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最新大数据时代读书心得 大数据时代读后感(模板8篇)

时间:2023-10-01 18:46:12 作者:文锋 最新大数据时代读书心得 大数据时代读后感(模板8篇)

在日常的学习、工作、生活中,肯定对各类范文都很熟悉吧。相信许多人会觉得范文很难写?这里我整理了一些优秀的范文,希望对大家有所帮助,下面我们就来了解一下吧。

大数据时代读书心得篇一

“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”――这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。在数字信息时代,数据和空气一样遍布生活,对于有些人来说,数据无意义,而对于有些人来说,数据,即真相。

美国是《大数据》的主角,全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,公共财政透明的曲折、《数据质量法》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,web3・0与下一代互联网的未来图景等等,为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书,一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前――美国人民执著于个人隐私的保护,却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书,对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天,处处以数据说话,那么,政治、制度、生活将更加清明,事故、将降到最低点。

作为信息技术教师,是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

大数据时代读书心得篇二

《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。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻,进一步阐述和厘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表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。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、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临;列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如:在思维变革部分,以ups与汽车修理预测为例,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”:ups国际快递公司从就开始使用预测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。通过检测车辆的各个部位,ups如今只需要更换需要更换的零件,从而节省了好几百万美元,这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。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”。数据正成为巨大的经济资产,成为新世纪的矿产与石油,将带来全新的创业方向、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发展大势,加强数据治理和大数据分析应用,提高企业生产运行与管理水平,拥抱大数据时代的来临。

大数据时代读书心得篇三

“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风,其特点是在观察和处理问题的时候,从狭隘的个人经验出发,不是采用联系、发展、全面的观点,而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中,我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点,从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的,这班学生和另一班学生也是存在差异的,那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据,它可以为有效教学指明了方向。

如教学“复式统计表”时,前期查找资料的时候就发现早在一年级上册p96的时候学生就见过复式统计表,意让学生初步认识统计表,渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及,就是这种复式统计表没有“表头”,生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表,学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图),第1题:像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%,没见过约占35%,学生在练习中碰到过、生活中也经常看见,但还是约35%的学生回答自己没见过,说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面,所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程,加深学生对复式统计表的印象。第2题:上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人,约占41%;表达一半,如二班16人,或130~139厘米16人,约占22%,其他约占37%,真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到,需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。

大数据时代读书心得篇四

摘要:传感器网络协议作为传感器与传感器之间,传感器与用户之间的通信媒介,在数据传输过程中因缺乏数据管理,经常导致传输给用户的数据是混乱的。针对上述问题,研究一种基于数据管理的传感器网络协议。该协议采用分层思想,将传感器网络协议分为四层:物理层、访问控制层、网络层以及应用层,并将传感器网络协议层集合成网络协议栈,完成数据有序传输。

关键词:数据管理;传感器;网络协议;协议层;协议栈

目前存在的传感器网络协议由于层次划分的并不明确,经常导致采集到的数据出现混乱,不利于后期的数据管理(存储、处理和应用等)[1]。因此为方便后期数据管理,在数据管理的前提下,对传感器网络协议进行研究,以期解决数据混乱的问题。首先构建传感器网络协议层,协议层主要包括物理层、访问控制层、网络层以及应用层;然后将各层组合在一起构建传感器网络协议栈,协议栈主要为各层之间的数据传输提供软件方面的指导。基于数据管理的传感器网络协议研究,为数据通信工作奠定基础,加快了数据的`获取,方便了数据传输。

一、传感器网络协议研究

传感器网络是微电子技术、嵌入式信息处理技术、传感器技术等几种结合并构建的一种属于计算机网络。数据量大且繁杂是当代大数据时代的特点,如果不对数据加以处理,人们要想快速、有效获得自己需要的数据,无疑大海捞针的,因此为应对当前传感器网络存在的问题,将设计好的网络协议嵌入其中是当前研究的重点课题之一[2]。

(一)传感器网络协议层

为解决传统传感器网络协议划分不明确,导致数据混乱,不利于数据管理的问题。本次研究的传感器网络协议明确划分为4个层次,每个层次负责数据管理过程中的不同步骤,以规范数据流向。下图1为是传感器网络协议结构图。从图1中可以看出,本次研究的传感器网络协议一共分为4层:物理层、访问控制层、网络层以及应用层[3]。(1)物理层。传感器网络协议物理层主要负责定义物理通信信道和与访问控制层之间的连接。简单的说,就是接收或发送传感器前端摄像头采集到的数据,以及维护由以上数据构建的数据库。(2)访问控制层。传感器网络协议物理层主要负责物理层中数据的分类管理和传输。分类管理主要根据采集的数据类型进行分类确认,而传输主要是将分类结果进行传输。(3)网络层。传感器网络协议网络层是整个协议中的核心层次,主要负责传感器与传感器、传感器与观察者之间的通信以及信息交流。在网络层中可以实现多种异构数据的兼容、融合以及转换、传输,为后续数据管理做好前期的工作准备,使得不必在后期进行二次处理[4]。(4)应用层。传感器网络协议网络层是整个协议中的最后一个层次,主要负责与用户之间的数据交互,也就是将以上几层的数据分析结果按照用户的请求发送给用户。

