■ 大数据战争读后感
现在已经进入到了二十一世纪了，当今社会已经摆脱了上个世纪的那种消息滞后的时代了，我们最应该感谢的就是科学的进步为我们带来了这么多便利。与此同时，科学的进步还为我们带来了“大数据”这个让人类减少了很多工作量的东西。
在这个学期的名著导读课上我们就被要求读：《大数据时代》这本书。《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，他是一个特别厉害的人，他作为一个教师，他曾经在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多所世界前列名校任教的经历。
他作为一个科学家，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。十多年来，他一直是数据科学的技术权威。他是最早洞悉大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受尊敬的权威发言人之一。
现任牛津大学网络学院互联网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，哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人；曾任新加坡国立大学李光耀学院资讯与创新策略研究中心主任。他还是耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学和维也纳大学的客座教授。他作为一个研究学者，他的学术成果斐然，有一百多篇**公开发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上，他同时也是哈佛大学出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美国社会学期刊等多家出版机构的特约评论员。
他是许多世界知名企业信赖的信息权威和顾问。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm；
＂大数据＂在百度上搜索到的解释是：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。特点：
数量、速度、品种、真实性。schenberg认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到“大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉；大数据也是改变市场、组织和**与市民关系的一种方式。
这是一种更加人性化和社会化的解读。
大数据不仅改变了公共卫生部门，整个商业部门也因为大数据而重新洗牌。买机票就是一个很好的例子。就像书中写到2003年，奥伦·埃齐奥尼准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道机票越早越便宜，所以他**上预订了在大日子开始前几个月去洛杉矶的几票。在飞机上，埃佐尼好奇地问隔壁的乘客他们付了多少票。当得知虽然那个人的机票比他买得更晚，但是票价却比他便宜得多时，他感到非常气愤。
于是他问了其他几位乘客，发现他们买的票比他的便宜。
飞机降落后，ezioni决心帮助人们开发一个系统来猜测当前网页上的机票是否合理。作为一种商品，同一架飞机的作为数量应该没有差别。但实际上，**却千差万别，其中缘由只有航空公司自己清楚。
埃齐奥尼说，他不需要解开机票差异之谜。他要做的仅仅是**当前的机票**在未来一段时间内会**还是下降。这个想法是可行的，但不太容易操作。
系统需要分析所有机票销售**，并确定机票**与提前购买天数之间的关系。
在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据**与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出＂大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。这表明，在数据时代，人同样重要。数据时为人服务的，它需要人的驱动才能完成相应的目的。在这样一个大环境中，常常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对我们来说既是机遇也是挑战。一些国家已经开始步入大数据时代的行列，并开始在各个领域进行研究和应用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据**、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
■ 大数据战争读后感
读了涂子沛先生的《大数据时代》（这是一本社科类书籍，想深入研究大数据原理的可以选择其他技术类专业书籍）。作者以美国为例，讲述了“数据不仅可以治国，还可以强国”的观点，对中国今后的大数据发展战略提出了建议。读完之后，主要有一下几点感想。
一、美国社会之所以发达高效，引领世界科技的发展，与其尊重数据，收集数据的传统是分不开的。数据被视为科学的度量、知识的来源。没有数据，无论是学术研究，还是政策制定，都寸步难行。“数据驱动决策方法”使得政府更有效率、更加开放、更加负责。
数据的积累需要时间，不能一蹴而就，美国在数据的收集方面历史悠久。美国联邦政府的取得数据主要有三个来源：业务管理的数据，民意社情数据，物理环境数据。例如1940年罗斯福引进的民意调查、1962年启动的海浪监测计划和1973年诞生的最小数据集。而中国取得类似的进步，是进入21世纪之后才发生的事情。2003年，中国开始着手制定医疗系统的最小数据集，创立了第一个全国性的大型社会调查项目，开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访谈调查。2006年中国卫生部才出台了最小数据集的标准。几经周折，国家统计局才在2006年9月成立了社情民意调查中心。
中国的落后，根源之一是缺乏以数据为基础的精确管理，未来中国的进步，需要面对收集数据、使用数据、开放数据的挑战。
二、大数据是一柄双刃剑，数据虽然可以造福于民，但是也可能成为控制人民的工具。2013年的“棱镜门”事件揭露了政府对于人民的监控，引起轩然大波。在未来，每个人都可能存在一份数据档案，包括一个人的教育、医疗、福利、犯罪和纳税等等一切从摇篮到坟墓的数据记录，甚至包括电话、邮件等都可能被监听和记录。通过数据整合和信息加总，就可以再现一个人生活的轨迹和全景，各个系统之间的数据可以彼此印证、互相解释，个人隐私就无所遁形。英国作家乔治.奥威尔在其讽刺小说《一九八四》中描述了时刻被“老大哥”监视的零隐私的可怕情形：不论是睡着还是醒着，在工作还是在吃饭，在室内还是在户外，早浴盆里还是在床上，没有躲避的地方。除了你脑壳里几个立方厘米以外，没有东西是属于你自己的。
随着大数据科技的发展，我们的一举一动，每一通话，每一次上网记录都被监控、记录，分析，当这些数据被某一个人或组织掌握，将会是对我们隐私的莫大威胁，因此，对于数据使用的监管需要进一步的立法进行规范，我国目前对于数据的收集、利用处于野蛮生长阶段，任何商业组织都可以收集和分析用户的信息。政府需要立法对技术的使用进行监管，保障公民的安全。
三、数据是一种公共资源，政府使用纳税人的钱收集了数据信息之后，需要将数据进行公开，这样既可以集中大众的智慧，利用数据科学地治理社会；也可以让大众对政府的行为进行监督，避免政府的腐败。因为缺乏竞争，官僚体制与生俱来有一种僵化保守的本性，政府机关也往往固守不前。很多数据都被以机密为借口封存起来，人民就无从得知政府的各项举措是否合理，因此在黑暗中就滋生了腐败。
而且，现代社会中，掌握信息多的人，在社会竞争中处于有利的地位，而信息贫乏的人，则处于不利地位，数据不应该被少数人垄断，应该作为一种公共资源被普通百姓获取。
四、技术的进步离不开科学技术人员的不懈努力，知识分子应该承担促进社会进步的责任和使命。正如linux的开发者所说的：“一个人做事的动机，可以分为三类：一是求生，二是社会生活，三是娱乐。当我们的动机上升到一个更高阶段时，我们才会取得进步：不是仅仅为了求生，更是为了改变社会，更理想的是——为了兴趣和快乐。
