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品味大数据的读后感10篇

2022-04-05 03:00:49 来源:文章吧 阅读:载入中…

品味大数据的读后感10篇

  《品味数据》是一本由张玉宏著作,北京大学出版社出版的平装图书,本书定价:59.00元,页数:420,文章吧小编精心整理的一些读者的读后感,希望对大家能有帮助。

  《品味大数据》读后感(一):一点感受

  品味《品味大数据》

  最近我选了一门选修课叫“大数据”,于是我在淘宝上搜了搜有什么关于大数据的书,其中有一本北大出版社出的书最吸引我的眼球---《品味大数据》,作者是张玉宏,人好像也没有名气。我可不能做个冤大头,于是用“大数据 张玉宏”为关键词在百度上搜了搜,还真能搜出不少作者写的文章,点开几个链接看了看,感觉写得还有点意思,这就给我吃了点定心丸。

  《品味大数据》,一看这书名就猜想这书可能是一本比较有意思的书,不像我们大学教材一样枯燥无味,我一看标题上写着“大数据的历史,内涵,哲学与技术”,我一想,还有哲学,数据有什么哲学可言,感到有点噱头,再一看下面百位大牛PK大数据,一看就是靠标题吸引人的,不过也成功地吸引了我的注意,因为我倒要是看看写的是啥,于是我看了看目录。

  第一章是数字的来源及数据思维的发展,我在网站宣传页面的那个介绍看到关于二进制的一点讨论,其中提到了《周易》当中的八卦--“太极生两仪 两仪生四象 四象生八卦”,让我对这本书有了点好感,不说别的,就这样的中外结合,一语双关,有历史,有内涵,有哲学,我想下面肯定有介绍技术的了,理论实践都有,不要拦我,我决定买了。然后我往下翻,果然在最后还有实战章节。

  大概小一周后,快递终于到家,打开快递一看,书是16开的,不算太大,400多页吧,不过书还挺新的。

  于是我大致地看了看,没让我失望,语言通俗易懂,有些话细细品味确实很有道理,不像我之前看的各种书籍,只是罗列事实而不分析其中的逻辑,给人以误导,他说什么你就信了,因为你也无从考证,说啥就是啥,你还觉得很有道理。

  但这本书不太一样,它给我的感觉是,我们要有一种思辨、全面的态度,书讲比较系统,其中专门强调了注解来源,让读者有证可考,并且连多少条注解,图片都标注了,可见作者的用心,试问如果每一个图书作者都这样对待自己的作品,图书质量肯定不会太差吧。此外,从数百个注解中,也多少可以看出作者确实是博览群书。

  之前,我觉得大数据不就是数据比较多而已吗,有什么可以讲的,还用出书吗,本专业的课都没搞清楚呢,事实上,我的想法有点愚蠢了,大数据大有可为,我们都知道量变产生质变,当数据有限时,我们或许发现不了什么,但是计算机发展到现在,数据之大已经不是我们可以想象的了,这个时候,这些数据表面上是杂乱无章的,但是其中蕴含着巨大的信息,只是你不能轻易发现而已,就好像你感觉不到空气的存在,但并不代表没有,并且空气的成分也很多。另外,我们熟悉的地球上有,而月球上没有,这些信息我们都发现不了,别人既然好不容易有办法发现了,你为什么不吸收别人的经验呢,这是一件相当划算的事情。天下没有免费的午餐,在这里表现得淋漓尽致,我们每个人每一次产生的数据(比如搜索的关键字,点击的页面,页面停留的时间,微博上发的每一条数据,说说上留的每一个留言),都有着很大的价值。有了大数据的画像,我们在谷歌面前就是个小孩子,什么也瞒不过它。

  另外这本书的特别之处,不仅在于语言幽默,还有就是本书先给人一种大数据很厉害的感觉,让我们感到大数据好像无所不能,但是快结尾时笔锋一转,例举了大数据的不足之处,如果利用不好,就会适得其反。

  就好像一个完整的人忽然断了一个胳膊,但断臂的还有维纳斯,这也是一种美,而这种美是流传后世的,本书之美就是一波三折,本以为精华在中间,快结尾还不忘给人以启迪回味,不要陷入作者的思维圈,事物都是在不断变化当中的,谁知道未来人类会不会长生不老,谁知道未来会不会移民火星,谁知道未来宇宙会不会灭亡,不管怎么变化,万变不离其宗。这抵挡不了人类的求知欲。起码在现在,大数据能够改变你的思想,增大你的眼界,给你一双慧眼看世界。

  在这本书里,我也了解到了许多精英的存在:舍恩伯格,塔勒布、凯文.凯利、波普尔、涂子沛,吴军博士,李国杰,周涛等人;还有许多相关大数据的优秀作品:《大数据时代》、《黑天鹅》、《失控》、《为数据而生》、《哲学的故事》等;还有有名的的数据公司:Google,Facebook,阿里巴巴,百度;研究大数据的方法:机器学习、数据库、统计学、信息检索、可视化、高性能计算;需要的技能(找到21世纪最性感的工作):统计学,擅长写代码,懂机器学习。

  说到缺点吧,本书确实是有点小贵吧,好吧,我是穷人,土豪随意,拆快递第一眼觉得这本书不是太大,不过想想好像一般就是这么大,可能是我被学校的教材蒙蔽了双眼吧,不过带给我的价值是超过用金钱来衡量的!

