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大数据时代的经济学家范文(17篇)篇一
读完《大数据时代》,我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式,把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来,引人入胜,令我大开眼界。
我在想,大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来,中国教育在研究教育的数字化,比如数字化校园,这个思路就是把我们教育的内容进行数字化,其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰,这是教育技术的重要内涵。在教学过程中,学生的行为表现都可以被数据化,而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的,它的专业性太强,所以我才会想到,所谓教育技术与其研究教育的数字化,不如研究教育的数据化来得实在,来的有意义。长期以来,我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现,我们有的只是一个轮廓,我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以,人们对教育一直有一个深深的质疑,它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来,只有如此,才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来,这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说,把研究的重点从数字化转移到数据化上面,这才是它的出路。
如何将数据融入教学,教育者首先通过标准化全科教学处方,实现了教师授课模板和教学内容的标准化,保证每个教学过程和内容是可控的,然后结合每天的教学内容,处理好面对的数据,处理好数据,自然也就处理好了课堂的反馈,最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时,不仅要注重课上的学生资源,在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的,面对大数据时代的到来,教学有所改变是必然的。所以,无论环境怎么变换,数据如何复杂,我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇二
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。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇三
“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%。
大数据时代的经济学家范文(17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)。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇五
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。书中也提到了,量化我们周围的一切,是数据化的核心,将文字变成数据、将方位变成数据,将沟通、情感变成数据,通过大数据,我们会意识到,世界在本质上是由信息构成的。
在工作中,这点也可以作为启发点,通过对数据的整理,或者说以某种方式采集到相关数据,将数据整理出有价值的信息后,不断的改善到工作流程、效率、服务方面,也是工作上的创新点。
笔者在书中提到了,数据的潜在价值,并提出了数据创新应用的方法,第一是数据的再利用,数据信息被采集用作特定分析后,在另一个领域或者角色立场下,或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组,将不同类别、类型的数据进行重组,产生一个新的数据集合出来,寻找其中的关联性;第三是数据的扩展,这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值,数据将会贬值,但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气,即数据采集时的离散量、离散交互信号,举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据,数据的开放将会有利于各行各业的使用,并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念,在数据使用时价值才会体现出来,而不是在占有本身。
根据所提供价值的不同来源,分别出现三种大数据公司,基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求,给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。
大数据时代的经济学家范文(17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”。
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大数据时代的经济学家范文(17篇)篇七
导语:维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出,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。
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。,出处:短美文(),转载请保留本出处,否则追究其责任,谢谢你的支持,我们会给做得更好!
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。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇八
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。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇九
“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,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,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。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十
发言内容:。
要理解和重新定义物业服务行业的价值在哪里?我们需要先理顺与行业发展相关的趋势、价值链和关联要素。
首先是几个发展趋势性。其一是关于中国社会生活结构演变,即中国已经完成了90年代以前,国家统筹管理向现在社区管理与服务兼容的社会生活结构的深刻转变,物业管理行业已成为中国社会管理的一支重要的正面力量(主要是服务职能);其二是关于城市建设与房地产业链,即未来数十年,围绕房地产及相关联产业都日趋理性、逐步衰减,而围绕居家生活及相关联产业都日趋看好、逐步增长;其三是关于互联网影响力,即互联网尤其移动互联网将改变产业链划分、所有行业的格局、产品提供方式乃至真正的商业模式。其四是关于人性及需求,未来,对于能够依靠网络与机器提供的产品或服务,将逐步减少人工投入,而网络与机器无法替代的手工产品、精神与感官体验、人对人的贴合等等,将因为人工难以取代而凸显资源的宝贵。
其次,我们来看一下价值链。这事关如何重新定义我们的价值。很多人在微信上有很多“群”,涵盖了家人的、朋友的、同学的、同事的等等,群中人相互间也许并不认识,之间也没什么关系,唯一的交集点就是我们自己。这给我们一个虽是常识性的、但很容易忽略的启示--人的本质是一切“社会关系的总和”,即人是可有多种生活价值链的,可以做出多种选择。企业也是一样的,我们总是把自己定位在房地产业链上来固化我们的思维与业务,以为在做物业售后服务,长此以往,物业管理退变成我们唯一的业务与收费来源,当跨界者(非以此为业务和收费来源)来时,我们懵了,甚至来不及招架。我们要有互联网思维,即每个人、每个企业都应该重新定义自己的价值--在不同产业链价值链上。如此,我们物业服务业除了是房地产产业链,为什么不可以是社区生活服务服务链?为什么不可以是物流配送产业链?为什么不可以是休闲旅游业?为什么不可以是…….
