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  • 大数据时代读后感

    千次阅读 2017-11-28 18:27:30
    大数据”的含义 你的一个习惯动作,你的一次...我是今年(2017年)10月份开始这本书的感觉后悔拿到的有点晚了,作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”最早10年就在《经济学人》上发布了长达

    “大数据”的含义

    你的一个习惯动作,你的一次消费行为,你的一份就诊记录……文字、方位、沟通等一切事物皆可以量化为数据,不仅人类生产和生活中“有意义”的信息海量产生,相比以往呈几何数级的爆炸式增长,“无意义”的数据的膨胀速度也同样惊人。

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    我是今年(2017年)10月份开始读这本书的感觉后悔拿到的有点晚了,作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”最早10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,然后开始逐渐整理成书 直到13年1月才有中文版印刷发布。书中的提到的大数据时代来临后的三项最主要变革–商业变革、管理变革和思维变革到现在基本已经实现了跨越性的发展。
    书中为我们开启了更包容更广阔的新时代,大数据把社会的方方面面融合在了一起,曾经看似因果联系紧密的事物,可能变得不再那么重要;毫无关联的事物,可能隐藏着重要的信息,从科技、商业,到医疗、政治、教育、文化,大数据一概席卷囊括,它改变着我们的传统思维,为这个时代注入了新鲜的血液,就像作者书中所说:“这项技术终将改变我们所居住的星球上的许多东西。”

    一场生活、工作与思维的大变革

    大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发…

    首先是大数据代表着数据的样本=全体,这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。

      第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系,如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性,因果性说明什么是什么的原因,如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中,相关性要比因果性容易获得,而且相关性已经能为客户带来较大的收益。

      第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性,由于数据量巨大,存在少量的异变不会对结果产生任何影响,如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。

      第四是大数据中的三个主要因素,思维、数据、技术,思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中,会产生数据中间商,来处理加工数据并出售。

    书中以2009年出现的H1N1型流感美国为例,疾控中心每周只进行一次数据统计,而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊,因此也导致了信息的滞后。然而,对于飞速传播的疾病,Google公司却能提前几周预测冬季流感的传播:不仅是全美范围的传播,而且可以具体到特定的地区和州,确定流感爆发的地点,这便是基于庞大的数据资源,可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!

    大数据时代下看“天猫双11”

    大数据最显著的影响就是电子商务,通过大数据,最先洞察出潜在市场的,也必然最先占领市场。比如这段时间持续占领头条的“天猫双十一” 全天交易额以1682亿再一次刷新记录,它意味着被估量的庞大而蓬勃的大数据经济。11秒,1亿元;28秒,10亿元;3分1秒,100亿元…. 但是你能想象的到天猫双十一刚刚启动12分钟,就完成了当天第一个订单的签收。上海嘉定区刘先生11日0点后在天猫超市购买了零食,菜鸟智慧物流从离他就近的仓库发货,实现了分钟级配送。

    订单通过菜鸟智能仓配系统,由机器人和流水线根据算法自动完成拣选和包装。4分内商品就被贴上菜鸟电子面单后从仓库发出,12分18秒签收成功。当圆通速递的快递员敲响刘先生的家门时,他还在继续血拼。

    回溯曾经,看一看在“双十一”诞生

    2008年4月,饱受假货困扰的马云决定新开一个叫淘宝商城的平台,入驻者均需要证明自己是一家合
    法的公司。后来的阿里巴巴集团总裁、当时担任淘宝CFO的张勇——他的花名是逍遥子,金庸武侠小说
    《天龙八部》里一个精擅奇门遁甲之术的侠客——被任命为淘宝商城的总经理。
    在一年多的时间里,整个B2C(企业对个人)行业处于聋哑阶段,淘宝商城更是发展缓慢,消费者几
    乎分不清淘宝网与淘宝商城的区别。
    2009年5月的一天,张勇与他的伙伴们讨论,似乎可以在秋季搞一个类似美国感恩节大促销的活动,
    他们为日子的选择想破了头,不知是谁突然提议:“要不就在11月11日吧,光棍节,闲着也是闲着,
    不如忽悠他们上网来购物。”“光棍节大促销”就这样定下来了。张勇团队开始与商家沟通,希望它们
    在那一天搞一次促销,全店五折,还要包邮。绝大多数的商家拒绝了他们的建议,最后只有李宁、联
    想、飞利浦等27家商户参与,一个很大的品类——家纺企业中的著名品牌全数表示不参加,后来好不容
    易说动了一家小商户。
    11月11日当天,促销活动开始,连张勇本人都不觉得有重要的情况会发生,他一大早就出差去了北
    京。谁知,当天上午,商户们准备的货就卖得差不多了,很多商家临时到线下补货,甚至出现董事长
    批条子直接从经销商地面店临时调货到网上卖的现象。

    大数据市场机遇下,如何走出中国式大数据之道?