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■ 大数据战争读后感
这么多年来，看了很多东西，如今回过头来发现，好像什么都忘了，真是悲剧，所谓读书破万卷，下笔如有神或许是不对的，还是需要下笔勤快，所以决定从这里开始。
这些年对于技术的发展，我是没有跟上，如今发现即便是对于投资，技术对于我们生活的改变太大，而自己身在这个技术浪潮的前沿，还是需要跟上步伐。
——前言
大数据的概念提了很久，我一直忽略了对它的理解。看完《大数据时代》，再结合如果工作上对于大数据的理解，顿时发现数据的重要性，以前在这方面的确没有足够的思想意识。
对于整本书，我认为三个要点是前几章：
、要总体，不要随机样本：从小对于统计学相关的学习，基本都是从样本出发，理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本，这可是技术活加直觉。对于大数据来说，这是一个整体。从本质上讲，整个样本可以更准确地找到结果。
但是对于统计来说，总体的分析增加了数据分析的难度，不仅数据核对不好进行，一旦出现数据污染，准确度就会大打折扣，而且进行数据回溯的时候，也无法准确确认问题，而这一点也是后面相关性上问题；
2、要混乱，而不是精确：这里主要想说明的是希望数据的多样性，尽量将相关数据都收集起来，不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。
大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事，既然是概率，也就可以理解无法精确。这里有个点的说明，我觉得需要提一下，大数据算法更倾向于“简单”，而不是复杂，这个倒是出乎我的意外。
3、要相关性，而不是因果：从我对于知识获取的过程来说，我是不同意这个观点，从人体对于知识的理解，还是要从因果论出发，没有因果论，就会变成瞎子。而作者的观点上来说，原因可能还是从大数据本身的非准确性，一旦找到合适的算法，找到相关性，向上追述原因本身就很难。
但是从举的示例上看，相关性的确认是一个非常大的工程，基本就是使用排举法，一个一个试。
■ 大数据战争读后感
在这个大数据时代，我们能做什么？我想，如何在教育领域使用大数据来分析学生的个性和爱好，真正做到因材施教，提高教学质量；如何在中小企业管理领域应用大数据分析，真正将粗放型管理变为精细型管理，提高效率，节省开支，并应对公司在发展进程中带来的管理问题；如何改变中国千百年来“轻数”的烙印，学会开始用“数据”说话？这本书给了我们一个全新的看待事情的角度。
当然，书中更多的例子是生活化和商业化的。作为一名教育工作者，我当然更关心大数据时代对教育的影响。我们的教育是一个不太喜欢实用主义的体系，但现实中大多数人抱着功利的心态，用非实践的教育去追求现实世界中的美好生活。这是我们教育的根本问题。
那么大数据概念会给教育带来什么实用价值呢？长期以来，我国教育界一直在研究教育的数字化，如数字化校园。这一理念是将我们的教育内容数字化，其结果指向电子教材的研发或教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
看过《大数据时代》之后，我才发现问题出在**了。教育领域，数据化比数字化的意义要大得多，与其轰轰烈烈研究数字化校园，不如认认真真研究数据化校园。这么多年了，我们真正掌握的教育规律究竟有多少啊？
单个个体的数据看似杂乱无章，但当数据积累到一定程度后，群体的行为就会在数据中呈现出一种秩序和规律。通过收集、分析大量的数据，就能总结出这种秩序和规律，然后有的放矢，对不同的学***供有针对性的帮助。哈佛大学和麻省理工学院之所以向全世界免费开放其学***，目的也是想让更多的学***上面学习，以收集更多的数据，有了数据，它们才能研究世界各国学***行为模式，进而打造更好的智能学***。
长期以来，我们不知道教育对一个人的影响会如何表达。我们所拥有的只是一个轮廓，我们不确定老师的行为对学生有什么影响。所以，人们对教育总是有很深的怀疑。科学吗？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。
而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
2014年9月
■ 大数据战争读后感
离不开大数据的时代
这些年，“大数据”这个词频繁地出现在人们的视野中，它不仅写入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时在我国国务院和其他国家的**报告中也多次提及。这让我对大数据产生了浓厚的兴趣，我将从2015年5月参观苏宁总部开始。
苏宁是南京本土品牌。幸好离我们学校不远，所以成功地参加了一次参观企业的活动。“苏宁云商”，是它现在主打的品牌，大家都知道，而且很常用的苏宁易购，正是旗下之一。讲解人员不断地在参观中反复提到的o2o、p2p等技术模式，而且向我们展示了其后台强大的统计数据，根据某消费者对于购物的偏好分析，来定时推送一些互补商品，往往这些推送也会被买家加入到其购物车中。
更新颖的是“模拟试衣”，通过扫描试穿者的身材、相貌来量身打造，在大屏幕中显示出你穿戴某件衣服的模样。这些都让我对“大数据”这个词更加好奇不已。什么样的运营模式能给我们带来这么多的便利？
本书的作者向我们阐述了一个奇妙的“云时代”。他认为在抽样研究调查的时期，由于研究的条件欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而大数据时代我们可以获取海量的数据，以样本=总体的更多数据分析让我们更清楚地看到以前无法揭示的细节信息。从历史的角度来找寻，“全体”似乎是人们一直所追逐的，国外的托勒密为“收集全世界的书，实现世界知识总汇”而建立了亚历山大图书馆，国内的乾隆汇编四库全书，都认为可以收集全部的书籍，然而每个收集过程都有主观因素在其中，就算统计也不能做到完全“全体抽样”，如果是有破坏性的，例如灯泡是否耐摔，不可能将所有灯泡都摔碎，所以只能使用抽样。
大数据改变着我们理解世界的方式，通过探求“是什么”而不是“为什么”，了解相关关系帮助我们以全新的视角更好地了解与审视这个世界。通过大数据的运用，效率极大的增加。我看过一个管理科学的例子，通过数据分析得出结论：
周末加班去买婴儿用品的爸爸通常会去啤酒区买啤酒，而其他产品很少出现在他们的购物车上。通过这一分析，超市管理者将婴儿用品和啤酒分开放置在最远的距离区域，消费者往往会在来回之间对这些产品给予一定的关注，从而增加了购物量和超市的利润。无独有偶，就拿身边的苏果超市举例，将上下两层购物区以需要人手动推车缓步慢行的坡道连接，而取代了运行快速的电梯，这样就能在路的两侧放一些冷门的商品，会让更多的消费者能够看到它们，进而购买、创收。
然而，这本书也存在一些争议，如效率和不精确性。笔者认为，对准确性的痴迷是信息匮乏时代和模拟时代的产物。“通过找出一个关联物并监控它，我们就能**未来。
”这句话当然是正确的，但是效率取得的同时，我们也是不可以放弃精确的，如果我们一味容忍混杂性的话，结果当然是不能接受的。所谓“差之毫厘，谬以千里”，在这样的大数据时代，云计算中肯定显得更为重要。
现在有很多国际500强企业，他们都关注云时代的魅力，也看到了这项技术能给他们带来的巨大利润空间。例如享誉世界的ibm公司，就创新地将这项技术发展成面向世界用户的**——称之为“认知商业”，其平台正是 ibm watson。这个平台最初的创想是我们在创作文字、编写方程、记录笔记、拍摄**，在各种社交软件平台上发布信息状态时，传统的编程计算机无法完全解读和处理这海量的信息，而watson善于认知，专于理解、推理和学***计，可以帮助行业领导者重塑产业格局。
这就让我们战胜从前无法逾越的挑战与阻碍。
■ 大数据战争读后感
