深入閱讀之后，我對書中的人物和情節(jié)有了更加深刻的理解。寫讀后感時，可以先提煉出書中的核心思想和主題，然后用簡潔明了的語言表達出來。下面是一些讀后感的范文，歡迎大家閱讀和參考，希望能夠對大家寫作有所啟發(fā)。
數據化決策讀后感篇一
初識東野圭吾
第一次讀東野圭吾的小說大概是高考那個暑假，那時候閑得無聊看電視，好像有一個圖書推薦的節(jié)目，節(jié)目介紹了他的知名小說《嫌疑人x的獻身》，那本書是他代表作之一，小伙主要以推理類型為主，當時也沒特別在意，僅僅在心里埋下了一個種子。那是也正趕上母親生病做了個小手術，我在醫(yī)院陪護，中午沒事的時候去旁邊的新華書店轉轉，正好看到書店正在推薦東野圭吾的小說，印象中并不是《嫌疑人x的'獻身》，而是一本叫《時生》小說，圖書的封皮寫了好多關于推薦詞之類東西，于是處于好奇就買了，記得還來買了《山楂樹之戀》這本書，那時候恰逢是張藝謀拍的電影上映。
在我有限的印象中，《時生》是一本穿越小說，大概講述了兒子身患重病，穿越到二十前遇到自己父親發(fā)生的各種有意思的故事，好像類似《乘風破浪》電影的套路。這本小說在當時并未給我留下了特別深刻的印象，只是覺得這邊比較有趣。
后來去了西安上大學，在網上買了好幾本他的小說，印象最深刻的是《白夜行》，讀這本小說整個感覺都非常壓抑。我還記得小說封底有一句話“我的天空里沒有太陽，總是黑夜，但并不暗，因為有東西代替了太陽。雖然沒有太陽那么明亮，但對我來說已經足夠。憑借著這份光，我便能把黑夜當成白天。我從來就沒有太陽，所以不怕失去?！边@就是這本小說的縮影?？赐曛螅疑钌畹南矚g上了東野圭吾的小說，發(fā)瘋似的在學校的圖書館上借閱他的小說，圖書館的內他的小說都看完了，后來自己在京東上買了他的其他的小伙，大概我把東野圭吾出版的小說讀了個遍。
讀《白金數據》
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，()小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現(xiàn)“nf13”現(xiàn)象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現(xiàn)此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙ΑＨ欢行┤酥篮?，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話（5分制），我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現(xiàn)實非常緊密的。
數據化決策讀后感篇二
故事發(fā)生在未來的日本。有一個神秘的特殊解析研究所，他們依靠由數學天才——蓼科早樹兄妹編寫出來的dna偵察系統(tǒng)破案。
一開始，他們通過使用醫(yī)院暗中提供的dna數據，進行“犯罪側寫”。他們可以利用計算機精準地將兇手的容貌圖像化，得到嫌疑犯的個人信息和外貌特征，以便警察鎖定嫌疑犯。之后，國會通過了法案，全國人民的dna都將交由政府管理。雖然dna偵查能夠完美、精準地找出罪犯，但也意味著，所有人的基因信息，都被政府所控制，一開始，人們覺得自己被約束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神樂龍平——研究所里的主任解析員，卻說：“國民能做什么呢？就算示威或演講，政治家們照樣還是接二連三地通過了自己預想的法案。目前為止不是一直這樣嗎？和國民的反對沒關系。對國民而言，不管是通過了什么樣的離譜法案，也就是最開始會發(fā)怒，馬上就習慣那種狀況。這回也是如此。最終，大家還是會覺得dna被管理不是件壞事。”
直到后來，神樂發(fā)現(xiàn)了“白金數據”的真相。
在龐大的dna數據庫中，存在著一些特殊的“白金數據”。這些被稱為“白金數據”，在一開始設計程序的時候就被標記了。如果被檢測的dna和“白金數據”所吻合，系統(tǒng)就會解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，檢索結果也會出現(xiàn)出notfound，而這個是那些政治人物和高官的主意。他們將自己和家人的dna都變成了“白金數據”，這樣，即使他們犯了罪，也依舊可以逍遙法外。
“無論在什么時代，都有身份的問題，人類永遠不可能平等。”神樂投入全部而做出的dna搜查系統(tǒng)，本以為可以降低犯罪率，卻成了只是用來加強階級制度的東西。感到失望的神樂，最后選擇了遠離城市。
這是東野圭吾對如今的這個科技時代做出的反思和諷刺。
主角神樂本以為，人和機器在本質上并沒有什么區(qū)別，基因和數據一樣，決定了人心?？墒菙祿撬赖?，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人為制造的。數據本就沒有錯，錯的是人心。文中的那些官員，享受著控制所有人的同時，又不想被控制，說到底，“白金數據”這個人為創(chuàng)造出來的漏洞，反應的是人心的漏洞，是無窮無盡的貪欲和控制欲，想要享受權利，掌握一切。
都說科技是把雙刃劍，在給我們帶來便利的同時，也給我們帶來了不利和隱患。問題從來不是出在那些數據身上，而是對利益有著無窮無盡的追求的人心。
出錯的從來不是數據，出錯的向來是人心。
數據化決策讀后感篇三
《大數據時代》，作者是被譽為“大數據時代的預言家”維克托。邁爾―舍恩伯教授和肯尼思。庫克耶。此書是在大數據方興未艾、眾說紛紜的時刻，進一步闡述和厘清大數據的基本概念和特點。
人類歷史長河中，即使是在現(xiàn)代社會日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發(fā)現(xiàn)未知領域的規(guī)律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，深入探索現(xiàn)實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨；列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以ups與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”；在大數據時代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓大數據自己“發(fā)聲”：ups國際快遞公司從就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前ups每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，ups如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯(lián)系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。
當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發(fā)新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。
近年來，伴隨著經濟社會快速發(fā)展、深度調整，石油石化產業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發(fā)展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業(yè)生產運行與管理水平，擁抱大數據時代的來臨。
數據化決策讀后感篇四
數據，對于我們現(xiàn)代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等?？梢哉f，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。
拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話。”也就是說，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。
那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發(fā)展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。
毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現(xiàn)實。信息技術的迅速發(fā)展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業(yè)要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業(yè)的業(yè)績和知名度。
對于一個企業(yè)來說，比較實際的倒是關注一下企業(yè)微觀大數據，如何充分利用現(xiàn)有的、能夠得到的和自己創(chuàng)造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯(lián)、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規(guī)律性的東西，指導企業(yè)活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯(lián)，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統(tǒng)來分析管理。對于一個企業(yè)，最理想的是建立一個類似人類神經系統(tǒng)的數據管理系統(tǒng)，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統(tǒng)的“本能”，一旦觸發(fā)能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發(fā)揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創(chuàng)造更多的物質財富和精神財富。
在中國，統(tǒng)計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發(fā)展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統(tǒng)計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統(tǒng)計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。
二、如何高效有序地收集數據？
收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規(guī)律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現(xiàn)“用數據改進管理”。因此，作為統(tǒng)計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業(yè)分析報告，發(fā)現(xiàn)問題、支撐決策、評估績效的目的。
此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監(jiān)管我們等；通過大數據可以預測可能發(fā)生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現(xiàn)在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。
看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法： 以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統(tǒng)計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區(qū)是否發(fā)生流感，google通過分析這個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google 從互聯(lián)網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
數據化決策讀后感篇五
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現(xiàn)這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
數據化決策讀后感篇六
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現(xiàn)“nf13”現(xiàn)象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現(xiàn)此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙?。然而有些人知道后，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話，我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現(xiàn)實非常緊密的。
數據化決策讀后感篇七
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求！不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦！這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現(xiàn)，必然對諸多領域產生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國？回到我自己的工作領域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的`風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
p89說了常用的兩種因果推理方式，分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠，也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說，因果關系更多面向的是未來，是沒有對新鮮事物發(fā)展做出的預測，而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發(fā)展的預測，側重點不同而已。
p135里面關于山上小球的描述，它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡，也很悲觀。這正說明了社會上的一種現(xiàn)象。很多人，雖然沒有站在巨人的肩膀上，但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時，就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream，真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會，一個國家繁榮發(fā)展的重要性。實干興邦、空談誤國，那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧！
p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業(yè)推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發(fā)卡銀行做一下比較。首先是交通銀行，這張卡最近半年幾乎沒怎么用，交行也從來都無聲無息，我考慮已經可以把這張卡扔掉了；去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡，但是今年開始也已基本停用，因為之前一段時間一直使用，中信銀行這幾個月頻繁與我聯(lián)系，推薦各種業(yè)務，多次要給我提供貸款或者提高透支額度，我?guī)状味枷胍蝗痪蛽Q回來繼續(xù)用它好了；招商銀行的卡也是我用得比較久的一張，近期每月的消費基本都穩(wěn)定在幾千，偶爾也有一萬多快兩萬的時候，當然這不是因為我消費，只是因為出差比較多自己墊錢多而已，但是招商銀行從未與我聯(lián)系給我提升額度，盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了，有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行，首先是預約了國航金卡的信用卡，結果聯(lián)系了兩次我都在出差，就再也不與我聯(lián)系了，半年多了我還沒有拿到我的卡，而作為工資卡的借記卡，多年來仍然是每天網上付款最多2000，我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值，甚至我都主動打過電話要求更改，都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子，我想中國的銀行業(yè)與歐美發(fā)達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業(yè)能在世界500強中排名那么靠前，是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述，則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測，最終改變消費者消費習慣的。
然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐，這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛(wèi)星導航了么，你去過的每一個地方，時間，逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦，哪天你打車找到一家麥當勞，剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝，因為你已經無時無刻不暴露在別人的監(jiān)視之下了。
最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾，凡是過去，皆為序曲。
數據化決策讀后感篇八
隨著信息時代的到來，數據已經成為了我們生活中的重要組成部分。而對于企業(yè)管理者來說，數據決策更是成為了推動企業(yè)發(fā)展的重要途徑。在日常的工作中，我也積累了一些關于數據決策的心得體會。以下將從理解數據的重要性、數據收集與整理、分析與解讀數據、制定決策和持續(xù)改進等五個方面，分享我的心得體會。
首先，理解數據的重要性是進行數據決策的基礎。數據是客觀存在的，能夠反映出事物的真實情況和變化趨勢。對于企業(yè)來說，通過收集和分析數據，可以更準確地了解市場需求、產品銷售情況、競爭對手動態(tài)等信息，從而為企業(yè)的決策提供依據。只有充分認識到數據的重要性，才能真正發(fā)揮數據決策的價值。
其次，數據收集與整理是進行數據決策的重要步驟。數據決策的質量直接依賴于數據的準確性和全面性。在收集數據時，應明確需要收集的數據類型和指標，并選擇合適的數據來源。同時，在整理數據時，應注意將數據進行規(guī)范化處理，確保數據的可比性和可讀性。只有有效地收集和整理數據，才能為后續(xù)的數據分析和決策提供準確的基礎。
然后，分析與解讀數據是進行數據決策的核心環(huán)節(jié)。通過運用統(tǒng)計學和數據分析方法，可以從大量的數據中提取出有價值的信息和規(guī)律。在分析數據時，應使用合適的數據分析工具和方法，如趨勢分析、對比分析、相關性分析等，從而對數據進行細致和全面的分析。同時，在解讀數據時，應注意將數據與實際情況相結合，辨別出數據中的關鍵問題和瓶頸因素，為決策提供科學依據。
接著，制定決策是數據決策的重要環(huán)節(jié)。通過分析和解讀數據，可以為企業(yè)決策者提供有效的參考和支持，但最終決策的權力仍然掌握在決策者手中。在制定決策時，應充分考慮到數據分析的結果和企業(yè)的實際情況，合理權衡利弊，制定出合適的決策方案。同時，在決策過程中，應注重溝通和協(xié)商，確保決策能夠被有效執(zhí)行。
最后，持續(xù)改進是數據決策的重要原則。數據決策并不是一次性的活動，而是一個持續(xù)循環(huán)的過程。在決策執(zhí)行的過程中，應及時關注決策的效果和結果，通過對數據的監(jiān)控和評估，發(fā)現(xiàn)問題和不足，并及時進行調整和改進。只有不斷進行數據決策的迭代和優(yōu)化，才能實現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，對于企業(yè)管理者來說，數據決策已經成為推動企業(yè)發(fā)展的重要方式。通過理解數據的重要性、數據收集與整理、分析與解讀數據、制定決策和持續(xù)改進等步驟，可以更有效地進行數據決策。然而，隨著數據時代的加速發(fā)展，數據決策也面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇。只有不斷學習和創(chuàng)新，不斷完善數據決策的方法和技能，才能不斷提升數據決策的質量和效果，為企業(yè)的發(fā)展提供堅實的支撐。
數據化決策讀后感篇九
一、大數據時代正悄然來臨
今年全國兩會時，“大數據”(bigdata)第一次出現(xiàn)在政府工作報告中，這表明我國對大數據重要性的認識上升到了國家層面。信息產業(yè)發(fā)達國家，如美、英、德、日等此前已將大數據作為國家核心競爭力提升為了國家戰(zhàn)略。數字主權將是繼邊防、海防、空防之后，又一個大國博弈的空間。
(一)大數據的定義和特征
大數據并非現(xiàn)在才出現(xiàn)。中國東漢時期人口已達6千多萬，這顯然是一個大數據，但不是今天討論的大數據。維基百科對大數據的定義為：“大數據意指一個超大、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數據庫管理技術和工具處理的數據集?！眎dc(互聯(lián)網數據中心)報告對大數據的定義為：“大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用于以很經濟的方式、以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術，從各種超大規(guī)模的數據中提取價值?！贝髷祿芯康哪康氖菍祿D化為知識，探索數據的產生機制，進行預測和政策制定。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出一個關聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預測未來。
大數據同過去的海量數據有所區(qū)別，其基本特征可以用4個v來總結(volume、variety、value和velocity)，即體量大、多樣性、價值密度低和處理速度快。具體來講，一是數據體量巨大。數據信息計量的最小基本單位是字節(jié)(byte)，換言之，byte是計算機信息技術用于計量存儲容量和傳輸容量的一種計量單位，一個字節(jié)等于8位二進制數，在utf-8編碼中，一個英文字符等于一個字節(jié)。數據存儲是以“字節(jié)”(byte)為單位，數據傳輸是以“位”(bit)為單位，一個位就代表一個0或1(即二進制)，每8個位(bit)組成一個字節(jié)(byte)。8bit=1byte，數據存儲是以10進制表示，數據傳輸是以2進制表示，所以1kb不等于1000b，而是1kb=1024b，k是千，m是兆，g是吉咖，t是太拉。按信息量從小到大的順序，單位分別是：bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db，除了1byte=8bit而外，后續(xù)的計量單位均按照進率1024(2的10次方)來計算。大數據的“大”沒有精確的定義，不同的時代對應著不同的大數據規(guī)模，當前大數據的數據規(guī)模在gb、tb、pb、eb、zb這幾個規(guī)模尺度上。二是數據類型多樣?，F(xiàn)在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。三是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。大數據分析猶如“大海撈針”。四是處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”，需從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
(二)大數據的主要成因
大數據的背后推手有哪些?以下三大因素是大數據的主要成因：
第一，人類保持數據的能力增強。
1965年，英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一面積集成電路上可容納的晶體管數量，一到兩年將增加一倍?；仡櫚雮€多世紀的歷史，硬件技術的發(fā)展基本符合摩爾定律。以物理存儲器為例，其性能不斷上升，與此同時，價格不斷下降。1955年，ibm推出第一款商用硬盤存儲器，一兆字節(jié)的存儲量需要6000多美元。到2010年，一兆字節(jié)的存儲量僅僅需要0.005美分。半個多世紀，存儲器的價格下降了1億倍!
