寫這篇文章之前對大數(shù)據(jù)的了解和閱讀，發(fā)現(xiàn)身邊很多IT人往往對這些熱門的新技術、新趨勢充滿渴望，但很難說透徹。如果你問他大數(shù)據(jù)跟你有什么關系？在本文中，我們將介紹一些關于回歸分析、貪婪算法、MapReduce和數(shù)據(jù)挖掘的知識。

2012年，大數(shù)據(jù)這個詞被越來越多的提及。人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，命名相關的技術發(fā)展和創(chuàng)新。人們對海量數(shù)據(jù)的挖掘和應用，預示著新一輪生產(chǎn)力增長和消費者消費浪潮的到來?！按髷?shù)據(jù)”的應用在各個領域發(fā)揮了前所未有的作用，滲透到當今各個行業(yè)和業(yè)務功能領域，成為重要的生產(chǎn)要素，對人類的數(shù)據(jù)控制能力提出了新的挑戰(zhàn)。

2000年，軟盤統(tǒng)治了世界。短短十幾年，硬盤的存儲容量從4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB(相當于1024GB)。原來只有1.44MB的軟盤，當時覺得存儲容量還是蠻大的。現(xiàn)在硬盤容量飆升到1TB，但感覺存儲空間捉襟見肘。有什么問題？1965年，英特爾的創(chuàng)始人之一戈登·摩爾調(diào)查了計算機硬件的發(fā)展規(guī)律，提出了著名的摩爾定律。

美國有句諺語:“除了上帝，每個人都必須用數(shù)據(jù)說話?！比藗儾荒芎鲆晹?shù)據(jù)。我覺得這很片面。巴爾扎克在《守財奴》中說:金錢讓葛朗臺失去了自我，讓他放棄了家庭和愛情。是否應該為了數(shù)據(jù)二而放棄生活中的真善美？在古代，仲尼說:“人小，可以有所為?！?。而我說:數(shù)據(jù)第一，不好。首先，數(shù)據(jù)無法控制人的話語權。雖然數(shù)據(jù)是在發(fā)展中走向成熟的，人已經(jīng)進入了一個數(shù)據(jù)時代，但是人是分兩個層次的，一個是物質的，一個是精神的。

有人說“人類社會需要溫暖”的數(shù)據(jù)只是一個冰冷的數(shù)字，只有人性和真善美才是社會的永恒。其次，數(shù)據(jù)會有誤差。意大利中部小城拉奎拉。地震前，有人感覺到一些不尋常的事情，并向地震局的科學家報告了這一情況。根據(jù)儀器的顯示，科學家們通過媒體播報了不會發(fā)生地震的消息。第二天，地震發(fā)生了，8.0級的地震，傷亡無數(shù)。

讀大數(shù)據(jù)時代的體會(1)讀了大數(shù)據(jù)時代，感覺一個大變革的時代即將到來。雖然我們不知道到底應該徹底改變什么樣的思維和操作方式，但很明顯，作者想“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上被視為我們基本思維和生存方式的理論、方法和途徑。面對這樣的想法，我的心靈受到了強烈的震撼，不禁瑟瑟發(fā)抖?！霸谛?shù)據(jù)時代，我們會假設世界是如何運轉的，然后通過收集和分析數(shù)據(jù)來驗證這個假設。

該書幾乎肯定會顛覆統(tǒng)計學的理論和方法，還試圖引用《連線》雜志主編安德森的話來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時不及格的科目。但是這兩個理論太大，太權威，太基礎。我覺得我不可能靠一本書就能擺脫這兩件讓我一輩子頭疼的事。事實上，作者并不敢旗幟鮮明地提出顛覆它們的論點。畢竟他在前面加了一把“大概在想”的傘。

細細品味一本名著，你有什么感悟？現(xiàn)在我們來寫一篇走神的回顧。那么怎樣寫讀后感才更有感染力呢？以下是我整理的《大數(shù)據(jù)時代》優(yōu)秀讀后感，希望對你有所幫助?！洞髷?shù)據(jù)時代》優(yōu)秀讀后感范文1這本書讀起來并不難，晦澀難懂的理論也不多，所以花了幾天時間，中午就看完了。網(wǎng)上到處都是推薦這本書的文章，被譽為大數(shù)據(jù)的經(jīng)典。

我在網(wǎng)上看過太多關于大數(shù)據(jù)的文章和案例，但我認為大數(shù)據(jù)只是一種手段，是我們分析和認識世界的眾多手段之一。我們既不應該拒絕排斥大數(shù)據(jù)的應用，但也沒有必要神話大數(shù)據(jù)。在看這本書的過程中，我還看了幾部關于大數(shù)據(jù)分析的電影，包括這本書里提到的《少數(shù)派報告》、《無盡》和《源代碼》。

大數(shù)據(jù)時代改變思維在信息時代，數(shù)據(jù)對銀行的未來發(fā)展影響深遠。在龐大的全球人口和應用市場下，探索基于大數(shù)據(jù)的解決方案，洞察復雜多變的市場，成為企業(yè)提升競爭力的重要手段。任何人僅憑直覺就能感覺到大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。維克托·邁爾·勛伯格是《大數(shù)據(jù)時代》的作者，牛津大學網(wǎng)絡學院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理和監(jiān)管教授。英國新聞周刊《經(jīng)濟學人》曾將維克托·邁爾·勛伯格定義為大數(shù)據(jù)領域最受尊敬的權威發(fā)言人之一。

了解和閱讀大數(shù)據(jù)在寫這篇文章之前，我發(fā)現(xiàn)身邊很多IT人往往對這些熱門的新技術、新趨勢充滿渴望，但是很難說透徹。如果你問他大數(shù)據(jù)跟你有什么關系？估計很少說一、二、三。究其原因，第一，每個人對新技術都有相同的原始欲望，至少知道聊天時不會像“烏龜”一樣；第二，真正能參與到大數(shù)據(jù)在工作生活環(huán)境中實踐的案例太少，沒必要讓大家花時間去了解為什么。

如果你說大數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)，或者侃侃講了四個V，你可能會深入講一下BI或者預測的價值，或者以Google和Amazon為例。技術流可能會談到Hadoop和云計算。對錯，只是不能勾勒出對大數(shù)據(jù)的整體認識，更不要說是片面的，但至少是有點思辨和癢癢的。也許“解構”是最好的方式。

大數(shù)據(jù)中，涉及到很多技術，比較新穎，比如人工智能、區(qū)塊鏈、圖靈測試等。這些技術可以幫助大數(shù)據(jù)解決很多問題，在本文中，我們將介紹一些關于回歸分析、貪婪算法、MapReduce和數(shù)據(jù)挖掘的知識。1.貪婪算法貪婪算法是指在解決問題時，總是做出當前最優(yōu)的選擇，也就是說，它沒有考慮全局優(yōu)化，而是做出了某種意義上的局部最優(yōu)解。