最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)

时间:2024-10-02 作者:LZ文人

通过读后感的写作,我更加全面地认识了这部作品的精髓。以下是小编为大家收集的读后感范文,希望可以给大家一些写作上的启示和参考。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇一

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

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最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇二

“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。在数字信息时代,数据和空气一样遍布生活,对于有些人来说,数据无意义,而对于有些人来说,数据,即真相。

美国是《大数据》的主角,全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——奥巴ma建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、facebook和推特等社交媒体、web3·0与下一代互联网的未来图景等等,为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书,一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护,却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书,对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天,处处以数据说话,那么,政治、制度、生活将更加清明,事故、腐朽将降到最低点。

作为信息技术教师,是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇三

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变就是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(样本=总体)。

第二个转变就是,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。

第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们“是什么”而不是“为什么”。在大数据时代,我们不必知道现象背后的原因,我们只要让数据自己发声。

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与“过去的经验或积累的部分知识”相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测,使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能,目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责,毕竟,想做而未做不是犯罪,社会关系于个人责任的基本信条是,人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确,那么我们的未来会被精准的预测,因此在未来,我们不仅会失去选择的权利,而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话,我们也就失去了自由意志,失去了自由选择的权利。既然我们别无选择,那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里,顺便扯一下,书中另一段关于自由意志的描述。

在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了。----所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立。

书中举了个例子,举了部电影《少数派报告》,当我看到这里的时候,“哎哟,我居然看过这部电影,想想心里还是有点小激动”,有兴趣的可以去看下,大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人,不过不是通过大数据,是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测,相当于你完全暴露在太阳光下,换成你,你害怕不。

最后,附上两段结语,一段是书中的一段话,另一段是我自己瞎编的。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们,也像其他技术一样会是一把双刃剑,用得好,动心,滥用,害怕。如同核技术一样,用的话,造福地球,滥用,给个金刚石地球你,照样爆。我相信,未来的大数据的发展会如作者所说的,是一场生活、工作与思维的革命。

无论如何,大家看到这四个是不是有种,不管我上面扯得有没有道理,通不通顺,下面的话,会很有道理的样子的错觉(抄袭于《栋笃笑》)ok,无论如何,日子还是得照过。施主,我看你骨骼惊奇,是个练武奇才,最后送上《九阳神功》心法,以后维护世界和平的重任就交给你了。

他强由他强,清风抚山冈。

他横由他横,明月照大江。

他自狠来他自恶,我自一口真气足。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇四

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇五

知道"是什么"就够了,没必要知道"为什么"。在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因,而是让数据自己"发声"。这个命题是我读这本书最大的感触。

对于大多数人来说,这的确是一场思维变革。对于理科学生来说,会认为这是一个错误的观点,因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性;对于一名工科学生,其实这并不是一个多么新颖的观点,因为工科是讲求时用性的,如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。

这些天来,在读大数据这本书的同时,也稍微重温了一下自动控制原理,认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式,借读书交流会之际,与大家分享。

对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了,但并不知道这一脚油门下去能给多大车速,这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了,不然超速被开罚单是很正常的。那么,问题就来了:如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门?这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式,不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子,经过繁杂的计算,还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程,因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统,若是对于航空发动机这种复杂的系统,结构工艺过于复杂,分析各部分的物理化学过程是十分困难的,这时候可以通过实验法得到数学模型。

实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法,主要过程是对被研究对象施加某种随机信号,根据被测对象各参数的变化,采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识,测试结果精度较高,但要求采集大量测试数据,并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。

若用开车实例来解释,此时的系统为汽车动力系统,施加的随机信号为燃油量,被测对象指车转速,得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式,从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。

在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间,除了发动机点火后震撼的场景动人心魄,控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目,我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型,结合航空发动机这种复杂的系统,对于搞控制的人来说,得到数学模型就够了,现象背后的原因交给研发的人来探索更好。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇六