預計2020年，1太硬盤的價格將下降到3美元，相當于一杯咖啡的價格。一所普通大學的圖書館，其館藏量大約就一兩個太。也就是說，到2020年，只需要花上一杯咖啡的錢，就可以把一個圖書館的全部信息拷進一個小小的硬盤。正是因為存儲器的價格在半個世紀之內經歷了空前絕后的下降，人類才可能以非常低廉的成本保存海量的數據，這為大數據時代的到來鋪平了硬件道路，打下了堅實的物質基礎。
第二，人類生產數據的能力增強。
從2004年起，以臉譜網(facebook)、推特(twitter)為代表的社交媒體相繼問世，拉開了互聯(lián)網的嶄新時代—2.0時代。社交媒體的問世，帶來以下三大變化：
一是社交媒體把交流和協(xié)同的功能推到了一個登峰造極的高度。在此之前，互聯(lián)網的主要作用是信息的傳播和分享，其最主要的組織形式是建立網站，但網站是靜態(tài)的。進入web2.0時代之后，互聯(lián)網開始成為人們實時互動、交流協(xié)同的載體。2011年8月23日，美國弗吉尼亞州發(fā)生5.9級地震，紐約市居民首先在推特上看到這個消息，幾秒鐘之后，人們才感覺到地震波從震中傳過來的震感。社交媒體把人類信息傳播的速度，帶到了比地震波還快的時代!
二是社交媒體推動數據總量驟然增加。由于社交媒體的橫空出世，人類自己開始在互聯(lián)網上生產數據，例如發(fā)推特、微博和微信，記錄各自的活動和行為，全世界的網民都是數據的生產者，每個網民都猶如一個信息系統(tǒng)、一個傳感器，不斷地制造數據，這引發(fā)了人類歷史上迄今為止最龐大的數據爆炸。2012年，喬治敦大學的教授李塔魯考察了推特上產生的數據量，他做出估算說，過去50年，《紐約時報》總共產生了30億個單詞的信息量，現(xiàn)在僅僅一天，推特上就產生了80億個單詞的信息量。也就是說，如今一天產生的數據總量相當于《紐約時報》100多年產生的數據總量。
數據量的增長到現(xiàn)在，已經不是以我們所熟知的多少g和多少t來描述了，而是以p(1千t)，e(1百萬t)或z(10億t)為計量單位。百度對此給予了更形象的描述。僅其新首頁導航每天就要從超過1.5pb的數據中進行挖掘，這些數據如果打印出來將超過5千億張a4紙，摞起來會超過4萬公里高，接近地球同步衛(wèi)星軌道長度，平鋪可以鋪滿海南島。而2020年新增的數字信息將是2009年的近45倍。如今，只需要兩天就能創(chuàng)造出自文明誕生以來到2003年所產生的數據總量。
三是社交媒體使人類的數據世界更為復雜。數據包含兩類數據：結構化數據和非結構化數據。在大家發(fā)的微博中，你的帶圖片、他的帶視頻，大小、結構完全不一樣。因為沒有嚴整的結構，在社交媒體上產生的數據，也被稱為非結構化數據。目前全世界的數據大約75%都是非結構化數據。這部分數據的處理，遠比結構嚴整的數據困難。
第三，人類使用數據的能力增強。
大數據之大，不僅在于其大容量，更在于其大價值。最根本的原因，是人類使用數據的能力取得了重大突破和進展。
這種突破集中表現(xiàn)在數據挖掘上。數據挖掘是指通過特定的算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據當中隱藏的規(guī)律和趨勢，即在大量的數據當中發(fā)現(xiàn)新知識，為決策者提供參考。數據挖掘進步的根本原因是人類能夠不斷設計出更強大的模式識別算法。正是通過數據挖掘，各大商家譜寫了不少點“數”成金的傳奇故事。例如沃爾瑪通過捆綁“啤酒和尿布”提高銷量。阿里巴巴等憑借長期以來積累的用戶資金流水記錄，涉足金融領域，在幾分鐘之內就能判斷用戶的信用資質，決定是否為其發(fā)放貸款。
2014年1月，美國的電子零售巨頭亞馬遜宣布了一項新的專利：“預判發(fā)貨”。即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出。這種顧客未動、包裹先行的做法，核心技術還是數據挖掘。發(fā)貨的根據是顧客以前的消費記錄、搜索記錄以及顧客的心愿，甚至包括用戶的鼠標在某個商品頁面上停留的時間。微軟紐約研究院經濟學家大衛(wèi)·羅斯柴爾德利用大數據準確預測了2014年第86屆奧斯卡24個獎項中的21個獎項。2012年，他正確預測了美國51個行政區(qū)中50個總統(tǒng)大選的結果……結果就在大數據中，驚喜已死。
(三)大數據的應用
主要有以下四個方面：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。
移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態(tài)，這些應用不斷產生大數據。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結果反饋到上述應用中，將創(chuàng)造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。
大數據時代，面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業(yè)產生重要影響，將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發(fā)數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發(fā)展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅動”轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態(tài)并迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫(yī)療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領域，大數據在促進經濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定等方面的重要作用已開始得以發(fā)揮。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發(fā)生重大改變。
抽樣調查是社會科學的基本研究方法。但在大數據時代，不需要通過抽樣，而是通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結論和對策。
(四)大數據與反腐倡廉
大數據反腐，是指利用強大的數據庫支持反腐的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)精準預測和發(fā)布。具有以下重要價值：
第一，大數據為網絡反腐提供便利的“信息來源”。
中國工程院李國杰院士指出，“數據背后是網絡，網絡背后是人，研究網絡數據實際上是研究人組成的社會網絡”。大數據為網絡反腐提供了一個非常龐大并且可以便利索取的“數據庫”和“信息來源”，這使得網絡猶如一個巨大的“信息蓄水池”。盡管這些信息是碎片化并且是無序排列的，但是可以通過設置“關鍵詞”等形式，將大數據變成小數據，從而使得信息有序排列，獲取到有價值的信息。在“楊達才事件”中，以“楊達才、安監(jiān)局”為關鍵詞，就可以獲取大量相關的信息。利用搜索、社交網絡、網絡新聞等互聯(lián)網服務中的語義分析和關鍵詞分析，掌握各地區(qū)腐敗輕重程度、廉潔指數、市民抱怨度、市民對政府的滿意度等，為反腐敗和廉政工作提供數據支撐。
第二，大數據刺激并鼓勵網民的“掏糞運動”。
19世紀末20世紀初，美國新聞界以雜志為主體掀起了一場揭露丑聞、譴責腐敗、呼喚正義與良心的運動，這就是著名的“掏糞運動”。這一名稱源于當時的美國總統(tǒng)羅斯福。在大數據時代，“掏糞運動”有越演越烈之勢。正是因為網民圍觀以及他們的“掏糞運動”，一件普通的事件也容易發(fā)生“多米諾骨牌效應”，從而“拔出蘿卜帶出泥”。“楊達才事件”，是一個微笑引發(fā)的腐敗案。一張再普通不過的新聞圖片，被細心的“信息搬運工”發(fā)現(xiàn)，這位官員竟然在車禍現(xiàn)場微笑。旋即引起網民圍觀，繼而被扒出佩戴多款價值不菲的名表，又因回應言辭欠妥陷入誠信危機，再因眼鏡、皮帶等昂貴飾物被接連曝光催生腐敗疑云，直至因涉嫌嚴重違紀被撤職。
第三，大數據破解信息不對稱的監(jiān)督難題。
反腐敗之難，難在信息不對稱。運用大數據反腐敗，就像開在馬路上的汽車，任何行駛的蛛絲馬跡都逃不脫電子警察的法眼，從而真正做到全員監(jiān)控、全程監(jiān)控、全方位監(jiān)控，實現(xiàn)可記錄、可追溯、可查究。在全民圍觀時代，現(xiàn)實中再強勢的官員也會變成弱勢。官員不恰當的言行舉止，都有可能引發(fā)網絡圍觀效應，瞬間激起網民“拍磚”熱情，在虛擬社區(qū)形成巨大的輿論漩渦，并投射到現(xiàn)實社會中去。
通過大數據和云計算技術建立全國性的官員資產紀錄大數據庫。因為貪官可以通過白手套和假的身份文件持有資產，因此可以仿效英國的電子護照，在身份證和戶口當中植入記錄指紋信息的電子芯片，這樣一來資產就和獨一無二的指紋對應起來，再加上數據挖掘技術，貪官的財產就無處遁形。
人民幣冠字號碼記錄跟蹤系統(tǒng)開始應用于反腐敗。該系統(tǒng)是一種atm現(xiàn)金循環(huán)保障方案，通過實時監(jiān)控交易和鈔票冠字號碼，一方面，可以幫助銀行解決自助設備現(xiàn)金循環(huán)出現(xiàn)的偽鈔糾紛、金額糾紛;另一方面，每個人正常所得工資及收入，其人民幣冠字號碼都很清楚，那么非法所得就是人民幣冠字號碼異常，這些人民幣是誰的，到了誰手中，誰在哪里使用，都很清楚，因此誰在行賄、受賄，就一目了然，因為有人民幣號碼作證，人民幣就是“跟蹤器”，現(xiàn)金行賄就難以進行!
數據化決策讀后感篇十
最近我讀了涂子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發(fā)，以美國政府歷史以來“依數治國”的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰(zhàn)與變革。
進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯(lián)網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，要想在數據浪潮當中立于不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之后，通過數據的創(chuàng)新來創(chuàng)造未來。
精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現(xiàn)客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之后的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現(xiàn)實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創(chuàng)造價值準備的基礎從側面印證了中國的四大發(fā)明印刷術是西方國家文明的基礎。
所謂的大數據時代就是在當下高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發(fā)展都呈現(xiàn)各種各樣的規(guī)律性，數量龐大且規(guī)律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之后，從數據的角度去分析規(guī)律變化的軌跡，能夠很容易掌握并加以運用。而我作為基層執(zhí)法工作者，運用數據進行執(zhí)法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發(fā)。
古代中國傳統(tǒng)的執(zhí)法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執(zhí)法對象進行強制管理，執(zhí)法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕于規(guī)律之上，片面的追求短期效果的低級執(zhí)法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態(tài)，這是數據文化的有力體現(xiàn)，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。
我認為，大數據時代下運用數據進行執(zhí)法，是執(zhí)法能力現(xiàn)代化的利器。我從事交通執(zhí)法這個職業(yè)已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前后并不矛盾，從前的“無”是法律不健全，無章可循，有章難循狀態(tài)。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執(zhí)法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。
從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為準則，通過科學執(zhí)法，將數據調整趨于合理。類似國家利用經濟規(guī)律宏觀調控國民經濟，用一只看不見的“大手”將全國的經濟發(fā)展形勢引導至合理增長的區(qū)間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對于我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執(zhí)法工作者帶來的巨大的'福利，我們從此以后再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。
在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的“數據文化”理念是推進國家治理體系和治理能力的現(xiàn)代化利器。大數據時代下的執(zhí)法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創(chuàng)新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態(tài)，科學地實現(xiàn)新突破和新作為。
數據化決策讀后感篇十一
我們在o2o時代做營銷，到底哪種趨勢和戰(zhàn)略更加有效?這里有兩種不同的思維方式，一個是互聯(lián)網思維，另一個是大數據思維。
互聯(lián)網思維與大數據思維有交集但又不重合。目前熱炒的互聯(lián)網營銷案例，基本上剝離了大數據，更多是題材炒作和傳播方式炒作。而大數據營銷也不局限于互聯(lián)網，它還包含了線下營銷。
營銷藝術與科學之辯
如何看待這兩種營銷思維?事實上互聯(lián)網思維和大數據思維的pk，本質是關于營銷的藝術和科學之爭。一個流派認為營銷是門藝術，只可意會不可言傳;另一流派則把營銷當作科學對待，通過對消費者行為數據的收集和分析，得出優(yōu)化營銷的策略。
互聯(lián)網思維可以理解為三個關鍵詞——體驗、話題、傳播。體驗是消費者在使用產品或享受服務時體驗到的感覺，以互聯(lián)網媒介可以迅速將體驗轉化成話題傳播出去，傳播之后又引發(fā)新的體驗，進而引發(fā)更多的話題及傳播。
大數據實際上是營銷的科學導向的自然演化。大數據思維有三個緯度——定量思維、相關思維、實驗思維。
第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標準可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面;第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯(lián)系。這可以用來預測消費者的行為偏好;第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。
這就是三個大數據運用遞進的層次：首先是描述，然后是預測，最后產生攻略。
一切皆可測：迪士尼magicband手環(huán)
美國迪斯尼公司最近投資了10億美元進行線下顧客跟蹤和數據采集，開發(fā)出magicband手環(huán)。游客在入園時佩戴上帶有位置采集功能的手環(huán)，園方可以通過定位系統(tǒng)了解不同區(qū)域游客的分布情況，并將這一信息告訴游客，方便游客選擇最佳游玩路線。此外，用戶還可以使用移動訂餐功能，通過手環(huán)的定位，送餐人員能夠將快餐送到用戶手中。利用大數據不僅提升了用戶體驗，也有助于疏導園內的人流。而采集得到的顧客數據，可以用于精準營銷。這是一切皆可測的例子，線下活動也可以被測量。
一切皆可連：網上訂餐追蹤系統(tǒng)
一家做訂餐配送的互聯(lián)網企業(yè)，在送外賣的自行車和汽車上安裝一套軟件和追蹤系統(tǒng)，從配送外賣中采集了大量數據，如誰訂了什么外賣、經過什么路線、到了誰的家里……而通過對數據的分析，可以得出哪家餐館的什么外賣比較受歡迎，最快捷的路徑是那一條等，在此基礎上為商家提供備料建議，并規(guī)劃一條合理高效的送餐路線。利用分析表面看似無關聯(lián)的大數據，公司能夠提供優(yōu)化餐館運營的增值服務。
一切皆可試：電商頁面推薦功能
