《大數(shù)據(jù)時代》的讀后感1000字
我主要讀了第一部分和第三部分。
第一部分是大數(shù)據(jù)的思維變革，作者舍恩伯格提出了三個觀點，一是＂不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)＂，二是＂不是精確性，而是混雜性＂，三是＂不是因果關系，而是相關關系＂，作者被譽為＂大數(shù)據(jù)時代的預言家＂，拋出的觀點是擲地有聲的，下面我將談談我對這三點的理解。
對于一，我們必須承認我們以往做的處理抽樣數(shù)據(jù)得到結果的方法，是省時省力省錢的，而且判斷結果是相對高精準的，如人口普查這一案例，如果采用全體數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析的話，工作難度是相當大的，最后的結果也不會很滿意，這是得不償失的。但是隨著數(shù)據(jù)處理技術的飛速發(fā)展，我們已經具備了處理大量數(shù)據(jù)的能力，如果在數(shù)據(jù)分析過程中采用全體數(shù)據(jù)，就能避免抽樣數(shù)據(jù)可能由于選取偏見帶來的非隨機性，處理全體數(shù)據(jù)也必將成為一種趨勢。用在國防生管理工作中，就是管理層要對每個個體都給予充分的關心與互動，對于優(yōu)秀的固然要偏愛，但是對于較差的也要保持＂不拋棄不放棄＂的態(tài)度，讓每一個個體都找到自己的定位與價值。
對于二，作者強調通過掌握更多的數(shù)據(jù)，暫時犧牲精確性，關注更多容易被忽略的細節(jié)，來做更多的.事，得到更多的結果，也就是說我們要有一定的包容錯誤的能力。我們在收集數(shù)據(jù)時，要主動獲取更多的數(shù)據(jù)，少加一些限制性條件，然后應用我們處理大數(shù)據(jù)的能力，或許會獲得意想不到的結果。作者舉了一個谷歌翻譯系統(tǒng)的例子，通過英語作為中轉，進行各語言之間的轉換。此處的啟發(fā)就是用我們最擅長的途徑，不拘泥于特定規(guī)則，來達到我們的目的，也就是說我們要先認清自己，不去刻意的模仿，找出最適合自己的一套方法。
對于三，作者指出知道＂是什么＂就夠了，沒必要知道＂為什么＂，乍一看這個觀點覺得有點無腦，但是結合第二點就合理了，降低對精確性及原因結果的要求，通過對相關數(shù)據(jù)的廣泛分析，進而得到更豐富更多元的結果。如購物時，系統(tǒng)的購物推薦，并不是肯定你會購買，僅僅是你感興趣進而可能會買就足夠了。其實作者對＂相關關系＂的強調，主要是大數(shù)據(jù)強大的預測能力，而且這種預測性能還是相當精確的。以上只是我用作者的觀點佐證他自己的觀點，證明其一定的合理性，但是我是不完全認同的，在航天領域，我們對成功率的要求是極高的，尤其是載人航天領域，我們必須做到萬無一失，我們對每一個結果都會深究其根，找出原因。對于國防生體能成績的分析也是如此，結果只是我們的一個評價機制，而最重要的還是產生這一結果的原因及過程。
第三部分是大數(shù)據(jù)的管理變革，本來以為作者會講點如何通過大數(shù)據(jù)來改革管理機制和提高管理效率，沒想到作者只是講了大數(shù)據(jù)其實就是我們的隱私的暴露，提出了要讓數(shù)據(jù)采集管理公司對數(shù)據(jù)的使用負起責任的解決途徑。個人感覺，一是我們在平時要意識到個人隱私的保護，而是相關法律政策的完善，真正的讓大數(shù)據(jù)服務我們的工作生活，而不是一種變相的威脅。
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