大數據時代觀后感
2024-04-17 大數據時代觀后感
大數據時代觀后感(模板六篇)。
大數據時代觀后感【篇1】
《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》
讀后感最近有幸參加了單位的讀書活動，我選擇了《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》這本書。正如書名中提到的，我們的生活、工作與思維都在大數據時代中經歷著重大的變革。
一、思考
讀書前想起了我親身體驗也一直在思考的事情。每天打開網頁，我們都會發現網頁上的廣告都是針對我們經常搜索的內容。這種廣告是從哪里來的？答案就是大數據。
每天，我們都會在網上留下任何行為的痕跡。這些痕跡產生了大量的數據，其中包含了我們的一些心理、需求和行為，反映了每個人的價值觀、審美觀和價值觀。正是基于對這些“大數據”的應用，才為互聯網廣告的投放提供了精確化的選擇。
還有一件事情讓我印象深刻，2014年的春節，百度推出了“百度遷徙”的技術品牌項目。百度利用大數據技術對其lbs大數據進行分析，在人們面前清晰直觀地展現出春節前后人口遷移的軌跡和特點。
的確，這是一個大數據的時代。抱著探知與解惑的心態，我開始閱讀了這本書。
二、初讀
舍恩伯格從三個方面論述了大數據：思維變革、業務變革和管理變革。在第一部分“大數據時代的思維變革”中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據；
二、更雜：不是精確性，而是混雜性；
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。他旨在強調首先，我們要分析與某事物相關的所有數據，而不是依靠分析少量的數據樣本；其次，我們樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確性；最后，我們的思維發生了轉變，不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。
第二部分商業變革中，舍恩伯格用大量的例子證明了大數據蘊藏著巨大的商業價值。最讓我印象深刻的是，在他看來，無論是大公司還是小公司都有可能成為大數據時代的贏家。中型公司要么兩頭倒，要么破產。同樣，大數據也撼動著國家競爭力。
在掌握數據和大數據技術的背景下，工業化國家在全球競爭中仍然據優優勢。然后隨著技術的普及，世界上其他國家也開始采用大數據技術，這將為發展中國家縮小與發達國家的差距提供一個很好的機會。
第三部分管理變革中，作者思考了大數據帶來的威脅以及困境。大數據也是一把雙刃劍。在帶來極大便利的同時，背后也隱藏著一些隱患。我們的隱私也可能被重用。想到最近發生在好萊塢的事件，一些外國黑客懷疑他們利用蘋果icloud云硬盤系統的漏洞，非法竊取了許多全球最受歡迎的女星，然后在互聯網論壇上發布。
通過這樣一個例子，我們不應該盲目崇拜大數據，而應該讓數據為我們所用，這樣大數據的發展才不會超出我們的可控范圍。
三、感想
大數據，究其本質，回答的還是哲學問題。勛伯格帶給我們的不僅僅是一種全新的商業理念或技術，更是我們對世界的理解。
在這樣一個大數據時代，我們也需要充分考慮大數據給公司未來發展帶來的機遇和挑戰。公司日常經營管理中的數據是否得到了有效的收集和分析，大數據技術能否應用于公司的業務發展和管理創新等，都值得我們進一步思考。
大數據時代觀后感【篇2】
大數據——大啟迪
有幸入手《大數據時代》，便好奇閱讀起來。原本對數據這種看似偏理工科性質的元素不太敏感，轉念一想，正好借此書開發開發相關的數據思維。好在這本書通俗易懂，絕非看似枯燥而深奧；書中的例子也有趣而詳盡，不像純理論那樣空洞單調。
從中，我也得到不少啟發，對平日工作生活頗有裨益。
最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。“大數據”在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
人們以互聯網為媒介，通過統計方法對數據進行整合，從而判斷和預測消費者需求、企業發展等相關領域。
