读后感是对于一本书的整体理解和个人感悟的总结，它能够帮助我们更深入地理解书籍的内涵和意义。下面是一些经典的读后感范文，希望能够给大家带来一些新的写作思路和素材。
数据之巅读后感
最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书，我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发，以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。
进入21世纪第二个十年以来，随着互联网信息技术的普及与广泛应用，大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战，要想在数据浪潮当中立于不败之地，这就需要我们在精确的掌握数据之后，通过数据的创新来创造未来。
精确的掌握数据，需要从认识数据开始。简而言之，数据就是体现客观事实的表象，是客观性与抽象性有机结合的产物，容不得半点虚假。我们不能否认的是，所有的美好都是在限制之后的，而能够有效地进行限制，且又能够得到大家的一致认可客观现实，唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体，其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。
所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据，更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性，数量庞大且规律复杂，很难让我们掌握，但是一旦转换成数据保存之后，从数据的角度去分析规律变化的轨迹，能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者，运用数据进行执法，以控制数据达到预期管理预期，是这本书给予我最大的启发。
古代中国传统的执法者，是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理，执法效果虽然容易操作，且直观，但是这是一种凌驾于规律之上，片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来，尤其是改革开放以来，我国坚持依法治国，党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态，这是数据文化的有力体现，是我党在大数据时代下，一项重大举措。
我认为，大数据时代下运用数据进行执法，是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载，经历过从无到有，又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾，从前的“无”是法律不健全，无章可循，有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法，甚至有的时候片面的依靠上级，人类对事物的理解具有局限性，这难免会造成决策错误。
从无到有，是法律慢慢健全，法律的约束更加全面，但有的时候简单的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教条主义。而从有到无，是一种利用客观的数据，以法律为准则，通过科学执法，将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济，用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了，管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察，显得更为精确，且具很高的可信度。这样一来，对我们基层执法工作者带来的巨大的'福利，我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。
在大数据时代变革的今天，客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据，只有充分的利用数据化管理、数据化创新，才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态，科学地实现新突破和新作为。
数据之巅读后感
《数据之巅》读后感这是涂子沛先生关于大数据的第二本书，读了以后可以说是振聋发聩，醍醐灌顶。
第一本书本身就写得很棒了，其主要是从美国现代社会应用大数据成功解决的许多问题入手，说出了大数据的实际用处。而这本书抽丝剥茧从历史上美国对于数据的发展带给我们启迪。
何为民主，何为共和，如何防范多数人的暴政？基于这个问题美国给出了参议院代表的共和与众议院代表的民主，权利与义务统一，即投票与纳税都按所代表的的人口来。