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。本书旨在在大数据方兴未艾、众说纷纭之际，进一步阐述和澄清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是肤浅的、肤浅的、单纯的、扭曲的或无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、业务变革和管理变革三个方面阐述了大数据时代的到来，列举了公共卫生和商业服务领域大数据变革的诸多实例。比如：在思维变革部分，以ups与汽车修理**为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”；在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：
u ps国际快递公司从2000年就开始使用**性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前ups每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过对车辆个部分的测试，ups现在只需要更换需要更换的部分，从而节省了数百万美元，这就是通过找出各种新数据之间的相互关系来解决日常需求。
这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为新世纪巨大的经济资产、矿产资源和石油资源，将带来新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此，我们必须牢牢把握数字革命的发展趋势，加强大数据分析的数据治理和应用，提高企业的生产经营管理水平，迎接大数据时代的到来。
■ 大数据战争读后感
大数据这几个字，其实早已经听了无数遍，但在工作中接触，其实也就一年多的时间，深深的感觉后悔啊，没有早点学习这块的内容，所以赶紧补课。
经过某数据专家的推荐，选择了《大数据时代》这本书入手。对于技术小白来说，这本书的内容是比较好理解的，主要从思维变革、商业变革、管理变革三个方面讲述了大数据给整个时代带来的变化。书中的例子很多也是大家比较熟悉的例子，所以把这本书当作科普性读物快速阅读，是非常适合小白人群的。但对大数据真正的运用，还是得在工作中实践和总结了。
大数据在消费端的应用，应该是已经起步并逐渐在完善的过程，但在工业领域可能是才刚刚起步，所以这本书我觉得对我的意义，更多的是提醒我，在工作中要时刻想想，是否有哪里是应该用到大数据的。现在我也没有特别好的例子给大家，所以只能先把我的读书笔记分享给各位。如果非要用一句话来总结，我想说：时刻牢记用数据说话，但绝对不能完全依赖数据。
■ 大数据战争读后感
《大数据时代》
读书分享
一、开篇
《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作思维各方面所遇到的重大变革。本文明确阐述了大数据的基本概念和特点，并列举了清晰的观点。
作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
二、大数据的概念
“大数据”是一个数据量大、数据种类多的数据集，传统的数据库工具无法对这样的数据集进行抓取、管理和处理。
三、大数据4个特点
要理解大数据的概念，首先要从大数据入手，大数据是指数据规模，大数据一般是指
10tb(1tb=1024gb)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，
其基本特征可以用4个v来总结(vol-ume、variety、value和veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、数据体量巨大。从tb级别，跃升到pb级别。
2。有许多类型的数据，如网络日志、**、**、地理位置信息等。
3、价值密度低。以**为例，在连续监测过程中，可能有用的数据只有一两秒。
4、处理速度快。1秒定律。最后，它与传统的数据挖掘技术有本质的区别。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、个人电脑和各种传感器遍布世界各地，都是数据**或承载的方式。
四、大数据时代处理数据理念上的三大转变
首先，关于不是随机样本而是整体数据中。指出在小数据时代，随机抽样是用最少的数据获得最大值的方法。作者使用大数据和乔布斯的癌症**来说明使用所有数据而不是样本的重要性。
乔布斯成为世界上第一个对他所有的dna和肿瘤dna进行测序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然他最终死于癌症是不可避免的，但这种获取所有数据而不是仅仅获取样本的方法延长了他几年的寿命。
其次，关于要效率不要绝对精确，作者指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视准确性的优缺点。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。
google translate优于ibm的candide系统，并不是因为它有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。（它的语言库来自未过滤的web内容，它将包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误和各种其他错误。）
最后，在相关而不是因果关系这一章。作者指出，在大数据时代，知道什么比为什么更现实。作者列举了林登亚马逊推荐系统的成功案例，证实了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。
沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表，从以前广为人事的啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于其策略的帮助。建立在相关关系分析法基础上的**是大数据的核心。aviva insurance利用数百种生活方式的数据，如兴趣爱好和长时间的网络浏览，间接确定谁更容易患高血压、糖尿病和抑郁症。
ups国家快递公司通过使用**性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了**大数据的优势。
5、 大数据在各行各业的应用与典型案例共享
六、大数据的优点和隐忧
七、大数据时代的思考启示
八、故事分享
一家披萨店的**响了，客服人员接了**。
客服：***比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务？
顾客：你好，我想要一份……
先生，请先告诉我您的会员卡号码。
顾客：******。
客服：陈先生，您好！您是住在泉州路一号12楼1205室，您家**是2646****，您公司**是4666****，您的手机是1391234****。请问您想用哪一个**付费？
顾客：你为什么知道我所有的**号码？
客服：陈先生，因为我们是**crm系统。
顾客：我想要一个海鲜比萨……
客服：陈先生，海鲜比萨不适合您。
顾客：为什么？
客服：根据您的病历，您的血压和胆固醇偏高。
顾客：那你们有什么可以推荐的？
客服：您可以试试我们的低脂健康比萨。
顾客：你怎么知道我会喜欢吃这种的？
客服：您上星期一在**图书馆借了一本《低脂健康食谱》。
顾客：好。那我要一个家庭特大号比萨，要付多少钱？
客服：99元，这个足够您一家六口吃了。但是你妈妈应该少吃点。她上个月做了心脏搭桥手术，现在还在**中。
顾客：那可以刷卡吗？
客服：陈先生，对不起。请付现金，因为你的信用卡已经被刷爆了，你还欠银行4807元，还不包括房贷利息。
顾客：那我先去附近的提款机提款。
客服：陈先生，根据您的记录，您已经超过了今天的取款限额。
顾客：算了吧。你可以直接把披萨送到我家。家里有现金。你们多久会送到？
客服：大约30分钟。如果您不想等，可以自己骑车来。
顾客：为什么？
客户服务：根据我们的crm全球定位系统，车辆行驶自动跟踪系统记录。您注册了一辆车，车号为sb-748，现在您正骑在解放路东段华联**右侧。
顾客当即晕倒。
■ 大数据战争读后感
拥抱大数据时代