單一而孤立的信息和數據就像一滴水，小而無用。一旦有大量的數據，水滴匯聚，就會產生巨大的能量，起到無限的作用。和書中提到的例子一樣，谷歌通過大數據提前預測了流感的爆發，這使得公共衛生機構能構獲得有價值的數據和信息，幫助他們控制和預防疾病。farecast利用近1000億的價格記錄幫助預測美國國內航班的票價。使用票價預測工具購票的乘客平均每張票可節省50美元。
大數據技術的戰略意義不在于掌握海量數據信息，而在于將這些有意義的數據專業化。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
當然我不是很贊同作者維克托·邁爾·舍恩伯格在書中提到的一個觀點，“不是因果關系，而是相關關系”。不需要知道“為什么”，只需要知道“是什么”。傳播即數據，數據即關系。
在小數據時代，人們只關心因果關系，缺乏對因果關系的認識。在大數據時代，相關性非常重要。這一點怎么強調都不過分，但因果關系不應完全排除在外。大數據從何而來？為何而用？
如果完全忽視因果關系，不知道大數據的因果關系，也會消除大數據的人文價值。
“凡是過去，皆為序曲。”讀完此書，我們對大數據的認識才剛剛開始。
大數據時代觀后感【篇3】
大數據時代——信息技術進行時
2012年，出現在金融界人士、it人士、甚至政界人士耳中最多的詞毫無疑問就是“大數據”，當今社會，每天所產生的數據量是十分驚人的，各行各業都在產生龐大的數據，金融、醫療、教育、**、商業等等，每天所產生數據總量已經不能用pb來計算，而是以eb、zb為單位（1zb=1024eb=1024×1024pb=1024×1024×1024tb=1024×1024×1024×1024gb）來計算，這個數據量是驚人的，但是對于人類來說，具有極其重要的意義。在哲學中，量變產生質變。當數據足夠大時，將對人類社會產生據大影響。
被譽為“大數據商業應用第一人”的英國人維克托·邁爾·舍恩伯格所著的《大數據時代》前瞻性地指出，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、商業變革和管理變革。這本書帶給我的絕對是一種震撼！比如，關于思維變革，書中認為，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。
也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這顛覆了人類幾千年的思維定勢，對人類的認知和與世界的溝通方式提出了新的挑戰。
大數據時代的到來，將不可能化為可能，比如阿里巴巴，依賴**等購物**所產生的龐大數據，準確**未來商場趨勢，比如美國**，依賴大數據準確**最終結果。大數據已經可以預見未來。
2008年，云計算概念提出，今年產生了豐富的應用；12年提出了大數據的概念，并迅速在12年年底產生了實質性的價值，信息技術之變化，快得令人咋舌。然而，作為一名傳承文化精髓的教師，對信息技術有多少研究？win8已經出現在各種終端上，但是很多教師仍然沉迷于cross-p；office 2013也推出了，但我們的大多數教師仍然只使用office 2003。
很多老師都說要與時俱進，但事實上，人的惰性在他們身上表現得尤為明顯。
讓我們再來談談云計算。其核心理念是云存儲和云共享，尤其是2012年。且不說國外大公司推出的云服務，如微軟的skydrive，僅僅在國內，就有許多大公司推出了各種云服務，金山快盤、360云盤、百度云，這些產品，無一不體現云計算的核心理念。當我打開云服務時，深深感受到了云計算帶來的便利：
百度云存儲了我的n多個軟件，**，文檔，**；無論哪位朋友，需要我的某個文件，只需打開百度網盤，創建一個鏈接并發給他，他就能直接**我存儲在云端的文件。現在我在想，在這個云時代，有必要購買閃存驅動器和移動硬盤嗎？這些移動存儲設備充其量只能方便我們在本地復制文件并在不同的地方傳輸，這絕對是云的世界。
但是有多少老師在云端？
思及這個問題，我感到深深的遺憾。中國的教育受到世界的批評，教師自己也難辭其咎！同時，我對負責教師培訓的有關部門的遺漏深表遺憾。
注：本文使用office2013寫成，存儲于skydrive（微軟云）。