電商購物中，商品頁面的其他產品推薦是個重要的功能(例如“買過該商品的人還買過xxx”)。如何量化和優(yōu)化推薦功能的效果?有研究機構做了這樣一個測試：按順序向用戶推薦全部/屏蔽部分推薦/屏蔽所有推薦，經過一個月測試之后，跟蹤被測試對象的購買情況，發(fā)現(xiàn)不屏蔽推薦的短期效應最高，購買量最多。而屏蔽所有推薦的效果要優(yōu)于屏蔽部分推薦。而原先購買過商品的消費者在被屏蔽推薦之后，商品的銷售額下降更快，因而可以得出推薦功能對有忠誠度的客戶作用更大。更有趣的是推薦功能的長期效果。研究發(fā)現(xiàn)，不論首次購買過程中用戶是否購買了推薦商品，第二次的訪問情況都遵循這一規(guī)律：未被屏蔽推薦的顧客中，10%的人會再次訪問，被屏蔽推薦的訪問率是9%，而實際轉化成訪問的次數是8%，如果再結合老顧客推薦效果會更好，最后會產生超過10%的營收提高?？傮w看來，推薦的效果更可觀。
從描述到預測，再到產生攻略
社交網絡分析跟蹤，將消費者社交網絡上的關鍵詞頻率轉化為可視化表達，對消費者進行分類，進而做針對目標客群的精準營銷，這是大數據營銷的描述階段。
預測階段的案例是對信用卡使用情況的研究。原先每家銀行只能看到消費者的本行刷卡記錄，銀行據此消費記錄對客戶實行獎勵。其中存在的問題是，客戶使用非本行信用卡的消費情況無從知曉，銀行無法了解客戶的實際消費情況，哪些是隱藏的“消費大戶”。解決這一問題的難點在于，他行的數據記錄很難獲得，因此研究機構就使用第三方零售商調研的數據，通過建立模型，將兩種數據融合，再對消費者的實際消費情況進行預測。模型中原先可能年消費只有-3000元的消費者，實際消費達到了4萬，這些人成了非常有潛力的銀行客戶。
在攻略階段，銀行可以根據預測結果調整客戶獎勵政策，例如給年均消費3000元的客戶提高返點，或者提供更豐富的積點兌換產品等，使這部分人群變成銀行的忠誠顧客。
東方智慧與西方知識不可偏廢
互聯(lián)網思維如何pk大數據思維?“互聯(lián)網時代”這個詞在中國特別火，但在美國還未聽說。這是因為互聯(lián)網思維更契合傳統(tǒng)東方思維方式。東方文化強調智慧，而西方更強調知識，智慧來源于經驗，而知識來源于數據。諸葛亮和司馬懿是一組典型的智慧pk知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大數據最佳應用者。從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了;而諸葛亮則憑借智慧猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧，可能更注重互聯(lián)網思維，但光有互聯(lián)網思維還不夠，還要對數據有更深的認識和更好的運用。
大數據思維不像互聯(lián)網思維那樣令人熱血沸騰。最近一項研究表明，采用大數據的公司比不采用大數據的公司利潤平均高6個百分點。6個百分點也許不那么起眼，但“積少成多、聚沙成塔”，在激烈的競爭環(huán)境中，這是可以讓企業(yè)生存下來、脫穎而出的資本。在美國排名前十的電商網站中，8家是傳統(tǒng)零售商，只有2家是純電商(亞馬遜和易貝)。傳統(tǒng)零售商擁有大量數據——沃爾瑪一天的數據量達到pb級，這個數據資源能夠轉化為企業(yè)贏得比賽的耐力。由于大數據時代有內在的使從企業(yè)從做大到做強的反饋邏輯，企業(yè)做大之后會產生更多數據，對消費者的理解也就更深刻，營銷更精準，企業(yè)變得更強，然后會產生更多的數據，從而形成正面反饋，這是一種最終的數據驅動成長模式。
運用大數據來指導營銷決策，是許多并購戰(zhàn)略的內在邏輯。
最理想的狀態(tài)是科學與藝術的結合?？纱┐鬟\動相機制造商gopro的上市，就是大數據思維和互聯(lián)網思維結合的成功案例。這家原本只生產實體相機的公司，先是開發(fā)出了帶有wifi功能的相機，用戶可以將拍攝的照片和視頻即時分享到互聯(lián)網，內在的邏輯是從體驗到傳播再到分享的互聯(lián)網思維;此后gopro進入大數據的分析運用階段，對用戶拍攝的內容進行分類，將內容和潛在的廣告商匹配。此外，gopro還購買了電視頻道的轉播權，通過數據分析哪些時段適合播放什么內容，再與廣告匹配，實現(xiàn)精準營銷。gopro從一家實體相機生產商，拓展出了社交平臺，甚至是媒體的功能。
中國人本來就有營銷智慧，企業(yè)通過大數據的運用與結合，成為互聯(lián)網時代的巨頭，是非?？赡軐崿F(xiàn)的。
數據化決策讀后感篇十二
《數據之巔》讀后感這是涂子沛先生關于大數據的第二本書，讀了以后可以說是振聾發(fā)聵，醍醐灌頂。
第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現(xiàn)代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對于數據的發(fā)展帶給我們啟迪。
何為民主，何為共和，如何防范多數人的暴政？基于這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統(tǒng)一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。
這里就誕生了對精確人口掌控的需求?；谶@一點，逐漸養(yǎng)成了按數據說話的傳統(tǒng)。并逐漸將單一的人口數量統(tǒng)計擴展到宗教，種族，性別，年齡。
之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放后煙草行業(yè)敗落。后來棉花興起，死灰復燃。北方工業(yè)化也需要勞動力。黑人自由就發(fā)瘋的言論源于統(tǒng)計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰(zhàn)役向大海進軍完全依靠準確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背后的原因：維護美國的統(tǒng)一，（解放黑奴后其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。
用數據研究社會，普通人的歷史。統(tǒng)計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業(yè)部門。迅速上升的統(tǒng)計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰(zhàn)。于是技術創(chuàng)新制表機誕生了（數據處理），依靠這個ibm發(fā)展壯大，商業(yè)模式：只租不賣設備及服務。
量化提高質量。經濟發(fā)展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業(yè)不斷提升產品質量，并將人的價值考慮進來。
運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統(tǒng)預測，亂世佳人的精準預測，準確定位。把數據引入電影工業(yè)。質量管理大師戴明將統(tǒng)計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。
數據化決策讀后感篇十三
隨著科技的發(fā)展和數據大爆炸的時代的來臨，數據化決策在經濟、政治和社會等各個領域發(fā)揮著越來越重要的作用。作為管理者，對于數據化決策的理解和運用至關重要。在我的工作實踐中，我深刻體會到了數據化決策的重要性并獲得了一些寶貴的心得體會。以下是我對于數據化決策的一些思考和感悟。
首先，了解數據本身的價值是數據化決策的基礎。數據是客觀存在的事實，通過數據我們可以真實地了解到事物的狀態(tài)和趨勢。在進行數據化決策的過程中，首先要做的就是收集和整理數據，并對數據進行有效的分析和解讀。只有對數據本身有深入的了解和了解，才能根據數據的規(guī)律和趨勢進行決策。因此，數據的收集和整理，以及數據分析和解讀能力是進行數據化決策的基礎。
其次，數據化決策需要多維度和多元化的思考。在進行數據化決策時，我們不能僅僅停留在表面數據上，而是要考慮多個因素和變量的綜合影響。通過多維度和多元化的思考，我們才能更全面地了解情況，發(fā)現(xiàn)問題，制定出更全面和更有效的決策。同時，數據化決策也需要不斷進行反思和改進，不斷學習和積累經驗，提高數據化決策的準確性和有效性。
第三，合理利用科技工具是數據化決策的關鍵之一。在現(xiàn)代社會，科技工具為數據化決策提供了很多便利，使得數據的收集、整理、分析和解讀過程更加高效和準確。我們可以利用各種數據挖掘、機器學習和人工智能等技術，對大數據進行深度挖掘和分析，從而發(fā)現(xiàn)數據背后的規(guī)律和關聯(lián)，并為決策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是進行數據化決策的關鍵之一。
第四，積極推動數據化決策的落地和實施是關鍵。數據化決策并不僅僅是利用數據進行決策，更重要的是如何將數據化決策真正落地和實施。在實施過程中，我們需要充分調動各方的積極性，加強溝通和協(xié)作，確保決策的有效性和可持續(xù)性。同時，我們也要善于利用決策過程中產生的數據和反饋信息，進行及時的調整和改進，使決策不斷適應現(xiàn)實的變化和需求。
最后，數據化決策需要與人文關懷相結合。數據化決策的目的是為了更好地為人們服務和提高人們的生活質量。因此，在進行數據化決策時，我們不能只關注數據本身，更要關注人的需求和感受。我們需要將數據與人文關懷相結合，關注決策對于人們生活的影響，注重人的主體地位和權益。只有數據化決策與人文關懷相結合，才能真正做到科技發(fā)展與人類福祉的有機結合，實現(xiàn)人的全面發(fā)展和社會的可持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，數據化決策對于管理者來說具有重要的意義和價值。在實踐過程中，我們應該不斷提高對于數據的理解和運用能力，多維度和多元化思考，并合理利用科技工具，積極推動數據化決策的落地和實施，注重數據化決策與人文關懷相結合。只有這樣，我們才能更好地應對復雜多變的社會和經濟環(huán)境，實現(xiàn)管理的科學化和精細化，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展貢獻自己的力量。
數據化決策讀后感篇十四
數據決策作為當今商業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，對于企業(yè)的發(fā)展至關重要。在這個信息爆炸的時代，我們要學會從海量的數據中提取有用的信息，并將其轉化為實現(xiàn)企業(yè)目標的決策。通過多年的工作經驗和學習，我結合自身情況總結出以下關于數據決策的心得體會。
首先，對于數據決策，我們必須具備技術與業(yè)務知識的雙重能力。在這個信息化的時代，運用適當的技術工具來收集、分析和解釋數據是必不可少的。掌握數據分析軟件，如Excel、SPSS、Python等，能夠快速高效地處理數據，提取有價值的信息。同時，了解行業(yè)的業(yè)務知識，有助于更好地理解數據背后的含義，提供更有針對性的決策建議。因此，不斷學習和提升自己的技術與業(yè)務能力，是成為一名優(yōu)秀的數據決策者的必備條件。
其次，數據決策需要深入了解數據的真實性和可靠性。今天，數據被廣泛應用于企業(yè)管理和決策中。然而，不完整、不準確或不可靠的數據會導致錯誤的決策，甚至可能給企業(yè)帶來巨大損失。我們應該始終對數據持懷疑態(tài)度，并且通過驗證和驗證數據的源頭，以確保我們所依賴的數據是可靠的。此外，還應考慮數據的時效性，及時更新數據以保證準確性。只有基于可靠的數據進行決策，才能為企業(yè)的發(fā)展提供支持和保障。
第三，數據決策需要注重數據的分析和解讀能力。當面對海量的數據時，我們必須具備分析和解讀數據的能力，將其轉化為對企業(yè)發(fā)展有價值的信息。通過對數據進行趨勢分析、比較分析、關聯(lián)分析等，可以發(fā)現(xiàn)其中蘊含的規(guī)律、趨勢和關系。同時，我們還需要將數據與業(yè)務目標相結合，以制定實際可行的決策方案。要做到這一點，我們需要培養(yǎng)自己的邏輯思維和學習數據分析的方法和技巧。只有通過深入的數據分析和解讀，才能得出準確、有用的結論，為企業(yè)的決策提供更加可靠的支持。
第四，數據決策要充分考慮人性化因素。雖然數據決策是基于數據和分析的，但我們不能忽視人性化因素對決策過程的影響。人們在接受并理解數據時具有主觀和情感因素，這可能會影響他們的決策偏好。因此，在進行數據決策時，我們不僅要考慮數據和分析的結果，還要了解決策者和相關方的期望、偏好和需求，使決策更加符合實際情況，并獲得廣泛的接受和支持。關注人性化因素，做到數據與人的有效結合，是成功實施數據決策的關鍵之一。
最后，數據決策需要持續(xù)優(yōu)化和改進。數據決策并非一勞永逸，而是一個不斷完善和改進的過程。我們需要借鑒過去的決策結果，不斷總結經驗教訓，并通過不斷的試錯來優(yōu)化和改進決策模型和方法。此外，隨著技術的發(fā)展和環(huán)境的變化，我們還需要不斷更新和學習新的數據分析工具和技術，以適應不斷變化的商業(yè)環(huán)境。只有不斷優(yōu)化和改進數據決策過程，才能更好地支持企業(yè)的發(fā)展，并取得更好的業(yè)績。
綜上所述，數據決策作為當今商業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，需要我們具備技術與業(yè)務知識的雙重能力，關注數據的真實性和可靠性，注重數據的分析和解讀能力，考慮人性化因素，并持續(xù)優(yōu)化和改進數據決策過程。只有掌握這些關鍵要素，我們才能更好地利用數據做出科學、準確、有效的決策，為企業(yè)的發(fā)展提供有力支持。
數據化決策讀后感篇十五
在信息時代的今天，數據已經成為了企業(yè)決策的重要依據。數據化決策是指企業(yè)或組織在進行各種決策時，借助數據分析和運算技術，以數據為基礎去做出最優(yōu)決策。在我多年的工作經驗中，我深切體會到了數據化決策的重要性和優(yōu)勢。以下是我的一些心得體會。
首先，數據化決策需要質量和準確度。數據的質量和準確度是保證數據化決策有效性的關鍵因素。在進行數據分析前，必須確保數據的準確性和完整性。若數據存在錯誤或遺漏，所得出的結論就會然而不準確。因此，企業(yè)在數據采集、存儲和處理的過程中，應當嚴格把控數據的質量，確保數據的準確性。
其次，數據化決策需要全面性和多樣性。要想得出全面準確的結論，不能只僅限于少量的數據，而應當考慮盡可能多的因素和指標。數據的多樣性可以使決策結果更加全面、準確。在進行數據分析時，可以結合各種各樣的數據指標，進行綜合比較和評估。只有在全面性和多樣性的基礎上，才能夠更好地評估問題的各個方面，做出明智的決策。
同時，數據化決策需要科學性和規(guī)范性。數據分析是一門科學，需要運用統(tǒng)計學和運算技術，進行數據的處理和分析。在進行數據分析時，需要遵循科學的方法和規(guī)范的步驟，確保數據分析的準確性和可靠性。此外，還需要遵循一定的數據分析原則和規(guī)則，以保證結果的客觀性和可信度。只有在科學和規(guī)范的基礎上，數據化決策才能夠讓人信服。
另外，數據化決策需要與人的直覺和經驗相結合。雖然數據分析能夠提供大量的信息和數據，但有時人們需要依賴自己的直覺和經驗來做出決策。數據分析只是一種輔助手段，不能完全代替人的判斷和決策能力。數據化決策需要將數據與經驗相結合，權衡各種因素，做出最適合的決策。
最后，數據化決策需要及時性和靈活性。在信息時代，數據的更新速度非?？?，新的數據和信息不斷涌現(xiàn)。因此，在進行數據分析和決策時，需要及時獲取最新的數據和信息，以保證決策的有效性。此外，數據化決策也需要具備靈活性。隨著市場環(huán)境和情況的不斷變化，決策也需要隨時調整和修改，以適應新的情況。只有及時性和靈活性相結合，數據化決策才能夠對企業(yè)產生最大的價值。
總之，數據化決策是企業(yè)決策的重要手段和方法。通過數據的收集、分析和運算，可以使企業(yè)的決策更加全面、準確、科學、靈活。在進行數據化決策時，需要注重數據的質量和準確度，追求全面性和多樣性，遵循科學性和規(guī)范性，結合人的直覺和經驗，注重及時性和靈活性。只有在這些方面取得平衡，才能夠做出最優(yōu)的決策，為企業(yè)帶來更大的效益和競爭優(yōu)勢。
數據化決策讀后感篇十六
經過前前后后的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身為程序員的我有種喚醒去大數據工作的欲望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以后（目前）的生活的一些行為或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。
《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀后感，因為本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。
《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節(jié)，可以大概分為三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分為美國從華盛頓等人通過人口普查來輔助權利劃分到現(xiàn)在的利用大數據實時動態(tài)來輔政利民；日本從二戰(zhàn)后的深陷困境到經過戴明提供質量管理咨詢后的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放后的結合我國國情的大數據戰(zhàn)略。
