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正文內(nèi)容

大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感第一部分(編輯修改稿)

2024-10-17 22:26 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 個(gè)人的影響具體會(huì)如何表現(xiàn),我們有的只是一個(gè)輪廓,我們也并不確定一個(gè)教師的行為對(duì)學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。所以,人們對(duì)教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑,它是不是科學(xué)的?大數(shù)據(jù)概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉(zhuǎn)移到“是什么”上面來,只有如此,才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來,這會(huì)是一次思想上的革命。而對(duì)于現(xiàn)在地位岌岌可危的教育技術(shù)來說,把研究的重點(diǎn)從數(shù)字化轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)化上面,這才是它的出路。如何將數(shù)據(jù)融入教學(xué),教育者首先通過標(biāo)準(zhǔn)化全科教學(xué)處方,實(shí)現(xiàn)了教師授課模板和教學(xué)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化,保證每個(gè)教學(xué)過程和內(nèi)容是可控的,然后結(jié)合每天的教學(xué)內(nèi)容,處理好面對(duì)的數(shù)據(jù),處理好數(shù)據(jù),自然也就處理好了課堂的反饋,最終形成了既注重教學(xué)體驗(yàn)又以教學(xué)結(jié)果為導(dǎo)向的教學(xué)體系。與此同時(shí),不僅要注重課上的學(xué)生資源,在課后還要對(duì)這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過去的教育教學(xué)顯然是不同的,面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,教學(xué)有所改變是必然的。所以,無論環(huán)境怎么變換,數(shù)據(jù)如何復(fù)雜,我們都不能不去改變自己的教學(xué)去迎合將來的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。第四篇:大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感發(fā)布:勵(lì)志 | 分類:讀后感 | 發(fā)表評(píng)論大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感(一)去年的“云計(jì)算”炒得熱火朝天的,今年的“大數(shù)據(jù)”又突襲而來。仿佛一夜間,各廠商都紛紛改旗換幟,推起“大數(shù)據(jù)”來了。于是乎,各企業(yè)的CIO也將熱度紛紛轉(zhuǎn)向關(guān)注“大數(shù)據(jù)”來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖,很真實(shí)地反映了現(xiàn)實(shí)中小企業(yè)云計(jì)算,大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。不過話又還得說回來,《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是本好書。當(dāng)然,很多IT知名人士也大力推薦,寫了好多讀后感來表述對(duì)這本書的喜歡沒看此書之前,對(duì)所謂大數(shù)據(jù)的概念基本上是一頭霧水,雖則有了解關(guān)注過現(xiàn)在也比較火熱的BI,覺得也差不多,可能就是更多的數(shù)據(jù),更細(xì)致的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘??催^此書后,感覺到之前的想法,只能算是中了一小半吧巨量的數(shù)據(jù),而另一前:著眼于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性,而非數(shù)據(jù)精確性,或許才是大數(shù)據(jù)與現(xiàn)時(shí)BI最大的不同,不僅僅是方法,更多的時(shí)思想方法。不過坦白講,到底是數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性重佳,還是數(shù)據(jù)的精確性更好,還真的需要時(shí)間來檢驗(yàn)一下,至少?gòu)默F(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析方法來論,更多的傾向于數(shù)據(jù)的精確性。看完此書,我心中的一些問題:?查了查百度百科,是這樣定義的:大數(shù)據(jù)(bigdata),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn):Volume、Velocity、Variety、Veracity這個(gè)好像是IBM的定義吧。以個(gè)人的觀點(diǎn)來看:數(shù)據(jù)海量,存儲(chǔ)海量都是大數(shù)據(jù)的基本原型吧。?誠(chéng)然,大數(shù)據(jù)的前提是海量的數(shù)據(jù),只有擁有巨量的數(shù)據(jù)資源,方能從中查找出數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,才可以讓通過專業(yè)化的處理,讓其為企業(yè)產(chǎn)生價(jià)值。針對(duì)電信運(yùn)營(yíng),互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用這樣海量用戶的數(shù)據(jù)的大企業(yè),也是在應(yīng)用大數(shù)據(jù)的道路上擁有得天獨(dú)厚的條件,但是針對(duì)中小企業(yè)呢?銷售訂單數(shù)據(jù)?若非百年老店,估計(jì)數(shù)據(jù)也是少得可憐,5,能用的可能只有消費(fèi)者數(shù)據(jù)了吧。貌似大多數(shù)廠商,用來舉例的也就是消費(fèi)都購(gòu)買行為分析為最多。同樣,在公共事業(yè)類的政府機(jī)構(gòu),大數(shù)據(jù)的作用也許也能很好的發(fā)揮。反而感覺在大多數(shù)中小型企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù),似乎有點(diǎn)大題小作。書中說:大數(shù)據(jù)是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。誠(chéng)然,數(shù)據(jù)是一個(gè)企業(yè)的核心無形資源(利用得好的話),但是否所有的數(shù)據(jù),或都換則方式說:所有的企業(yè)都以大數(shù)據(jù)為競(jìng)爭(zhēng)力,是否真的合適么?是否在中小企業(yè)中,會(huì)顯示得小題大做呢?當(dāng)一波又一波的IT技術(shù)熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時(shí)候,你甚至都沒有做好準(zhǔn)備,你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng),云計(jì)算的推波助瀾下,大數(shù)據(jù)開始登場(chǎng)了。但它到底給我們帶來了什么呢?1)預(yù)測(cè)未來書中以Google成功預(yù)測(cè)了未來可能發(fā)生流感的案例來開篇,表明通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,可以為我們的生活起一個(gè)保駕護(hù)航的指向標(biāo)。實(shí)質(zhì)很簡(jiǎn)單,技術(shù)改變世界。2)變革商業(yè)大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī),同時(shí)會(huì)衍生出一系列與大數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)機(jī)遇與商業(yè)模式,數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值會(huì)源源不斷地發(fā)揮作用可以容易想到的是未來有專門的數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)生成的一條數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生。影響最大的,當(dāng)然是IT公司3)變革思維書中所說:因?yàn)橛泻A康臄?shù)據(jù)作基礎(chǔ),未來,我們可能更關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān),而非精細(xì)度。對(duì)這條,本人還是持保留意見的。大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感(二)如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng),必提大數(shù)據(jù),似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多,不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。維克托邁爾——舍恩伯格何許人也?