这里就诞生了对精确人口掌控的需求。基于这一点，逐渐养成了按数据说话的传统。并逐渐将单一的人口数量统计扩展到宗教，种族，性别，年龄。
之前是北美大陆种植烟草亟需黑奴，美国解放后烟草行业败落。后来棉花兴起，死灰复燃。北方工业化也需要劳动力。黑人自由就发疯的言论源于统计上的失误，错误稀释原因因基数不同。一项战役向大海进军完全依靠准确数据抢掠补给。谢尔曼格兰特。背后的原因：维护美国的统一，（解放黑奴后其的生计太难），动员黑奴使其转败为胜。
用数据研究社会，普通人的历史。统计学将研究粒度缩小到一个个人。加菲尔德将普查上升到了专业部门。迅速上升的统计内容，不断增加的人口给数据处理提出了挑战。于是技术创新制表机诞生了（数据处理），依靠这个ibm发展壮大，商业模式：只租不卖设备及服务。
量化提高质量。经济发展带来劳资冲突，政治，道德失范。这时候为了改善工人生活又依靠数据兴起了数据分析法，成本收益分析法又在美国水利方面大显身手，继而福特车的风波也加速了成本收益分析法传播同时依靠数据公开使得企业不断提升产品质量，并将人的价值考虑进来。
运用抽样的方法降低数据处理的工作量，省时省力。盖洛普引领的总统预测，乱世佳人的精准预测，准确定位。把数据引入电影工业。质量管理大师戴明将统计方法引入质量管理领域，成就日本经济奇迹。
浪潮之巅读后感
被推荐了一百遍，方才拾起浪潮之巅。当时正在被麦克斯韦简化过的四个等式欺负得头破血流，每天头皮都是麻酥酥的，就想着在湖边读读书。那时才开始对华为的制裁，科普文里有人提及了浪潮之巅，想到本科硬件老师也曾引用过这本书，还很认真地推荐，就去借来。书名写得明白，记录的是站在浪潮之巅的公司，这些公司引领了世界的发展。读过后再阐述一次题目，那就是美国科技企业尖端记录与成败归因。作者是吴军，他是从业内老兵干成将军又转身离开的人，视野极其广阔。
这本书中西汇合，讲故事和表达思想的方式很西方，而从其内核看，哲学上又很中国。几条主线并行，从始到终都在讲述世界上最耀眼技术的变革，每个故事都在讲述企业的两个核心是技术和管理，而在讲述每个公司的过程中，都很宿命论。又有一条逐渐清晰地线索，寻找一切的原因。
这事儿我们可以讲从前。从前的日子那么慢，车马邮件都慢，注意，从前的一切都是人力畜力，发信息靠喊靠写，飞马奔走，狼烟讯警，提供力量的也是肩扛手提。而后就制造利用工具。再以后就开始烧开水，蒸汽机是烧开水，火电核电都是烧开水。烧开水可以配合复杂的机器推轮子，就是蒸汽火车，改造风车就可以持续的磨面。飞跃是电。烧开水的大力气推动着轮子产生电，用电线传输到多少千米之外推轮子，并因为爱迪生的发明点亮了世界。利用电的大小有无，形成了信号，利用晶体管的各种配合，搞了信息的革命。于是网络生焉。“大云物移”，便在路上了。它主要讲的是后半段。
一切新技术的产生，都没有把旧时代的产物彻底消灭，而是完全交融起来，互为配合，一个节点的新突破，能带动整个链路不小的震动。古希腊哲学家们争辩的问题，如今时而跃入创造算法的科学家脑中，荡漾出新的构想。这是对于世界。而对于个人，每个能够抓住浪潮改变的人，最终都得到了丰厚的回馈。
而站在企业的角度，管理有时要比技术更重要，雄厚的资本可以直接购买技术，并且利用集团优势将先锋的科学家消灭之。红杉，高盛，黑石都是这样，它们是扬帆的风，也毁掉多少心血。先锋科学家在走产品化道路时，应当多学一点经营理念，积攒些对产品链横向纵向的认识。亦须知道，解牛刀贵在形状大小厚薄的适度，盲目追求技术可能收效反向。按照这样的思考方式，吴军的转身离开是必然，他去往投资业，用积累下的视野去发现新的峰，去购买未来。
关于企业基因的论说，则颇有成也萧何败也萧何的意味，倾注了太多宿命论的色彩。我不很认同这点，因为他归纳原因时对基因看得过重了。俗语里有三岁看大，七岁看老的说法，这句话常用于长辈对晚辈特立独行和早慧的溺爱，若做判断，也只能是个大致。蝴蝶效应导致任谁思考问题都难以足够全面。看到芽芽，等它长一长再说嘛。吴军在全书中流露出对原因探索的期望，这种未能讲明白的东西推动他继续写介绍文明的其他书籍，去讲明白，去构筑他理想的世界，这些后续的书我只粗粗浏览了数字之美和硅谷之谜，后来的信息传和智能时代则再没看过了，合适的时候再去看看他能描绘和畅想出什么样的世界。
总的来说，这本书改变了我的好些看法，对信息时代每个人所扮演的角色都有意义，无论在做旧技术，新技术，企业管理还是政府监管引导。认真去聊的话又是一个下午，慢慢看原书吧。
有趣的是，这本书出来四版了，作者在每一版中提出一点预测，这些预测往往很准确，颇有半仙意味。我读时是第三版，后来某个机会阅读了第二版，发现有些错误的预测已经被他做了更正，所以即使是半仙，也有其难言之隐。现在的第四版我并不打算去阅读，免得为英雄扼腕。
浪潮之巅读后感
浪潮之巅是最近我看到的最好看的一本书。相信只要是it人，看这本都会引起很大的共鸣。这本书无疑涵盖了很多内容，各个著名公司的变迁，通信、互联网技术的发展历程，各种新的技术概念，金融，等等。不同职位，不同追求的人都会有所收益，但收益的东西会截然不同。我作为一名普通的技术人员，从我的视角说说自己的感受吧。