第一劃分部分（美國），從美國歷史可以了解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態(tài)）到大數據文化（眾多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯-杰斐遜在最后一天采用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以后都用到了），此時對數據的使用為初數時代。
美國解放黑奴時，林肯通過分析當時人口普查的數據進行對戰(zhàn)爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關信息，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統(tǒng)計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰(zhàn)時代。美國因內戰(zhàn)重創(chuàng)迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峰。
20世紀后也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發(fā)時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認為）?？傊?，解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用，從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現(xiàn)，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。
第二劃分部分（日本），二戰(zhàn)后的日本處于極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱為“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被后世稱為“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養(yǎng)高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統(tǒng)計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。
而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。
第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現(xiàn)出一些細節(jié)（狀態(tài)），如減灶加灶，如抗日戰(zhàn)爭對繳獲武器來判斷軍官分布，如廣州和神州數碼合作進行實時動態(tài)輔助停車。可以說現(xiàn)實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。
正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。
從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現(xiàn)實的數據就出現(xiàn)了。
數據化決策讀后感篇十七
大數據，一個近年來的流行詞匯，隨著互聯(lián)網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯(lián)網對各類行業(yè)各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。
要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百余年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現(xiàn)一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創(chuàng)造價值準備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發(fā)展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執(zhí)政體系。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現(xiàn)實的數據就出現(xiàn)了。
《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態(tài)度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用；從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現(xiàn)，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在于人們是否需要它、重視它、愿意聆聽它的意見……而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。數據的優(yōu)化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！
可以說現(xiàn)實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發(fā)展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。
技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態(tài)——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬于人的，那么未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如“智慧城市”。其實人的智慧依靠的是學習、理解和經驗，那么機器的學習靠的就是數據，還有那些我們?yōu)槠湟?guī)劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規(guī)劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！
正如作者提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。
數據化決策讀后感篇十八
當看完一本著作后，相信你心中會有不少感想，需要好好地就所收獲的東西寫一篇讀后感了。那么我們該怎么去寫讀后感呢？下面是小編為大家收集的《大數據時代》讀后感，希望對大家有所幫助。
如今一提起互聯(lián)網和新媒體，就不得不提到“大數據”，在多數人印象中，這是個很寬泛的定義，大數據到底是什么，對我們的工作生活又產生了哪些影響，在拜讀《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》后，思路仿佛逐漸清晰。
對于大數據，研究機構給出了這樣的定義：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。作者舍恩伯格在書中前瞻性的指出大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
一直以來，人類都在利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟、文化等各方面進行預測以期達到選擇最優(yōu)。進入大數據時代，人類所掌握的數據以爆炸性的速度增長，數據的存儲和分析數據的方法成了釋放大數據能量的關鍵。例如，微博、微信、抖音等推送的消息無處不在，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。毫無疑問，在大數據時代，人們與現(xiàn)實的距離被網絡拉近了，周圍一切的人和事物都變得觸手可及起來，如同舍恩伯格所言“開啟了一次重大時代轉型，就像望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們看清微生物一樣，大數據要改變的是，我們的生活方方面面以及理解世界的方式?！?BR> 大數據意味著全體數據，而不是隨機樣本，以前沒有獲得和處理大數據的技術，只能采用隨機采樣，用最少的數據獲得最多的信息，隨著大數據時代的到來，采用所有數據的方法取代了隨機分析法這樣的捷徑。當然，大數據也是泥沙俱下的，所有數據里面包含了更加復雜的成分，混雜的不精確數據占了所有數據的一部分，如何去偽存真更高效的使用大數據，成為所有人需要思考的課題。
大數據時代，比知道“為什么”更重要更有價值的是知道“是什么”，大數據體現(xiàn)的不是因果關系，而是相關關系，很多時候我們不是非得知道現(xiàn)象背后的原因，讓數據告訴我們相關的現(xiàn)象就足以幫助我們做出選擇和決策。傳統(tǒng)的統(tǒng)計調查數據可以描述事物發(fā)展的趨勢，對未來的預測起到重要作用，現(xiàn)在有了大數據，這種相關趨勢就可以得到更加完整的擬合，有利于數據的佐證，更有利于數據解讀工作。
大數據非常強大，可以在社會的方方面面幫助我們，但是這種幫助只是暫時的，大數據不能為我們提供最終答案，只能是參考答案，人類本身的作用是無法被大數據所完全替代的，將來，更好的`方法和答案將在人類的作用下一步一步到來。大數據作為一種資源，也是一種工具，它改造我們的生活，它能優(yōu)化、提高、高效化并最終捕捉住利益，但是它對社會的促進是有限的，社會的發(fā)展和進步源自于我們人類的獨創(chuàng)性，這種獨創(chuàng)性包括創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心等，在大數據時代，這些人類特性的培養(yǎng)依舊顯得尤為重要。
海南自由貿易港是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的改革開放重大舉措，自貿港建設正在如火如荼的進行中，建設體現(xiàn)中國特色、踐行社會主義核心價值觀的新時代重要開放門戶，需要勇于創(chuàng)新，也要堅持底線思維，作為這場改革浪潮的參與者，大數據時代帶來的既是機遇也有挑戰(zhàn)，要更好的發(fā)揮統(tǒng)計監(jiān)督作用，對海南自由貿易港進行統(tǒng)計監(jiān)測，運用翔實統(tǒng)計數據準確全面反映自貿港建設的進展情況及建設成果，我們要善于合理利用大數據，不完全把它作為統(tǒng)計分析的判斷依據，而是作為一項參考指標，要有自己獨立判斷，利用大數據中最有價值的部分。
數據化決策讀后感篇一
初識東野圭吾
第一次讀東野圭吾的小說大概是高考那個暑假，那時候閑得無聊看電視，好像有一個圖書推薦的節(jié)目，節(jié)目介紹了他的知名小說《嫌疑人x的獻身》，那本書是他代表作之一，小伙主要以推理類型為主，當時也沒特別在意，僅僅在心里埋下了一個種子。那是也正趕上母親生病做了個小手術，我在醫(yī)院陪護，中午沒事的時候去旁邊的新華書店轉轉，正好看到書店正在推薦東野圭吾的小說，印象中并不是《嫌疑人x的'獻身》，而是一本叫《時生》小說，圖書的封皮寫了好多關于推薦詞之類東西，于是處于好奇就買了，記得還來買了《山楂樹之戀》這本書，那時候恰逢是張藝謀拍的電影上映。
在我有限的印象中，《時生》是一本穿越小說，大概講述了兒子身患重病，穿越到二十前遇到自己父親發(fā)生的各種有意思的故事，好像類似《乘風破浪》電影的套路。這本小說在當時并未給我留下了特別深刻的印象，只是覺得這邊比較有趣。
后來去了西安上大學，在網上買了好幾本他的小說，印象最深刻的是《白夜行》，讀這本小說整個感覺都非常壓抑。我還記得小說封底有一句話“我的天空里沒有太陽，總是黑夜，但并不暗，因為有東西代替了太陽。雖然沒有太陽那么明亮，但對我來說已經足夠。憑借著這份光，我便能把黑夜當成白天。我從來就沒有太陽，所以不怕失去?！边@就是這本小說的縮影?？赐曛螅疑钌畹南矚g上了東野圭吾的小說，發(fā)瘋似的在學校的圖書館上借閱他的小說，圖書館的內他的小說都看完了，后來自己在京東上買了他的其他的小伙，大概我把東野圭吾出版的小說讀了個遍。
讀《白金數據》
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，()小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現(xiàn)“nf13”現(xiàn)象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現(xiàn)此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙ΑＨ欢行┤酥篮?，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話（5分制），我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現(xiàn)實非常緊密的。
數據化決策讀后感篇二
故事發(fā)生在未來的日本。有一個神秘的特殊解析研究所，他們依靠由數學天才——蓼科早樹兄妹編寫出來的dna偵察系統(tǒng)破案。
一開始，他們通過使用醫(yī)院暗中提供的dna數據，進行“犯罪側寫”。他們可以利用計算機精準地將兇手的容貌圖像化，得到嫌疑犯的個人信息和外貌特征，以便警察鎖定嫌疑犯。之后，國會通過了法案，全國人民的dna都將交由政府管理。雖然dna偵查能夠完美、精準地找出罪犯，但也意味著，所有人的基因信息，都被政府所控制，一開始，人們覺得自己被約束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神樂龍平——研究所里的主任解析員，卻說：“國民能做什么呢？就算示威或演講，政治家們照樣還是接二連三地通過了自己預想的法案。目前為止不是一直這樣嗎？和國民的反對沒關系。對國民而言，不管是通過了什么樣的離譜法案，也就是最開始會發(fā)怒，馬上就習慣那種狀況。這回也是如此。最終，大家還是會覺得dna被管理不是件壞事。”
直到后來，神樂發(fā)現(xiàn)了“白金數據”的真相。
在龐大的dna數據庫中，存在著一些特殊的“白金數據”。這些被稱為“白金數據”，在一開始設計程序的時候就被標記了。如果被檢測的dna和“白金數據”所吻合，系統(tǒng)就會解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，檢索結果也會出現(xiàn)出notfound，而這個是那些政治人物和高官的主意。他們將自己和家人的dna都變成了“白金數據”，這樣，即使他們犯了罪，也依舊可以逍遙法外。
“無論在什么時代，都有身份的問題，人類永遠不可能平等。”神樂投入全部而做出的dna搜查系統(tǒng)，本以為可以降低犯罪率，卻成了只是用來加強階級制度的東西。感到失望的神樂，最后選擇了遠離城市。
這是東野圭吾對如今的這個科技時代做出的反思和諷刺。
主角神樂本以為，人和機器在本質上并沒有什么區(qū)別，基因和數據一樣，決定了人心?？墒菙祿撬赖?，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人為制造的。數據本就沒有錯，錯的是人心。文中的那些官員，享受著控制所有人的同時，又不想被控制，說到底，“白金數據”這個人為創(chuàng)造出來的漏洞，反應的是人心的漏洞，是無窮無盡的貪欲和控制欲，想要享受權利，掌握一切。
都說科技是把雙刃劍，在給我們帶來便利的同時，也給我們帶來了不利和隱患。問題從來不是出在那些數據身上，而是對利益有著無窮無盡的追求的人心。
出錯的從來不是數據，出錯的向來是人心。
數據化決策讀后感篇三
《大數據時代》，作者是被譽為“大數據時代的預言家”維克托。邁爾―舍恩伯教授和肯尼思。庫克耶。此書是在大數據方興未艾、眾說紛紜的時刻，進一步闡述和厘清大數據的基本概念和特點。
人類歷史長河中，即使是在現(xiàn)代社會日新月異的發(fā)展中，人們還主要依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，甚至在無法獲得實證數據的時候純粹依賴經驗、理論、假設和價值觀去發(fā)現(xiàn)未知領域的規(guī)律。因此，人們對世界的認識往往是表面的、膚淺的、簡單的、扭曲的或者是無知的。維克托指出，大數據時代的來臨使人類第一次有機會和條件，在非常多的領域和非常深入的層次獲得和使用全面數據、完整數據和系統(tǒng)數據，深入探索現(xiàn)實世界的規(guī)律，獲取過去不可能獲取的知識，得到過去無法企及的商機。
本書從思維變革、商業(yè)變革及管理變革三部分闡述大數據時代已經來臨；列舉了眾多在公共衛(wèi)生、商業(yè)服務領域大數據變革的例子。比如：在思維變革部分，以ups與汽車修理預測為例，證明知道“是什么”就夠了，沒必要知道“為什么”；在大數據時代，我們不必非得知道現(xiàn)象背后的原因，而是要讓大數據自己“發(fā)聲”：ups國際快遞公司從就開始使用預測性分析來檢測自己全美60000輛車規(guī)模的車隊，這樣就能及時的進行防御性的修理。之前ups每兩三年就會對車輛的零件進行定時更換，但這種方法不太有效，因為有的零件并沒有什么毛病就被換掉了。通過檢測車輛的各個部位，ups如今只需要更換需要更換的零件，從而節(jié)省了好幾百萬美元，這就是通過找出新種類數據之間的相互聯(lián)系來解決日常需要。這種方式完成可以應用于我們石油石化行業(yè)，我們的大量生產裝置及設備，在建立日常的關鍵部位檢測機制基礎上，形成大量的數據信息，通過對這些數據的科學分析，判斷出需要檢修或更換的零件，從而有效降低運營成本。