最后,我们再来理一下重新定义价值中逻辑关联的相关要素。这方面我在多次发言和《重新定义价值》一文中做过专门阐述,在此不再长篇累述。需要说明的是,我们在评估、判断物业服务行业变革与转型升级中的评估要素最少包含五项:现代服务业的内涵、特征与内在要求,全球顶尖同类企业的成功范式,互联网变革与商业模式创新的深远影响,物业服务行业自身发展趋势,中国政治文化、经济发展趋势与庞大的市场潜力。
在理顺以上这些与行业发展有关的趋势、价值链和关联要素的基础上,我们能够看到物业管理行业的真正价值。我认为,首先,我们从事的是一个好行当,用互联网思维、未来趋势看尤其如此!有人说,那些互联网巨头之间其实都有默契,他们瓜分的版图和他们满足互联网时代的重大需求有关,百度解决的是人与资讯的关系,淘宝解决的是人与物的关系,微信解决的是人与人之间的关系。大家也认为,目前还缺少一个方面,也是最难的,就是人与服务之间的关系,因为这涉及oto模式中的第二个“o”--线下的真正的整合能力。只有那些既有脑子、能够创新,又能踏踏实实落地解决客户端需求的人才能解决这个问题。这方面,我反而看好物业管理行业。
以前我们常常抱怨中国的物业管理都是围墙坏了事,因为欧、美等发达国家的住宅社区没有围墙,因此也没有我们所说的综合物业管理,他们所谓物业管理等同设施管理。虽然围墙让我们物业管理行业非常苦恼(很多责任边界不清都是跟围墙有关的),但正是有了这座围墙,让我们行业可以有机会,借助互联网技术,以oto模式,通过app这样的载体来成为互联网社区生活服务供应商。这是时代、中国国情对我们辛勤耕耘物业人的特别馈赠,老外没有、其它行业特别想要有但还没有的好行业。
前两天我亲耳听一位房地产与互联网业界的大佬谈起,他们认为,万科物业比万科地产更值钱,且不说这个论断是否正确,但细究起来,确有道理。也许将来,人们会说物业管理行业比房地产开发行业更值钱。
其次,物业管理行业最少有三大产业链与业务方向值得我们好好布局与耕耘,以此体现我们的真正价值。第一是成为像第一太平戴维斯(savills)、世邦魏理仕(sbre)这样的房地产综合服务供应商,第二是成为像欧艾斯(iss)、爱玛客(aramark)这样的设施管理及综合后勤服务供应商,第三是成为我们独创的互联网社区生活服务供应商。这三大方向也完全符合我们行业现今及未来的服务范围与对象:商业办公物业、公共性物业和住宅物业。
与此同时,也是非常关键的,时间是真的不等人了,现实威胁已经存在。马云讲的“很多人输就输在,对于新兴事物第一看不见,第二看不起,第三看不懂,第四来不及”,我开始以为最关键是不要看不见、看不起,后来才发现,最难的是来不及!不是危言耸听,如果我们再不彻底转变观念甚至颠覆自己,立马行动,恐怕我们中的很多人真的“来不及”了。因为互联网时代不是有了第一还有第二,数万家企业中可以排出top200,而往往是有了第一就不需要第二。其实做微信第一家并非腾讯,而是米聊,但是他们没有意识到速度的重要性,腾讯微信抢先一步正式推广并且成功,随后雷军即宣布米聊退出,并且表示“输得心服口服”。最近有篇文章,马化腾谈2013年十大总结(欧亿网《移动互联网是一场巨大的颠覆》)中有段文字:“坦白讲,微信这个产品出来,如果说不在腾讯,不是自己打自己的话,是在另外一个公司,我们可能现在根本就挡不住。回过头来看,生死关头其实就是一两个月,那时候我们几个核心的高管天天泡在上面…….”。是的,“生死关头其实就一两个月”,说的就是速度。马年春节“微信红包”再次赢了“微米红包”,后者据说肠子悔青,只因为差了10天。易居中国周忻与平安银行去年联手投入500亿元,将互联网、房地产买卖、按揭等业务整合后形成了一个全新的业务,从双方开始谈判,到策划、产品设计、取得银监会批文、到正式发布,只用了28天时间。在互联网时代,不快速行动真的不行,因为时间--不等人!
