《大数据时代》读书报告(共3页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上大数据时代读书报告大数据时代是英国维克托在本书中，对于大数据时代，作者主要提出了三个核心观点： 1、要全体不要抽样。分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。2、要效率不要绝对精确。我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。3、要相关不要因果。我们不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。这三个观点在某种程度上颠覆了我们的传统思想。：传统的统计学方法是解决如何通过选取少量样本，通过对样本的分析，然后推断整体的趋势和规律。而大数据时代告诉我们“样本=全体”，在很多时候，我们不再需要费心去考虑样本抽样、数据过滤等问题。我们利用大量数据，甚至是

2、所有数据，然后用算法去计算分析，从而更精准的找到各个因素之间的相关关系(不是因果关系)，以发现数据之间的规律。在传统的统计学中，由于抽样的限制，研究往往会对精确度做很严格的要求，譬如置信区间的概念。而大数据时代会把这些条件放的更宽松。我们要学会在精度和效率之前做取舍，要能够容忍错误，学会在瞬息万变的信息中掌握趋势，为下一刻的决策提供依据，这就够了。正如作者所说：“接受数据的不精确和不完美，我们反而能够更好地进行预测，也能够更好地理解这个世界。”这个观点也区别于我们传统的教育理念。我们习惯于“打破砂锅问到底”、“举一反三”式的教育方式。当我们找到了自以为是的答案时，其实可能只是冰山一角，探索事物

3、背后本质的动机不能停止。但大数据时代告诉我们要放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。上述作者提出的三个观点对于大数据的发展具有深远的指导意义。我也深信这三个观点在未来也将长久地改变着我们的社会和生活。对于大数据，接下来我也想谈一谈个人的理解和认识。大数据时代提出的观点是“样本=全体”，因此，有一部分人甚至抛出了大数据时代统计无用的观点。他们认为数据中包含了所有的意义，只要计算能力足够强大，就不需要什么理论。但是他们似乎忘了，数据信息。一方面，大数据采集的数据是原油而非汽油，不能够直接拿来使用，另一方面，大数据中“全”的概念本身就难以界定

4、。“全”在某种意义上也是一种边界。但如何确定这种边界进而进行数据的全面收集，本身就是一件困难的事情。因此，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。它在某种程度上是样本的无限放大。数据是大数据发展的前提。如果没有有效的数据，大数据技术也只是空中楼阁。因此，一方面，如何积累丰富的数据资源，是我们急需解决的问题，另一方面，对于已有的数据资源，如何有效地利用，提高数据标准化、准确性、完整性水平，也需要我们思考。就目前来看，大数据的未来更加关注的是“社会化大数据”，即人和人的关系、人和数据之间的关系。通过对社会化数据分析，使得我们能够对人、社会和商业有更加深入的理解。这也解释了

5、为什么在美国，很多人认为Facebook的价值在某种程度上要大于谷歌。因此，企业在日常运行中，要注重积累这方面的数据资源，同时要配套相应的数据采集标准和方法，最大程度提高数据利用价值。大数据的核心价值是预测。但大数据的特点对数据分析的确提出了全新挑战。面对海量的数据，如何寻找快速有效的方法进行分析挖掘，为我们的决策提供依据也是摆在我们面前的一个难题。对此问题，一方面我们可以结合传统统计方法，对结构复杂、来源多样的数据建立有效统计模型，先行对数据进行加工处理。另一方面，需要开发先进的软件平台和算法，例如目前已有的Hadoop、MapReduce等，尽可能用低成本和扩拓展的方式处理大数据。专心-专注-专业