(二)传感器网络协议栈

协议栈,又被称为协议堆叠,是上述介绍的4个层次的总和,其实质反应了数据的往复传输过程。从下层协议的数据采集到数据传输再到上层协议的数据呈现,之后又从上层协议发出命令,命令下层传感器进行数据采集。传感器网络协议栈协调了不同层级之间的数据属性,在协议体系中,数据按照规定的格式加入自己的信息,形成数据位流,在各层级之间传递[5]。传感器网络协议标准采用了ieee802.15.4标准,各层级之间利用接入点实现数据交流和管理,一般接入点有两个,一个接入点负责数据传输,另一个接入点负责数据管理。在传感器运行过程中,各种不同属性的数据在不同层级上奉行不同命令。这样做有利于数据的有效分类,使得数据管理更为方便。

二、结束语

传感器能够监测外部环境信息并按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求,广泛应用工业生产、机械器件制造、灾害监测、气象预测等诸多领域。但是由于传感器的监测是实时监测,所以数据量过于庞大,如果不加以管理,将会直接影响后期数据分析结果。本次研究针对上述问题,将数据管理作为中心指导思想,进行传感器网络协议研究,以期为数据管理做出技术支持。

参考文献

大数据时代读书心得篇五

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)

大数据时代读书心得篇六

在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中,给企业发展带来冲击非常巨大。因此,企业要根据我国信息技术不断发展的形式,对大数据管理框架进行全面的设计和创新,如图1所示。在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管理最主要的目的,就是将大数据的价值进行充分的展现。另外,在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中,有效的实现了大数据共享等性能,不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容,对我国现代化信息技术的发展,起到了重要的作用和意义。

2。2开发与内容的管理形式

在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中,可以从两个方面进行,一是大数据开发管理,二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义,和管理解决策略,对其大数据的存在价值,进行有效的开发。换句话说,其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中,对其管理形式的开发,对大数据的功能和价值,进行充分的理解。

大数据时代的大数据管理中的内容管理是指:企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此,传统的大数据时代的大数据管理形式,已经无法满足对这个时代发展需求。因此,在时代快速发发展的推动下,要对开发管理和内容管理,进行全面的创新和设计,对需要专门设定的管理形式,要给予高度的重视,可以利用的集合型的保存形式,进行全面的保存。

其实,大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向,为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中,起到了重要的衔接作用,也为我国信息技术的发展,打下了坚实的基础。

2。3对大数据架构进行全面的管理

在大数据时代的大数据管理的过程中,数据框架管理起到了重要的作用,并且与大数据开发的过程中,有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中,对其数据的开发、处理、保存等形式,都受到了一定程度上的限制。因此,在对大数据时代的大数据架构管理的过程中,对其操作形式,进行了全面的管理创新,避免受到范围的限制。另外,随着大数据不断的增加,大数据构架管理可以根据大数据的用途,质量良好的应用形态。例如:社交网络等形式。

与此同时,在最近几年的发展中,大数据时代的大数据管理形式,也面临着新的挑战基机遇。以此,只有对大数据时代的大数据管理形式,对个人信息、隐私等进行全面的管理,避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生,这样不仅仅企业在发展的过程中,提供了最大程度上的安全保障,也为大数据时代的发展,带来了新的发展篇章。

3结语

综上所述,大数据时代是信息技术时代不断发展的产物,不管对我国经济的发展,还是人们在日常工作、生活的过程中,都起到了重要的作用和意义。因此,本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析,并对大数据时代的大数据管理形式,提出了一些可参考性的建议,只有对大数据时代的大数据管理形式,进行不断的创新,对大数据时代的大数据管理框架,进行不断的构建,也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展,也为我国各行各业的发展,提供了重要的发展方向,对我国经济的发展,也起到了推动性的作用。

大数据时代读书心得篇七

舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为最佳书籍,今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子,但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下,也就意味着——大数据对我们的影响,已经深入到生活的方方面面。

无处不在的大数据:各种云计算,谷歌的神通,亚马逊的推送,天涯人肉,微博万能等等等等,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离,“地球村”变成了“地球屋”,仿佛所有人所有事物都触手可及,而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。

然而,事实真的是这样吗?首先,从应用角度出发,低廉的运算能力和存储空间,让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来,忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得,这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越,可能终结了回归分析,有效性验证等手段,但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果,以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果,都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴,人类如果真的完全掌握之后,会统治整个宇宙。但我觉得,无需从神学观点来讨论,而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上,经典力学会失效——那么在大数据层面上,普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式,那么从现在的惯有思维,也难以推导出大数据的因果关系。

大数据时代读书心得篇八

在大数据时代的大数据管理的人员管理形式,不断发展和改革的过程中,计算机的软件和硬件都得到了有效的提高,磁盘、磁鼓等储存软件,得到了全面的普及和发展。同时,在在不断发展的过程中,计算机将大数据的组成形式,叫做大数据文件,并且在大数据文件上就可以直接的取名字,直接的进行查看,这对大数据的管理,无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中,由于大数据长期的保存在外面的,这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中,提供了极大程度上的'便利,其对其操作的程序,也具有特点的要求。但是,在文件管理的过程中,由于共享性能较大,数据与数据之间缺乏一定的独立性,对其管理和维护的费用和时间较大,这样往往工作效率提高,不能被广泛的使用。

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