21世纪，一个充满了变革的时代，很喜欢的一句话是“未来扑面而来”，二十年前，我们甚至不知道网购是啥，然而，到了现在，网购几乎已经变成了我们生活中必不可少的一部分。想到了几十年前全球排名前十的公司现在几乎全部重新洗牌，想到了，现在一份《纽约时报》的信息量近乎19世纪人，一生所接触到的信息量，不得不说，这是一个信息**的年代。有人说，在这个时代你掌握了大量的数据那你离成功就不远了，因为这是个“大数据时代”。
大数据不是大数据，而是海量数据。当我们拥有大量的数据时，我们就可以通过各种方法和手段得出我们想要得结论。选择读《大数据时代》这本书，一则是出于对这个名词的好奇，二则是觉得那么多人推荐必然值得一读。
《大数据时代》是被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔—舍恩伯格教授的代表作之一，宽带资本董事长田溯宁先生说这本书是他看到过的最好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都是非常具有价值的。
《大数据时代》从思维变革、商业变革、管理变革三部分对大数据的基本概念和特点进行阐述，但这本书不同于大多数理论书籍的枯燥，也不是一本厚重的科普杂志，书中观点掷地有声，观念高屋建瓴，例证丰富翔实，体现了舍恩伯格教授广博的知识，强大的驾驭问题的能力以及他立言立说的野心，是一本不可多得的大数据著作。
如作者所说，大数据开启了一次重大的时代转型，是一场生活、工作与思维的大变革，新时代的我们正处于这场巨大的变革中，我们是参与者、也是承受者，生活中无时无刻不被大数据包围，便捷、舒适来于斯，对隐私的担忧也来于斯。也就是说，大数据也是一把双刃剑，我们的自由越大，约束也随之增大。
更多采样分析在过去的统计分析中扮演者举足轻重的角色，它用最少的数据得到最多的信息但采样分析暴露出来的问题也是不容忽视的，首先，采样分析的精确性与采样的随机性呈正相关，与样本数量无相关关系；其次，当人们不满足大概的结果时，随机采样就失去了原有的效力，用作者的话说就是“在宏观领域起作用的方法在微观领域失去了作用”。随着数据处理技术的巨大变革，我们需要的是尽可能多的数据甚至是所有的数据，也就是说“样本=总体”。乔布斯的癌症治疗过程就是一个很好的说明“样本=总体”的好例子。
抽样分析忽略了对细节的调查。随着大数据时代的发展，这种弊端越来越不容忽视，因为生活中的乐趣往往存在于细节之中。或许，根据抽样分析，谷歌的流感趋势、farecast的机票价格**、xoom和跨境汇款异常交易警报都会出现不同程度的偏差，甚至消失
更杂在小数据时代，我们要做的事尽量避免不精确，保证数据质量，因为数据的有限性会导致细微的错误被无限放大使得结果无限偏离准确值，但在大数据时代我们允许不精确，甚至欢迎数据的混杂，实践得到“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效”，比如，google的翻译系统。作者告诉我们，在大数据时代，数据越复杂越好。在大数据时代，我们需要重新审视准确性的质量。例如，麻省理工学院的两位经济学家提议接受更多的混合数据。他们将大数据与良好的分析方法结合起来，在2008年9月著名的雷曼兄弟破产后立即发现了通货紧缩的趋势。然而，那些依赖官方数据的人直到同年11月才知道。
混杂其实是为了更精确，所以，不应该竭力避免混杂性，而应该让其成为标准途径，我们应该学习那些互联网上非常火的**，欣赏不精确性而不会假装精确。当数据变大时，准确的数据就不那么重要了。
更好 《大数据时代》告诉我们，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，在大数据时代我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。换言之，我们应该将传统的因果关系思维转变为相关性思维，这样才能更好地适应大数据时代的要求，帮助我们更好地了解世界。
如果说大数据时代的思维变化有些抽象，那么大数据时代的业务变化和管理变化，将有助于我们更清楚地看到大数据时代对我们的真正影响。
■ 大数据战争读后感
大数据时代——数据变革引领时代
近两年来，“大数据”一词突然出现在每个人的眼中，不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网企业的战略规划中，也出现在国务院等国家的**报告中，无疑成为当今互联网界的新宠。然而大数据这个概念却不是才被发明出来。然而，它是顺应时代需要而诞生的，它也在改变着人们的生活方式，不断影响着教学方式。
什么是大数据？带着这个疑问我去看了《大数据时代》这本书。《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，并由胜杨燕和周涛翻译。
原书在世界各地就很“火”，加上翻译的水平不错，所以想从中得到一些解答。在百度上搜索到的解释是，“大数据(big data)，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。”而在《大数据时代》中，作者却认为大数据并非一个确切的概念，而是“人们获得新的认知，创造新的价值的源泉; 大数据还是改变市场，组织机构，以及**与公民关系服务”
舍恩伯格在书中从三个部分论述了大数据：思维变化、业务变化和管理变化。这些变化涉及到我们生活的方方面面。我们可能很难清楚地感受到这些变化的影响，但这些变化正在潜移默化地改变着我们的生活。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，
1、 更多：不是随机样本，而是全部数据；根据作者的定义，大数据是指使用全部数据而不是随机分析的方法。主要有两个原因。一是现有技术使人类能够处理海量数据；二是随机样本无法获得一些有用的信息。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性；大数据时代精确不可能实现，反之用概率说话，混杂性变成了一种标准途径。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。在大数据时代，是什么比为什么更重要。
尽管这违背了人类好奇心和探索的本质，但知道什么有助于决策确实实有限的。在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智力方面向前发展的最根本动力。第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。
这本书的精髓和重点是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两部分基于第一部分的三点。在第一部分中，笔者提出了三点看法，并在网络和**上引起了大量的评论。
对于我的工作来说，大数据时代的教学方法已经发生了巨大的变化。 尤记得我的初中时期，教师的教学仍大量的依托于纸质书本以及黑板。我的数学老师，以为年近60的严厉老人，每节课前都要在数个可携带的小黑板上写上应用题题目，再在同学的帮助下带到教室以备课堂使用。
现如今，这种耗时耗力又不讨巧的教学方式早已淘汰在历史的场合中。课堂中使用microsoft office 软件配合投影仪的课堂教学方式已经在大部分的城市普及开来。在一些较先进的城市，课堂教学形式更依赖于先进的科学技术。
比如在教室内每人提供一台计算机，或者平板电脑等。一个很有趣的例子就是在上海实行的电子书包，即利用信息化设备进行教学的便携式终端，除了传统家校通包含的家校沟通功能，电子书包还提供更加丰富的教育信息化功能，如数字化教育资源、学生成长史等，让其真正成为孩子们学习和生活的信息助手。这种技术，是全然为了教学的便利而产生的。
不仅为学生提供了大量的教学内容，减轻了学生带大量书籍上学的负担，提高了学生的学习兴趣，而且有效地防止了学生收到外部网络的影响，因为所谓的电子书包无法连接到互联网。
然而，正如维克多·勋伯格（victor schoenberg）在书中所解释的那样，大数据时代也带来了弊端。在课堂教学中也是如此。课堂中的数据滥用就是其中一点。
很多教师在体验网络的便利时，过分依赖网络的内容。带来的问题是多样的；首先，大量的网络内容未必都是准确，真是的，是否可以应用于教学还有待考证。其次，许多教师在课堂时间大量的使用视频，音频，来自网络的文章作于教学内容，虽然表面上看上去形式多种多样，课堂生动有趣，但其实浪费了大量的时间，学生难以集中精力，或者是找到老师要讲的重点，可以说是这样的数据应用是本末倒置了。