當我們一旦“不再追求精確度，不再追求因果關系，而是承認混雜性，探索相關關系”，“思維轉變過來，數據就能巧妙的用來激發(fā)新產品和新型服務”。數據正成為巨大的經濟資產，成為新世紀的礦產與石油，將帶來全新的創(chuàng)業(yè)方向、商業(yè)模式和投資機會。
近年來，伴隨著經濟社會快速發(fā)展、深度調整，石油石化產業(yè)變革加劇，面臨的四大革命中其中一項就是“數字革命”。因此我們必須牢牢把握數字革命發(fā)展大勢，加強數據治理和大數據分析應用，提高企業(yè)生產運行與管理水平，擁抱大數據時代的來臨。
數據化決策讀后感篇四
數據，對于我們現(xiàn)代社社會來說，已經是再熟悉不過了。大量化（volume）、多樣化（variety）、快速化（velocity）和大價值（value）。這四個v就是大數據的基本特征。每天我們都不得不和數據打交道，比如我們平常所說得“眼觀六路，耳聽八方，”就是生活中一個很好的的收集數據的例子。還有，在我們平時的學習中，我們對于一些學習上的數據的整理等等?？梢哉f，數據已經成為了我們的影子一樣，無時無刻的在我們的身邊活動。
拿到《大數據》這本書時，吸引我的不是書評的內容，而是書的封面上的一句話“除了上帝，任何人都可以用數據說話。”也就是說，上帝可以不用數據來說話，但是，作為一個平常人，我們做事，言論等都必須用數據來說話。用數據論來證我們的觀點正確性。
那么數據真的就是那么重要嗎？其實不然，數據果真有那么的重要。作者在書中大量應用世界頭號強國美國的例子來說明美國是如何利用數據以及數據在美國人的利用下，是如何造福美國人的。使得美國人走上了民主、發(fā)展的道路。書中還引用了大量的利用數據的案例，以及利用數據會有什么樣的后果。當然，作者在書中也很明確的表達了自己觀點，也就是數據要被人利用，利用的好了，造福人類，否則，禍害無窮。
毫無疑問，我們正處在一個真正意義的大數據時代。但是，大數據浪潮的來龍去脈如何？數據技術變革何以能推動政府信息的公開、透明和社會公正？又何以給我們帶來無限的商機，既便利又危及我們每個人的生活？《大數據》給了我們一個很好的答案。在拿到徐子沛《大數據》時，與其說這是個新概念，還不如說就是一個現(xiàn)實。信息技術的迅速發(fā)展和普遍應用，存儲能力的膨脹，網絡傳輸的便捷，必然產生巨大的數據量。即使是一個公司，經過多年的積累，產生的數據也是驚人的。每天繁多的數據，這就是要求企業(yè)要很好地存儲數據，利用數據通過數據，使得數據說話，提升企業(yè)的業(yè)績和知名度。
對于一個企業(yè)來說，比較實際的倒是關注一下企業(yè)微觀大數據，如何充分利用現(xiàn)有的、能夠得到的和自己創(chuàng)造的數據，采用《大數據》里提及的新技術、新方法、新理念，篩選、組織、關聯(lián)、分析，精細化管理和挖掘數據，探索規(guī)律性的東西，指導企業(yè)活動。盡可能多的獲取數據，首先是要有心，對于公司員工來說，隨時隨地注意收集客戶數據、需求數據、產品數據、市場數據、資源數據等，經過整理，把它變成公司的數據資產；然后是要有據，信息與數據最大的不同，就是數據是能夠度量或者確定的信息，不能“毛估估”，收集數據要精細化，要準確；其次要有序，數據需要存儲，更加需要整理，單個數據沒有很大意義，靜止的數據也沒有很大意義，有價值的數據是流動的、與其他數據交互作用的。一個大雜燴的數據庫，在需要時讓人找不到北，沒有任何意義。再次，需要技術支持，大量的數據如何檢索，如何關聯(lián)，單靠人腦是不行的，需要建立基于特定理論的數據處理系統(tǒng)來分析管理。對于一個企業(yè)，最理想的是建立一個類似人類神經系統(tǒng)的數據管理系統(tǒng)，采用各種信息終端采集內部和外部信息，通過分析、歸納、篩選，形成管理數據，某些數據可以成為系統(tǒng)的“本能”，一旦觸發(fā)能夠自動做出反應；某些數據可以成為組合信息提交大腦綜合分析，作出決策和反應。數據應該為人服務，這是一條基本原則。在大數據時代始終發(fā)揮人的主觀能動性，采用先進的理念和技術駕馭數據，讓人們生活更方便，工作效率更高，勞動強度降低，為社會創(chuàng)造更多的物質財富和精神財富。
在中國，統(tǒng)計部門提供的數據，是各級政府部門和廣大人民群眾了解國家社會經濟發(fā)展和人民生活狀況主要渠道。只有真實可靠統(tǒng)計數據，才能使政府決策有的放矢，人民了解國家經濟與人民生活的真實狀況。如果統(tǒng)計數據虛假不實，就會誤導政府和人民，讓政府失信于人民。因此，我們一定把握好數據的生命線—質量關，確保給國家和人民提供準確、真實、可靠、無誤的數據。
二、如何高效有序地收集數據？
收集數據的目的是為分析利用數據。通過數據分析挖掘數據背后隱含的經濟規(guī)律及有利于提高效率、改進工作的因素，提高政府管理、決策和人民生活水平，實現(xiàn)“用數據改進管理”。因此，作為統(tǒng)計人，不僅要做好數據收集的及時有效和真實正確，更重要的是要善于分析利用數據，寫好專業(yè)分析報告，發(fā)現(xiàn)問題、支撐決策、評估績效的目的。
此外我們還可以看到不少政府機構或者其他一些組織也在開始大數據解決他們遇到的一些問題。在本書的最后一章，作者告訴了我們大數據可能帶來的壞處。如：通過大數據可能我們的個人各種信息、隱私會很容易地被大數據的擁有者找到，這些信息，可能被政府用來監(jiān)管我們等；通過大數據可以預測可能發(fā)生的事，或者預測我們人個人本書即將做的行為，書中有個例子：警察通過大數據分析得出一個人即將可能犯罪，并把它逮捕了，但事實上這個人現(xiàn)在并沒有犯罪。也許這就限制、約束了我們個人的自由。
看完這本書，顛覆了自己之前的一些想法： 以前我們認為錯誤的數據是沒有用，我們需要保證統(tǒng)計的數據的準確性，但是在大數據中，錯誤的數據也是有用的，它和其他所有相對正確的數據一起構成了整體，也就算不了什么了。我們同樣可以從這些數據中得出比較正確的預測和分析。google利用人們搜索的關鍵字來預測和判斷某個地區(qū)是否發(fā)生流感，google通過分析這個地區(qū)的人們搜索和流感有關的詞的數量等來分析得出。google 從互聯(lián)網抓取數以億記的各種語言、各種翻譯水平的翻譯結果，使用其翻譯出來的準確率比那些微軟使用正確的詞庫翻譯出來的句子準備率更高。我自己的感想是，其實大數據無處不在，只要我們細心，我們就可以挖掘出身邊的那些大數據，并做一些有意義的是，就像書中說的那樣，我們不需要強求每條數據都那么真實準確，但是從大量的數據中我們就可以得出相對準備的結果。未來成功的公司必定是是那些擁有大量數據、并使用那些數據為大眾提供服務的公司。
數據化決策讀后感篇五
讀完《大數據時代》這本書后，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之后的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨后，接踵而至的三項變革――商業(yè)變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業(yè)領域由于大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為farecast的公司，讓預訂到更優(yōu)惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢?，F(xiàn)在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現(xiàn)的h1n1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統(tǒng)計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫(yī)院就診，因此也導致了信息的滯后。然而，對于飛速傳播的疾病，google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發(fā)的地點，這便是基于龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛(wèi)生也產生了重大的影響！
在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是臺風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。于是，商家作了大膽的推測，出現(xiàn)這樣的結果源于兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬于世界頭號零售商的大數據頭腦！
大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪里是自己的家，哪里是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。
大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好準備，迎接新時代的到來！
數據化決策讀后感篇六
《白金數據》是我近期讀的東叔的小說，小說圍繞dna展開一系列懸疑故事。主角神樂在天才少女的幫助下一直推動dna側寫項目，經過多起兇案，項目得到驗證，大獲成功。政府開始大規(guī)模采集民眾的dna以完善寶庫，然而看似造福人類的龐大工程中，其中卻隱藏著驚天秘密，陸續(xù)出現(xiàn)“nf13”現(xiàn)象，兇手無法通過側寫被找到。在這個dna庫中混進了一種白金數據，一旦某個人的dna變成白金數據，即時他犯案，系統(tǒng)無法匹配正確的數據。在這個問題的背后，政府高層利用白金數據“保護”自己和親友之間的秘密。在發(fā)現(xiàn)此問題后，天才少女研發(fā)“貓?zhí)币詰獙?。然而有些人知道后，不計一切代價摧毀，各方利益沖突而發(fā)生一些列兇案。
讀完此書后，第一個感受：東叔又開始碰觸科幻題材，非常燒腦懸疑推理小說，然而小說的結局在讀到一半之后基本上就能預見。最后的兇手登場感覺比較突兀，結尾不是很進奏，有點虎頭蛇尾。在東叔這么多的小說中算非常一般的，如果要打分的話，我覺得3.5分吧，剛剛及格，優(yōu)秀未滿。不過還是推薦讀一讀，應該算東叔科幻推理小說中，結合現(xiàn)實非常緊密的。
數據化決策讀后感篇七
有人說生活像一團亂麻，剪不斷理還亂；我說生活像一團亂碼，盡管云山霧罩惝恍迷離，最后卻總會撥云見日雨過天晴。維克托邁爾舍恩伯格就把這團亂碼叫做大數據，在他的這本書里，試圖給出的就是撥開云霧見青天的玄機。
這玄機說來也簡單，就是放棄千百年來人們孜孜追求的因果關系轉而投奔相關關系。說來簡單，其實卻顛覆了多少代人對真理探求的夢想。我覺得作者是個典型的實用主義者，在美帝國主義萬惡的壓迫下，始終追逐性價比和利益最大化，居然放棄了追求共產主義真理最基本的要求！不像我們在天朝光芒的籠罩下，從小就開始學習和追求純粹的共產主義唯心科學歷史文化知識啦！這或許就是我們永遠無法獲得諾貝爾獎、永遠無法站在科技最前沿的根本原因吧。其實小學時候，我就想過這個問題，相信所有的人都問過類似的問題，例如現(xiàn)在仍然很多人在問，媽的從來沒人知道我每天擺攤賺多少錢，你們他媽的那人均收入四五千是怎么算出來的。中國是抽樣的代表，因為中國人最喜歡用代表來表現(xiàn)整體，最典型的例子莫過于公布的幸福指數滿意指數各種指數永遠都高于你的預期，你完全不清楚他是怎么來的，一直到最后匯總成三個代表，真心不清楚它到底能代表了啥。說這么多顯得自己是個憤青，其實只是想表達“樣本=總體”這個概念在科技飛速發(fā)展的今天，在世界的不同角落，還是會體現(xiàn)出不同的價值，受到不同程度的對待及關注。在大數據觀念的沖擊下，我們是不是真的需要將平時關注的重點從事物內在的發(fā)展規(guī)律轉移到事物客觀的發(fā)生情況上。
大數據的出現(xiàn)，必然對諸多領域產生極大的沖擊，某些行業(yè)在未來十年必將會得到突飛猛進的發(fā)展，而其他一些行業(yè)則可能會消失。這是廢話，典型的三十年河東三十年河西的道理，就像三十年前的數理化王子們，現(xiàn)在可能蜷縮在某工廠的小角落里顫顫巍巍的修理機器；就像三十年前職業(yè)高中的學生才學財會學銀行，如今這幫孫子一個個都開大奔養(yǎng)小三攢的樓房夠給自己做墓群的了；當然也不乏像生物這種專業(yè)，三十年前人們不知道是干啥的，三十年后人們都知道沒事別去干，唯一可惜的是我在這三十年之間的歷史長河中卻恰恰選了這么一個專業(yè)，這也是為什么我現(xiàn)在在這寫讀后感而沒有跟姑娘去玩耍的原因。其實乍一看這個題目，我首先想到的是精益生產的過程控制，比如六西格瑪，這其實就是通過對所有數據的分析來預測產品品質的變化，就已經是大數據的具體應用了。而任何事物都會有偏差，會有錯誤，也就是說，這全部的數據中，肯定是要出現(xiàn)很多與總體反應出的規(guī)律相違背的個體，但是無論如何這也是該事件中一般規(guī)律的客觀體現(xiàn)的一種形式，要遠遠好過從選定的樣本中剔除異常值然后得到的結論。換句話說，也大大減少了排除異己對表達事物客觀規(guī)律的影響。就好比是統(tǒng)計局統(tǒng)計中國人民的平均收入一樣，這些數怎么這么低啊，這不是給我們國家在國際社會上的形象抹黑么，刪掉刪掉；這些數怎么這么高啊，這還不引起社會不滿國家動蕩啊，刪掉刪掉。所以說，大數據至少對反應客觀事實和對客觀事實做預測這兩個方面是有非常積極地意義的。而這個新興行業(yè)所體現(xiàn)的商機，既在如何利用數據上，又在如何取得數據上。
先說數據的利用，這里面表達的就是作者在通書中強調的對“相關關系”的挖掘利用。相關關系與因果關系便不再贅述，而能夠對相關關系進行挖掘利用的企業(yè)其實缺不多，因為可以相信未來的大數據庫就像現(xiàn)在的自然資源一樣，必將因為對利益的追逐成為稀缺資源，而最終落在個別人或企業(yè)或部門的手中。想想無論當你想要做什么事情的時候，都有人已經提前知道并且為你做好了計劃，還真是一件甜蜜而又令人不寒而栗的事情。
而對于數據的獲取，我覺得必然是未來中小型企業(yè)甚至個人發(fā)揮極致的創(chuàng)造力的領域。如何在盡可能降低成本的情況下采集到越多越準確的數據是必然的發(fā)展趨勢，鑒于這三個維度事實上都無法做到極致，那么對于數據獲取方式的爭奪肯定將成就更多的英雄人物。
現(xiàn)在回頭從說說作者書中的觀點中想到的，p87中關于巴斯德的疫苗的事件，描述了一個被瘋狗咬傷的小孩，在接種了巴斯德的狂犬疫苗后成功幸存，巴斯德成了英雄的故事。這是個非常有意思的案例，因為小孩被狗咬傷而患病的概率僅為七分之一，也就是說，本事件有85%的概率是小孩根本就不會患病。那么小孩的生命到底是不是巴斯德救的，而這疫苗到底是有效沒效，通過這個事件似乎根本就沒有辦法得到驗證。這就好比某人推出個四萬億計劃，但實際上國際經濟形勢就是好轉，哪怕你只推出個二百五計劃，gdp都會蹭蹭的往上漲，而且又不會帶來四萬億導致的嚴重通脹、產能過剩、房價泡沫等問題。那你說這四萬億到底是救了國還是誤了國？回到我自己的工作領域上來，安全工作，我們一直遵循的方向都是尋找因果關系，典型的從工作前的`風險評估，到調查事故的taproot或者五個為什么，無一不是邏輯推理得到結果的產物。而事實上，如果能做到信息的豐富采集和匯總的話，找出事物之間的相關性，對提高工作環(huán)境的安全系數是極為有利的。這個點留著，看看可不可以在未來繼續(xù)做進一步研究。
p89說了常用的兩種因果推理方式，分別是憑直覺的快速推理和經過分析的慢速推理。有意思的是很多時候直覺反而比分析來得成功率要更高。作者是想利用這個例子來說明因果關系是多么的不可靠，也想表達出靠分析試驗得到結果的過程成本有多高。其實我是想說，因果關系更多面向的是未來，是沒有對新鮮事物發(fā)展做出的預測，而相關關系更多的是對已經存在的事物未來發(fā)展的預測，側重點不同而已。
p135里面關于山上小球的描述，它的能量是隱藏的、潛在的。這個觀點我很喜歡，也很悲觀。這正說明了社會上的一種現(xiàn)象。很多人，雖然沒有站在巨人的肩膀上，但是當他們站在親爹干爹的路虎上保險箱上高背椅上時，就是擁有別人無法企及的力量。最近一直在背馬丁老兄的i have a dream，真真切切體會到自由、公正、平等對一個社會，一個國家繁榮發(fā)展的重要性。實干興邦、空談誤國，那就先從建立一個公平的社會秩序開始吧！
p163里面大概講述了商家是怎么通過大數據獲得的信息來進行商業(yè)推廣的。這里我只想用我的三張信用卡發(fā)卡銀行做一下比較。首先是交通銀行，這張卡最近半年幾乎沒怎么用，交行也從來都無聲無息，我考慮已經可以把這張卡扔掉了；去年因為國航里程申請了一張中信的信用卡，但是今年開始也已基本停用，因為之前一段時間一直使用，中信銀行這幾個月頻繁與我聯(lián)系，推薦各種業(yè)務，多次要給我提供貸款或者提高透支額度，我?guī)状味枷胍蝗痪蛽Q回來繼續(xù)用它好了；招商銀行的卡也是我用得比較久的一張，近期每月的消費基本都穩(wěn)定在幾千，偶爾也有一萬多快兩萬的時候，當然這不是因為我消費，只是因為出差比較多自己墊錢多而已，但是招商銀行從未與我聯(lián)系給我提升額度，盡管我的月消費額度都已經基本達到信用卡的上限了，有時候甚至不得不使用別家的信用卡。最差的自然是中行，首先是預約了國航金卡的信用卡，結果聯(lián)系了兩次我都在出差，就再也不與我聯(lián)系了，半年多了我還沒有拿到我的卡，而作為工資卡的借記卡，多年來仍然是每天網上付款最多2000，我的使用記錄明明經常一個月有好幾天都達到2000的頂值，甚至我都主動打過電話要求更改，都給我答復是必須到柜臺辦理。說完這幾個例子，我想中國的銀行業(yè)與歐美發(fā)達國家銀行的差距就已經是顯而易見了。真的很難以想象這種企業(yè)能在世界500強中排名那么靠前，是因為黑了中國人民多少錢。而通過對visa和mastercard的案例描述，則清晰的說明了一個成功的銀行是怎么通過對數據收集進行行為預測，最終改變消費者消費習慣的。