    2017年1月17日,在中国农历春节前夕,工信部公布了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》,提出了到2020年的发展目标:大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元,年均复合增长率保持30%左右。此外,还将培育一批专业化数据服务创新型中小企业、10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业,初步形成大数据产业体系。

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  • 大数据时代》观后感

    千次阅读 2018-04-14 13:21:59
    后面还有一部分,管理方面... 比如我是干大数据开发,这个分好多流派,我主要bi方向的,最吸引我的点是在大数据思维部分:  1.数据多,样本=全体  2.不关注因果,关注相关度  3.混杂性  后面的商业部分的第...

      后面还有一部分,管理方面的我就不总结了,有兴趣的可以找这本书看。

      这本书案例特别丰富,有100多个,结构清晰,如果从事或者想从事大数据行业的人,看完这个肯定能获得收获,记住里面某些内容。

      比如我是干大数据开发,这个分好多流派,我主要bi方向的,最吸引我的点是在大数据思维部分:

      1.数据多,样本=全体

      2.不关注因果,关注相关度

      3.混杂性

      后面的商业部分的第三个小点,让我清晰明白,关于大数据方面公司性质划分:

      1.基于数据本身的公司

      2.基于技能的公司

      3.基于思维的公司

     

       干互联网肯定得看书,因为它会给与你启发,还有让你一些碎片化的思维,连贯起来更加清晰。

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  • 大数据时代读后感.pdf
  • 近两周用业余时间了《大数据时代》这本书,是听培训时杜威老师推荐的,我快速阅读了一遍,觉得受到了一些启发,发现了一些原来没有想到看到的事情。 首先是大数据代表着数据的样本=全体,这是一个与传统统计学的...

    近两周用业余时间读了《大数据时代》这本书,是听培训时杜威老师推荐的,我快速阅读了一遍,觉得受到了一些启发,发现了一些原来没有想到看到的事情。

    首先是大数据代表着数据的样本=全体,这是一个与传统统计学的显著区别。大数据有能力获得全体数据并对其进行分析。

    第二就是相关性与因果性同样重要。相关性说明了什么事情与什么什么事情有关系,如商场周围车流量的增多与商场销售额的相关性,因果性说明什么是什么的原因,如睡10个小时是有精神的原因。在大数据中,相关性要比因果性容易获得,而且相关性已经能为客户带来较大的收益。

    第三就是大数据允许存在不精确性、混杂性,由于数据量巨大,存在少量的异变不会对结果产生任何影响,如收益是1个亿与1亿零1元的差别可能决策者不关心。

    第四是大数据中的三个主要因素,思维、数据、技术,思维觉得你在哪些地方使用大数据。在这三个因素之中,会产生数据中间商,来处理加工数据并出售。

    转载于:https://www.cnblogs.com/linc09/p/3515195.html

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  • 舍恩伯格的《大数据时代》一书如雷贯耳,决心要拜读一番。本打算英文原版,考虑到时间有限,中文版的也许看得快一些,所以还是中文版的吧。简单了几页之后,发现无论译者周涛的文笔,还是其在序言和译文中展现...

            维克托.迈尔.舍恩伯格的《大数据时代》一书如雷贯耳,决心要拜读一番。本打算读英文原版,考虑到时间有限,中文版的也许看得快一些,所以还是读中文版的吧。简单读了几页之后,发现无论译者周涛的文笔,还是其在序言和译文中展现的思路,都令人耳目一新。看来中文翻译确实有做得很好的。

            序言中关于“相关关系比因果关系更重要”这个问题就让我纠结起来。译者表示,其不太赞同作者的这个观点。作者的观点是,在海量的没有什么规律的数据中,发现其相关性,必研究这些相关性之间的原因更为要。拿身边的例子讲,通过对海量的住房交易记录进行分析,人们发现了月份与房屋交易量之间的这样一个相关性“金九银十”,也就是说,九月和十月是住房交易的黄金季节。但是为什么会这样,则似乎很少有人在意。这是否是作者观点的一个例子?而译者的反对观点,则表述得很清楚:“认为相关重于因果,是某些有代表性的大数据分析手段(譬如机器学习)里面内禀的实用主义的魅影,绝非大数据自身的诉求。”

            诚如作者所说,机器学习是只注重相关性而不注重结果的一个典型代表。本人曾研究过一段时间的机器学习,主要是分析编译器优化相关的内容,就是程序的特征值与编译器的优化选择之间的关系。通过大量的训练数据,以达到能自动为程序选择优化的编译选项的目的。而特征值与优化选项之间的因果关系,确实没有关注过。至于为什么没有关注,是因为其原因过于复杂,牵涉到cache结构、内存大小、指令特点等体系结构相关的问题,无法有一个模型来描述这种因果关系。

            因此,个人的观点是:因果关系很重要,但是在没有能力研究出因果关系的情况下,只能先分析出相关性了,至于因果关系,可以暂时搁置,留待下一代人的智慧来解决。

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  • 大数据时代》读书报告

    千次阅读 2020-04-08 15:09:20
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  • 《浅谈大数据技术》读后感

    千次阅读 2017-10-06 18:55:06
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    千次阅读 2020-07-02 16:50:26
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  • 大数据时代读后

    2017-11-02 15:13:16
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