即便如此，在中国教育环境大数据时代，利大于弊。只要合理利用各种资源，就能在更大程度上优化课堂，加强课后反馈，教学效率更高。
■ 大数据战争读后感
在这本书刚出版之际，可能大家对所谓的大数据还不是很熟悉和敏感，但这两三年数据收集，数据分析以及数据应用的技术水平和范围的不断拓展，我想几乎没有多少人还对这个名词不熟悉，那已经到了脱口而出，只要你说数据这个问题，第一反映就是大数据技术。
如今风靡一时的几个词，人工智能，区块链，无一不是数据，技术的拓展化应用，这个风口正在不断的鼓风，但是多少是真实的，还不可知，等风熄灭了，就能看到实地的真实的，至少在这个阶段还远达不到这个名词对所对应的真正的内涵。寄希望于技术的进一步发展。
这方面应用我感受最深的是fintech，在这风靡之前，老实说银行的一些功能和体制内问题真的很多，自从金融科技的不断推进，至少竞争性的发展对传统银行进行了进一步的推动和刺激，从用户较多来说，颇受益处，当然存在的问题也颇多，仍需要不断的发展。
当前可能最关心的还是隐私问题了，可是曾经和老师聊过，包括李彦宏也说过，客户拿隐私换利益，这个可能大家听得很奇怪，现实中，也存在这种情况，同时，也是主动的还是被动的也是一个比较复杂的问题。曾有学者，讨论过隐私交换和利益交换的问题。但是，我想谈的是，我们所拥有的隐私，我们是否在免费或者免费使用各项功能的时候，免费的提供了给收集者，在这数据形成收益之前，我们不认为有利益问题和隐私问题，所以数据的储存授权，数据应用的授权是否是一个问题。至少目前来说，几乎所有的APP都要各种授权才能进行使用，我们只能被动的接受，毕竟没有可替代性的软件，同时在大数据风靡的情况下，很多创新型思维模式来自于数据，数据这个是来源，也曾经被称之为二十一世纪的“石油”。
巨头对于数据的垄断，数据的隐私，数据的保护，数据方面的法律健全等等，是目前争论最多问题
期待社会的更加进步，以及更加光辉的未来
■ 大数据战争读后感
财税1301
***黄晓晴
当我非血肉，而是数字
读《大数据时代》有感
当我的电脑接上宽带，我的手机连上wifi，当我使用百度搜索一条词条，当我用微博发布一条状态，当我在**上流连忘返，当我打开一个网页进行注册，我的鲜活的血肉之躯在信息时代里俨然变成了一堆冷酷无情的数据，可以被明码标价地**，可以被输入先进的数据分析系统和其他千千万万和我一样的人被分析为公司带来巨额收益，而自己，却全然不知这些悄悄的改变。
读完这本书，我发现我眼中的世界发生了巨大的变化。我开始学会审视身边的一切，重新审视互联网，重新评估自己的价值。这本书解释了我们正处于大规模生产、分享和应用数据的时代，告诉我们如何科学地应用大数据，开启新的思维模式，新的生活方式与新的工作形态，以应对正在发生着的利益与风险。
大数据开启了一次重大的时代转型。当我们进入信息时代，数据在不断增长和膨胀，信息**，我们曾经鄙视它们，然后量变导致质变，人们发现了数据得内在价值。以“样本=总体”的更多数据分析，让我们更清楚地看到了以前无法揭示的细节信息；以微观的精确度沉迷向宏观的洞察力延伸，让我们更有大方向上的把握；以热衷于寻找因果关系向寻找事物之间的相关关系转变，让我们注意到以前从来没有意识到的联系的存在。
同时，大数据正逐渐成为巨大的经济资产。大数据发展的核心动力在于人类对世界的测量、记录和分析欲望。当文字、方位、沟通，甚至世间万物都变成数据，可量化一切时，就能创造新型价值，渗透到并服务于所有生活领域的方方面面。
大数据一旦得到有效利用，可以改变公司的赢利模式和传统的沟通模式。大数据的利用，可以重新定位生产商与**商的关系；可以通过商品本身收集数据并传回制造商进行研究与开发；可以通过用户交互提高服务；当文字变成数据，不仅人可以用之阅读，机器也可用之分析……个人也好，公司也好，都需要与时俱进；大数据的多样性有待于更全面的开发，更好地服务于人们的生活。正如那些商业巨头们：
亚马逊，谷歌和微软公司，分别利用大数据的不同价值为自己的公司创造前所未有的财富，同时，也带动了很多新兴产业的出现，大数据主导着企业的转型和思维的转变，谁能抓住大数据带来的创新价值，谁就能快速拥有财富。
让我感触最深的，是书中所提到的在大数据下，人们越来越关注“相关性”，而不再去**“因果”，因此，大数据改变着我们理解世界的方式。我们通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们以全新的视角更好地了解与审视这个世界。更好，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”。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，而是让数据发出自己的声音。这是大数据赋予我们的彻底颠覆我们传统认知的创新思维，尽管我们无法一下子接受，甚至发出质疑，刨根问底，不是社会发展进步的动力吗，不是几千年来人们不断认识地球，探索宇宙的源动力吗？
现在大数据时代，却将这抛弃了。
然而，如果每件事都有因果关系，那么我们就没有决定任何事情的自由。如果说我们所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一说了——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。相关性并不能取代因果关系，但两者的重要性是不同的。
在大数据时代，相关性强于因果关系。正如书中谈到的**性分析。通过对大量数据的收集和分析，我们可以找出事物之间的关系，从而通过另一个相关事物的变化来判断一个事物的变化。
正如桥梁和建筑物上被安装了传感器来监测磨损程度，大型化工厂和提炼厂也装了传感器，因为一旦设备的某一个零件有问题，就只有在更换了零件之后生产才能继续进行。收集和分析数据的成本远低于停产损失。**性别分析不能解释故障的可能原因，只能告诉你出了什么问题，也就是说，它不能告诉你为什么发动机过热，风扇皮带磨损？
没拧紧的螺帽？没有答案。在以规模化生产的经济效益为主导的社会生产方式中，关联性尤为重要。如果我们必须调查因果关系，就会增加沉默的成本。
但因果关系并不重要。的确，这对企业家来说并不重要，因为它不需要被人知道。然而，对科学家来说，因果关系大于相关性。
思维的转变，从一小部分人开始。然而，这一小部分人却掌控着世界。他们如何认识世界，如何改变世界，不知不觉中，我们普通人正在慢慢地改变。
“不需要知道为什么”，我们也在被动的接受这样的改变，因为世界正在朝着这个方向改变着。在我们的潜意识里，自然地，我们觉得这个世界应该是这样的。至于为什么，我们不知道。况且，也真的不需要知道。
可见，大数据正在挑战着我们的理解范围。大数据是用规模剧增来改变现状的，同时它加深了对我们隐私的威胁，甚至会把个人未来行为的**与惩罚相联系，导致失去自由意志和自由选择权，让我们盲目信任数据的力量和潜能而忽略了它的局限性。
大数据并不是一个充斥着冷算法的机器世界，人类的角色是不可完全取代的。大数据给我们的不是最终答案，而是参与。帮助只是暂时的。在不久的将来会有更好的方法和答案。不要让我们成为数据的奴隶，*如何让数据真正提供给我们，提供最好的参与，帮助人们做出最明智和正确的选择才是最终的意义所在。
在未来，这将是一个工作，生活和思想的变化。未来，迎接挑战，抓住机遇，我们准备好了。
■ 大数据战争读后感
人，大多时候是后知后觉的。正因如此，才会有古圣、先贤和庸人的差别，才会产生由于对市场、社会的判断的不同而导致的公司发展速度和财富积累的差别。
翻开《大数据时代》首先给我冲击的不是内容本身，而是译者周涛的序和周涛其人。27岁的天才教授及其谦虚的提到翻译本书以110%的目标，达成90%的结果，原因就是“如果再给我一个月的时间，就可以达到我预想的110%甚至更好！”而他这样做的原因就是书中的核心思想之一“大数据时代，允许一点点的错误和不完美。
”回到我们的实际生活与工作中，反问自己：我们在运营公司包括人际交往中，是不是有太多的时候固执于某一个数据的准确性而导致报表不能及时准确？我们是否有太多的时间纠结于某个无关紧要的细节，从而导致整个公司运营效率的下降？