  各位看官你们随便吧,有兴趣的可以当作科普来看看,比看那什么小说有意思多了,看了那么厚的一本,让你讲讲你都学了什么,你就知道个什么功夫厉害,不是说一点内涵都没有,但价值不一样。

  作为一个大三的本科生,我只是随便写写,没有多大逻辑啊,请不要较真,如果我说得不好,也请轻喷,我明天还有汇编程序得交呢,码这么多字,我容易吗我?

  当然本文只是一家之言,我说好不代表好,大家好才是好,大家也可以随意喷我言过其实,因为我说了只是咱们观点不同,没有对与错,但也得有观点啊,不然你怎么决策啊,对吧?

  希望本书作者能够看到哈,不用谢我!!!

  《品味大数据》读后感(二):《品味大数据》——我的读中感

  之所以叫“读中感”,是因为我还在阅读中,却已经忍不住跑来评论了~~~

  拿到此书,迫不及待的去看《品味大数据》的序。不知是什么时候养成的习惯,也忘记是谁教给我的方式:每次,面对一本书,就会先去看序言。总认为序言是一本书的点睛之笔,说实话,虽然有些鲁莽,但是我很大程度上喜欢用一本书的序去判断一本书。喜欢先看前言、序,早已成为我的一种怪癖。《在路上,学而时习之》,如序中所述,大数据如此火热,很多人都想从中分一杯羹,可是没有太多的人知道到底什么是大数据。这“很多人”里,就有我。此刻《品味大数据》在我的手中,很受用。整片序读完,让我十分急于接着看,因为在序中,看到了十分想了解的东西。这篇序看完,让我感觉作者是位涉猎面很广的学者,不仅仅局限于大数据。

  以下是我在阅读过程中的一点想法与感悟:

  在第一章中,开始阐述大数据史。关于数字,以时间顺序讲解了数字的来源、计算方法等,统计学的诞生,促进了数据思维的渐起。

  其实,个人而言,不太喜欢西方古代的那段历史。也许是我的认知太过肤浅,总觉得那段历史,成就了一些人、也埋没了一些人,因我为埋没的人感到无比的惋惜,而不喜欢那段历史。想来,其实都一样,哪个时代不会埋没人呢?哪个时代又不会造就人呢?只是在看西方古代史的时候太过突出这一点而已。于大数据的兴起,也是因为那时人们的发现与改变,才促使后人能才在巨人的肩膀上,更好的发展这个世界。

  在这一章,我细读了1.10和1.11。这是美国近代的人口普查与中国古代的人口统计。关于明朝灭亡的原因,黄仁宇先生的论断确实让我眼前一亮,但个人认为缺失“数目字管理”带来的混乱与作假猖獗,只是明朝灭亡的一颗炸弹,而导火索和火种,便是统治者、官员与一些不可抗力(如天灾)等。

  在想,何为“大数据”,个人觉得,很早很早就已经有了大数据,只是那时的人们并不太刻意去定义这种现象与行为,而随着时代的发展,人们对事物的研究越发精细深入与完善。尤其在这个经济时代,讲求效率与收益,对资源的整合利用,促进了大数据的定义与兴起。

  接着第二章,重点细读了《不能遗忘的电气时代的传奇——特斯拉》与《现代通用计算机的奠基者——图灵和冯·诺伊曼》。

  第一次听到“特斯拉”是在初中的讲光学的物理课上。只记得当时物理老师特别惋惜此人,却记不起原因。刚开始翻看本书的目录时,就被“特斯拉”这三个字给深深吸引了。经过短短七页的浏览,我真的是一声叹息:既生瑜何生亮。电气时代的悲情人物,并没有埋没才华,却始终无法施展才华。对于爱迪生,觉得对人物的评价要客观啊。可是转念一想,一个人总会有人喜欢、有人讨厌。作为局外者,要尽可能的看到双面,客观评价;而作为当局者,要平衡心态,明白自己的目的与追求,不过多的被世人的眼光牵绊。在创新的道路上,总会有天才与普通人,总会有成名者与被埋没者,追求自己想要的就好了。

  读图灵与冯·诺伊曼的故事时,觉得他们所做的贡献是改变历史的。两人相辅相成,把计算机科学与工程问题解决。随着计算机的诞生,进入信息时代,出现“数据化”。数据不再只是数据,而成为了信息。为之后大数据的提出与发展创造条件。

  进入第三章,如书中所引用:“混沌中自有宇宙,混乱中自有秩序”。本章作为大数据兴起后的叙述,以秩序的探讨为线索。如作者所说:“每一次,从混沌到秩序的过程,都是一个时代的风口科技的浪潮都会带来重构社会的力量。大数据,恰是这样的风口。”也许,所谓真理不是永恒的。就如书中提到的“结构化”与“非结构化”,可能真的就只是因为时代的局限、认知与能力的欠缺,而在现有条件下的划分。随着时代的发展,如此的概念有待改善。还是很赞同作者的观点的。

