方位，它就能很容易爬上去；可是，它就是不肯看一看，想一想……唉，可悲的蚂蚁！
一只小小的蚂蚁途径了7次失败都还不放弃，而让现在的我们呢？也许1次小小的挫折有可能会让我们放弃了以及整个人生，就比如一些高考失败的高中生吧！这是多么令人可悲的事啊。如果高考失败换做故事里的两个人的话，我相信他们绝对不会选择对人生放弃的，要么就去重考，要么就找工作，就从低层慢慢做起，再苦再累也会忍着。
这种精神就是值得我们学习的，只要心中有盏不灭的灯，生活就会展开新的出路和生机。
“风景秀丽，趣味无穷，多元文化，开拓眼界，人生启迪”，这便是我对《读者》一书的评价。让我们感受着熟悉的书香气息，翻开简单和谐的封面，走进《读者》的世界。
金融e时代读后感 篇8
人工智能是未来XX年可期有大发展的领域，也是我们从事数据行业的职业愿景。看我这本书，更加坚定这是一个可期，有意思的方向。
基本思路
经典思路：目前在做数据分析时，采用的是传统的逻辑推理的分析的`思路。先提出问题，再通过严谨的逻辑推理进行验证，解释商业问题。
新思路
尝试使用相关性进行数据挖掘分析；就是数据挖掘的一些技术，比如聚类、决策树、随机森林等高级统计模型。这种思路做出的东西，一般而言是技术门槛较高、解决经典思路无法解答的问题，也符合当前流行的大数据思维、人工智能思维。新思路的处理问题逻辑，先有相关性分析，找出导致问题的相关性因素，然后再解释背后的商业逻辑。
适用范围
符合人脑的思维模式，由A —>B —> C的逻辑顺序。在解决小而美的独立case时，效率高。比如，“为什么今天某个页面的转化率突然升高啦”这类的问题，通过逻辑推理，一步一步下钻，可以很快定位原因。
新思路：这是AlphaGo下围棋是采用的思路，决策next move是因为next move对最终赢得棋局概率最高。这是一种结果导向的思维，将智能问题变成了数据问题。AlphaGo不需要知道如何布局，只关注每一次的落子都在提高最终胜利的概率。这种思路可以解决目标明确且影响因素众多的决策问题。
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