他現(xiàn)任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò)學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監(jiān)管專業(yè)教授,曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監(jiān)管科研項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級(jí)企業(yè),他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者,他還先后擔(dān)任多國(guó)政府高層的智囊。這位被譽(yù)為:大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家“的牛津教授真牛!那么,這位大師說的都是金科玉律嗎?并不一定,讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂,如果能做足功課又具備相應(yīng)的理論功底,就能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對(duì)話。舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù),即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分”大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革“中,舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀點(diǎn):一、更多:不是隨機(jī)樣本,而是全體數(shù)據(jù);二、更雜:不是精確性,而是混雜性;三、更好:不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系。對(duì)于第一個(gè)觀點(diǎn),我不敢茍同。一方面是對(duì)全體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,在技術(shù)和設(shè)備上有相當(dāng)高的難度。另一方面是不是都有此必要,對(duì)于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數(shù)據(jù)分析難道也要采集全體數(shù)據(jù)嗎?我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數(shù)據(jù)分析的專家,他認(rèn)為一定可以找到一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行分析,并不一定需要全部數(shù)據(jù)。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀點(diǎn)中所說的相關(guān)關(guān)系,我理解他說的全體數(shù)據(jù)不是指數(shù)量而是指范圍,即大數(shù)據(jù)的隨機(jī)樣本不限于目標(biāo)數(shù)據(jù),還包括目標(biāo)以外的所有數(shù)據(jù)。我認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析不能排除隨機(jī)抽樣,只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。我同意舍恩伯格的第二觀點(diǎn),我認(rèn)為這是對(duì)他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充,這也是對(duì)精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營(yíng)銷的一種反思?!贝髷?shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?!案哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對(duì)于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn),我也不能完全贊同?!辈皇且蚬P(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系?!安恍枰馈睘槭裁础?,只需要知道”是什么“。傳播即數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)即關(guān)系。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系,對(duì)相關(guān)關(guān)系認(rèn)識(shí)不足,大數(shù)據(jù)時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重,如何強(qiáng)調(diào)都不為過,但不應(yīng)該完全排斥它。大數(shù)據(jù)從何而來?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系,不知道大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的前因后果,也就消解了大數(shù)據(jù)的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀點(diǎn)往往語(yǔ)出驚人,對(duì)舊有觀念進(jìn)行徹底的否定。世間萬物的復(fù)雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單,舍恩伯格也是這種二元對(duì)立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然,()讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說的,不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系,而是相關(guān)關(guān)系?!斑@一論斷時(shí),他在書中還說道:”在大多數(shù)情況下,一旦我們完成了對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析,而又不再滿足于僅僅知道‘是什么’時(shí),我們就會(huì)繼續(xù)向更深層次研究的因果關(guān)系,找出背后的‘為什么’?!癧i]由此可見,他說的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的,是在數(shù)據(jù)挖掘中的選項(xiàng)。大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動(dòng)力就是商用,舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認(rèn)為數(shù)據(jù)化就是一切皆可”量化“,大數(shù)據(jù)的定量分析有力地回答”是什么“這一問題,但仍然無法完全回答”為什么“。因此,我認(rèn)為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數(shù)據(jù)創(chuàng)新可以創(chuàng)造價(jià)值,這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數(shù)據(jù)的角色定位時(shí)仍把它置于數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)系統(tǒng)中,而沒有把它置于整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)里,但他在第二部分大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問題。在風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)中信息安全問題日趨凸顯,數(shù)據(jù)獨(dú)裁與隱私保護(hù)成為一對(duì)矛盾。如何擺脫大數(shù)據(jù)的困境?舍恩伯格在最后一節(jié)”掌控“中試圖回答,但基本上屬于老生常談。我想,或許凱文凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結(jié)語(yǔ)中所道:”大數(shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著算法和機(jī)器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數(shù)據(jù)為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時(shí)的,而更好的方法和答案還在不久的未來?!爸x謝舍恩伯格!讓大數(shù)據(jù)討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷,《大數(shù)據(jù)時(shí)代》不是最終答案,也不是標(biāo)準(zhǔn)答案,只是參考答案。此外,在閱讀此書之前還必須具備一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本知識(shí)和基本概念,比如說什么叫數(shù)據(jù)?什么叫大數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,數(shù)字化與數(shù)據(jù)化有什么不同?讀前做些功課讀起來就比較好懂了。大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感(三)我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系,而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。這個(gè)命題是我讀這本書最大的感觸。個(gè)人認(rèn)為也是這本書最核心的思想。從頭說起吧,首先,書提出一個(gè)顛覆我以前認(rèn)知的命題”并非原子而是信息才是一切的本源“,將世界看做信息,看做可以理解的數(shù)據(jù)的海洋,為我們提供了一個(gè)從未有過的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領(lǐng)域的世界觀。這個(gè)命題是在書的最后一部分中的某一段中描寫
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