  历史的链条,总是一环扣一环。我们所处的阶段既不是开头,也不是结尾。前三章,用一个个简短又富有文学性,又幽默的故事阐述了大数据的发展历程。

  步入第四章,结束了对大数据史的阅读,进入了对大数据内涵的解读。曾听不同的人们提起的关于“大数据”的各种名词,在这一章中多半都有涉及。对“大数据”的多角度看待和多特征描述,让我对其了解更加的全面。

  而第五章是我尤为偏爱的一章,也许是因为我对哲学的偏爱,更多的是自此之前,我未看过其他有关“大数据时代的哲学思考”的系统叙述。所以很高兴作者能够写出此章,以供阅读。当平常接触的哲学知识与大数据联系在一起时,不仅使我更好的去理解大数据,而且让我换了一种新的角度去看待大数据。

  之后章节的事例,让我更加清晰的了解了大数据的应用。将我从不同地方看到的一些事例更加清晰的呈现在我的面前。而那些我不知道的事例为我提供了更好的了解大数据的渠道。

  其余章节,待我阅读过后,再写感悟。

  如果,你跟我一样,面对书海中纷杂的有关大数据的书,不知该从何读起;你希望了解大数据却又在看其他书时看完几页后昏昏欲睡;你想接触有关大数据的软件却又对着专业书苦苦烦恼,那么请不要犹豫,这本书是一个好的选择。

  《品味大数据》读后感(三):花样大数据,坐等君品味

  思想的相识无所谓早晚,有时一本书、一句话、或是偶然的一次相遇,便是长长的一世;有时一世相聚,也只是短短的一句“吃了么”。胡说君与张博士的相识便是偶遇的一次闲谈,从此有了相见恨晚之感。同为互联网行业人士,自然聊起最近吵得火热的大数据,还有深有同感的小数据,张博士于是推荐了他的新作《品味大数据》,以执行力著称的胡说君自然是迫不及待的开始了通读,深有感触。

  《史蒂夫.乔布斯传》的作者沃尔特.艾萨克森,他的力作《创新者》算是一本计算机行业的史记,而张玉宏博士的《品味大数据》某种程度上说也是大数据行业的史记。在这本最新力作中,胡说君深深的感受到了一位青年学者的知识广度,天马行空的思想以及科学界难得的良心,在一个猪都会飞的时代,给小伙伴们降降温,理性对待大数据带给我们的变化,仔细思考大数据是否比小数据对我们更重要。

  现代通信技术的快速发展,特别是智能手机的普及,好比是人体多出了一个功能强大的器官,人与人之间通信距离几乎是触手可及,彼此间的信息传递更加通畅,依靠智能终端,人人都成为数据的生产者,无数人的只言片语汇集起来,就形成了庞大的社交数据。而社交大数据的诞生,是我们迈入大数据时代的重要标志。在信息不发达、不透明的时代,某些“社会精英”就可以轻易利用自己的巨大影响力和话语权,以一当千;而老百姓人微言轻,只能任由“社会精英”操弄时局。但是,现代的大数据时代就不同了,借助网络平台,人人都是自媒体,人人都可以发声,虽然个人发声微弱,但集中起来就是强大的社会舆论,这种舆论汇集起来的力量,绝不亚于某些“社会精英”,可能希拉里女侠就是小看了大众的力量,精英政治才会遭遇滑铁卢。

  作为互联网行业的小伙伴,云计算、大数据、下一代互联网等都是标配概念,可是大数据对大伙来说究竟是什么?大数据就像青少年谈性,每个人都津津有味地谈论它,却没有人真的知道如何来做,而每个人又认为其他人在做,于是每个人都声称自己在做。

  在当今的社会,数据为王早已是共识。可以说,谁拥有了大数据,谁就拥有信息时代的“石油”,这可是实打实的战略资源。不同于实物石油,因为他们总有一天会被用光,信息时代的“石油”,可谓“取之不尽,用之不竭”。大数据已经成为新时代的生产资料。当我们进入大数据时代后,遇到的最大难题,可能不是信息不足,而是信息的过载;可能不是信息的“触手可及”,而是信息的孤岛问题。太多的数据给人们带来的并不是更多的洞察,还可能是迷失,因此,如何管理好、利用好这些数据,成为当务之急。

  追求稳定的秩序,一直以来都是人类的终极诉求。大数据行业秩序其实一直都存在,目前的混沌无序,只是还未找到抵达秩序的路而已。从混沌到秩序的过程,都是一个时代的风口科技的浪潮带来重构社会的力量。大数据,对当下而言,还是一个无序的数据世界,因此这也是一个时代的机遇,很多人或机构都想把握机遇,纷纷“摩拳擦掌”作出点贡献或从中寻找商机,这也使得大数据成为一个“炙手可热”的研究热点,但我们也要知道,大数据并非是一个突然降临的新研究现象,而是人类长期采集和使用数据的累积结果。