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十一
数据时代是一个无处不在的数字世界,我们生活在这个数字化的时代当中,伴随着科技的不断发展和普及,数据也变得日益庞大、重要且不可倒退。在这个时代里,科技正在重塑着我们的社会形态和人类思维,同时也为我们带来了前所未有的机遇和挑战。通过对于数据时代的思考、探索和实践,我们可以更好地理解这个时代所面临的机遇与挑战,在其中找到我们自己的定位,并不断地完善自己。
数据时代有许多的机遇,它不仅仅是一种生产工具,更是一种创新方式和商业模式。在这个时代里,我们可以通过掌握相关技能、获得数据分析能力,集成多渠道的资源、掌握实时数据、深入挖掘数据,如此种种,才能更好的进入数据时代的角色,转化机遇。通过数据分析,我们可以做到精细化营销、用户需求细分以惠及用户、结合多种方式实现新的业务形态。当然,随着数据时代的到来,要充分利用好数据所提供的机遇并不只这些。
数据时代的挑战并不少。数据时代下的问题,已经不仅仅是如何收集和处理数据,而是如何高效地利用数据进行分析和应用。复杂的分析技术、不稳定的模型、部分数据隐私、多样性的数据资源等等,这些都是数据时代所要面对的挑战。同时,我们也需要提高对于数据的素养,了解大数据安全与数据合规的知识,从而提高数据的价值和安全保障。
第四段:探索数据价值的实践。
数据价值是数据时代的重要指标,它对于企业和个人都有着重要的意义。因此,如何获取和提高数据的价值,已成为我们进入数据时代的重要任务之一。首先,我们需要了解数据,并不断探索数据背后所蕴含的价值,从而实现数据资源的优化利用;其次,我们需要整合数据,建立包含全方位视角的数据管理体系,并实现对数据的全面监测;最后,我们需要通过开放数据共享与创新机制等手段,不断推进数据开放与应用,让数据价值得以最大化。
第五段:结语。
对于数据时代的思考不止于一篇文章,它不断地为改变着我们的生产模式,我们的思维模式和我们的价值观。只有不断探索和实践数据时代的价值,我们才能充分地提升我们的竞争力,成为这个数字化时代的中流砥柱。让我们在这样的时代里,积极拥抱变革、把握机遇,去发掘数据价值带来的更多可能。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十二
悦读愉悦身心,悦读陶冶情操,悦读改变生活。
悦读,翻开我们手中的书,书是桥梁,让人思接千里;书是翅膀,让人心游万仞。摩挲书页,捧卷而读,聆听文化的钟鸣,啜饮文化的甘露,我们每个人都能遇见一个不一样的自己。
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的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。”
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。
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。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十三
3月11日下午两节课后,我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室,共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从:何谓大数据;立足国情对大数据进行探讨;大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说:大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践,不可生搬硬套。
董译雯老师说:在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时,可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识?作为典型的八零后,我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿,我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义,足矣!
张红杰老师说:很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中,应该有大数据意识,创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法,从中发现一些教育现象,并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目,多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例,结合教学实际,谈了自己教学中对数据使用的价值;结合自己的工作,谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声,身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟:我们心中要装着学校,因为我们个人的命运依赖群体的命运;工作要追求精细化,不能做胡适书中的“差不多”先生;尊重数据,拥有数据意识,建立数据团队!
此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书,到开学伊始的分组沙龙,再到今日的阅读共享,现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识,掌握大数据,运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶!