大數據時代觀后感【篇4】
《大數據時代》是由盛揚燕、周濤翻譯的英國維克托·邁爾——舍恩伯格、肯尼思·庫克耶的一部力作。作者維克托·邁爾——舍恩伯格，被譽為“大數據時代的預言家”；譯者周濤，是我國大數據和網絡科學領域的青年領軍人物。強強聯合、中西合璧，使這部中譯本自影響力之深。
《大數據時代》，是我目前最喜歡的一本書。它點燃了我的“紙質閱讀”熱情，引導我從以休閑、娛樂為主的片斷閱讀轉向了與工作需要相統一的深度閱讀。我是比較愛讀書的，但自從去年手機啟用了上網功能后，我對網上閱讀也由最初的好奇逐步發展為習慣，坐著看手機、躺著看手機，甚至上廁所都拿著手機。但在這樣的閱讀中，思維仿佛禁錮在了手機屏幕的方寸之間，怠于思考。久而久之，思考能力怕是會退化，甚至只是生活在自己的網絡空間里，與現實脫節。對此，我感到警醒和焦慮，一直想從這樣的閱讀習慣中擺脫出來，盡管期間也讀了幾本書，但被動閱讀成分居多，直到我讀到《大數據時代》。這一次，我只用一個周末兩、三天的時間就讀完了這本書，閱讀速度堪比早年讀《哈里·波特》。這樣的手不釋卷，這樣的閱讀速度，讓我對自己又有了信心，我還是可以閱讀紙質書的。《大數據時代》字里行間洋溢的時代氣息深深地感染了我，令我發自內心地渴望了解時事，理解國家、企業面臨的形勢任務。于是，捧讀起《中國油氣產業發展分析與展望報告藍皮書》、《中國國情報告》，也同樣興趣盎然。這一刻，我感到我的閱讀興趣與我的工作需要統一起來了，這是我近年來一直在努力探索和追求的。《大數據時代》，讓我的生活充滿閱讀快樂。
喜歡《大數據時代》，偶然中有必然。本書語言生動，內容豐富，可讀性強。特別是上百個與現實生活密切相關、基于大數據應用的鮮活案例，發人深醒。比如，書中所舉的排查紐約可能發生爆炸的沙井蓋（下水道檢修口）案例，就非常有代表性。紐約每年會發生多起沙井蓋爆炸，爆炸能使重達電網、油氣網密布。即使沒有大的事故發生，也容易出現“跑、冒、滴、漏”的情況。隨著歲月的增長，這樣那樣的問題會更加令人疲于應對。特別是隨著燃氣入戶，天然氣管網遍布身邊，一旦發生事故，直接關系到居民的生命財產安全，影響人心穩定，影響社會穩定。若能從大數據角度系統考慮這些安全問題，配套完善技術裝備和手段，及時收集數據、整理數據，讓數據說話，傾聽數據聲音，排查事故隱患，必能事半功倍。否則，就會像愛迪生電力公司初期“撞大運”式的抽檢沙井蓋那般，即使全員日夜不停地努力工作，也難以有效解決問題。
《大數據時代》提出的觀點，同樣令我眼界大開。本書前瞻性地指出，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、商業變革和管理變革。以大數據時代的思維變革為例，本書明確提出“讓數據‘發聲’”、“允許不精確”、“知道‘是什么’就夠了”等觀點，非常有沖擊性。尤其是“知道‘是什么’就夠了，沒必要知道‘為什么’”的觀點，與我們的傳統認知和行為習慣相去甚遠。但仔細想來，卻非常適用、實用、管用。在這個越來越講究效率、越來越講究速度的時代，若是對任何事情，都執著于探索現象背后的原因，也就是必須在知道為什么的基礎上開展下一步工作，難免會降低工作效率，甚至會錯失良機。就像上文提到的排查紐約可能發生爆炸的沙井蓋案例，若魯爾和她的同事糾結于探索因果關系，總是試圖揭示“為什么”，怕是其有生之年都不能完成該項任務。也許，作者本身并非不重視“為什么”，只是用這樣的闡釋方式，引起人們對“是什么”的重視。突然想起孔夫子那句頗受爭議的“民可使由之，不可使知之”，想來以孔子之“仁”，一定沒有小看“民”的意思，他所關注和強調的也只是效率。跨越相互佐證，令人嘆為觀止。
去年召開的黨的十八屆五中全會，從國家戰略層面，做出了實施大數據戰略的部署和要求。善用大數據、融入新時代，是我們提高企業競爭力的重要手段，也是我們貫徹落實中央精神的重要體現。真誠希望更多人閱讀《大數據時代》，在盡享閱讀快樂的同時，關注大數據、開發大數據、應用大數據，充分釋放數據效能，加快成功腳步，實現人生精彩，為企業發展、國家富強、民族振興做出更大的貢獻。
大數據時代觀后感【篇5】