无论是何种变迁，了解公司或技术的前世今生都是有益无弊的。存在都是合理的，为什么会存在呢？比如一种技术，了解了它目前的概念、框架、应用等等。但是它为什么会出现而流行呢。因为前面的技术碰到了无法逾越的障碍，或者说社会环境变了。是的，归根到底，多么高深的技术最后都是为人类服务的。人类的需求是什么？就是你我这些常人的需求。作者在这方面真正做到了深入浅出，让人对很多技术概念有了通俗的理解，更关键的是，虽然通俗但是专业。
一个小小的螺丝钉，梦想就是找对行业，找对公司。如何找到，大的方面从这本书里能够学到不少，特别是从公司和技术发展领悟到很多。正如书中所说，人这一生，能赶上一次浪潮，跟上浪潮，就很幸运了。
这本书还讲了很多与技术完全无关的东西——金融，特别是风险投资。一个个鲜活的例子尤其是google，让人对风险投资有了很生动的理解。一个技术人员虽然不做金融，但是还是要知道些基本知识的，毕竟谁也不想让自己的辛苦钱稀里糊涂的打了水漂。记得以前工作的公司曾有财报123的培训。虽然现在已经忘了大半，但想来还是有益的。
整本书，讲述的技术是如此的言简意赅，通俗易懂。没有华丽的辞藻，厚厚的一本书，却一点儿也不妨碍让人看的欲罢不能。作者显然是技术人员里罕见的语言表达能力超强的人，让人佩服。多么希望能重新学习语文，最好能让作者的语文老师教浪潮之巅读后感。
尽信书不如无书。书里很多东西总结的不错。然而对于将来的趋势，就不一定了。一切都在变化，谁也不能预言将来。每个人还是要独立的思考问题。
数据之巅读后感
歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下，关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开，令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间，领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说，数字是重要的透视方式。此言不虚。
子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查，从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题，这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是，在悠久的中华文明史上，这样的“统计事件”不仅凤毛麟角，亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天，我们依然面对这样一个不容回避的事实：统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体，在数据使用上，特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面，我们与美国、欧洲，甚至同处亚洲的日本，仍有不小差距。作为统计人，在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时，无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。
中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史，就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度，尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式，公共预算制度的普及，统计学理论方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美国政府的推行等，实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用，体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标，更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性，需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”，需要进一步营造善用数据的社会氛围，使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。
