大数据时代读后感5篇600字
1、《大数据时代》的读后感1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
2、【篇一：大数据时代读后感】 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
3、大数据时代读后感1 舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
4、维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
大数据时代读后感
1、《大数据时代》的读后感1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
2、大数据时代读后感1 舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
3、首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。
4、维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。
5、大数据时代读后感1000字 篇1 如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。
《大数据》读后感字
1、《大数据》读后感2000字【1】 这两年，大数据，云计算的思想就像小苹果的音乐一样，传的到处都是，每一个公司不管是互联网公司还是传统企业，都标榜自己的大数据。
2、这一章节，利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式，奇人莫里通过整理航海相关的边角数据，把整个大西洋按照经纬度划分了出来，并标注出了温度、风速和风向，从而发现了洋流，也为船员提供了有效的航海路线，这就是数据的价值体现了。
3、对于数据最终的走向，我同意书中所提到的政府管理的观点，既然都是以“石油”的标准来看待数据，政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说，掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述，我不想多说什么，时代发展是不会被道德绑架的。
4、过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。
统计学中相关性和因果性到底是什么关系?有什么区别?
1、先举个例子吧，假设我们拿到一组数据，冰淇淋的销量和啤酒的销量正相关，这就是相关性。但是很快发现二者都是随气温变化的，二者没有因果关系。过了几天，世界杯开幕了，导致啤酒销量上升，这个时候如果把相关性当成因果性，判断冰淇淋销量也会上升，那就可能会造成损失了。
2、因果 是相关的一种，但其要求更为 严格 ，它比相关要携带多一个属性——必然性，也就是说，有因必有果，有A必有B。如果A事件与B事件之间是因果关系，那么两者必然是相关的；但如果A事件与B事件之间只是相关，则两者之间未必就会存在因果。举个例子，对水加热到100摄氏度，水就会沸腾。
3、因果关系是A可能导致B，相关性关系是，A与B在某些方面或者某种程度上有关联。在逻辑上，这是有区别的。举例，好比你考上了清华大学，是否注定以后就必然是科学家？这只能说，可能你会成为科学家，但并不是因果必然，而只能说相关。
4、在统计学的应用。在统计学中，correlation 通常用于描述两个或多个变量之间的关系强弱及方向。它通过计算相关系数来衡量变量之间的相关性。变量之间的相关性。相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，其中 1 表示正向完全相关，-1 表示负向完全相关，0 表示无相关性。
5、而相关性是统计学上的一个概念，是指一个变量变化的同时，另一个因素也会伴随发生变化，但不能确定一个变量变化是不是另一个变量变化的原因。比如天气冷和下雪通常一起发生，说明两者有很强的相关性，但不能肯定是谁导致了谁，所以不确定两者是够有因果关系。
大家都来说说自己平时思路梳理和思维推演的方式?来相互借鉴学习一下...
1、做任何事情都是有标准的，标准是我们做事参考的依据，当然标准不是一成不变的，其实这里又可以用大家觉得大而空的话来说：所谓的标准，符合规律一定是最大的标准，标准可以是由先驱者或者先行者来制定，但是制定的这个标准一定合理往高的说就是要符合规律。行业内经常会出现不合理的标准，但是这些标准最终都会被取代或者优化。
2、我的思路梳理处理方式是从细节到整体，很像思维导图（上图）。思维导图就像一个发散状的思维，中间是知识体系，分支是各级小体系。思维导图就是把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来，把主题关键词与图像、颜色等建立记忆链接。
3、深入了解所在行业，掌握相关的基础知识，另外，可以多学习一下哲学，逻辑学等学科。以开放的心态多接触新鲜事物，提升格局和视野，让自己的思维与时俱进。5 复盘精进，PDCA，持续总结分析方法 对同一件事情事前分析，事后总结复盘，建立自己的分析思考模型，对不同的事物建立不同的分析流程。
4、如果双方各执一端，大伙儿就无法一直走，一定要在半途中分道扬镳。调整思维是我们解决目标和现实区别最好调整方式，能把大伙儿拖到具体，因而可以更好的处理未来。真正聪明的人会坚守的第二个思考策略是机会成本与沉没成本。机会成本重视是我们解决新机会来临的时候，他所需要投入成本费。
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