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1、2022年大数据时代的心得体会大数据时代的心得体会我们心里有一些收获后，将其记录在心得体会里，让自己牢记于心，它可以帮助我们了解自己的这段时间的学习、工作生活状态。那么你知道心得体会如何写吗？以下是我收集整理的大数据时代的心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。大数据时代的心得体会1读了大数据时代后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明白究竟要彻底变更哪些思维和操作方式，但明显作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被剧烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随
2、着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在须要理论了。”书中几乎确定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用连线杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很兴奋，因为统计学和量子力学都是我在高校学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不行能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜显明地提出要颠覆它们的论点，终归还是在前面加上了“很可能认为”这样的爱护伞。近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应当做到的就是要破和立，要变更自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，
3、嘴巴上也必需跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往将来的必定变更”，那我就必需“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜爱、也学不会它们。当我们人类的数据收集和处理实力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有实力正视混杂性而忽视精确性后，好像真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他许多“我们也很可能认为我们不再须要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础逻辑。要是不当心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再须要”的话，就让我很担忧了！大数据时
4、代第16页“大数据的核心就是预料”。逻辑是描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后改变关系规则。两者好像是做同一件事。可大数据要的“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”，而逻辑学四大基本定律（同一律、冲突律、排中律和足够理由律）中的足够理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的足够理由。且逻辑推理三部分归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者似乎又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应当只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担忧的缘由。可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思索和工
5、作，自然就没法活了！更何况还有两个更可怕的事情。其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的冲突，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最终把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得立刻造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻挡那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最终反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？其二：人和机器的根本区分在于人有逻辑思维而机器没有。大数据时代也担忧“最终做出决策的将是机器而不是人”。假如真的那一天因为放
6、弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界歼灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，或许上面一大篇都是在胡言乱语，所谓的担忧根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指引迷津。所以想向大数据时代的作者提一个合理化建议：把这本书接着写下去，至少加一个第四部分大数据时代的逻辑思维。大数据时代的心得体会2读了大数据时代后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明白究竟要彻底变更哪些思维和操作方式，但明显作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想
7、法面前，我的思想被剧烈震撼，不禁战栗起来。本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将变更我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特殊现象相关的全部数据，而不再依靠于随机采样。也就是说样本等于总体；其次个转变是对探讨数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的
8、，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍旧也在运用这种方法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个也许轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，确定要忽视细微环节和确定性；第三个变更是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更须要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕获预料将来。这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的变更，所谓思路确定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的改变。紧接着其次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，讲解并描述驱动大数据战车在材质
9、和智力方面对前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础绽开阐述的。这本书给我感受最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观确定方法论，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。首先是第一个，作者认为在抽样探讨时期，由于探讨条件的欠缺，只能以少量的数据获得最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采纳全部的数据。作者用大数
10、据与乔布斯的癌症治疗例子说明白运用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明运用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立坚固的基石。我对这个观点还是比较认同的，假如真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据探讨得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于肯定，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，你不行能每一件食品你都检测一遍吧。其次，要效率不要肯定的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟
11、时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。假如不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不行能百分之百正确的考虑而做出这样的推断的，假如采纳小数据一个数据的错误就会导致结果的误差很大，但是假如数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新谛视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期盼精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的胜利很好地证明白这一点，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
12、各样的数据，并且接受了有错误的数据。而在阅读这本书时，发觉这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预料一些事情已经足够了，不用花大力气去探讨他们的因果关系。作者用林登的亚马逊举荐系统的胜利，证明了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的胜利。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明白驾驭了相关关系对于他们策略的帮助。一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观
13、点就值得商榷了。比如说，在科学探讨领域，你须要知其然也须要知道其所以然，找到事务发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必需知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不行能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来推断哪里出现了问题。过度依靠所带来的后果。也用少数派的报告这部电影来说明假如痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，假如一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是运用数据时征询数据全部个人的知晓和授权。其次个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不行逆转，我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！第8页 共8页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页