中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”，政府统计是权威一般的存在，是统计生产的当然主导者。大数据时代，海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体，政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”，但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严，将不屑于采取这么“简单而直率”的方法，而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者，没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”，深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前，国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议，在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据，还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准，实施国家大数据创新驱动战略等方面，发挥应有作用。
中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面，统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的gdp、cpi、ppi、pmi等统计拳头产品，大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件，为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好，也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的lehd-工作单位和家庭住址的纵向动态系统，当超级飓风“桑迪”来袭，该系统大显神通，成功帮助纽约市政府组织救灾，并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品，能够使人们更加信赖数据、依靠数据，推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。
近年来，国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作，精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台，政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任，以记录中华民族复兴的伟大进程为使命，从更大的视野，以更宏大的叙事，讲述中国的统计故事，书写中国的统计历史，把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。
尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话：在有力量的地方，数字这位女主人就会生成，她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”，还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来，数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国，更要成为数据强国。
我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡，唯有顺应时代要求，以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据，广泛应用大数据，生产出更多更具竞争力的统计产品，才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中，续写政府统计新的辉煌。
《数据之巅》读后感字
此书已看完几日，最终评级“泛读”，陆续写点心得。
第1章说的是at&t，作者结论为：公司将市场运营与产品/技术研发分拆成几个公司(导致研发费用不足)，未有效适应互联网趋势为没落的根源。后者，我相当认同。前者是否为本质呢?值得反思。
第2章说的是ibm，作者总结其成功之道在于：1)有强大的研发力量，重视技术开拓，引领潮流;2)锁定核心的优质客户(金融、政府、军队)。同时也指出它也错过了微机、互联网;我认为ibm的错过没有致命，关键在于不断地分析“优质客户”的需求，适时地完成产品--服务的变化。
第3章说的是apple，作者回顾了其发展的三个阶段(微机市场开拓者--迷失方向者--消费电子市场变革领导者)。我认为apple在第二块屏幕(微机)时代特立独行，一直占据了小众市场，后来面临阵地丢失;而在第三块屏幕(随身智能终端)再次引领潮流，并且在竞争对手没醒过来时就快速发展。