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十四
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书。
看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。
从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十五
《大数据时代》是英国维克托·迈尔-舍恩伯格教授的著作,这本书也被尊为国外大数据研究的先河之作。这本书最大的优点就在于作者利用上百个例子来对大数据的方方面面做了详细解说,让外行也很容易理解。结构上,作者通过大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革三个角度依次阐述,条理清晰。
所谓"大数据",按作者的说法,就是"所有数据"。随着计算机运算速度和存储能力的发展,收集数据变得越来越简单,储存数据的成本越来越低。在过去,由于技术限制,人们做统计时只能收集有限的数据做样本,其中要考虑随机样本的选择,努力减小因样本问题出现的误差;统计结果往往不能重复使用,造成数据利用率低。而现在则可以做到"样本=总体"。数据的增多带来不可避免的精确性问题。"小数据"时代,一个样本的错误就可以造成对总体估计的失败,幸运的是,"大数据"时代对精确性不再那么要求苛刻——也无法要求太严格——数据的数量足以弥补这一缺陷。在对思维变革这一部分的阐述中,最重要也是全书的核心观点就是大数据时代,我们应该从追求"因果关系"的旧思维方式向追求"相关关系"转变。在我看来,这实际上是通过大数据来透视一种事物的发展趋势,而很多精确学科领域依然需要探寻"因果关系"解决更有针对性的问题,所以,这局限了这一转变只能在特定的领域发生。作者自己也说,"大数据的相关性将人们指向了比探讨因果关系更有前景的领域。"。
大数据时代的数据获取方式是多种多样,数据形式也是千变万化,任何文字、行为、万物都可以被数据化后用来分析。对这些数据的利用,不仅要考虑到其初次使用价值,更要放眼它未来可能的用途以提高数据的利用率。当然数据并不是无限使用,时效、环境的变化肯定会对数据提出新的要求,所以数据的折旧也是应当考虑的。这又引出了对数据这一无形资产的估值可能性。对于facebook,twitter这样的公司来说,数据就是他们的核心,如何在资产负债表上给他们一个公正的体现正是我们需要考虑的。
大数据时代的价值链由三部分构成,我把它们简化为"生产—分析—使用"三个环节,这对应书中的三种类型公司:第一种是基于数据本身的公司,第二种是基于技能,第三种则是基于思维。在大数据早期,技能和思维最有价值,但作者认为,最终,大部分的价值还是必须从数据本身来挖掘。这是假定了一个成熟的市场,人人都了解了大数据的用途。
对于普通人来说,大数据时代最关心的还是隐私问题。不知不觉中,个人的一举一动都暴露在政府甚至私人企业之下,还面临潜在的泄露风险。对此,作者提出了使用者承担责任的解决办法,而不是过去那种流于形式的使用授权。大数据甚至能预测一个人的犯罪动机,这给监管者带来的难题是,预测一个人要犯罪,惩罚还是不惩罚?在这点上,社会达成"个人仅需对行为而非动机负责"的共识非常重要。
大数据时代的风险控制靠的是"算法师",类似会计师一样的职业,对大数据的准确度或有效性进行鉴定。这能在一定程度上防止数据滥用的发生和数据独裁。当今的法律亦需对大数据监管进行修订补充。
当代大数据发展主要由科技公司推动,相信在不久的将来更多的传统领域会意识到大数据的重要性。但我们也应该保持清醒,大数据并不是万能药,对某些领域或环节,使用大数据是一种简单且实用的选择;但对某些领域,盲目使用大数据只会适得其反。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十六
随着科技的发展,我们已经进入了一个数据时代。无论是学校、企业还是政府,数据已经成为日常工作中不可或缺的一部分。在这样的时代里,我们应该如何看待数据以及如何利用它,这是我们每个人都需要思考的问题。在这篇文章中,我将分享我的数据时代心得体会,希望对大家有所启迪。
在数据时代,数据像水一样无处不在,对于各行各业来说,获取和处理数据成为了最基本的需求。数据涉及方面很广,不同行业、不同领域的数据都有不同的价值,但其中最重要的一点就是,数据是价值的源泉。对于企业而言,数据的分析和利用可以提高业务效率、减少成本、增加收益;对于政府而言,数据的分析和利用可以优化公共服务、提高效率、更好地满足民生需求。因此,可以说数据是当今社会创造价值的基础。
2.数据的正确性和分析能力至关重要。
在数据时代中,数据的正确性和分析能力是非常重要的,因为如果数据错误或者分析不准确,将会给企业或者政府带来巨大的风险。因此,需要保证数据的来源和准确性,并且需要具备专业的数据分析能力,准确地从大量的数据中抽取出有价值的信息。同时,数据的保密性和安全性也是需要重视的。
3.数据共享可以带来更多发展机会。
在数据时代,数据共享也成为了一个趋势。通过数据共享,可以让不同机构之间的数据更好地共享和利用,加快各个方面的发展。比如,政府可以公开数据,供社会各方使用和分析,带来公共服务的进步和效率的提升;企业可以与各种业务合作商进行数据共享,更好地满足用户需求,在商业领域实现可持续发展。
在数据时代下,个人隐私保护也成为了一个重要的话题。在收集、分析和利用大量数据的过程中,难免会涉及到个人信息的披露和利用,而这就需要更加完善的管理和监管。企业和政府都需要通过技术手段和法律途径,加强个人隐私的保护,让数据使用得到更加合理的平衡。
5.人类智慧和技术手段应该相互协作。
在数据时代下,人类智慧和技术手段是相辅相成的。数据的分析、利用离不开人类智慧的指导和辅助,而人类智慧的有限性也需要技术手段的帮助。因此,人类和技术应该相互协作,实现更好地数据分析和价值开发。只有这样,才能更好地推动科技的进步和社会的发展。
总的来说,数据时代可以给我们带来很多机遇和挑战。我们需要认真思考数据的价值和正确性,并且要用正确的态度对待数据,实现数据的合理化调用和运用。只有这样,才能在数据时代中赢得更多的发展机会。
大数据时代的经济学家范文(17篇)篇十七