我们是否有太多的时间要求我们的朋友做到完美，却发现自己很少有玩伴可以依靠和交谈？诞生于互联网时代的我们，应该以更高的效率、更快的响应速度和更多的学习新知识、新思想、新逻辑、新环境来交换存在的缺陷。
回到这本书本身，申伯格将大数据分为三个部分：思维变化、业务变化和管理变化。
思维变革，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。
这种思维方式的转变我理解为“道”的层面，只有意识中如此认为，行为才会为之改变。当我们能够如此方便地获取行业数据，甚至一些标杆企业和公司的数据时，我们的智慧就在于如何有效地分析数据，做出决策。我们要提醒自己：
在我们仍致力于随机抽样、精确计算和原因分析的同时，我们的竞争对手也根据混合大数据的计算做出了相应的决策，从而引领市场，赚取超额利润。
商业变革：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”。
多年前一本书《只有偏执狂才能成功》风靡一时，让很多的职业经理人和操盘者患上了“偏执”的传染病。读完本书以后，我认为读者都应从“这是为什么，为什么这样做”的偏执中走出来，在商业模式跟随环境不断变化的今天，改变对行业的看法，做出有悖于自己初衷的决策，即使艰难，更显得尤为重要。
管理变革：
这是我们读这本书的出发点和落脚点。书中关于大数据时代管理应产生改变的建议和案例，是我不敢苟同的。这种不认同可能产生于学院派和实战派的思维方式的不同，也许是自身对商业、管理的理解不够，格局不高导致。
我的观点如下：
针对已经拥有海量用户数据的大企业，如中国的腾讯、阿里巴巴，在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是我想马化腾、马云创业之初，并没有想到他们目前最大的竞争力是他们的平台和终端所拥有的客户数量，一路走来，他们考虑的更多的是融资策略、用户体验、平台推广和那几张财务报表。这种大数据优势的积累是公司发展的结果。不可否认，目前这种先发优势很难再被超越和实现。
从我公司目前的经营情况来看，机票销售行业是一个小圈子，但数据是专业和保密的。我们只能重视而不能坚持大数据对我们发展的帮助。目前，公司需要以传统的方式获取客户资源，以确保生存和发展。其次，需要借助大数据平台和互联网时代的思维，在商业模式创新上寻找突破口，类似于基于现有航空公司数据和携程提供支持的电子商务产品试点。
总之，古语说：开卷有益。《大数据时代》在一定程度上改变了我一些固有思维模式，我相信随着自己管理经验的丰富和实战的累计，或许，再翻开它，还会给我别样惊喜。
■ 大数据战争读后感
现代社会是一个科技和信息的社会，大数据这个新概念一出现就受到人们的极大欢迎。每天都身处络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放**”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、facebook和推特等社交**、与下一代互联的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。
本文全面阐述了数据在信息时代的重要性，如何加强数据的收集、分析和利用，如何通过数据开放来提高**治理水平。这本书给了我一个新的阅读主题，这让我觉得作为一名教师，我们必须有两种我们目前缺乏的态度。目前，人类已进入信息社会。
人类文明已经进入信息时代，人们在互联网上上传和**数据，传统的台式计算机已经更新为移动终端来浏览和传播信息。**微信等通讯软件已经实现了手机版。每个人，微博和facebook都可以分享他们的即时心情。电信服务提供商正在积极争夺客户资源。网络通信提供商也在大力渲染云服务和大数据时代。不管你喜不喜欢，我们已经进入了大数据时代。
如何在新时代争取话语权，如何在新时代保护自己的权益，如何在新时代实现自身利益的最大化，将成为这个时代每个国家甚至每个公民都应该思考和实践的重大问题。
一、从美国的发展看美国发展的不足。美国作为世界上最大的发达国家，凭借自身的优势，在信息时代一直处于领先地位。这个建立了200多年的年轻国家之所以有如此强大的实力和创新活力，原因何在？
他们具备什么优势？他们成功的秘诀是什么？结合书中分析和历史实践不难得出：
合适的制度、法律、科技、人才和监管是这个年轻国家走向世界的关键因素。首先、美国结合本国实际选择“三权分立”的体制制度。**执法、法院司法、国会立法。
**首脑**可以提名法官，法院可以宣布**行为违宪；**能够否决国会的立法，国会批准**提名，并可以**、罢免**；法院可以宣布国会某项法律违宪，国会也有权限**、罢免法官。这种源于法国思想家孟德斯鸠的“三权分立”民主制度适用美国，并契合美国文化社会生态，为美国的发展提供了社会基础。然而，“没有任何一项民主制度是完美的或者万能的，甚至在别的国家成为一种糟糕的制度。
（原英国首相丘吉尔）”因此，别的国家必须结合自身国情、民情进行参考，选择符合自身条件和社会发展需要的制度，而决不能照抄。这样，才能满足本国人民的需要，促进社会发展。这个观点的论述将在后文讲述“我国国情”中提到。
其次、法律保障。《数据质量法》和《信息自由法》的颁布为美国成为大数据帝国提供了基础的法律保证，也唤醒了美国民众对自身数据权益保护的意识。第
3、 美国发展了科技支撑和广泛的人才支持。早在20世纪40年代，第一台电子计算机就诞生在美国。第二次世界大战后，大批工程师移民到美国，许多其他因素为美国的快速发展奠定了坚实的人才基础。第
四、美国拥有完善的、职责分明的社会监督体系。人民群众、社区和新闻机构时刻关注着**的行动，阳光是预防和控治腐败的最好消毒剂。世事无绝对。
美国虽然借助民主制度、法律保证等优势条件成为信息时代的领头羊，也正是这些“优势”成为了阻碍其发展的“劣势”。突出表现在：（一）“三权分立”的民主权衡看似给美国社会带来了民主、公平、自由的管理体制，实质存在不足，甚至是缺陷。
举个简单例子，当**执法时遇到法律障碍，**就会递交良法于国会讨论，力争通过。而国会集结的是各党派、各团体、各企业，甚至是各说客的利益集团，各部分之间产生的利益纠纷必然成为良法通过的掣肘。就算是投票表决法案通过，在呈交**签署的法案里也会放入短时间内难以解决的问题，即“掺沙子”。
“沙子法案”必将成为社会发展过程中的阻碍；同时，“旋转门”前后串场的说客们背后强大的利益集团在国会山上说话的语气也是制约民主的制度硬伤。（2） 美国严谨而繁杂的司法程序引起了公众的不满。20xx年，大支队矿难就是这场硬伤的突出表现。
二、中国的快速发展与发展中的不足。中国是世界上最大的发展中国家，拥有世界上最大的人口、最聪明的人和最悠久的历史。中国的文化吸引着世界的目光。
上世纪七十年代末，()中国进行的“改革开放”使中国人民和**深受裨益。经过三十五年的大胆创新，科学发展，中国已超越日本，成为世界第二大经济体，中国**在世界的发言权已得到足够的重视，中国人民的聪明才干也得到充分挖掘，中华民族已斗志昂扬地屹立在世界民族之林。但是，我们不能不承认，在大数据时代，中国暂时处于落后地位，行动相对缓慢。
主要表现在：（一）不少地方**为表政绩，存在“邀功寻赏”、谎报数据行为，导致数据大范围失真。《焦点访谈》曾经报道过多地基层**的类似行为。
比如，国家退耕还林政策涉及财政补贴。某地村干部连续三年虚报数据，最终导致上报耕地面积大于该村行政村面积。（二）存在大量应当公开、公布的数据实际并未及时公之于众。就拿近年来炒的沸沸扬扬的晒“三公经费”问题来说，目前仅是一线或
二、三线城市才敢于公开，而落实到地、市、县级却姗姗来迟。（3） 准确的数据计量和统计工作起步较晚，存在较大差距。数据收集方法多以基层上报、被动接受为主，容易“掺水”。
3、 结合自己的工作和生活实际，找出存在的问题。作为一名经济研究员，他在中国经济工作的第一线。在调查研究过程中，他发现了一些机制上的漏洞或缺陷，恰恰反映了中国在大数据时代的劣势。举例一：
如果m先生想在a购买不动产（普通住房），如果是首次购买，根据税法规定，这项经济活动的购房人将参与契税优惠，但m先生必须提供房产局出具的家庭唯一住房证明。漏洞便出现了：假设m先生已经在b地事先拥有一套房产，而m先生身份证件登记在a地，那么m先生便有了在a地成功领取家庭唯一住房证明的可能（前提是a、b两地房产部门信息无法共享）。