第5章讲的是intel，作者主要观点包括：1)intel成功在于有效抓住了微机发展趋势;2)intel战胜摩托罗拉(走risc道路)，不是指令集，而是有了微软这样的紧密盟友;3)intel留amd(也就是不收购)是避免反垄断的需要。我想补充一点，intelinside广告是intel发展史上最值得一提的事，让买电脑的人认cpu真是有创意!你想想，买车的人都认发动机吗?那段经典的音乐，曾经不懂电脑的人买电脑一开口就问“是intel的cpu吗?”。另外，紧密盟友论很对，智能终端时代的arm(risc道路)就呈现大好发展。
第6章讲的是微软，作者的主要观点有：1)apple在微机领域抢到天时，但微软通过开放、兼容、廉价(就是卖授权，谁都卖)最终9得市场;2)微软在发展过程中利用操作系统优势挤掉了网景等应用软件(让我想起腾讯在中国);3)很深的软件基因导致在互联网时代发展缓慢，已入中年期。对微软我想补充几点：1)投资facebook之举，说明微软很聪明，自己做不好，就投资最有前景的;2)盖茨退出经营，但没找到“跑下一棒”的;3)微软开始向第一块屏幕(电视、类电视)、第三块屏幕(随身终端)延伸，成效值得关注;4)大量投入研发，专利不容小视。
第7章讲的是思科，作者的核心观点有：1)思科借助互联网趋势成为最重要的设备提供商(我认为是接过at&t大旗);2)思科不断保持创新，在于其独特的内部创业机制;3)华为已经成为了思科最大的对手。---我认为思科已进入困局，它未能有效适应当前新的it运营模式(以前说的五要素)。
第8章讲的是雅虎，作者主要观点有：1)雅虎是互联网开放、免费商业模式的创造者;2)流量为王就是雅虎模式带来的;3)google是雅虎的终结者;4)web1.0的代表，失去竞争力。
第10章讲的是摩托罗拉，作者认为：1)在二战中成就的双向无线通信之王;在数字信号处理、计算机处理芯片上也是技术最强;2)在模拟--数字通讯的换代中，遇到了第一次挑战(作者谈到与李开复讨论出的基因决定定律);3)铱星是它最可惜的失败项目，并导致原有业务的全线溃败;4)moto太多线都强，缺少专攻的方向。----我对基因决定律的解读是：一个公司的成功原因往往会是导致他失败的原因，而要想他自己改变，是很困难的。
第12章讲的是4家不太成功的公司，作者认为：1)sun在工作站和小型机上曾是最强大的，但没有创建unix联盟，没有开源solaris--改卖服务，最终错失良机;2)oracle说sun有四大败因：不关心盈利、管理者心不在焉、只是简单迎合客户、有很多没前途的项目。2)novell败给了趋势。3)网景公司输给了微软(利用操作系统优势捆绑ie)，原因在于没居安思危、商业模式只是卖软件、抓住的是付费用户而不是互联网用户。4)realnetworks败在没有将其转换成硬件产品。
第13章讲的是风险投资，作者简单地讲述了风险投资商的一些运作模式，也介绍了几家美国典型的风投。提到好题目应：1)一旦做成，要有现成的市场，而且容易横向扩展;2)今后的商业发展在较长时间内会以几何级数增长;3)必须有革命性。--在下倒并不认为都需要，呵呵。
第14章讲了信息产业的规律，作者提到：1)70-20-10律(第一名占据70%市场…);2)诺威格定律：一家公司的市场占用率超过50%，就无法翻番了(这是显然的道理，它旨在提示公司别一味做大);3)基因决定定律：企业基因决定最后的成败。--最后一个观点嘛，不深刻。
第15章讲的是斯坦福，作者介绍了这所神奇大学的一些事情：1)其专业和理念是哈佛和麻省理工之;2)采用了纽曼加洪堡的教育模式(因此甚至培养出伍兹、奥运冠军);3)在硅谷发展中斯坦福起到了重要作用。
第17章讲到了google，1)google高管精于计算，目光长远创造了ipo奇迹;2)反驳了“google是做着做着才找到商业模式”的，而是一开始就预见;3)赞赏google的团队精神;4)解释了“不作恶”最早就是“不商业化”5)介绍了进入手机市场的各种典故。
第21章讲了金融风暴的冲击，对这章的内容在下不总结任何内容，不发表任何评价。
第22章讲的是云计算，第23章讲的是下一个google从哪来，这两章内容比较少，启发了也不多，没有什么总结。本书看完第一反应是it界的《史记》，然后马上否定了。史记更注重事实，而少观点;而本书很多是吴军的观点，建立大家带着批判性思考来分析。
数据之巅心得体会
数据之巅，是迄今为止我所读过的最具指导性和启发性的一本书。作者维克托·迈尔·舍恩伯格的深入研究和对数据革命的洞察力令人叹为观止。通过阅读这本书，我对数据的价值、智能化的未来以及个人在数据时代的定位有了更深刻的理解。以下是我对“数据之巅”的心得体会。
首先，数据是当今世界的黄金资源。在现代社会，无论是企业、政府还是个人，都面临着大量的数据。数据可以来自社交媒体、搜索引擎、消费记录等各个方面。然而，这些数据本身并没有太大的价值，只有通过正确的加工和分析才能被利用起来。这也正是数据科学和数据分析的重要性所在。数据科学家的任务不仅是收集大量的数据，还包括从中提取出有用的信息，并为企业和政府提供决策支持。因此，对数据的正确理解和使用，对于企业和个人来说是至关重要的。