然后想說說關于免費導航等應用的使用。天下沒有免費的午餐，這是亙古不變的真理。你以為你可以只花點流量費就能舒服方便的使用衛(wèi)星導航了么，你去過的每一個地方，時間，逗留市場都已經被人家記錄下來賣給商家啦，哪天你打車找到一家麥當勞，剛停下車服務員就送上一套板燒雞腿漢堡套餐可樂換陽光橙不加冰的時候你可千萬不要驚訝，因為你已經無時無刻不暴露在別人的監(jiān)視之下了。
最后想用文中引用的莎士比亞的一句話作為結尾，凡是過去，皆為序曲。
數據化決策讀后感篇八
隨著信息時代的到來，數據已經成為了我們生活中的重要組成部分。而對于企業(yè)管理者來說，數據決策更是成為了推動企業(yè)發(fā)展的重要途徑。在日常的工作中，我也積累了一些關于數據決策的心得體會。以下將從理解數據的重要性、數據收集與整理、分析與解讀數據、制定決策和持續(xù)改進等五個方面，分享我的心得體會。
首先，理解數據的重要性是進行數據決策的基礎。數據是客觀存在的，能夠反映出事物的真實情況和變化趨勢。對于企業(yè)來說，通過收集和分析數據，可以更準確地了解市場需求、產品銷售情況、競爭對手動態(tài)等信息，從而為企業(yè)的決策提供依據。只有充分認識到數據的重要性，才能真正發(fā)揮數據決策的價值。
其次，數據收集與整理是進行數據決策的重要步驟。數據決策的質量直接依賴于數據的準確性和全面性。在收集數據時，應明確需要收集的數據類型和指標，并選擇合適的數據來源。同時，在整理數據時，應注意將數據進行規(guī)范化處理，確保數據的可比性和可讀性。只有有效地收集和整理數據，才能為后續(xù)的數據分析和決策提供準確的基礎。
然后，分析與解讀數據是進行數據決策的核心環(huán)節(jié)。通過運用統(tǒng)計學和數據分析方法，可以從大量的數據中提取出有價值的信息和規(guī)律。在分析數據時，應使用合適的數據分析工具和方法，如趨勢分析、對比分析、相關性分析等，從而對數據進行細致和全面的分析。同時，在解讀數據時，應注意將數據與實際情況相結合，辨別出數據中的關鍵問題和瓶頸因素，為決策提供科學依據。
接著，制定決策是數據決策的重要環(huán)節(jié)。通過分析和解讀數據，可以為企業(yè)決策者提供有效的參考和支持，但最終決策的權力仍然掌握在決策者手中。在制定決策時，應充分考慮到數據分析的結果和企業(yè)的實際情況，合理權衡利弊，制定出合適的決策方案。同時，在決策過程中，應注重溝通和協(xié)商，確保決策能夠被有效執(zhí)行。
最后，持續(xù)改進是數據決策的重要原則。數據決策并不是一次性的活動，而是一個持續(xù)循環(huán)的過程。在決策執(zhí)行的過程中，應及時關注決策的效果和結果，通過對數據的監(jiān)控和評估，發(fā)現(xiàn)問題和不足，并及時進行調整和改進。只有不斷進行數據決策的迭代和優(yōu)化，才能實現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，對于企業(yè)管理者來說，數據決策已經成為推動企業(yè)發(fā)展的重要方式。通過理解數據的重要性、數據收集與整理、分析與解讀數據、制定決策和持續(xù)改進等步驟，可以更有效地進行數據決策。然而，隨著數據時代的加速發(fā)展，數據決策也面臨著新的挑戰(zhàn)和機遇。只有不斷學習和創(chuàng)新，不斷完善數據決策的方法和技能，才能不斷提升數據決策的質量和效果，為企業(yè)的發(fā)展提供堅實的支撐。
數據化決策讀后感篇九
一、大數據時代正悄然來臨
今年全國兩會時，“大數據”(bigdata)第一次出現(xiàn)在政府工作報告中，這表明我國對大數據重要性的認識上升到了國家層面。信息產業(yè)發(fā)達國家，如美、英、德、日等此前已將大數據作為國家核心競爭力提升為了國家戰(zhàn)略。數字主權將是繼邊防、海防、空防之后，又一個大國博弈的空間。
(一)大數據的定義和特征
大數據并非現(xiàn)在才出現(xiàn)。中國東漢時期人口已達6千多萬，這顯然是一個大數據，但不是今天討論的大數據。維基百科對大數據的定義為：“大數據意指一個超大、難以用現(xiàn)有常規(guī)的數據庫管理技術和工具處理的數據集?！眎dc(互聯(lián)網數據中心)報告對大數據的定義為：“大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用于以很經濟的方式、以高速的捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術，從各種超大規(guī)模的數據中提取價值?！贝髷祿芯康哪康氖菍祿D化為知識，探索數據的產生機制，進行預測和政策制定。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出一個關聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預測未來。
大數據同過去的海量數據有所區(qū)別，其基本特征可以用4個v來總結(volume、variety、value和velocity)，即體量大、多樣性、價值密度低和處理速度快。具體來講，一是數據體量巨大。數據信息計量的最小基本單位是字節(jié)(byte)，換言之，byte是計算機信息技術用于計量存儲容量和傳輸容量的一種計量單位，一個字節(jié)等于8位二進制數，在utf-8編碼中，一個英文字符等于一個字節(jié)。數據存儲是以“字節(jié)”(byte)為單位，數據傳輸是以“位”(bit)為單位，一個位就代表一個0或1(即二進制)，每8個位(bit)組成一個字節(jié)(byte)。8bit=1byte，數據存儲是以10進制表示，數據傳輸是以2進制表示，所以1kb不等于1000b，而是1kb=1024b，k是千，m是兆，g是吉咖，t是太拉。按信息量從小到大的順序，單位分別是：bit、byte、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db，除了1byte=8bit而外，后續(xù)的計量單位均按照進率1024(2的10次方)來計算。大數據的“大”沒有精確的定義，不同的時代對應著不同的大數據規(guī)模，當前大數據的數據規(guī)模在gb、tb、pb、eb、zb這幾個規(guī)模尺度上。二是數據類型多樣?，F(xiàn)在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。三是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。大數據分析猶如“大海撈針”。四是處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”，需從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
(二)大數據的主要成因
大數據的背后推手有哪些?以下三大因素是大數據的主要成因：
第一，人類保持數據的能力增強。
1965年，英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出了著名的摩爾定律。該定律認為，同一面積集成電路上可容納的晶體管數量，一到兩年將增加一倍?；仡櫚雮€多世紀的歷史，硬件技術的發(fā)展基本符合摩爾定律。以物理存儲器為例，其性能不斷上升，與此同時，價格不斷下降。1955年，ibm推出第一款商用硬盤存儲器，一兆字節(jié)的存儲量需要6000多美元。到2010年，一兆字節(jié)的存儲量僅僅需要0.005美分。半個多世紀，存儲器的價格下降了1億倍!
預計2020年，1太硬盤的價格將下降到3美元，相當于一杯咖啡的價格。一所普通大學的圖書館，其館藏量大約就一兩個太。也就是說，到2020年，只需要花上一杯咖啡的錢，就可以把一個圖書館的全部信息拷進一個小小的硬盤。正是因為存儲器的價格在半個世紀之內經歷了空前絕后的下降，人類才可能以非常低廉的成本保存海量的數據，這為大數據時代的到來鋪平了硬件道路，打下了堅實的物質基礎。
第二，人類生產數據的能力增強。
從2004年起，以臉譜網(facebook)、推特(twitter)為代表的社交媒體相繼問世，拉開了互聯(lián)網的嶄新時代—2.0時代。社交媒體的問世，帶來以下三大變化：
一是社交媒體把交流和協(xié)同的功能推到了一個登峰造極的高度。在此之前，互聯(lián)網的主要作用是信息的傳播和分享，其最主要的組織形式是建立網站，但網站是靜態(tài)的。進入web2.0時代之后，互聯(lián)網開始成為人們實時互動、交流協(xié)同的載體。2011年8月23日，美國弗吉尼亞州發(fā)生5.9級地震，紐約市居民首先在推特上看到這個消息，幾秒鐘之后，人們才感覺到地震波從震中傳過來的震感。社交媒體把人類信息傳播的速度，帶到了比地震波還快的時代!
二是社交媒體推動數據總量驟然增加。由于社交媒體的橫空出世，人類自己開始在互聯(lián)網上生產數據，例如發(fā)推特、微博和微信，記錄各自的活動和行為，全世界的網民都是數據的生產者，每個網民都猶如一個信息系統(tǒng)、一個傳感器，不斷地制造數據，這引發(fā)了人類歷史上迄今為止最龐大的數據爆炸。2012年，喬治敦大學的教授李塔魯考察了推特上產生的數據量，他做出估算說，過去50年，《紐約時報》總共產生了30億個單詞的信息量，現(xiàn)在僅僅一天，推特上就產生了80億個單詞的信息量。也就是說，如今一天產生的數據總量相當于《紐約時報》100多年產生的數據總量。
數據量的增長到現(xiàn)在，已經不是以我們所熟知的多少g和多少t來描述了，而是以p(1千t)，e(1百萬t)或z(10億t)為計量單位。百度對此給予了更形象的描述。僅其新首頁導航每天就要從超過1.5pb的數據中進行挖掘，這些數據如果打印出來將超過5千億張a4紙，摞起來會超過4萬公里高，接近地球同步衛(wèi)星軌道長度，平鋪可以鋪滿海南島。而2020年新增的數字信息將是2009年的近45倍。如今，只需要兩天就能創(chuàng)造出自文明誕生以來到2003年所產生的數據總量。
三是社交媒體使人類的數據世界更為復雜。數據包含兩類數據：結構化數據和非結構化數據。在大家發(fā)的微博中，你的帶圖片、他的帶視頻，大小、結構完全不一樣。因為沒有嚴整的結構，在社交媒體上產生的數據，也被稱為非結構化數據。目前全世界的數據大約75%都是非結構化數據。這部分數據的處理，遠比結構嚴整的數據困難。
第三，人類使用數據的能力增強。
大數據之大，不僅在于其大容量，更在于其大價值。最根本的原因，是人類使用數據的能力取得了重大突破和進展。
這種突破集中表現(xiàn)在數據挖掘上。數據挖掘是指通過特定的算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據當中隱藏的規(guī)律和趨勢，即在大量的數據當中發(fā)現(xiàn)新知識，為決策者提供參考。數據挖掘進步的根本原因是人類能夠不斷設計出更強大的模式識別算法。正是通過數據挖掘，各大商家譜寫了不少點“數”成金的傳奇故事。例如沃爾瑪通過捆綁“啤酒和尿布”提高銷量。阿里巴巴等憑借長期以來積累的用戶資金流水記錄，涉足金融領域，在幾分鐘之內就能判斷用戶的信用資質，決定是否為其發(fā)放貸款。
2014年1月，美國的電子零售巨頭亞馬遜宣布了一項新的專利：“預判發(fā)貨”。即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出。這種顧客未動、包裹先行的做法，核心技術還是數據挖掘。發(fā)貨的根據是顧客以前的消費記錄、搜索記錄以及顧客的心愿，甚至包括用戶的鼠標在某個商品頁面上停留的時間。微軟紐約研究院經濟學家大衛(wèi)·羅斯柴爾德利用大數據準確預測了2014年第86屆奧斯卡24個獎項中的21個獎項。2012年，他正確預測了美國51個行政區(qū)中50個總統(tǒng)大選的結果……結果就在大數據中，驚喜已死。
(三)大數據的應用
主要有以下四個方面：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。
移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態(tài)，這些應用不斷產生大數據。云計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優(yōu)化，將結果反饋到上述應用中，將創(chuàng)造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業(yè)持續(xù)高速增長的新引擎。
大數據時代，面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業(yè)態(tài)會不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設備領域，大數據將對芯片、存儲產業(yè)產生重要影響，將催生一體化數據存儲處理服務器、內存計算等市場。在軟件與服務領域，大數據將引發(fā)數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟件產品的發(fā)展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。
各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務驅動”轉變“數據驅動”。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態(tài)并迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業(yè)為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫(yī)療領域，可提高診斷準確性和藥物有效性;在公共事業(yè)領域，大數據在促進經濟發(fā)展、維護社會穩(wěn)定等方面的重要作用已開始得以發(fā)揮。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發(fā)生重大改變。
抽樣調查是社會科學的基本研究方法。但在大數據時代，不需要通過抽樣，而是通過實時監(jiān)測、跟蹤研究對象在互聯(lián)網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結論和對策。
(四)大數據與反腐倡廉
大數據反腐，是指利用強大的數據庫支持反腐的各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)精準預測和發(fā)布。具有以下重要價值：
第一，大數據為網絡反腐提供便利的“信息來源”。
中國工程院李國杰院士指出，“數據背后是網絡，網絡背后是人，研究網絡數據實際上是研究人組成的社會網絡”。大數據為網絡反腐提供了一個非常龐大并且可以便利索取的“數據庫”和“信息來源”，這使得網絡猶如一個巨大的“信息蓄水池”。盡管這些信息是碎片化并且是無序排列的，但是可以通過設置“關鍵詞”等形式，將大數據變成小數據，從而使得信息有序排列，獲取到有價值的信息。在“楊達才事件”中，以“楊達才、安監(jiān)局”為關鍵詞，就可以獲取大量相關的信息。利用搜索、社交網絡、網絡新聞等互聯(lián)網服務中的語義分析和關鍵詞分析，掌握各地區(qū)腐敗輕重程度、廉潔指數、市民抱怨度、市民對政府的滿意度等，為反腐敗和廉政工作提供數據支撐。
第二，大數據刺激并鼓勵網民的“掏糞運動”。
19世紀末20世紀初，美國新聞界以雜志為主體掀起了一場揭露丑聞、譴責腐敗、呼喚正義與良心的運動，這就是著名的“掏糞運動”。這一名稱源于當時的美國總統(tǒng)羅斯福。在大數據時代，“掏糞運動”有越演越烈之勢。正是因為網民圍觀以及他們的“掏糞運動”，一件普通的事件也容易發(fā)生“多米諾骨牌效應”，從而“拔出蘿卜帶出泥”。“楊達才事件”，是一個微笑引發(fā)的腐敗案。一張再普通不過的新聞圖片，被細心的“信息搬運工”發(fā)現(xiàn)，這位官員竟然在車禍現(xiàn)場微笑。旋即引起網民圍觀，繼而被扒出佩戴多款價值不菲的名表，又因回應言辭欠妥陷入誠信危機，再因眼鏡、皮帶等昂貴飾物被接連曝光催生腐敗疑云，直至因涉嫌嚴重違紀被撤職。
第三，大數據破解信息不對稱的監(jiān)督難題。
反腐敗之難，難在信息不對稱。運用大數據反腐敗，就像開在馬路上的汽車，任何行駛的蛛絲馬跡都逃不脫電子警察的法眼，從而真正做到全員監(jiān)控、全程監(jiān)控、全方位監(jiān)控，實現(xiàn)可記錄、可追溯、可查究。在全民圍觀時代，現(xiàn)實中再強勢的官員也會變成弱勢。官員不恰當的言行舉止，都有可能引發(fā)網絡圍觀效應，瞬間激起網民“拍磚”熱情，在虛擬社區(qū)形成巨大的輿論漩渦，并投射到現(xiàn)實社會中去。
通過大數據和云計算技術建立全國性的官員資產紀錄大數據庫。因為貪官可以通過白手套和假的身份文件持有資產，因此可以仿效英國的電子護照，在身份證和戶口當中植入記錄指紋信息的電子芯片，這樣一來資產就和獨一無二的指紋對應起來，再加上數據挖掘技術，貪官的財產就無處遁形。
人民幣冠字號碼記錄跟蹤系統(tǒng)開始應用于反腐敗。該系統(tǒng)是一種atm現(xiàn)金循環(huán)保障方案，通過實時監(jiān)控交易和鈔票冠字號碼，一方面，可以幫助銀行解決自助設備現(xiàn)金循環(huán)出現(xiàn)的偽鈔糾紛、金額糾紛;另一方面，每個人正常所得工資及收入，其人民幣冠字號碼都很清楚，那么非法所得就是人民幣冠字號碼異常，這些人民幣是誰的，到了誰手中，誰在哪里使用，都很清楚，因此誰在行賄、受賄，就一目了然，因為有人民幣號碼作證，人民幣就是“跟蹤器”，現(xiàn)金行賄就難以進行!