“大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。

作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。

书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。

为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。

在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。

于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不能应用、不能拓展的地方,就停下来。”这些话语仿佛是阳光,驱散我心中对大数据时代的担忧以及内心对其的恐惧。我认为,在坚守我们内心和自由意志下,大数据才会造福我们人类世界,发挥出它背后对人温暖的光芒。

面对时代的变革,我会为坚守内心深处的自由意志而努力并“拥抱大数据”。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇七

世界正迈入大数据、云计算的时代,人类朝着数据化、数字化的方向发足狂奔,我们原有的科学、技术、工作和生活方式正在被信息技术所改写,很多科学领域会被大数据技术所替代,也会崛起很多新兴科学家和职业,譬如数据科学家、数据中间商等。大数据会颠覆很多的产业和行业,甚至一夜之间就能变换运营模式,因为在大数据面前,人类不会再向以前那样追寻着“为什么”,更多的是在样本和概率面前做着商业决策的调整,“快”和“实用”更能满足大众的需求。

数据之大,漫无边际,无穷无尽,包含着我们人类的一呼一吸,一举一动。处在大数据帝国的前夜,眺望星空,这是个最好的时代,因为数据时代转折的重要性,不亚于黑猩猩站立起来行走划时代,很多科幻片里的场景会出现在我们的日常;这也会是个最坏的时代,因为人类最终会为此走向哪里,只有苍穹能知道!

小数据时代,我们在数据的精准性上花费很多,包括规则和准则、复式记账的平衡规则、信息系统等等,数据闭环,所以数据具有结构性,所以可以找根寻踪,找寻问题的根源,寻求解决方案。

大数据时代来临,因为数据量的庞大,以及数据背后的繁杂性,以及处理数据的知识it工程师和计算者,别忘了,拥有数据的是政府和独角兽商人,所以,他们很难对数据进行深度分析,这样也会催生各个领域的数据分析业务,数据生态链核心就清晰了起来。

当恐龙消失,人类慢慢成为了动物界的主人。数据是我们工作、生活中的点滴记录,它真实、朴实无华,它们也会有声音,只是需要有慧眼和思维才能驾驭。

我们只有跨过数据化、数字化的长河,才能开启ai时代,路途遥远,主人!这是一本好书,值得推荐。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇八