  历史远胜于所谓的干货,远古时代人类就开始玩数据了,手指就是人类最早的计算器,这下小伙伴们知道为何人类习惯于十进制了么,因为大多数人只有十个手指头,而人类永远不会舍近求远。历史上天朝在数据应用领域一直都是佼佼者,只不过在近代被西方全面超越,但超越并不可怕,因为文明兴衰更替,是历史发展的规律,真正可怕的是,只知道在故纸堆里寻找祖先的荣耀,而不知道奋起追赶。人类利用数据的思维,自古有之。但传统的数据分析实践,无法适应当前大数据独有的特征,因此迫切需要一套新的理论体系,来支撑这个由量变到质变的数据科学。

  人类的伟大发明和创新,在很多小伙伴意识里,创新就是由某个天才在某个特定的时刻,灵光一现,然后“哇,原来是这样”,一个伟大的发明或者创新就诞生了。可事实上真正有价值的创新是在行业发展的技术基础上,通过不断的改进或者改造,产生出新的重大创新或者微创新。这需要大量的科学家或者行业专家系统的思考,艰苦卓杰的付出,默默的解决很多问题,积累到一定程度才会产生质变,最后由某个科学家或者其团队获得真正的创新突破。像吾等毛头小伙,不沉下心学习、思考、实践,整天好高骛远,心浮气躁,怎么可能产生真正的创新?

  但是大数据多样性的特性也告诉我们黑天鹅事件的发生也是必然,一些超级科技大牛真的就是皇冠上璀璨的明珠。发明“差分机”的科技传奇巴贝奇和世界第一位软件工程师奇女子阿达就是如此,他们给予计算机后辈留下了极其珍贵的科学遗产,他们那种在逆境中自强不息,为追求理想奋不顾身的拼搏精神更是激励了无数的青年才俊。

  电气先驱、超级创客特斯拉更是无须多言,和一生的伟大对手爱迪生上演了爱恨情仇大戏更是让小伙伴们嘘唏不已。埃隆·马斯克,在美国加州地带创立的特斯拉电动汽车公司,就是向这位超级“传奇”的老牌创客—特斯拉致敬。从特斯拉的一生的科学研究经历可以看出:彪悍的人生,无须解释。牛人的成功,无法复制。作为普通人,我们不得不承认的是,人与人之间天赋和智力的差别是非常巨大的,所谓“勤能补拙”只适用于中下级别的成功。特斯拉在科技史和人类史的成就和地位,未来一定会得到更多人的认可和尊重,而和孔夫子等圣贤一起入选影响世界的十大文化名人就是对老前辈最大的肯定。

  作为拥有5000多年文明史的泱泱大国,天朝当然也有类似的超级天才问世,王安在华人计算机领域就是这般神一样的存在。但悲剧的是,天朝的人际关系是类似于石子投向河里的水波纹衍生开来的“差序格局”,是由自己——家人——亲属——朋友——熟人——陌生人等逐渐推开出去的。因此由这位伟大的华人所创立的王安电脑公司,选择儿子接班,死亡的宿命,可能是从一开始就注定了。

  真正具有划时代意义的是,大数据覆盖了人类对于外部世界的全部感知。大数据通过“量化一切”而实现整个世界的数据化,我们可以同构一个数据世界的自己,实现所谓的“永生”,这很可能改变人们认知和理解世界的方式,即带来全新的大数据世界观。在大数据时代,由于认识主体高度分化并社会化,大数据并不仅仅是“技术人员”一家的事情,而已然是“牵一发而动全身”的社会活动。大数据不能“一马平川”地毫无顾忌地“快马加鞭”,一定要保持适度的速度(不能太快)和一定的温度(要考虑人文伦理)。努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它;在不能应用、不能拓展的地方,就要停下来。

  那么谁是大数据时代的富豪涅,以金融机构、电信行业、政府机构等等可作为典型代表。他们的特征是,手握大数据,但没有大数据思维或技术,不知道如何用,以至于大数据在某种程度上成为其负资产。这类公司或单位就有点像“守着金矿不会采”的财主,既不相信专业的外来人,又没有能干的自家人。怎么样和这些大财主合作,数字咖啡馆等技术给出了很好的启示,但更多的还需要明确立法来给予推动和限定。

  并不是数据越多,信息就越多;信息越多,知识就越多,有的时候,有知识的人,反而被知识遮蔽了头脑,毫无智慧可言。在当前阶段我们把智慧之外的部分外包给计算机,而人自己聚焦于属于自己的独一无二的那部分智慧。数据如果不能进一步地“深加工”,即使收集的数量再“大”,也毫无价值。因为仅仅就数据本身而言,它们是“一无所知”的,数据的价值,在于形成信息,变成知识,乃至升华为智慧。

  无论我们愿意或者不愿意,大数据它就在那里,离我们生活不远也不近。知识的密集,思想的碰撞,对新知识的孕育非常重要。而在大数据时代,统计学和社会科学的作用有可能大于计算机科学,因为对数据规律的敏锐度和对业务关联性的第六感,将会是大数据时代最有价值的特质。