數據化決策讀后感篇十
最近我讀了涂子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發(fā)，以美國政府歷史以來“依數治國”的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰(zhàn)與變革。
進入21世紀第二個十年以來，隨著互聯(lián)網信息技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味著新的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，要想在數據浪潮當中立于不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之后，通過數據的創(chuàng)新來創(chuàng)造未來。
精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現(xiàn)客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之后的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現(xiàn)實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創(chuàng)造價值準備的基礎從側面印證了中國的四大發(fā)明印刷術是西方國家文明的基礎。
所謂的大數據時代就是在當下高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以保存。保存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發(fā)展都呈現(xiàn)各種各樣的規(guī)律性，數量龐大且規(guī)律復雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據保存之后，從數據的角度去分析規(guī)律變化的軌跡，能夠很容易掌握并加以運用。而我作為基層執(zhí)法工作者，運用數據進行執(zhí)法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啟發(fā)。
古代中國傳統(tǒng)的執(zhí)法者，是通過簡單甚至帶有粗暴的手段對執(zhí)法對象進行強制管理，執(zhí)法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕于規(guī)律之上，片面的追求短期效果的低級執(zhí)法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態(tài)，這是數據文化的有力體現(xiàn)，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。
我認為，大數據時代下運用數據進行執(zhí)法，是執(zhí)法能力現(xiàn)代化的利器。我從事交通執(zhí)法這個職業(yè)已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前后并不矛盾，從前的“無”是法律不健全，無章可循，有章難循狀態(tài)。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執(zhí)法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有局限性，這難免會造成決策錯誤。
從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律為準則，通過科學執(zhí)法，將數據調整趨于合理。類似國家利用經濟規(guī)律宏觀調控國民經濟，用一只看不見的“大手”將全國的經濟發(fā)展形勢引導至合理增長的區(qū)間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對于我們有肉眼去觀察，顯得更為精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執(zhí)法工作者帶來的巨大的'福利，我們從此以后再也不用擔心對工作進展情況不了解而心急火燎了。
在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的“數據文化”理念是推進國家治理體系和治理能力的現(xiàn)代化利器。大數據時代下的執(zhí)法行為更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創(chuàng)新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態(tài)，科學地實現(xiàn)新突破和新作為。
數據化決策讀后感篇十一
我們在o2o時代做營銷，到底哪種趨勢和戰(zhàn)略更加有效?這里有兩種不同的思維方式，一個是互聯(lián)網思維，另一個是大數據思維。
互聯(lián)網思維與大數據思維有交集但又不重合。目前熱炒的互聯(lián)網營銷案例，基本上剝離了大數據，更多是題材炒作和傳播方式炒作。而大數據營銷也不局限于互聯(lián)網，它還包含了線下營銷。
營銷藝術與科學之辯
如何看待這兩種營銷思維?事實上互聯(lián)網思維和大數據思維的pk，本質是關于營銷的藝術和科學之爭。一個流派認為營銷是門藝術，只可意會不可言傳;另一流派則把營銷當作科學對待，通過對消費者行為數據的收集和分析，得出優(yōu)化營銷的策略。
互聯(lián)網思維可以理解為三個關鍵詞——體驗、話題、傳播。體驗是消費者在使用產品或享受服務時體驗到的感覺，以互聯(lián)網媒介可以迅速將體驗轉化成話題傳播出去，傳播之后又引發(fā)新的體驗，進而引發(fā)更多的話題及傳播。
大數據實際上是營銷的科學導向的自然演化。大數據思維有三個緯度——定量思維、相關思維、實驗思維。
第一，定量思維，即提供更多描述性的信息，其原則是一切皆可測。不僅銷售數據、價格這些客觀標準可以形成大數據，甚至連顧客情緒(如對色彩、空間的感知等)都可以測得，大數據包含了與消費行為有關的方方面面;第二，相關思維，一切皆可連，消費者行為的不同數據都有內在聯(lián)系。這可以用來預測消費者的行為偏好;第三，實驗思維，一切皆可試，大數據所帶來的信息可以幫助制定營銷策略。
這就是三個大數據運用遞進的層次：首先是描述，然后是預測，最后產生攻略。
一切皆可測：迪士尼magicband手環(huán)
美國迪斯尼公司最近投資了10億美元進行線下顧客跟蹤和數據采集，開發(fā)出magicband手環(huán)。游客在入園時佩戴上帶有位置采集功能的手環(huán)，園方可以通過定位系統(tǒng)了解不同區(qū)域游客的分布情況，并將這一信息告訴游客，方便游客選擇最佳游玩路線。此外，用戶還可以使用移動訂餐功能，通過手環(huán)的定位，送餐人員能夠將快餐送到用戶手中。利用大數據不僅提升了用戶體驗，也有助于疏導園內的人流。而采集得到的顧客數據，可以用于精準營銷。這是一切皆可測的例子，線下活動也可以被測量。
一切皆可連：網上訂餐追蹤系統(tǒng)
一家做訂餐配送的互聯(lián)網企業(yè)，在送外賣的自行車和汽車上安裝一套軟件和追蹤系統(tǒng)，從配送外賣中采集了大量數據，如誰訂了什么外賣、經過什么路線、到了誰的家里……而通過對數據的分析，可以得出哪家餐館的什么外賣比較受歡迎，最快捷的路徑是那一條等，在此基礎上為商家提供備料建議，并規(guī)劃一條合理高效的送餐路線。利用分析表面看似無關聯(lián)的大數據，公司能夠提供優(yōu)化餐館運營的增值服務。
一切皆可試：電商頁面推薦功能
電商購物中，商品頁面的其他產品推薦是個重要的功能(例如“買過該商品的人還買過xxx”)。如何量化和優(yōu)化推薦功能的效果?有研究機構做了這樣一個測試：按順序向用戶推薦全部/屏蔽部分推薦/屏蔽所有推薦，經過一個月測試之后，跟蹤被測試對象的購買情況，發(fā)現(xiàn)不屏蔽推薦的短期效應最高，購買量最多。而屏蔽所有推薦的效果要優(yōu)于屏蔽部分推薦。而原先購買過商品的消費者在被屏蔽推薦之后，商品的銷售額下降更快，因而可以得出推薦功能對有忠誠度的客戶作用更大。更有趣的是推薦功能的長期效果。研究發(fā)現(xiàn)，不論首次購買過程中用戶是否購買了推薦商品，第二次的訪問情況都遵循這一規(guī)律：未被屏蔽推薦的顧客中，10%的人會再次訪問，被屏蔽推薦的訪問率是9%，而實際轉化成訪問的次數是8%，如果再結合老顧客推薦效果會更好，最后會產生超過10%的營收提高?？傮w看來，推薦的效果更可觀。
從描述到預測，再到產生攻略
社交網絡分析跟蹤，將消費者社交網絡上的關鍵詞頻率轉化為可視化表達，對消費者進行分類，進而做針對目標客群的精準營銷，這是大數據營銷的描述階段。
預測階段的案例是對信用卡使用情況的研究。原先每家銀行只能看到消費者的本行刷卡記錄，銀行據此消費記錄對客戶實行獎勵。其中存在的問題是，客戶使用非本行信用卡的消費情況無從知曉，銀行無法了解客戶的實際消費情況，哪些是隱藏的“消費大戶”。解決這一問題的難點在于，他行的數據記錄很難獲得，因此研究機構就使用第三方零售商調研的數據，通過建立模型，將兩種數據融合，再對消費者的實際消費情況進行預測。模型中原先可能年消費只有-3000元的消費者，實際消費達到了4萬，這些人成了非常有潛力的銀行客戶。
在攻略階段，銀行可以根據預測結果調整客戶獎勵政策，例如給年均消費3000元的客戶提高返點，或者提供更豐富的積點兌換產品等，使這部分人群變成銀行的忠誠顧客。
東方智慧與西方知識不可偏廢
互聯(lián)網思維如何pk大數據思維?“互聯(lián)網時代”這個詞在中國特別火，但在美國還未聽說。這是因為互聯(lián)網思維更契合傳統(tǒng)東方思維方式。東方文化強調智慧，而西方更強調知識，智慧來源于經驗，而知識來源于數據。諸葛亮和司馬懿是一組典型的智慧pk知識的代表。司馬懿是諸葛亮的最大對手，他可能是早期的大數據最佳應用者。從諸葛亮幾點睡覺，吃幾碗飯，他就能判斷諸葛亮活不長了;而諸葛亮則憑借智慧猜出司馬義膽子小，不敢進入空城。中國人崇尚智慧，可能更注重互聯(lián)網思維，但光有互聯(lián)網思維還不夠，還要對數據有更深的認識和更好的運用。
大數據思維不像互聯(lián)網思維那樣令人熱血沸騰。最近一項研究表明，采用大數據的公司比不采用大數據的公司利潤平均高6個百分點。6個百分點也許不那么起眼，但“積少成多、聚沙成塔”，在激烈的競爭環(huán)境中，這是可以讓企業(yè)生存下來、脫穎而出的資本。在美國排名前十的電商網站中，8家是傳統(tǒng)零售商，只有2家是純電商(亞馬遜和易貝)。傳統(tǒng)零售商擁有大量數據——沃爾瑪一天的數據量達到pb級，這個數據資源能夠轉化為企業(yè)贏得比賽的耐力。由于大數據時代有內在的使從企業(yè)從做大到做強的反饋邏輯，企業(yè)做大之后會產生更多數據，對消費者的理解也就更深刻，營銷更精準，企業(yè)變得更強，然后會產生更多的數據，從而形成正面反饋，這是一種最終的數據驅動成長模式。
運用大數據來指導營銷決策，是許多并購戰(zhàn)略的內在邏輯。
最理想的狀態(tài)是科學與藝術的結合?？纱┐鬟\動相機制造商gopro的上市，就是大數據思維和互聯(lián)網思維結合的成功案例。這家原本只生產實體相機的公司，先是開發(fā)出了帶有wifi功能的相機，用戶可以將拍攝的照片和視頻即時分享到互聯(lián)網，內在的邏輯是從體驗到傳播再到分享的互聯(lián)網思維;此后gopro進入大數據的分析運用階段，對用戶拍攝的內容進行分類，將內容和潛在的廣告商匹配。此外，gopro還購買了電視頻道的轉播權，通過數據分析哪些時段適合播放什么內容，再與廣告匹配，實現(xiàn)精準營銷。gopro從一家實體相機生產商，拓展出了社交平臺，甚至是媒體的功能。
中國人本來就有營銷智慧，企業(yè)通過大數據的運用與結合，成為互聯(lián)網時代的巨頭，是非?？赡軐崿F(xiàn)的。
數據化決策讀后感篇十二
《數據之巔》讀后感這是涂子沛先生關于大數據的第二本書，讀了以后可以說是振聾發(fā)聵，醍醐灌頂。
第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現(xiàn)代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對于數據的發(fā)展帶給我們啟迪。
何為民主，何為共和，如何防范多數人的暴政？基于這個問題美國給出了參議院代表的共和與眾議院代表的民主，權利與義務統(tǒng)一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。
這里就誕生了對精確人口掌控的需求?；谶@一點，逐漸養(yǎng)成了按數據說話的傳統(tǒng)。并逐漸將單一的人口數量統(tǒng)計擴展到宗教，種族，性別，年齡。
之前是北美大陸種植煙草亟需黑奴，美國解放后煙草行業(yè)敗落。后來棉花興起，死灰復燃。北方工業(yè)化也需要勞動力。黑人自由就發(fā)瘋的言論源于統(tǒng)計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰(zhàn)役向大海進軍完全依靠準確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背后的原因：維護美國的統(tǒng)一，（解放黑奴后其的生計太難），動員黑奴使其轉敗為勝。
用數據研究社會，普通人的歷史。統(tǒng)計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業(yè)部門。迅速上升的統(tǒng)計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰(zhàn)。于是技術創(chuàng)新制表機誕生了（數據處理），依靠這個ibm發(fā)展壯大，商業(yè)模式：只租不賣設備及服務。
量化提高質量。經濟發(fā)展帶來勞資沖突，政治，道德失范。這時候為了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業(yè)不斷提升產品質量，并將人的價值考慮進來。
運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統(tǒng)預測，亂世佳人的精準預測，準確定位。把數據引入電影工業(yè)。質量管理大師戴明將統(tǒng)計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇跡。
數據化決策讀后感篇十三
隨著科技的發(fā)展和數據大爆炸的時代的來臨，數據化決策在經濟、政治和社會等各個領域發(fā)揮著越來越重要的作用。作為管理者，對于數據化決策的理解和運用至關重要。在我的工作實踐中，我深刻體會到了數據化決策的重要性并獲得了一些寶貴的心得體會。以下是我對于數據化決策的一些思考和感悟。
首先，了解數據本身的價值是數據化決策的基礎。數據是客觀存在的事實，通過數據我們可以真實地了解到事物的狀態(tài)和趨勢。在進行數據化決策的過程中，首先要做的就是收集和整理數據，并對數據進行有效的分析和解讀。只有對數據本身有深入的了解和了解，才能根據數據的規(guī)律和趨勢進行決策。因此，數據的收集和整理，以及數據分析和解讀能力是進行數據化決策的基礎。
其次，數據化決策需要多維度和多元化的思考。在進行數據化決策時，我們不能僅僅停留在表面數據上，而是要考慮多個因素和變量的綜合影響。通過多維度和多元化的思考，我們才能更全面地了解情況，發(fā)現(xiàn)問題，制定出更全面和更有效的決策。同時，數據化決策也需要不斷進行反思和改進，不斷學習和積累經驗，提高數據化決策的準確性和有效性。
第三，合理利用科技工具是數據化決策的關鍵之一。在現(xiàn)代社會，科技工具為數據化決策提供了很多便利，使得數據的收集、整理、分析和解讀過程更加高效和準確。我們可以利用各種數據挖掘、機器學習和人工智能等技術，對大數據進行深度挖掘和分析，從而發(fā)現(xiàn)數據背后的規(guī)律和關聯(lián)，并為決策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是進行數據化決策的關鍵之一。
第四，積極推動數據化決策的落地和實施是關鍵。數據化決策并不僅僅是利用數據進行決策，更重要的是如何將數據化決策真正落地和實施。在實施過程中，我們需要充分調動各方的積極性，加強溝通和協(xié)作，確保決策的有效性和可持續(xù)性。同時，我們也要善于利用決策過程中產生的數據和反饋信息，進行及時的調整和改進，使決策不斷適應現(xiàn)實的變化和需求。
最后，數據化決策需要與人文關懷相結合。數據化決策的目的是為了更好地為人們服務和提高人們的生活質量。因此，在進行數據化決策時，我們不能只關注數據本身，更要關注人的需求和感受。我們需要將數據與人文關懷相結合，關注決策對于人們生活的影響，注重人的主體地位和權益。只有數據化決策與人文關懷相結合，才能真正做到科技發(fā)展與人類福祉的有機結合，實現(xiàn)人的全面發(fā)展和社會的可持續(xù)發(fā)展。
綜上所述，數據化決策對于管理者來說具有重要的意義和價值。在實踐過程中，我們應該不斷提高對于數據的理解和運用能力，多維度和多元化思考，并合理利用科技工具，積極推動數據化決策的落地和實施，注重數據化決策與人文關懷相結合。只有這樣，我們才能更好地應對復雜多變的社會和經濟環(huán)境，實現(xiàn)管理的科學化和精細化，為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展貢獻自己的力量。
數據化決策讀后感篇十四
數據決策作為當今商業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，對于企業(yè)的發(fā)展至關重要。在這個信息爆炸的時代，我們要學會從海量的數據中提取有用的信息，并將其轉化為實現(xiàn)企業(yè)目標的決策。通過多年的工作經驗和學習，我結合自身情況總結出以下關于數據決策的心得體會。
首先，對于數據決策，我們必須具備技術與業(yè)務知識的雙重能力。在這個信息化的時代，運用適當的技術工具來收集、分析和解釋數據是必不可少的。掌握數據分析軟件，如Excel、SPSS、Python等，能夠快速高效地處理數據，提取有價值的信息。同時，了解行業(yè)的業(yè)務知識，有助于更好地理解數據背后的含義，提供更有針對性的決策建議。因此，不斷學習和提升自己的技術與業(yè)務能力，是成為一名優(yōu)秀的數據決策者的必備條件。