未来的十年,将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在,大数据都将越来越快地改变我们这个时代,包括我们的生活方式。
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。他通过一个大家熟知的事例,来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力,那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙,显微镜能够让我们观测微生物,它们都是收集海量数据的新工具,因为这种工具的发明,人们同步更新了分析数据的技术和方法,促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命,那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富,以及更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代,不经意间顺理成章地翩然而至。
一、什么是大数据?
大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据,人们尚未给出确切的定义。首先,“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次,利用大数据进行分析和工作时,所依据的关于此事尽可能完整的数据,从而“一览众山小”,而不是采用局部的小数据,从局部推断整体。
维克托也并未直接给出大数据的定义。不过,他用三大转变描述了大数据的特性:
转变之一: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。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析,这算不上一个很大的数字,但由于这是过去十年所有的比赛,所以它是大数据。
转变之二:由于有了更多的数据,我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点,那么每一个数据点都必须非常精确,因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个,去掉10个,甚至去掉1000个都没有太大的问题。
转变之三:不再探求难以捉摸的因果关系,转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”,而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因,实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了,我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了,我不需要知道为什么此时价格最低。
二、大数据带来的变化。
大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆,很多旧的制度将面临挑战。举例来说:
第一,科学探究的思路和方式受到挑战。
探究是新课程改革中的一个热词,是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是:发现问题,提出假设,制定方案,实践探究,分析数据,得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径,与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说,对所要研究的事物,我们知道的数据很少,需要从这些很小的数据出发,通过猜想和假设,进行试探性的研究,如果研究得出的结果和自己的假想是一致的,则说明我们的假说是正确的,这些假说会上升为对该事物描述的知识,我们掌握该事物的数据也随之增加。
利用测量所获得的点滴数据,从一个局部来推测世界是怎样的,这是科学探究的基本思路和方式。长期以来,我们总是通过这样的方式来认识世界,对其有宗教般的信仰。尽管我们知道,决策者总是先有了想法,才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见,所提出的假设就很难得到实证的支持,这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力,也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行,学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。
在大数据时代,这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题,无论我们的假设如何,实验的设计都很难进行。首先,样本选择过少,没有统计学上的意义;其次,不能拿人做研究对象;第三,短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后,这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间,丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至20xx年拥有手机的所用用户的数据,同时,他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据,然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的,在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明,使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。20xx年10月,这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。
上述的案例告诉我们,在获得了大量的数据,能够对事物的整体进行全面的认识之后,假想就没有意义了,我们可以直接根据全面的数据做出结论。