这样，“聪明”的m先生在已拥有一套房产的前提下，再次在异地购房仍可享受契税优惠。这将直接导致税款的流失和税赋的不公平，不利于我国税收征管工作，不利于“两度”的提升。堵住这一漏洞的唯一前提是全国房地产行业信息联盟。
然而，现实并非如此。举例二：我国正大力兴起的“全民医保”在大数据时代同样不尽如人意。
医保卡不能在全国范围内使用，甚至在省、市（州）内，仍有定点医院刷卡。这直接给一些外地出差或远离指定信用卡医院的居民带来不便。
四、中国面临发展的机遇与挑战。问题与机遇并存。在大数据时代，中国面临着巨大的挑战和机遇。问题的存在和挑战的并行，必然构成我们在这个时代追赶的机会
一、体制条件。中国是社会主义国家，我们采取的是国家集中主义。也就是说，在绝大多数公民认可的良法在立法过程中不会出现像美国那样的利益集团间的博弈，或是“掺沙子”。
亦即，被广泛民众认可的良法在我国立法过程中受到的阻碍相对较小。第
二、政策机遇。党的十八大报告明确把“信息化水平大幅提升”纳入全面建设小康社会的目标之一，并提出了走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路。显然，要坚持信息化与工业化深度融合，坚持工业化与城镇化良性互动，坚持城镇化与农业现代化协调发展，促进工业化、信息化同步发展，城市化与农业现代化。
从此，信息化本身（包括大数据发展）不再只是一种手段，而将成为发展的目标和途径；同时提出建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推出信息络技术广泛运用作为“推进经济结构战略性调整”方案。信息化建设和大数据时代已被列入国家重点战略层面，我国信息化建设正处于一个巨大的历史机遇期和转折点。第
三、客观因素。我国是互联大国、手机大国，我国是世界上民人数最多的国家，巨大的数据产生、消费、使用给我国大数据信息技术的发展提供了坚实的客观条件，我们千万不可停滞不前，相反，要主动出击，迎头赶上。第
四、技术优势。相对于美国，我国拥有充分的客观技术优势----身份证。美国因其文化或历史原因，公民使用的身份标识不统一，这为美国**进行管理和施行政策提出难题。
中国却有着便利的解决方法，因为每位合法中国公民都拥有唯一的身份标识，有了这一技术优势作保障，我国大数据推行拥有巨大便捷。这就从一定意义上说明了大数据时代已经来临，收集数据，使用数据，开放数据，都是我们需要一一面对的挑战，我们该如何从容应对？我想，唯有积极参与其中，才能紧跟时代脚步，成为社会发展的受益者。
综上所述，我认为美国是一个值得我们认真学***家。“中国崛起”要求我们有正确的学***和敏锐的学***。不要有桥不走，硬要下河摸石头。
要学习、要上路是我们的当务之急。我们应该以全世界的文明为基础，客观洞悉西方世界，理性思考自身问题，刻苦落实解决方案，才能实干兴邦，才能实现中华儿女心中伟大的民族复兴之梦！诚然，人心、真情、给予、奉献……等等，这些也许很难用数据来衡量，但面对社会未来之世界走向，中国如何应对大数据时代的挑战，我们自己又该从自身、从自己的岗位做哪些改变、哪些突破，这是我们需要，也可以认真思考的问题（注：
本文系中国绿色经济博客博主和中国绿色经济圈圈主陈玉荣博士撰写，特此说明）。 读后感》
20xx—2019学年度第一学期生物教研组工作计划
指导思想以新一轮课程改革为抓手，更新教育理念，积极推进教学改革。努力实现教学创新，改革教学和学***，提高课堂教学效益，促进学校的内涵性发展。同时，以新课程理念为指导，在全面实施新课程过程中，加大教研、教改力度，深化教学方法和学***的研究。
正确处理改革与发展、创新与质量的关系，积极探索符合新课程理念的生物教学自如化教学方法和自主化学***。主要工作
一、教研组建设方面：1、深入学***理论，积极实施课改实践。、以七年级新教材为“切入点”，强化理论学***学实践。
、充分发挥教研组的作用，把先进理念学***学实践有机的结合起来，做到以学促研，以研促教，真正实现教学质量的全面提升。2、强化教学过程管理，转变学生的学***，提高课堂效益，规范教学常规管理，抓好“五关”。（1）备课关。
要求教龄五年以下的教师备详案，提倡其他教师备详案。要求教师的教案能体现课改理念。（2）上课关。
（3）作业关。首先要控制学生作业的量，本着切实减轻学生负担的精神，要在作业批改上狠下工夫。（4）考试关。
以确保给学生一个公正、公平的评价环境。（5）质量关。3、加强教研组凝聚力，培养组内老师的团结合作精神，做好新教师带教工作。
二、常规教学方面：1加强教研组建设。兴教研之风，树教研氛围。
特别要把起始年级新教材的教研活动作为工作的重点。2、教研组要加强集体备课,共同分析教材,研究教法,**疑难问题,由备课组长牵头每周集体备课一次，定时间定内容，对下一阶段教学做到有的放矢，把握重点突破难点.3、教研组活动要有计划、有措施、有内容，在实效上下工夫，要认真落实好组内的公开课教学。
4、积极开展听评课活动，每位教师听课不少于20节，青年教师不少于40节，兴“听课，评课”之风，大力提倡组内，校内听随堂课。5、进一步制作、完善教研组主页，加强与兄弟学校的交流。我们将继续本着团结一致，勤沟通，勤研究，重探索，重实效的原则，在总结上一学年经验教训的前提下，出色地完成各项任务。
校内公开课活动计划表日期周次星期节次开课人员拟开课内容10月127四2王志忠生物圈10月137五4赵夕珍动物的行为12月114五4赵夕珍生态系统的调节12月2818四4朱光祥动物的生殖镇江新区大港中学生物教研组xx-920xx下学期生物教研组工作计划范文20xx年秋季生物教研组工作计划化学生物教研组的工作计划生物教研组工作计划下学期生物教研组工作计划年下学期生物教研组工作计划20xx年化学生物教研组计划20xx年化学生物教研组计划中学生物教研组工作计划第一学期生物教研组工作计划
20xx—2019学年度第二学期高中英语教研组工作计划
xx—xx学年度第二学期高中英语教研组工作计划一．指导思想：本学期，我组将进一步确立以人为本的教育教学理论，把课程改革作为教学研究的中心工作，深入学***究新课程标准，积极、稳妥地实施和推进中学英语课程改革。以新课程理念指导教研工作，加强课程改革，紧紧地围绕新课程实施过程出现的问题，寻求解决问题的方法和途径。
加强课题研究，积极支持和开展校本研究，提高教研质量，提升教师的研究水平和研究能力。加强教学常规建设和师资队伍建设，进一步提升我校英语教师的英语教研、教学水平和教学质量，为我校争创“三星”级高中而发挥我组的力量。二．主要工作及活动：
1．加强理论学习，推进新课程改革。组织本组教师学习《普通高中英语课程标准》及课标解度，积极实践高中英语牛津教材，组织全组教师进一步学习、熟悉新教材的体系和特点，探索新教材的教学模式，组织好新教材的研究课活动，为全组教师提供交流、学***台和机会。2．加强课堂教学常规，提高课堂教学效率。
强化落实教学常规和“礼嘉中学课堂教学十项要求”。做好集体备课和二备以及反思工作。在认真钻研教材的基础上，抓好上课、课后作业、辅导、评价等环节，从而有效地提高课堂教学效率。
加强教学方法、手段和策略的研究，引导教师改进教学方法的同时，引导学生改进学***和学***。3．加强课题研究，提升教科研研究水平；加强师资队伍建设，提升教师的教学能力。组织教师有效开展本组的和全校的课题研究工作做到有计划、有研究、有活动、有总结，并在此基础上撰写教育教学**，并向报刊杂志和年会投稿。
制订好本组本学期的校公开课、示范课、汇报课计划，并组织好听课、评课等工作。三．具体安排：二月份：
制订好教研组工作计划、课题组工作计划和本学期公开课名单。三月份：1、组织理论学习。
2、高一英语教学研讨活动。3、组织好高三第一次模考、阅卷、评卷和总结等工作。四月份：
1、组织好高三英语口语测试。2、高三英语复***会。五月份：
1、组织好高三第二次模考、阅卷、评卷和总结等工作。2、协助开展好我校的区级公开课。六月份：
1、组织好高考的复***工作。2、收集课题活动材料。
2019学年春季学期小学语文组教研计划