回顾早期的争论现在搞大数据(后端数据)的朋友,和早些年搞数据仓库的没啥本质区别,因为都是人为需要把各系统的数据集中化,现在增加个非结构化数据,于是就叫大数据,而以前就叫数据仓库。在10多年前,数据仓库界一直有个争论,到底是top-down好还是bottom-up好,一边说,我先把企业所有数据都集成,数据基础做扎实了,然后分析就可以源源不断产出了。而另一边认为,我们得先建数据集市,把业务主题搞扎实,让数据先有产出,然后再多个主题后再进行数据梳理整合。前者的诟病是大半年都不会有啥“数据变现”的产出,问产出,就一直在说,系统搭建中,xx系统搭好了,xx业务数据集成了,等等。后者的诟病是,数据是有产出了,但是不同主题间的数据会有管理问题、每个主题需要不断添加新的数据源,开发、数据冗余都是个问题。这是数据仓库界争论10多年的话题,直到近两年大数据兴起,大家就都没兴趣讨论了。在很多企业,大家都采用数据团队组织基础数据,做传统数据仓库前者的事情,再组织一个商业数据分析团队,做后者的事情。只不过大家都很少提数据仓库、bi这些老概念,不知道认为过时了,还是新一代数据人都不知道这些历史。其实本质是一样的,ibm等企业前就是2个团队在做,前后者的优势兼得。商业数据分析的传统在商业数据分析方面,我也是近4、5年才真正切入,之前都是做传统的数据仓库和bi。不过我经常欣赏几十年前的小数据商业分析的成功案例,试想小数据时代商业分析如此成功,大数据时代炒得那么热,却炒来炒去,就那么几个案例,有意思么?我这里还是介绍那2个经典小数据时代的案例:1。早期超市为了优化超市设计,采用人工观察,到后来的视频观察,来解析用户行为,他们解析用户行为的时候,发现了几个方面的业务改进idea,超出了预期的想法。当看到人们眼光主要放在眼睛上下30度范围,于是陈列的时候,总是把利润最高的放这2排,利润低,性价比高的分别放上面和最下面;当发现人们通过买面包顺便买红酒,而不是买红酒顺便买面包,于是他们改变两种商品的组合和区域顺序;当发现免费品尝某水果,可以带动新鲜水果以及高利润的纯果汁的时候,超市又改变了策略。2。有个商场,纠结于传统方案是现代方案,于是两个方案同时上,一个是用咨询团队,一个是监控方案,数人数看人流。结果咨询团队的方案胜,原因是咨询团队虽然是小数据,但是他们的抽样数据都是按照经验选择恰当的样本,其次小数据的信息非常全面,包括人的性别、年龄、身份背景、收入水平(经验判断)、去哪个区域,买东西走到哪一步了(咨询、试穿、有没讨价还价),这些数据监控都没法得出,所以监控数据全面,但无法给出任何实质价值意义的建议,都是些空话。大数据商业分析应该to-dwon还是botton-up?一种思路是需要足够大、全面的数据,没有解决不了的分析,一上来把所有可能的维度、数据分布、趋势都尝试一遍,认为没有规律也能看出规律了;一种是看问题,需要解决什么问题,就做什么分析,缺什么数据再从大数据中去取。有人问,如果采用第二种方案,那么大数据价值何在,那么多数据都没利用起来?我想问,如果你想挖前面一座金山,你是挖一部分,然后淘一部分出来卖,还是把金山都挖完,然后一点点淘出来卖呢?当然你选择第一种,但你选择这个,你不会说浪费了整个金山,因为你知道你需一点点变现后才会有动力挖后面的。但为啥那么多搞大数据的人不是这个思路呢?看到这里,可能大家认为我偏向第二种方案,其实不全是,我一直认为任何方案都有其优势,中庸取其精华最好。第二种方案的死穴是,如果你问题没搞得透彻明白,那么分析的都是无用功,都是在错误的轨道上转圈。什么是大数据时代好的分析方案?我们来看第一个超市案例,他通过一个简单的、人工判断过的“用户行为”数据解决了这么多各种业务难题(陈列、布局、商品搭配、促销等),是因为他们发现一个问题,然后去解决的思路么?不是,而是充分以“商业”为中心,以“迎合用户需求,满足商业利益最大化”这一个最大分析目的,发现了用户行为,原来对这么多商业布局都有改进的地方,可以同时满足用户的购物需求,也满足商业利益最大化的需求,于是产生了后来的一系列超市零售改进。再看大数据的案例,某人收到小孩用品推荐,他很生气投诉,结果没多久就写感谢信,说他女儿真的怀孕了,感谢云云。其实从这个案例中,除非给人惊奇外,有多大“商业价值”?如果纯从数据商业价值来说,这个分析推荐的作用,比起超市零售通过用户行为的变革,简直不值得一提,为啥还广为流传?因为大数据时代,还找不出像样的案例,于是就拿惊奇的案例来吸引大众注意吧。反过来说,并非大数据无用,或者说大数据不是远不够大(要知道比超市人工观察的数据大多了),而是大数据分析和应用的人们思维并未完全打开,我相信做推荐的朋友没多少熟悉供应链的,也没多少熟悉商品定价和生命周期管理的,所以他们的大数据只是应用在推荐。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇九

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇十

“除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话,也是全书力图传递的信息。在数字信息时代,数据和空气一样遍布生活,对于有些人来说,数据无意义,而对于有些人来说,数据,即真相。

美国是《大数据》的主角,全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史,以别开生面的经典案例——设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起,以及云计算、facebook和推特等社交媒体、web3·0与下一代互联网的未来图景等等,为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。

透过全书,一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护,却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。