其次，數據決策需要深入了解數據的真實性和可靠性。今天，數據被廣泛應用于企業(yè)管理和決策中。然而，不完整、不準確或不可靠的數據會導致錯誤的決策，甚至可能給企業(yè)帶來巨大損失。我們應該始終對數據持懷疑態(tài)度，并且通過驗證和驗證數據的源頭，以確保我們所依賴的數據是可靠的。此外，還應考慮數據的時效性，及時更新數據以保證準確性。只有基于可靠的數據進行決策，才能為企業(yè)的發(fā)展提供支持和保障。
第三，數據決策需要注重數據的分析和解讀能力。當面對海量的數據時，我們必須具備分析和解讀數據的能力，將其轉化為對企業(yè)發(fā)展有價值的信息。通過對數據進行趨勢分析、比較分析、關聯(lián)分析等，可以發(fā)現(xiàn)其中蘊含的規(guī)律、趨勢和關系。同時，我們還需要將數據與業(yè)務目標相結合，以制定實際可行的決策方案。要做到這一點，我們需要培養(yǎng)自己的邏輯思維和學習數據分析的方法和技巧。只有通過深入的數據分析和解讀，才能得出準確、有用的結論，為企業(yè)的決策提供更加可靠的支持。
第四，數據決策要充分考慮人性化因素。雖然數據決策是基于數據和分析的，但我們不能忽視人性化因素對決策過程的影響。人們在接受并理解數據時具有主觀和情感因素，這可能會影響他們的決策偏好。因此，在進行數據決策時，我們不僅要考慮數據和分析的結果，還要了解決策者和相關方的期望、偏好和需求，使決策更加符合實際情況，并獲得廣泛的接受和支持。關注人性化因素，做到數據與人的有效結合，是成功實施數據決策的關鍵之一。
最后，數據決策需要持續(xù)優(yōu)化和改進。數據決策并非一勞永逸，而是一個不斷完善和改進的過程。我們需要借鑒過去的決策結果，不斷總結經驗教訓，并通過不斷的試錯來優(yōu)化和改進決策模型和方法。此外，隨著技術的發(fā)展和環(huán)境的變化，我們還需要不斷更新和學習新的數據分析工具和技術，以適應不斷變化的商業(yè)環(huán)境。只有不斷優(yōu)化和改進數據決策過程，才能更好地支持企業(yè)的發(fā)展，并取得更好的業(yè)績。
綜上所述，數據決策作為當今商業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，需要我們具備技術與業(yè)務知識的雙重能力，關注數據的真實性和可靠性，注重數據的分析和解讀能力，考慮人性化因素，并持續(xù)優(yōu)化和改進數據決策過程。只有掌握這些關鍵要素，我們才能更好地利用數據做出科學、準確、有效的決策，為企業(yè)的發(fā)展提供有力支持。
數據化決策讀后感篇十五
在信息時代的今天，數據已經成為了企業(yè)決策的重要依據。數據化決策是指企業(yè)或組織在進行各種決策時，借助數據分析和運算技術，以數據為基礎去做出最優(yōu)決策。在我多年的工作經驗中，我深切體會到了數據化決策的重要性和優(yōu)勢。以下是我的一些心得體會。
首先，數據化決策需要質量和準確度。數據的質量和準確度是保證數據化決策有效性的關鍵因素。在進行數據分析前，必須確保數據的準確性和完整性。若數據存在錯誤或遺漏，所得出的結論就會然而不準確。因此，企業(yè)在數據采集、存儲和處理的過程中，應當嚴格把控數據的質量，確保數據的準確性。
其次，數據化決策需要全面性和多樣性。要想得出全面準確的結論，不能只僅限于少量的數據，而應當考慮盡可能多的因素和指標。數據的多樣性可以使決策結果更加全面、準確。在進行數據分析時，可以結合各種各樣的數據指標，進行綜合比較和評估。只有在全面性和多樣性的基礎上，才能夠更好地評估問題的各個方面，做出明智的決策。
同時，數據化決策需要科學性和規(guī)范性。數據分析是一門科學，需要運用統(tǒng)計學和運算技術，進行數據的處理和分析。在進行數據分析時，需要遵循科學的方法和規(guī)范的步驟，確保數據分析的準確性和可靠性。此外，還需要遵循一定的數據分析原則和規(guī)則，以保證結果的客觀性和可信度。只有在科學和規(guī)范的基礎上，數據化決策才能夠讓人信服。
另外，數據化決策需要與人的直覺和經驗相結合。雖然數據分析能夠提供大量的信息和數據，但有時人們需要依賴自己的直覺和經驗來做出決策。數據分析只是一種輔助手段，不能完全代替人的判斷和決策能力。數據化決策需要將數據與經驗相結合，權衡各種因素，做出最適合的決策。
最后，數據化決策需要及時性和靈活性。在信息時代，數據的更新速度非?？?，新的數據和信息不斷涌現(xiàn)。因此，在進行數據分析和決策時，需要及時獲取最新的數據和信息，以保證決策的有效性。此外，數據化決策也需要具備靈活性。隨著市場環(huán)境和情況的不斷變化，決策也需要隨時調整和修改，以適應新的情況。只有及時性和靈活性相結合，數據化決策才能夠對企業(yè)產生最大的價值。
總之，數據化決策是企業(yè)決策的重要手段和方法。通過數據的收集、分析和運算，可以使企業(yè)的決策更加全面、準確、科學、靈活。在進行數據化決策時，需要注重數據的質量和準確度，追求全面性和多樣性，遵循科學性和規(guī)范性，結合人的直覺和經驗，注重及時性和靈活性。只有在這些方面取得平衡，才能夠做出最優(yōu)的決策，為企業(yè)帶來更大的效益和競爭優(yōu)勢。
數據化決策讀后感篇十六
經過前前后后的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身為程序員的我有種喚醒去大數據工作的欲望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以后（目前）的生活的一些行為或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。
《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀后感，因為本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。
《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節(jié)，可以大概分為三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分為美國從華盛頓等人通過人口普查來輔助權利劃分到現(xiàn)在的利用大數據實時動態(tài)來輔政利民；日本從二戰(zhàn)后的深陷困境到經過戴明提供質量管理咨詢后的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放后的結合我國國情的大數據戰(zhàn)略。
第一劃分部分（美國），從美國歷史可以了解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態(tài)）到大數據文化（眾多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯-杰斐遜在最后一天采用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以后都用到了），此時對數據的使用為初數時代。
美國解放黑奴時，林肯通過分析當時人口普查的數據進行對戰(zhàn)爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關信息，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統(tǒng)計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰(zhàn)時代。美國因內戰(zhàn)重創(chuàng)迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峰。
20世紀后也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發(fā)時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認為）?？傊?，解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用，從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現(xiàn)，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。
第二劃分部分（日本），二戰(zhàn)后的日本處于極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱為“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被后世稱為“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養(yǎng)高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統(tǒng)計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。
而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。
第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現(xiàn)出一些細節(jié)（狀態(tài)），如減灶加灶，如抗日戰(zhàn)爭對繳獲武器來判斷軍官分布，如廣州和神州數碼合作進行實時動態(tài)輔助停車。可以說現(xiàn)實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。
正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。
從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現(xiàn)實的數據就出現(xiàn)了。
數據化決策讀后感篇十七
大數據，一個近年來的流行詞匯，隨著互聯(lián)網信息技術的普及開始深入人心，又隨著互聯(lián)網對各類行業(yè)各種關系的顛覆和變革開始廣泛普及。當越來越多的人開始對大數據無比推崇的時候，其實只是跟著趨勢而已。這時候，如果能跳出來，看看這種趨勢的源頭和足跡，或許更容易找出一些能夠指導未來的價值。在如今這個數據浪潮之中，《數據之巔》就提供了這么一個別樣的視角。
要了解大數據，先得認清數據；要認清數據，先得看清數據的作用和價值。這方面，建國不過二百余年但已然是超級大國的美國無疑是最好的標本。都說美國的文明是建立在印刷術的基礎上，這其實就是數據文化的基礎——信息可以通過便捷的紙張與文字組合，實現(xiàn)一種虛擬化和抽象化，而這種抽象化很快就得到了廣泛的信任。這是最早為數據創(chuàng)造價值準備的基礎。在此之上，美國建國的先賢們考慮到了權力的分配、社會的發(fā)展等各項因素，建立了民主、共和相互制約的執(zhí)政體系。事實上，所有的美好都是限制之后的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關系。那么，該怎么進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現(xiàn)實的數據就出現(xiàn)了。
《數據之巔》的第一部分就是這樣展開的，從各種歷史事件中數據的作用以及人們對數據的態(tài)度、反應、應用方式，勾勒出了數據文化的成長和成熟。解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰(zhàn)爭、制定從戰(zhàn)略到戰(zhàn)術的安排、考慮政治的計算以及商業(yè)層面上的利用；從搜集、統(tǒng)計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發(fā)掘、規(guī)范的效果體現(xiàn)，經歷的歷史似乎并不長，但造就的變革尤其精彩。數據其實一直都在，只在于人們是否需要它、重視它、愿意聆聽它的意見……而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候才會想到數據這個伙伴，這也是為什么在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰(zhàn)后空前繁榮的美國工業(yè)因為遇上了供不應求的狀態(tài)，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰(zhàn)敗的日本正因為深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，通過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。數據的優(yōu)化作用由此可見一斑，書中更有很多案例，但要參透這一點，先得認識到數據的重要性才行，這可以算作是數據文化的入門吧！
可以說現(xiàn)實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發(fā)展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是嘆為觀止的。如果說科技的發(fā)展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規(guī)律或者原則可以抓住——比如數據。書中第二部分的大數據崛起便將重點放到了當下，由此展望未來的可能性。誠然，大數據是被技術發(fā)展所推動的，但更是被重視數據的人們所推動的。
技術降低了數據獲取、積累的成本，增加了計算的可能和利用的空間，但這只是一個表象。深層次需要在意的則是數據的開放，只有數據開放才有多元的整合，這需要由人來推動，而推動者必須有多元認知的思維方式、開放的心態(tài)——這是數據文化中尤為重要的一部分。如果之前我們認為智慧是屬于人的，那么未來這個詞將更多的形容一些別的體系，比如“智慧城市”。其實人的智慧依靠的是學習、理解和經驗，那么機器的學習靠的就是數據，還有那些我們?yōu)槠湟?guī)劃的應用方式和我們的需要。如何確定我們的規(guī)劃和需求？靠數據，更得靠能夠深入人心的數據文化！
正如作者提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變?yōu)槲幕?，因為只有文化才能真正驅動人們的成長和發(fā)展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，愿意尊重數據、善于整合數據、敢于發(fā)掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發(fā)展最重要的動力，更是最好的參考。從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步為營，這便是數據，來自于人而勝于人。
數據化決策讀后感篇十八
當看完一本著作后，相信你心中會有不少感想，需要好好地就所收獲的東西寫一篇讀后感了。那么我們該怎么去寫讀后感呢？下面是小編為大家收集的《大數據時代》讀后感，希望對大家有所幫助。
如今一提起互聯(lián)網和新媒體，就不得不提到“大數據”，在多數人印象中，這是個很寬泛的定義，大數據到底是什么，對我們的工作生活又產生了哪些影響，在拜讀《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》后，思路仿佛逐漸清晰。
對于大數據，研究機構給出了這樣的定義：大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。作者舍恩伯格在書中前瞻性的指出大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。
一直以來，人類都在利用掌握的數據進行各種分析，從而對經濟、文化等各方面進行預測以期達到選擇最優(yōu)。進入大數據時代，人類所掌握的數據以爆炸性的速度增長，數據的存儲和分析數據的方法成了釋放大數據能量的關鍵。例如，微博、微信、抖音等推送的消息無處不在，我們掌握了新的工具，也獲取了以前從未有過的各種信息。毫無疑問，在大數據時代，人們與現(xiàn)實的距離被網絡拉近了，周圍一切的人和事物都變得觸手可及起來，如同舍恩伯格所言“開啟了一次重大時代轉型，就像望遠鏡能夠讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們看清微生物一樣，大數據要改變的是，我們的生活方方面面以及理解世界的方式?！?BR> 大數據意味著全體數據，而不是隨機樣本，以前沒有獲得和處理大數據的技術，只能采用隨機采樣，用最少的數據獲得最多的信息，隨著大數據時代的到來，采用所有數據的方法取代了隨機分析法這樣的捷徑。當然，大數據也是泥沙俱下的，所有數據里面包含了更加復雜的成分，混雜的不精確數據占了所有數據的一部分，如何去偽存真更高效的使用大數據，成為所有人需要思考的課題。
大數據時代，比知道“為什么”更重要更有價值的是知道“是什么”，大數據體現(xiàn)的不是因果關系，而是相關關系，很多時候我們不是非得知道現(xiàn)象背后的原因，讓數據告訴我們相關的現(xiàn)象就足以幫助我們做出選擇和決策。傳統(tǒng)的統(tǒng)計調查數據可以描述事物發(fā)展的趨勢，對未來的預測起到重要作用，現(xiàn)在有了大數據，這種相關趨勢就可以得到更加完整的擬合，有利于數據的佐證，更有利于數據解讀工作。
大數據非常強大，可以在社會的方方面面幫助我們，但是這種幫助只是暫時的，大數據不能為我們提供最終答案，只能是參考答案，人類本身的作用是無法被大數據所完全替代的，將來，更好的`方法和答案將在人類的作用下一步一步到來。大數據作為一種資源，也是一種工具，它改造我們的生活，它能優(yōu)化、提高、高效化并最終捕捉住利益，但是它對社會的促進是有限的，社會的發(fā)展和進步源自于我們人類的獨創(chuàng)性，這種獨創(chuàng)性包括創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心等，在大數據時代，這些人類特性的培養(yǎng)依舊顯得尤為重要。
海南自由貿易港是習近平總書記親自謀劃、親自部署、親自推動的改革開放重大舉措，自貿港建設正在如火如荼的進行中，建設體現(xiàn)中國特色、踐行社會主義核心價值觀的新時代重要開放門戶，需要勇于創(chuàng)新，也要堅持底線思維，作為這場改革浪潮的參與者，大數據時代帶來的既是機遇也有挑戰(zhàn)，要更好的發(fā)揮統(tǒng)計監(jiān)督作用，對海南自由貿易港進行統(tǒng)計監(jiān)測，運用翔實統(tǒng)計數據準確全面反映自貿港建設的進展情況及建設成果，我們要善于合理利用大數據，不完全把它作為統(tǒng)計分析的判斷依據，而是作為一項參考指標，要有自己獨立判斷，利用大數據中最有價值的部分。