一、指导思想坚持以《基础教育课程改革纲要》为指导，认真学***课程改革精神，以贯彻实施基础教育课程改革为核心，以研究课堂教学为重点，以促进教师队伍建设为根本，以提高教学质量为目标，全面实施素质教育。本学期教研组重点加强对教师评课的指导，使教师的评课规范化，系统化，定期举行主题教学沙龙和“会诊式行动研究”，促进新教师的成长，加快我镇小学语文教师队伍成长速度和小学语文教育质量的全面提高。结合区里的活动安排，开展各项有意义的学生活动，培养提高学生的语文素养，调动启发学生的内在学***。
二、工作目标1、以课改为中心，组织教师学***课程标准，转变教学观念，深入课堂教学研究，激发学生主动**意识，培养学生创新精神和实践能力，努力提高学生语文素养。2、进一步加强语文教师队伍建设，让“语文研究小组”，充分发挥学科带头人、骨干教师的示范作用，重视团队合作智慧、力量。开展“师徒结对”活动，以老带新，不断提高教师的业务素质。
3、组织教师开展切实有效的说课沙龙、评课沙龙，提高教师说课能力，和评课能力，能够结合主题教研活动，对典型课例进行互动研讨，开展教例赏析活动。4、加强教研组集体备课，每周以段为单位组织一次集体备课，分析教材，赏析重点课文，进行文本细读，交流教学心得。让备课不再是走场，形式主义，而是真真实实为提高课堂效率服务，提高教师的素质服务。
5、根据上学期制定的语文常规活动计划，开展形式多样的学***活动、过关活动，激发学生学***的兴趣，在自主活动中提高学生的综合实践能力，促进个性和谐发展。6、 加强学***调查、检测工作，及时分析，寻找得失，确保完成各项教学指标。
三、主要工作及具体措施（一）骨干教师示范、把关，当好“领头羊”。1、本学期，语文研究小组成员继续充分发挥学科带头人、骨干教师的示范作用，重视团队合作智慧、力量。教研组将围绕“探索实效性语文课堂教学模式”这个主题，深入开展精读课文教学有效性研讨活动。
低段（1-2年级）则继续进行识字教学的有效性的**。分层、有序地开展教研活动，使教研活动更成熟、有效，切实提高我校语文老师的专业水平。2、开展“师徒结对”活动，以老带新，不断提高教师的业务素质。
（二）年轻教师取经、学习，争取出成绩。1、为了提高教学质量，促成新教师迅速成长，1—5年教龄新教师每一学期上1堂模仿课和一堂校内研讨课。上模仿课的内容可以通过**名师的关盘、**或者教学实录等途径，根据个人教学需要，有选择性地进行局部模仿，从而使新教师形成个人的教学风格 。
2019年高二历史第二学期教学工作计划范文1
一、指导思想高二的历史教学任务是要使学生在历史知识、历史学科能力和思想品德、情感、态度、价值观各方面得到全面培养锻炼和发展，为高三年级的文科历史教学打下良好的基础，为高校输送有学***和发展前途的合格高中毕业生打下良好基础。高考的文科综合能力测试更加强调考生对文科各学科整体知识的把握、综合分析问题的思维能力、为解决问题而迁移知识运用知识的能力。教师在教学中要体现多学科、多层次、多角度分析解决问题的通识教育理念。
教师要认真学***究教材,转变教学观念，紧跟高考形势的发展，研究考试的变化，力争使高二的教学向高三教学的要求靠拢。按照《教学大纲》和《考试说明》的要求，认真完成高二阶段的单科复***。坚持学科教学为主，落实基础知识要到位，适当兼顾史地政三个学科的综合要求，培养提高学生学科内综合的能力。
从学生的实际出发，落实基础，提高学科思维能力和辩证唯物主义、历史唯物主义的理论水平。
二、教学依据和教材使用
全班共40人，其中男生15人，女生25人。学生的数学基础较一般，多数学生能掌握所学内容，少部分学生由于反映要慢一些，学***死板，没有人进行辅导，加之缺乏学***动性，不能掌握学***容。能跟上课的学生，课上活泼，发言积极，上课专心听讲，完成作业认真，学***积极主动，课后也很自觉，当然与家长的监督分不开。
部分学生解答问题的能力较强，不管遇到什么题，只要读了两次，就能找到方法，有的方法还相当的简捷。有的学生只能接受老师教给的方法，稍有一点变动的问题就处理不了。个别学生是老师怎么教也不会。
二、教材分析本册的教学内容：（1）混合运算和应用题；（2）整数和整数四则运算；（3）量的计量；（4）小数的意义和性质；（5）小数的加法和减法；（6）平行四边形和梯形本册的重点：混合运算和应用题是本册的一个重点，这一册进一步学***式题的混合运算顺序，学***小括号，继续学***两步应用题的学习，进一步学***比较容易的三步应用题，使学生进一步理解和掌握复杂的数量关系，提高学生运用所学知识解决得意的实际问题的能力，并继续培养学生检验应用题的解答的技巧和习惯。
第二单元整数和整数的四则运算，是在前三年半所学的有关内容的基础上，进行复习、概括，整理和提高。先把整数的认数范围扩展到千亿位，总结十进制计数法，然后对整数四则运算的意义，运算定律加以概括总结，这样就为学***，分数打下较好的基础。第四单元量的计量是在前面已学的基础上把所学的计量单位加于系统整理，一方面使学生所学的知识更加巩固，一方面使学生为学***名数或复名数改写成用小数表示的单名数做好准备。
三、教学目标（一）知识与技能：1、使学生认识自然数和整数，掌握十进制计数法，会根据数级正确地读、写含有**的多位数。2、使学生理解整数四则运算的意义，掌握加法与减法、乘法与除法之间的关系。
■ 大数据战争读后感
丹枫君漠
《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶等所著，由胜杨燕和周涛翻译。作者是大数据研究的大师，翻译家也很擅长翻译。本书从思维、业务和管理三个方面阐述了大数据时代人们生活、工作和思维的重大变化。这些变化涉及到我们生活的方方面面。本文阐述了大数据的基本概念和特点，并提出了明确的观点。
不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都非常具有价值，其影响程度可以与两次工业革命相媲美。
本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。在第一部分中，作者提出了三个更令人震惊的观点。首先，不是随机抽样，而是所有数据。这里需要更多的数据。
第二，不是精确性，而是混杂性，这里要求数据更杂。第三，这不是因果关系，而是相互关系。它需要更好的数据。在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智力方面向前发展的最根本动力。
第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。我认为这本书的精髓是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两部分基于第一部分的三点。
我想从第一部分的三点谈我自己的看法
点可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方**，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。
首先，第一作者认为，在抽样研究期间，由于缺乏研究条件，只能用少量的数据获取最大的信息。在大数据时代，我们可以获得大量的数据，因此采样自然失去了它的意义。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。
这一观点足以引起统计乃至社会文明的变革，因为统计抽样，如几何定理和万有引力，被认为是文明的坚实基础。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。
比如说你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，对准确性的痴迷是缺乏信息和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化的，可以应用于传统的数据库。如果不接受混沌，剩下的95%的非结构化数据就不能被利用。
作者的判断是基于数据不能100%正确，
如果用小数据作为数据误差，则结果误差较大，但如果有足够的数据，且数据足够复杂，则结果更接近正确答案。大数据时
***要求我们重新审视准确性的利弊，甚至说大数据不仅使我们不再期待准确性，而且使我们无法实现准确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。
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