現在已經進入到了二十一世紀了，當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯后的時代了，我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時，科學的進步還為我們帶來了“大數據”這個讓人類減少了很多工作量的東西。
在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀：《大數據時代》這本書。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”，他是一個特別厲害的人，他作為一個教師，他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。
他作為一個科學家，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。十多年來，他一直是數據科學的技術權威。他是最早洞悉大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受尊敬的權威發言人之一。
現任牛津大學網絡學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網絡監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院資訊與創新策略研究中心主任。他還是耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、圣地亞哥大學和維也納大學的客座教授。他作為一個研究學者，他的學術成果斐然，有一百多篇**公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。
他是許多世界知名企業信賴的信息權威和顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和ibm；
＂大數據＂在百度上搜索到的解釋是：稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：
數量、速度、品種、真實性。schenberg認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到“大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉；大數據也是改變市場、組織和**與市民關系的一種方式。
這是一種更加人性化和社會化的解讀。
大數據不僅改變了公共衛生部門，整個商業部門也因為大數據而重新洗牌。買機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年，奧倫·埃齊奧尼準備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。
他知道機票越早越便宜，所以他**上預訂了在大日子開始前幾個月去洛杉磯的幾票。在飛機上，埃佐尼好奇地問隔壁的乘客他們付了多少票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。
于是他問了其他幾位乘客，發現他們買的票比他的便宜。
飛機降落后，ezioni決心幫助人們開發一個系統來猜測當前網頁上的機票是否合理。作為一種商品，同一架飛機的作為數量應該沒有差別。但實際上，**卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。
埃齊奧尼說，他不需要解開機票差異之謎。他要做的僅僅是**當前的機票**在未來一段時間內會**還是下降。這個想法是可行的，但不太容易操作。
系統需要分析所有機票銷售**，并確定機票**與提前購買天數之間的關系。