读完此书,对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天,处处以数据说话,那么,政治、制度、生活将更加清明,事故将降到最低点。

作为信息技术教师,是有必要阅读此书的!有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇十一

如今一提起互联网和新媒体,就不得不提到“大数据”,在多数人印象中,这是个很宽泛的定义,大数据到底是什么,对我们的工作生活又产生了哪些影响,在拜读《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》后,思路仿佛逐渐清晰。

对于大数据,研究机构给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

一直以来,人类都在利用掌握的数据进行各种分析,从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代,人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长,数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如,微博、微信、抖音等推送的消息无处不在,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问,在大数据时代,人们与现实的距离被网络拉近了,周围一切的人和事物都变得触手可及起来,如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型,就像望远镜能够让我们感受宇宙,显微镜让我们看清微生物一样,大数据要改变的是,我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”

大数据意味着全体数据,而不是随机样本,以前没有获得和处理大数据的技术,只能采用随机采样,用最少的数据获得最多的信息,随着大数据时代的到来,采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然,大数据也是泥沙俱下的,所有数据里面包含了更加复杂的成分,混杂的不精确数据占了所有数据的一部分,如何去伪存真更高效的使用大数据,成为所有人需要思考的课题。

大数据时代,比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”,大数据体现的不是因果关系,而是相关关系,很多时候我们不是非得知道现象背后的原因,让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势,对未来的预测起到重要作用,现在有了大数据,这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合,有利于数据的佐证,更有利于数据解读工作。

大数据非常强大,可以在社会的方方面面帮助我们,但是这种帮助只是暂时的,大数据不能为我们提供最终答案,只能是参考答案,人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的,将来,更好的方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源,也是一种工具,它改造我们的生活,它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益,但是它对社会的促进是有限的,社会的发展和进步源自于我们人类的独创性,这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等,在大数据时代,这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。

自贸港建设正在如火如荼的进行中,建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户,需要勇于创新,也要坚持底线思维,作为这场改革浪潮的参与者,大数据时代带来的既是机遇也有挑战,要更好的发挥统计监督作用,对海南自由贸易港进行统计监测,运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果,我们要善于合理利用大数据,不完全把它作为统计分析的判断依据,而是作为一项参考指标,要有自己独立判断,利用大数据中最有价值的部分。

最新大数据时代保险分析读后感(通用12篇)篇十二

“经验主义”是指形而上学的思想方法和工作作风,其特点是在观察和处理问题的时候,从狭隘的个人经验出发,不是采用联系、发展、全面的观点,而是采取鼓励、精致、片面的观点。在教学中,我们有时会凭借以往经验认定本节课学生的起点,从而制定教学目标、重难点以及教学过程。这往往忽略了上届学生和这届学生是有差异的,这班学生和另一班学生也是存在差异的,那如何准确把握学生的起点呢?我想可以借助前测数据,它可以为有效教学指明了方向。

如教学“复式统计表”时,前期查找资料的时候就发现早在一年级上册p96的时候学生就见过复式统计表,意让学生初步认识统计表,渗透统计思想。而二三年级的书中练习也多有涉及,就是这种复式统计表没有“表头”,生活中的复式统计表也很多。既然在以前练习时碰到这么多次复式统计表,学生对复式统计表到底认识多少呢?我们对157名学生进行这样的调查(如下图),第1题:像上表这样的统计表以前见过吗?见过约占65%,没见过约占35%,学生在练习中碰到过、生活中也经常看见,但还是约35%的学生回答自己没见过,说明学生平时在看这个复式统计表的时候就浮于表面,所以这节课我们重点应该让学生经历复式统计表的产生过程,加深学生对复式统计表的印象。第2题:上表中的16表示什么意思?能完整表达出二班身高在130~139厘米的学生有16人,约占41%;表达一半,如二班16人,或130~139厘米16人,约占22%,其他约占37%,真正能正确读懂复式统计表的学生一半不到,需要在课中进行读图方法的指导。而知道这个表叫做复式统计表的学生不到20%。

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