其次，智能化已成为未来的趋势。利用数据分析技术，可以使机器变得更加智能化。舍恩伯格在书中列举了许多实例，如推荐系统、自动驾驶汽车、人工智能等。这些技术不仅改变了我们的生活方式，也为企业提供了更多商机。然而，智能化所带来的风险和挑战也不容忽视。例如，隐私和道德问题，数据滥用等。在追求智能化的同时，我们也需要制定相应的法律和道德规范来保护个人和社会的利益。
此外，作为个人，我们应如何在数据时代中找到自己的定位呢？这是个人责任和选择的问题。我们可以选择成为数据的生产者，如通过社交媒体分享自己的生活和观点；也可以选择成为数据的消费者，通过购买数据分析服务来优化自己的决策。无论是哪种角色，我们都需要有一定的数据素养和技能。这包括对数据的正确理解、分析能力以及数据隐私保护的知识。只有这样，我们才能更好地利用数据，实现个人和社会的价值。
最后，数据之巅给了我许多启发和思考。我认识到在数据时代，学习和适应新技术是至关重要的。只有保持学习的状态，才能不断跟上时代的步伐。此外，数据是无所不在的，我们无法避免与之打交道。因此，了解数据的本质和价值，学会正确使用和保护数据非常重要。同时，我们也需要更多的关注数据伦理和社会责任，以确保数据的正义和合理性。
综上所述，“数据之巅”是一本具有指导性和启发性的书籍。通过阅读它，我深入了解了数据的价值、智能化的未来以及个人在数据时代中的定位。我将以此为基础，不断学习和探索数据科学的技术和应用，为个人和社会的发展作出积极的贡献。
读《数据之巅》有感
“同学们跟紧了，马上要上山，别走丢了。”老师的一句话，让我们顿时打起了精神，旅途的奔波早已不知去向。
印象中，从小学到初中，秋游都不过是参观，在一个不大的博物馆里走来走去，拿着一支笔边咬边记，偶尔掏出手中的相机，记录下我们未经历过的曾经。参观完了，继续坐在车子上，拿着零食，咀嚼着口齿不清地与旁边的同学叙述着什么，讲到共同点时，还兴奋地握起了手，一脸相见恨晚的表情。次次如此，回回如此，年年如此，令人索然无味。今年秋游我抱着混日子的态度筹备着，却听到了要去爬山的消息，不禁激动起来，还开玩笑地对同学说道：“学校终于开始重视我们的身体素质了。”上午的科技馆游，在那顿盒饭中结束了，似乎并没有太多留恋，而是更加的期待。
如今，我站在了栖霞山的山脚，望着那座被层层薄雾笼罩着的山，心中不禁泛起一丝肃穆的敬畏，也鼓起了我登上巅峰的勇气。紧紧的跟在队伍后面，踏进了栖霞寺，到处都是烧香拜佛的身影，淡淡的'檀香味侵入心脾，原本清净的心情，却被那句“你跨错了，男左女右”给破坏。望着那两个仍为先跨左脚还是先跨右脚争执的同学，我哀怨道：“佛门净地就这么被你们俩玷污了。”他们吐了吐舌头，没再多说，跟上了队伍。
读《数据之巅》有感
登山，对于我来说是一种可望不可及的运动，一种不可完成的运动，一种拿生命去冒险，拿生命当赌注的运动。我向来不爱体育，但对于一些在体育上取得成就的人，我是很敬畏的。比如这篇文章的主角。
文章的内容不说也知道：1960拈月，几名中国登山运动员开始了与大自然与冰雪山峰的斗争。他们誓言不到8848米的顶峰绝不后退。他们要这样做，他们会告诉世界人民，中国不是懦弱的，中国人民同样也不是甘拜下风的。无论雪峰给予他们多少阻碍，他们仍然斩钉截铁地前进。后退意味着放弃，意味着失望；失信，也意味着失败。终于，他们成功了。
其实，人的信念往往是拯救自己的最好办法。在危难时刻，需要的就是顽强的意志与坚定的信念。我跑800米的时候，常常都是靠信念跑下来的。尽管成绩不是很理想。
虽然，我不喜欢体育，但仍能被其精神所感动；虽然我不是登山健将，但却能通过这些体会登山的苦与乐；虽然，我没毅力，但看了此文后，相信我会有所行动。
我知道，在我心里，已经有了行动。
读《数据之巅》有感
大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity.“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。说道大数据必须要明确的三个误区：1.大数据不是随机样本，而是所有数据；2.大数据具有的不是精确性，而是混杂性；3.数据与数据之间不是因果关系，而是相关关系；明确以上三点才能以全新的视角来看待大数据的问题。近年来，在我们生活和工作的不同领域，数据量的爆炸式增长都令人惊叹。这意味着我们生活在一个充斥着数据的时代，一切事物都可以被量化，这个时代被形象地称为“大数据时代”,它要求我们以全新的视角去审视身处的世界。
大数据时代意味着一切皆可被数据化。涂子沛著作《大数据》在中国社会开大数据之先河，引发了大数据战略、数据治国和开放数据的讨论，历史学家许倬云先生盛赞其“为华文世界开创了一个重要话题”.本书为作者第二本著作，全书对大数据追根溯源，提出当前信息技术的发展，已经让中国获得了后发优势，中国要在大数据时代的全球竞争中胜出，必须把大数据从科技符号提升成为文化符号，在全社会倡导数据文化。