在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據**與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出＂大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。這表明，在數據時代，人同樣重要。數據時為人服務的，它需要人的驅動才能完成相應的目的。在這樣一個大環境中，常常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對我們來說既是機遇也是挑戰。一些國家已經開始步入大數據時代的行列，并開始在各個領域進行研究和應用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據**、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
大數據時代觀后感【篇6】
顛覆精確計算數據的浪潮
----評大數據時代的思維變革
吳凱2015年9月，經李克強總理簽批，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。
大數據對于新聞研究人員來說并不陌生。它是指在可承受的時間范圍內，常規軟件工具無法捕獲、管理和處理的數據收集。集合大量，高速，多樣，價值四大要素。
舍恩伯格的《大數據時代》給我們非常詳細的，系統的，包涵無數經典范例的介紹了這種時下發展勢頭迅猛，未來前途不可限量的新型概念。
在舍恩伯格的大數據思想中，大數據的影響非常強大，不僅局限于單個行業或行業。它不僅用于一個行業或由多家公司控制。在《大數據時代》中，舍恩伯格把其具體分為三個大的論點進行分別論述，則是：
1大數據時代所帶來的思維變革
2大數據時代所帶來的商業變革
3大數據時代所帶來的管理變革
本文的主體是舍恩伯格理論的第一部分。則是大數據時代所帶來的思維變革。
在這個方面。申伯格非常清楚，在大數據時代，人們需要使用所有的數據，而不僅僅是依賴一部分數據。筆者認為，在很長的一段時間內，人們對數據的準確程度已經到了一種近乎苛刻的程度。
對于舍恩伯格的觀點。這是一種截然相反的挑戰。挑戰的數十年，乃至數百年的人對準確的要求。
他在著作中提到，我們應該試著習慣不是確鑿的準確無疑，而是龐大而又冗雜的數據中尋找到其中的規律。接下來，作者根據書中的章節逐一進行分析。
更多的申伯格說：當數據處理技術發生巨大變化時，大數據時代的采樣就像汽車時代的騎馬。作者非常形象的表明了在當代數據**時代下，對龐大數據進行傳統的抽樣調查的結果已經變得不在可信，我們需要的結果，或許能從全部的數據中獲得，并且更為準確。
過去，總體樣本數不是很大，樣本的隨機性很小，選擇的隨機性比樣本數更重要，其次是一種非常有效的隨機抽樣調查方法。如今，越來越多的數據使得該方法的絕對隨機性變為包涵風險。許多學者和公司都關注于能否將所有數據作為一個整體進行分析。顯然，結果是令人滿意的。
或許在時間上，人力物力投入更多，但是事證明，這種調查方法在大數據時代更為準確有效。文中舉出例子，蘋果公司的前總裁斯蒂芬喬布斯在自身與癌癥病魔抗爭的過程中采用了一種不同的方法，成為了世界上第一個對自身所有dna和腫瘤dna進行排序的人，為此他支付了高達幾十萬美元的費用，而他得到的，是包括全部的龐大基因密碼數據。并且，喬布斯利用這龐大的基因數據讓醫生通過特定的dna進行用藥，為此喬布斯開玩笑：
我不是第一個用這種方法戰勝癌癥，就是最后一個用這種方法死于癌癥。雖然他的愿望未曾實現，但是，通過這種對人的全部基因進行大量分析，“私人訂制”的醫療已經成為未來的一種新型醫療模式。而且這種方式的確有效的幫助他生命延長了許多年。
這非常引人深思，當研究對象從樣本變成總體是，隨之而來直觀的是更多次的復雜的排列和計算，更長的工作時間，可是當在研究全部數據出現的大致趨勢和結果，往往更加的趨于穩定，更大的杜絕了樣本調查所謂的隨機性。在我看來，在很長一段時間內，隨機抽樣確是是一種很好的方法。他在數據**之前的數據處理方便快捷，可用于技術支持。為什么我們不選擇一個更好，更全面，更準確的綜合數據分析。
因此，分析大數據，全面替換樣本是大勢所趨。
在第二個方面，勛伯格解釋說，在大數據時代，既然我們要處理和接受所有的數據，我們也必須接受海量數據中的不確定性和復雜性。只有接受不確定性，我們才能打開一扇從未踏入的世界之窗。
