【正文】 不用花大力氣去研究他們的因果關(guān)系。作者用林登的亞馬遜推薦系統(tǒng)的成功，證實(shí)了大數(shù)據(jù)在分析相關(guān)性方面的優(yōu)勢以及在銷售中獲得的成功。沃爾瑪也是充分利用并挖掘各類數(shù)據(jù)信息的代表，從啤酒和尿布的案例，以及作者舉的有關(guān)蛋撻和颶風(fēng)天氣的案例，都說明了掌握了相關(guān)關(guān)系對于他們策略的幫助。一句話，知道是什么就夠了，不用知道為什么。很明顯作者所舉的例子都是屬于商業(yè)領(lǐng)域的，但是對于其他領(lǐng)域來說這個(gè)觀點(diǎn)就值得商榷了。比如說，在科學(xué)研究領(lǐng)域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件發(fā)生的原理。用文中的一個(gè)例子說明，喬布斯測出整個(gè)基因圖譜來治療癌癥，但是你治療癌癥你必須知道癌癥發(fā)病的原理，知道哪一段基因?qū)е铝诉@種疾病，不可能只是說收集各種數(shù)據(jù)，然后利用其相關(guān)性來判斷哪里出現(xiàn)了問題。過度依賴所帶來的后果。也用《少數(shù)派的報(bào)告》這部電影來說明如果癡迷于數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致我們將生活在一個(gè)沒有獨(dú)立選擇和自由意志的社會(huì)，如果一切變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，我們將被禁錮在大數(shù)據(jù)的可能性之中。所以書中提出了幾種解決方法，一種是使用數(shù)據(jù)時(shí)征詢數(shù)據(jù)所有個(gè)人的知曉和授權(quán)。第二個(gè)技術(shù)途徑就是匿名化。毫無疑問，大數(shù)據(jù)將會(huì)給社會(huì)管理帶來巨大的變革。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，大數(shù)據(jù)給人類社會(huì)的方方面面帶來了巨大的變革，這是社會(huì)發(fā)展的潮流，不可逆轉(zhuǎn)，我們只有順應(yīng)這種潮流，把握住大數(shù)據(jù)時(shí)代變革的思想，才能在時(shí)代潮流中成為佼佼者，在思維上思路上略高一籌，才能在行動(dòng)中占得先機(jī)！篇四：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀書心得大數(shù)據(jù)時(shí)代，引領(lǐng)信息全球化——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感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)行一場思想上的對話。粗淺認(rèn)識之我見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。對于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對全體數(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，對于簡單事實(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)為這是對他第一個(gè)觀點(diǎn)很好的補(bǔ)充，這也是對精準(zhǔn)傳播和精準(zhǔn)營銷的一種反思?！按髷?shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效?！备哂泻暧^視野和東方哲學(xué)思維。對于舍恩伯格的第三個(gè)觀點(diǎn)，我也不能完全贊同?！安皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。”不需要知道“為什么”，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，對相關(guān)關(guān)系認(rèn)識不足，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)往往語出驚人，對舊有觀念進(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單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？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?！边@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’?！庇纱丝梢姡f的全體數(shù)據(jù)和相關(guān)關(guān)系都在特定語境下的，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?！敝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。淺薄之語抒我意概念是研究的邏輯起點(diǎn)，“大數(shù)據(jù)”到底是什么？在百度上搜索到的解釋是，“大數(shù)據(jù)(big data)，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)營決策更積極目的的資訊?！贝髷?shù)據(jù)的4v特點(diǎn)：數(shù)量（volume）、速度（velocity）、品種（variety）和真實(shí)性（veracity）。但舍恩伯格認(rèn)為大數(shù)據(jù)并非一個(gè)確切的概念。他在書中的一段詮釋更具人文色彩和社會(huì)意義：“大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認(rèn)知、創(chuàng)造新的價(jià)值的源泉；大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機(jī)構(gòu)，以及政府與公民關(guān)系的方法?！逼鋵?shí)，概念的界定要看研究者從哪個(gè)角度來研究它而定?？茖W(xué)家的治學(xué)態(tài)度是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)模宋膶W(xué)家更具有想象力。一些對大數(shù)據(jù)不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格認(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測。“大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人一樣思考。相反，把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)期事情發(fā)生的可能性?！鄙岫鞑裆踔敛换乇艽髷?shù)據(jù)所產(chǎn)生的負(fù)面影響，他在第七章里談到讓數(shù)據(jù)主宰一切的隱憂。我覺得這是實(shí)事求是的科學(xué)態(tài)度。在量子力學(xué)里有一個(gè)測不準(zhǔn)原理：一個(gè)微觀粒子的某些物理量（如位置和動(dòng)量，或方位角與動(dòng)量矩，還有時(shí)間和能量等），不可能同時(shí)具有確定的數(shù)值，其中一個(gè)量越確定，另一個(gè)量的不確定程度就越大。它是解釋微觀世界的物理現(xiàn)象，信息社會(huì)中的大數(shù)據(jù)會(huì)不會(huì)也有類似情況呢？如果我們再把凱文凱利的《失控》對比來讀的話就更有意思了，這樣我們對整個(gè)物質(zhì)世界及至人類社會(huì)就有了更全面更深刻的洞察，從物理王國到生物世界，再到信息社會(huì)。從公共衛(wèi)生到商業(yè)應(yīng)用，從個(gè)人隱私到政府管理，大數(shù)據(jù)無處不在。與此同時(shí)，從哪個(gè)角度探討用什么方法研究，舍恩伯格都不會(huì)忘記大數(shù)據(jù)服務(wù)人類造福人類的終極目的和價(jià)值所在?！按髷?shù)據(jù)并不是一個(gè)充斥著運(yùn)算法則和機(jī)器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨(dú)有的弱點(diǎn)、錯(cuò)覺、錯(cuò)誤都是十分必要的，因?yàn)檫@些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會(huì)帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運(yùn)作，也能帶來成功，或在偶然間促成我們的偉大。這提示我們應(yīng)該樂于接受類似的不準(zhǔn)確，因?yàn)椴粶?zhǔn)確正是我們之所以為人的特征之一?！庇弥袊拋碚f就是“人無完人”，人類在收獲大數(shù)據(jù)帶來的紅利的同時(shí)也要承受它帶來的危害。這不是對立統(tǒng)一的辯證唯物主義？我把它看作帶著歐洲批判學(xué)派色彩的科學(xué)發(fā)展觀。篇五：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀書心得大數(shù)據(jù)時(shí)代，引領(lǐng)信息全球化——讀《大數(shù)據(jù)時(shí)代》有感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)行一場思想上的對話。粗淺認(rèn)識之我見 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。對于第一個(gè)觀點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對全體數(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。