  祝愿大数据时代一切安好!也祝愿玉宏博士新书大卖,因为《品味大数据》这本书配得上让更多的小伙伴们看到。

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  《品味大数据》读后感(四):一些感触~

  张玉宏博士是从历史角度去品味大数据,以史为鉴,可以知兴替,弄清楚大数据的来龙去脉,也让我们在浮躁的环境中,更加清楚评判各种"真假"大数据。另外,有趣轻松的文笔让让这本佳作妙趣横生,至少我是拿起来就放不下了。读完之后颇有些感触,拿来和大家分享探究一下。

  quot;美国式的人口普查-大数据催生新技术",看完这一章节感触颇多,大数据因为是面向应用,尤其面向很大数据量的应用,作为掌管和处理整个国家各行业多维度数据的政府,应该是大数据相关技术的主要受益者之一。事在人为,为了享受大数据带来的政府管理效率的提升,不仅需要大数据技术的支持,还需要在政府治理过程中,在管理人的思想中,引入和融合工程和数据管理的思路。可以说大数据时代的来临,使得这一要求更加迫切。在美国式人口普查的例子中,我们就可以看到,作为人口普查新方案的起草者,詹姆斯·加菲尔德对数据管理高度重视,从"物理社会学"角度,将最新的数据处理技术引入到人口普查工作中,这也是一个从政府管理层面需求引起技术进步的典型例子。同样,在大数据时代,政府应用对大数据处理的推动,不应该只在政策支持上,更应该在应用需求上,仅仅把计算机和统计信息学当作工具,恐怕难以迎接大数据时代的挑战。需要在管理者突破层层的大数据的浮躁气息的迷雾,抓住管理的本质,在思路中引入更多的数据工程思维。

  另外,书中"12个小故事,思考大数据"也给予了很多启发。譬如在"故事8-谷歌流感预测-预测时如何失效的"这一节,就提到了大数据分析中存在的"预测即干涉"的问题。这个例子深刻的说明了,大数据在很多情况下并不是全数据,甚至只要没到物理世界中人类活动完全数据化的这一天,大数据的分析可能都不会是全数据。这就导致一旦大数据处理使用到哪一个数据部分,就对这一部分产生的影响,以至于使得相关数据很快就不具代表性。这种"大数据傲慢",也正是各类应用场景需要警惕的情况。

  最后顺祝《品味大数据》大卖,这里心甘情愿的发了一通牢骚和感触,的确是因为觉得本书值得推荐!

  《品味大数据》读后感(五):猝不及防的一波安利!

  眼下大数据风头正热。感觉大数据已经成了创新力,生命力,先进的标签,各种文章也自然是谈个不停,而且无不描述的神乎其技却又十分科学让人信服。惶恐于压死在知识链低端的现状,我琢磨着该了解一下大数据是什么了 于是我怀着对大数据虔诚的憧憬,打开电脑,输入[大数据是什么?]

  《品味大数据》读后感(六):《品味大数据》——不一样的大数据科普

  作为这个时代最为热门的科技话题,大数据相关的书籍备受追捧,本人也不能免俗。在所阅读过的大数据书籍中,这本书最为明显的特色:随性。虽然用这个词来形容一本科普书籍显得极具违和感,但是确实是我能想到的比较切合的词汇。

  本书并没有摆出一副刻板严谨的口气,对大数据概念进行剖析,每部分内容都像一段兴之所至的随笔感悟,将看似毫无关联的故事、哲学、历史随手拈连,细读却都能从中读出“数据”这一连线,从而使文章显得枝蔓交错却毫不凌乱,逸趣横生。

  书的前半部分从数据的产生到数据技术的发展,大数据的认识和应用,从历史到科技,转换轻松写意,非常适合非专业的阅读者了解大数据的“前世今生”,完全不会让读者因为没有相关知识背景而感到枯燥;后半部分开始逐渐转入大数据的学术和技术领域,介绍学术研究典型的应用和思维,以及最为流行的大数据处理技术Hadoop,对于入门者和相关领域的研究者来说,能快速打开观察的视野,也不会让有相关知识背景的读者因浅显而觉得毫无收获。

  当然,毕竟只是一本书,不可能面面俱到,在纯粹的技术层面,介绍的就不够全面深入,但是从科普的角度讲,是一本不错的大数据书籍,虽然不够系统,但胜在颇具意趣,能让读者无论是否精于该领域,都能开卷有益。

  《品味大数据》读后感(七):我的「不务正业」的大数据之旅

  作为一名科班出身的程序员(划掉,伪程序员),写业务代码之余,我倒也喜欢阅读些跨领域的图书。大数据的概念,从我上大学那会就炒得火热,各种技术类的书籍层出不穷。可能是和自己的性格有关,看了市场上那些《xx天精通xxx》的书,本能有些反感,大数据方兴未艾的前几年,随便在某东上搜索,都是《精通Hadoop》,《xxSpark》之流。因此,自己也就一直排斥这些在“互联网风口”包装卖弄伪技术的「指南」。