在作者的觀點里，大數據通常用概論說話，而不是確鑿無疑，整個社會習慣新思維需要非常長的時間。2006年谷歌開始涉足機器翻譯，現如今收到了一致的好評，在翻譯的正確性和流暢性上遠遠高于其他翻譯軟件，他的秘訣就在于谷歌吸收了網絡上所有的翻譯，他既能從各色各樣的語言**上尋找對譯文件，同時尋找聯合國，歐盟等國際組織的報告及文件，甚至是其余的速度書籍的語言，面對如此混亂的輸入源，較其他的翻譯系統而言，谷歌通過多輸入源，擴大了自己的翻譯**，雖然許多的小**的用語甚至是出現了錯誤的，但是在大量的數據的支持下，他做的的確比其他的系統要更加的出色。這個例子充分說明，在當今時代，保持單一而準確的數據源并不是提高系統質量的唯一途徑。相反，你收集的越多，你的系統就越好。
當然，錯誤是不可避免的，但是利大于弊。從某種方面來說，多和雜，在現在的，即將變成主流。在我的閱讀中，我發現google的例子充分證明了scheenberg的遠見。一方面，這是一個倒退，從100%的準確率到90%的準確率。
但是結果是好的。這就是大數據時代要求我們做的：重新審視準確性的利弊。
而在另一個方面，不精確是我們需要的，是節約時間和成本的正確選擇，谷歌的郵箱會確切的標注很短時間收到的短信，比如“十一分鐘之前”而當對方收到信息已經有一段時間了，則他會標注為“兩個小時前，”或者是：“三天前”。則也是足夠說明，精確或許真的有時候并不重要。
當然，大數據的悄然普及，需要建立一個新的數據庫，存儲之前無法想象的海量數據。而作者也明確表示，大數據的數據庫，并不是需要無線的空間，他就存在于多個地點，多個硬盤中，他們互不干涉，卻相互聯系，同時利用這互聯網連接，同時更新，同時的獲取著最新的數據。hadoop就是最好的例子。
hadoop是以開源式的分布系統的基礎架構，相比巨大的空間，巨大的硬盤，這顯然更便捷，當他與visa合作時，卻能夠將處理兩年內730億單交易的時間，從一個月縮減為1分鐘，也許hadoop不適合邏輯的記賬，當時當允許少量錯誤的時候，他就是如此的給力。
在這一點上，作者同意作者的建議，即當代數字社會要求我們尋找混亂和不確定性，而不是糾結100%的準確性。另一方面，這種變化是我們在新數據時代取得成功的基礎。
在第三個觀點上，我不同意舍恩伯格的說法：知道什么是足夠的，沒有必要知道為什么。在這方面，筆者認為存在是絕對化的。在當今時代，我們不需要知道現象背后的原因，而是讓數據發出自己的聲音。
美國的知名的亞馬遜**的推薦系統往往能夠在不知道用戶的任何嗜好的情況下，準確的（大致）的推算出用戶可能喜歡的，或者有一元購買的，并放置在用戶的推薦欄內。或許這可以說明問題。亞馬遜在茫茫多的用戶購買記錄下，充分利用并推導了用戶可能或者喜歡購買的東西。
“推薦信息往往與你以前購買的物品存在細微的關系，并且循環往復”亞馬遜的詹姆斯馬庫斯是這樣說的。
這也充分的說明了一點，我們并不需要知道他到底真心喜歡什么，我們只是在尋找著和他購買物的相關關系，便推測出了他的潛在交易。單純的相關性，而非非常實在的因果關系。
簡單地說，亞馬遜不需要知道你為什么要買這么多。他也不知道你買這件商品的原因，他只是單純的從你買了另一件商品從而推測出你或許需要這樣的商品。當然錯誤是存在的，在上個觀點中就已經提到了，但是在絕大多數的成功下，少數的失敗是必須的。
也是客觀存在的。
所以，舍恩伯格大膽的提出，大數據的分析的核心就是建立在相關關系分析法基礎上的**。
也許我們誰也不知道，沃爾瑪為何在颶風期間把蛋撻和颶風用品擺在一起售賣，但是可以肯定的是，效果良好。
神恩伯格告訴我們的，不要太過于的在乎為什么，只需要知道是什么，也許你就能獲得成功。
總結：綜上所述，舍恩伯格所展現的大數據時代下的觀念是與現**念有一定的區別和歧義的，在一些方面甚至我們真的無法一下子就接受。讓人放棄數十年甚至數百年以來對正確，對精確的執著是非常困難的。
這同時也需要時間去改變。個人認為作者利用非常生動的例子說明時代的悄然改變，同時也利用不同的方法潛移默化的改變讀者的思維。讓讀者能夠理解，承認大數據時代的變化。
觀念的變化是正確的。這一方面足以體現作者學識的淵博，另一方面也體現著當代社會的人思想固化，改變不在一朝一夕。
面對新時代的思潮，非逆之者亡，我想，更多應該是未知者亡吧。。。。。