可见作者对于软件方面的数据处理还是有所认知的，并不是属于那种瞎子摸象，天马行空似的乱写。从“敬道善为”的企业文化出发，拜读这本书对于自己本身的工作也有着莫大的帮助，在员工认知的企业文化当中每个人的解读出来的含义都是不尽相同的，我认为敬道善为是：尊敬从事的职业，“道”我自己解读为到达某种水平，多指能力，善为却更多的是要求我们去努力的实践，在努力实践当中找出问题，正是这样的企业文化，激励自己不断的提高自身的工作能力，不断地学习提高自己的能力，在中公高科工作已有数载，对于中公高科日常的工作也有着自己的认知：围绕公路养护技术薄弱的突出问题，重点开展路况快速检测、病害诊断分析、大修养护设计、旧路升级改造等公路养护关键技术、高端装备、大型养护分析和养护设计软件的研发和工程化，推进技术标准制定和产业化示范，不断提供公路养护的成套技术、产品、工艺和装备，推动国际合作与交流，为相关企业提供技术咨询服务，带动提升我国公路养护的技术水平和创新能力。这是每一个中公高科的人都应该去知道了解，而这其中方方面面，都涉及着各种数据的处理分析，记录等等。所以对于大数据的运用是十分有必要的。
大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。
可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住――比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态――这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如“智慧城市”.其实人的智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求？靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化！
读《数据之巅》有感
吴军博士的《浪潮之巅》（上、下）对我来说可谓来得正当其时，之前在朋友圈里看到有朋友在看这本书，但没有特别关注。最近有个想法，把之前、有的甚至是十几年前看过的《只有偏执狂才能生存》、《谁说大象不能跳舞》、《惠普之道》、《杰克?韦尔奇自传》、《赢》、《facebook:关于性、金钱、天才和背叛》、《再造宏》、《滚雪球――巴菲特和他的财富人生》、《史蒂夫?乔布斯传》这些书找出来重新看看，之所以有这样的想法，是因为现在出的书可看的、想看的实在不多，如一本被炒得很热的《从0到1》压根就没看（对炒得太热的书总是不太提得起兴趣），《大数据时代》看了两章也是看不下去。
正好，就在这个时候，老友之柏在微信里对我说：“推荐一套书：吴军写的《文明之光》，一套四册。假如喜欢的话，可以看他所有别的著作。我非常佩服这位作者，虽然是大科学家，却能把人文学科总结得那么精彩。另外他的《智能时代》，薄薄一本书却把最新的科技走向总结的非常精彩到位，别的人写《大数据》、写《ai》、写《搜索、导航》，作者不是玩金融的忽悠蛋，就是只知皮毛的假科学家，他却是自己撸起袖子做过具体工作的，所以讲得很到位，言简意赅。以他的才气，我觉得他并不乱显摆，很踏实的学者。”
于是赶快去kindle里搜索，遗憾还没有电子版，只得到亚马逊去买纸质书，先买了他的《文明之光》（4册）、《浪潮之巅》（上、下）、《智能时代》。已经很长时间没有买纸质书，一是贵，最主要还是房子太小，家里4个书柜已经里三层、外三层的堆满了，再没地方可以放了。本来还想买《数学之美》（上、下）的，我虽然读的是工科，但从小到大最怕的就是数学，更体会不到数学之美，只能体会到数学之难，因此很想看看数学究竟有多美，可朋友说这套书太难，暂时先放弃。看完这三套之后，估计还会把他的《大学之路》（上、下）和《硅谷之道》（《浪潮之巅》的续篇）再买回来。
先看的是《浪潮之巅》，因为之前看过关于微软、ibm、因特尔、惠普、苹果、谷歌、ge的书，加上之前在通信行业混了，对at&t、思科、北电、诺基亚、摩托罗拉这些公司也都大体知道，不会觉得陌生。这本书的可贵之处在于，他不仅仅是讲述这些企业是如何成长和发展的，更为重要的是，他抽丝剥茧的给你讲清楚他们的兴衰荣辱，以及为什么会这样。虽有事后诸葛亮之嫌，但能在事后把这些事情想清楚、讲明白其实也很不容易。作者坦承：“每当我们回过头去评价一家公司的兴衰时，往往并不难找到原因。但是，作为决策当事人，在当时的环境中往往很难做出完全正确的判断。即使看清了方向，也常常难以执行自己的意图。”
作者之所以能做到，有如李开复在序言中所说：“首先，作为一位曾每天与程序、算法、科研打交道的google最优秀的研究员，势必能更客观地描述那些科技公司的兴衰得失，不会人云亦云，更不至于离题万里；第二，作为一位拥有写作天赋的工程师，吴军能够确保文章的有趣与可读，不会容忍自己的作品成为一本呆板的教科书式读物。”吴军自己在后记中也提到：“我用心去了解商业规律，本意是为了投资；不仅仅是为了让我管理的基金投资有好的回报，更重要的是让我一生的时间投资有效。对我而言，时间才是最大的财富，我要把它投到最有意义、最有影响的地方去。经过我的学习、思考和实践，我认定这样一个规律：科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。对个人来讲，看清楚浪潮，赶上浪潮，便不枉此生。”