  姑且把自己称为时代的见证者,不论「风云诡谲」的2016(you know what i mean :P),单提工业4.0本土化的这几年,互联网+制造,大数据,一次次被人在耳边提及。我不得不对这个调皮的“新”概念(实际上,这个概念09年就被提出来了)进行深入的了解。最开始系统了解“大数据”这一概念,是在读完舍恩伯格先生的经典科普名作《大数据时代》之后。讲真,读完这本被研究学者推上神坛的科普书,当时我的心中也唯有“空”的概念而已,就是那种醍醐灌顶却又不知所措的感觉。实际上,个人愚见(当然,这里有点不知天高地厚哈),《大数据时代》不过是把

  不是随机样本,而是全体数据;

  不是精确性,而是混杂性;

  不是因果关系,而是相关关系。

  这三个核心观点(其实一场30分钟的PPT就能讲完),滔滔不绝地延伸成一篇超长的文章,而其中最让人津津乐道的观点“不是因果关系,而是相关关系”,其实最早来自《连线》杂志的前主编克里斯·安德森(Chris Anderson)一篇文章(原谅我又来掉书袋了XD):

  理论的终结:海量数据使科学方法过时了(The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete)。

  在那篇文章中,安德森首先提出,“有了海量数据作为担保,有相关性就够了(Petabytes allow us to say: "Correlation is enough)。也就是说,舍恩伯格先生的最核心观点,也多少有拾安德森牙慧之嫌。

  所以,读完《大数据时代》这本书,还是颇有些失望的。原因说来很简单:一来是反省自己的大脑理解不了为何这本书如此之火(可能也是自己秉性愚钝之故吧),二来是心疼自己的39块9毛9(手动滑稽)。

  然后别人向我推荐这本《品味大数据》时,我的内心是有些拒绝的。好在,因为某些原因,我把这本书好好地读完了。这位用故事包装大数据概念的学者,到底是适合大数据的布道,而舍恩伯格似乎不太擅长讲故事(或许是翻译的锅?)。

  《大数据时代》的作者是担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授(来自百度百科),相比而言,《品味大数据》的作者,基本没有什么名气(甚至没有一个大牛为这个无名作者写序站台),但读书过程中,却能感知作者的真诚,一种踏实学者的谦卑。

  两位作者都在向不懂大数据的普通民众普及大数据的知识,一位竭尽全力地向大家展示自己的大数据见解;一位苦心孤诣用一个个故事把大数据的概念,前世今生展开揉碎,呈现在读者面前。喜欢高谈阔论的研究人员,可能更倾向于《大数据时代》,听得百家之言的或许更喜爱这本《品味大数据》。

  这本书作者的叙事特点在于,能够让你前一秒还在霍尔瑞斯的打孔机的概念里叹惋,后一秒就能够让你突然明白,哦,原来大数据的计算原理,竟然可以追溯到这种程度啊。更有意思的是,现实中很多关于大数据的谬论都被作者一一巧妙而不失幽默地指摘,无不让人感慨:啊,我们居然被骗了这么久!各种“不科学啊,大数据原来是做这个的啊”的评价会在读书时不由自主得发出。

  说实话,这并不是一本可以让你在xx周内“精通”大数据技术的书,虽然作者好心的为那些迫于使用技术实践的人留出一章的内容,指点了Hadoop在大数据中的应用。作为一本为大家打开大数据之门的科普类书,已经算是相当不错了。

  当然,我不是一个专门研究大数据的科研人员,更不是专业的评论员。我只是站在一个普通读者,抑或一个不务正业的Coder角度谈谈自己对这本书的理解。周易有云『“形而上”谓之“道”,“形而下”谓之“器”』,读完这本书,让我有一种立刻投身入大数据的伟大事业中去的冲动。这本书应该能够称为授人以渔的“器”之书吧。

  作为一本“器”之书,当然有它的不足。应该是排版的考量,出版社把一些自己看来不太重要的东西放在二维码中让读者扫描“探索”,降低了阅读体验,但是,瑕不掩瑜,《品味大数据》推荐阅读。

  以上。

  《品味大数据》读后感(八):不一般的大数据科普书——品味大数据

  综合来讲,这是一本比较有意思的大数据图书,作者也很能扯,知识面广,天南地北,从古到今,国内国外,有关数据的历史、哲学等等,都能扯到一起,而且还不那么违和,整个图书的可读性也比较好,作者的文笔还不错,作为理工背景的作者,也算是难得了。。。

  图书汇总汇集了很多大数据领域牛人的观点,这种观点的梳理,其实很好玩,同意与否,作者建议读者自己判别,立场很超群,但实际上,则利用了春秋笔法,点出了自己偏好的观点。比如说,在第八章,在大数据时代,反倒是肯定了小数据的作用(小数据依然统治我们目前的时代)。比如说,在第九章,用“勇士”肯定了人在决策中的作用,而数据仅仅是人类决策当中的“刀枪棍棒”中的一种。

  说到不足呢,由于作者扯得有点多,难免存在面广而点不深的情况,如果想深入了解大数据技术,还得学习一些更为技术类的图书,例如说:张俊林的《大数据日知录——构架与算法》、赵勇的《构架大数据——大数据技术及算法》等都不错。 但是,作为定位于科普的图书,这本书还是符合要求的。

  怕作者骄傲,给个4星好评吧!

  《品味大数据》读后感(九):《品味大数据》,我的大数据思维入门书。

  翻开《品味大数据》这本新书,作者在自序中引用TED创始人丹·艾瑞里(Dan Ariely)的用来描述大数据的一句话就深深吸引了我:“Big data is like teenage sex : everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it. (大数据就像青少年谈性,每个人都在津津有味的谈论它,却没有人真正的知道如何来做,而每个人又认为其它人在做,于是每个人都声称自己在做。)”

  是啊,在当今时代,大数据所受到的追捧和期待已经达到了一个难以想象的高度,并且无论是从学习生活中还是实践活动中,我们都可以发现,大数据已经无处不在,在各个行业中都起着举足轻重的作用。

  本人是一名电子商务系的在读大学生,所以更倾向于用相关领域的实例来说明大数据在当今时代的作用和重要性。就电子商务而言,大数据与其关系及其紧密。构建在互联网基础上的电子商务和传统零售比较的优势之一就是数据的可获得性。电子商务可以实时得到顾客的来访源头,在网站内的搜索、收藏、购买行为,以及购买的商品间的关联性。这些数据可以帮助企业更精准的为顾客服务。举个例子,某电商平台可以利用对大数据的分析给顾客发送个性化EDM(Email Direct Marketing 的缩写,即电子邮件营销,简称为邮件营销)。若顾客曾经在电商平台网站上查看过一个商品而没有购买,则有几种可能:1、缺货;2、价钱不合适;3、不是想要的品牌或不是想要的商品;4、只是看看。若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客;若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的,则在该商品降价促销时通知顾客;同时,在引入和该商品相类似或相关联的商品是温馨告知顾客。

  再比如2016年11月11日阿里双十一对交易额的统计和分析:20秒,超1亿元,小目标就这么完成了!52秒,10亿!去年用时1分12秒!6分58秒,100亿!去年用时12分28秒!1点57秒,362亿,破2013年双11记录!6点54分52秒 ,超571亿元,打破2014年天猫双11全天交易额纪录!10点25分19秒,无线交易额626亿元,超过2015年天猫双11全天无线交易总额!12点29分26秒,超824亿元,打破2015年全国社会消费品日均零售额!15点19分,912亿,破2015年双11记录!18点55分36秒,天猫成交额破1000亿!22点12分,天猫成交额1111亿!22点13分,天猫双11无线交易额912亿,超过2015年双11全天交易额!23点35分,天猫双11交易额已达到1178亿!!23点58分,天猫双11交易额达到1203亿!!这些数据不仅仅是数字而已,通过这些数据阿里不仅可以确定哪些品牌的销售良好、哪些种类的商品的销售量排行榜、还有哪些年龄段的人群是主要的主力消费人群、哪些地区是主力消费地区……而根据这些对数据的分析,淘宝又能在以后的经营中通过有针对性营销手段获利多少呢??这个谁也预测不出来。

  可是作为一个“业余人”,我们怎么才能去搞明白这个当今时代的重要工具呢?我觉得《品味大数据》这本书给了我们一个入门的机会。

  在读了张玉宏博士的《品味大数据》之后,想对这本书做一个整体的评价。此书的总体布局大致如下:前三章主要介绍了有关大数据的历史、发展与兴起等方面的知识。接下来一章是介绍大数据的内涵和特征,第五章介绍了大数据时代的一些专业性质的思考,第六章和第七章是作者在介绍完大数据基本知识之后,举出的几个成功的典型的大数据例子并加以分析,第八章是大数据和小数据的比较,第九章是有关大数据的12个小故事及思考,第十张是作者专业性翻译的一些国外大数据专家的大数据文献,最后一章是介绍了大数据工具Hadoop的相关技术和运用。这样由浅至深的布局再加上书中用简单易懂的语言对复杂隐晦的知识点进行解释描述,很方便我们这些新手在大数据知识储备方面进行从无到有的知识积累。

  数据对我们而言已经是在熟悉不过了,我们无时无刻不在创造数据、收集数据、分析数据和利用数据,每天我们都在和数据打交道,就像我们常说的“眼观六路、耳听八方”,就像我们常说的“上得山多终遇虎”,而数据的四个基本特征:大量(Volume)、多样(Variety)、快速(Velocity)和价值(Value)也逐渐被重视和运用,可以说,前三个V在本质上说是在为第四个V服务的。我们收集大量数据,处理和分析不同类数据,不断地快速地生成和处理数据其目的就是为了数据背后包含的价值。未来还有更多的领域可以用到大数据,如大数据医疗,大数据营销,可穿戴设备等等。

  可以说,数据已经成为了我们的影子一样,无时无刻的在我们的身边活动。适当了解大数据也同适当了解互联网一样成为了当代大多人应具有的基本知识。《品味大数据》文笔幽默又轻松,内容实在又令人深思,值得一读。

  《品味大数据》读后感(十):《品味大数据》读后感

  正所谓“人丑就该多读书”。趁着这段时间有些闲暇,自知不是帅得那么乱七八糟的我,就找来一些闲书读读,经过几天的奋战,终于拿下了这本由张玉宏博士写的《品味大数据》。

  我这人缺点很多,比如说,记性就不大好,所以,就来凑热闹,写写有关这本书的心得体会,主要是想给自己留一个念想,如果忘记了书中的一些观点或收获,能把这个读后感翻出来瞅瞅。

  说实话,读这本书算是自己的一次拓展,是对思维的开拓而非领域。因为本人在此之前读了很多本关于大数据的书。不得不说,这本书的前几章写的确实不错,带给我的是脑洞大开的那种喜悦和对我的一次提升的挑战,而恰恰是这本书的前几章决定我要给这本书写点什么。

  第一天拿到这本书的时候,我“痛苦”的读完了前三章,为什么说是痛苦的?因为这部分内容在我的脑海里没有出现过,其实每个人在接受新的知识的时候,都是痛苦的。而人痛苦的过程恰恰是我们提高的过程。在痛苦中,人的成长往往是最大的。我看过很多大数据方面的书,但是这本书是唯一告诉我大数据是如何从zero to one ,而不是简简单单的大数据的应用。由此,也可以看出笔者阅读面之宽泛和缜密的思维能力。

  我给前三章的定义是:寻其本源,这种思维是很多人不具备的。而这种思维往往是技术走向尖端的必备,最基本的往往是最难的。所以,我觉得若想成为大数据的从业者,此书不得不看。

  而对于毫无理工科背景的人来说,这本书是极佳的开拓眼界的机会。这种开拓眼界的机会的回报必将会在未来工作中得以彰显。值得一提的是,随着大数据时代的发展,未来的企业运营,商业管理都将是以大数据管理为中心。而作为新时代的打工者,面对企业改革是在所难免的,没有大数据认知体系的人必将在企业变革中淘汰。

  其中,印象比较深刻的还有书中第9章——“12个小故事,思考大数据”,这是作者发表在CSDN的文章“来自大数据的反思:需要你读懂的10个小故事”的扩展版。

  老实讲,正是借助度娘,在一个偶然的机会,看到那篇文章,感觉写得还不错,才让我本人开始关注作者本人。不得不说,这些小故事(或小段子),充分而又生动地说明了大数据对于我们生活的利与弊。

  大数据时代才刚刚开始,特别是在中国大数据资源还很稀缺。这里的资源特指:大数据从业者。

  对于已经入门的大数据从业者,书中第10章的“大数据技术漫谈”不应该仅仅是走马观花式的读一下,而是应该认真的研究一下。作者为读者搜集了如此丰富的大数据经典文献,着实让人感动。这103篇的大数据文献,是大数据技术发展史上的经典。对于经典,我们无论到什么时候都不应该错过。

  这本书最后一章的Hadoop实战,是所有大数据从业者都必须要掌握的技能。我们常说:工欲善其事,必先利其器。未来不管是数据类型和处理数据的基本模型都将是非结构式的,而这也恰恰是Hadoop成为主流的原因之一。所以对于有意成为二十一世纪最性感工作——数据工程师的初学者们来说,这本书应该被视为入门备选之一吧。当然了,如果想深入,还得找更加深入的著作来读,比如,就像这本图书的作者在文献中建议的《Hadoop权威指南》、《Hadoop实战》等。

  但是,不得不说,也不怕得罪作者哈,这本书有一部分着实让人头疼。那就是书中的第5章——“大数据时代的一点哲学思考”,我只能奉送两个:“呵呵”,完全搞不懂在讲什么嘛。对于这部分,我不能说笔者写的不好,只能说明我还有待提高。对于哲学零基础的我,完全搞不懂这些哲学上的问题。所以,在这里奉劝各位无哲学基础的读者,此章可以略过。当然,如果你有意要挑战一下自己的话,你可以试试看。

  这本书的信息量非常庞大,这是缺点,更是优点。这也恰恰为读者解释了书名的本意,品味的过程在于任重道远。在品味中不断回味,才是真正提高的过程。建议读者不要像猪八戒吃人参果那样,在短时间内整个吞下。好书要慢慢品味,细细品尝。给自己一些时间不断的回味,人的能力都是在回味中不断提高。

  这本书的美中不足还在于,虽然,图书作者力图让读者形成自己的大数据认知体系,但书中并没有涉及到比较系统的大数据商业实战化案例。虽然书中也提到不少大数据的商业化应用案例,但是仅仅是泛泛而谈而已,这对于从事商业人员的影响是远远不够的。起码对于本人来说,这些案例根本不足以满足我的需求。建议笔者再版时,能增加一些最新的大数据商业化案例,加以分析。

  以上,就是我的一点关于这本《品味大数据》的浅薄认知,如果拍砖,还请轻点,我都说我人比较丑了,再拍扁了,还能找到媳妇吗?如果你想用钱砸死我,来吧互相伤害吧,哈哈。

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