而之所以能形成这样的写作风格，作者说要感谢两个人：一个是他高中的语文老师，教会他“让我关注内容，用朴实的文风表达自己的体会”；另一个是他在美国的导师，“他训练了我讲话和写作的逻辑，比如怎么立论，并用论据支持观点。他是一位细节大师，要求我做到在公众场合讲话时，不多说哪怕是一句废话，也不落掉任何一句关键的话。”因此，作者认为，“要想写得好，首先要说得清楚。然后，再用大家喜欢的语言，把要说的话描述出来，就形成了好的作品。”
在这套书中，作者不仅仅是列举了在这轮浪潮中发展起来的公司，同时还告诉大家it和互联网领域的一些不可逾越的发展规律，如摩尔定律、安迪-比尔定律、反摩尔定律、70-20-10律、诺威格定律、基因决定定律，以及与这类企业发展紧密相关的风险投资、投资银行、金融风暴、商业模式、互联网2.0、云计算。
关于这本书，要说得其实就是这些，但它触动了我的一些思考：
是时势造英雄，还是英雄造时势？在书的封面印有两段话：“近一百多年来，总有一些公司很幸运地、有意无意地站在技术革命的浪尖之上。一旦处在那个位置，即使不做任何事，也可以随着波浪顺顺当当向前漂十年甚至更长的时间。在这十几年到几十年间，它们代表着科技的浪潮，直到下一波浪潮的来临。”“这些公司里的人，无论职位高低，在外人看来，都是时代的幸运儿。因为，虽然对一个公司来说，赶上一次浪潮不能保证其长盛不衰；但是，对于个人来说，一生赶上一次这样的浪潮就足够了。一个弄潮的年轻人，最幸运的，莫过于赶上一波大潮。”这也是全书核心的观点，所以才叫《浪潮之巅》。
那么，究竟是时势造英雄，还是英雄造时势？我以为还是时势造英雄，英雄只是在这个时候把握住了机会、顺势而为，再加上幸运。因此所谓的成功人士也不要认为自己真的就有多么牛逼、多么了不起，如果你有幸成功了，首先要感谢的就是这个时代，感谢你爹你妈让你生逢其时。前言中提到，“加拿大作家格拉德威尔在《异类》一书中介绍了这样一个事实：在人类历史上最富有的75人中，有1/5出生在1830-1840年的美国，其中包括大家熟知的钢铁大王卡内基和石油大王洛克菲勒。这一不符合规律的现象的背后有着必然性，他们都在自己年富力强（30-40岁）时，赶上了美国内战后的工业革命浪潮。这是人类历史上产生实业巨子的高峰年代。而第二个高峰年代就是从上世纪50年代末到70年代初的20年间，出现了苹果公司创始人史蒂夫?乔布斯、微软公司的创始人比尔?盖茨、太阳公司的创始人安迪?贝托谢姆和比尔?乔伊、戴尔公司的创始人迈克尔?戴尔、谷歌的创始人拉里?佩奇和谢尔盖?布林等，因为他们在自己年富力强是幸运地赶上了信息革命的大潮。”
说到阿里巴巴的成功，“很多人归结为其创始人马云的天赋和能力。这一点确实不容忽视，马云算得上是当今中国互联网行业最有头脑、远见和执行力的人。很多人，包括马云自己，都认为是阿里巴巴开创了中国电子商务的市场。从效果上看这一点并不错，但是有些因果倒置。事实上，是中国非常糟糕的批发和零售商业环境，要求必须出现一家阿里巴巴这样让商业变得容易的公司。”同时，作者在书中还反复强调一个观点：“这些公司的领导人，在公司收入从一个亿增长到100亿时，能力显然没有增加一百倍，但是‘谱’却随着收入的增加而增加。”
但是作者有总结什么样的公司才能称之为伟大的公司。在国内或业内，动不动看见有人称某公司为伟大的公司，实在是无知者无畏、更无耻。中国今天的企业能称之为优秀的就算是很不错的了，卓越的企业更是少之又少（有一本书叫《从优秀到卓越》），伟大的公司有吗？是谁？华为？还是阿里巴巴？作者认为真正伟大的公司必须让“世界因之而不同”，具体来说必须具备以下几个特点：“首先，它们都是全球性的跨国公司，并在各自领域处于主导地位。”“其次，它们代表了或代表过一个时代，形成并且带动了一个产业链。”“再次，它们不能仅仅是‘以后可能前途无量’，二是必须有非常强的盈利能力，在不太长的时间里证明自己，达到每年数百亿美元的营业额，几十亿美元的纯利润，并且能有十年以上的持续增长后劲。”“最后，伟大的公司需要在财务上能够回报投资人。”作者还设置了一个“50亿美元利润或者1000亿美元市值”作为门槛。“要做到这些很不容易，即使一家公司满足了上述条件之后，还要经得起时间的检验。在一个新兴的、商业潜力巨大的行业，通常会出现短期的泡沫，一些很幸运的公司碰到合适的时机，在这个行业拔得头筹，也会风光一时，但最终只是昙花一现。”
对照以上几条，中国有伟大的公司吗？作者说：“从改变中国人生活的角度讲，阿里巴巴也堪称一家伟大的公司，因为它不仅方便了几亿人的购物，并且在中国第一次做到了为广大小商家提供了低利率的'贷款，在此之前，小商家们获得银行贷款的可能性近乎为零。”
那么，中国什么时候才能有伟大的公司呢？“中国的现实问题是，人们似乎不需要靠科技的进步和实业就可以取得财富。看看中国财富榜的构成，有几个是贝尔、福特这样的发明家，又有几个是洛克菲勒和卡内基这样的实业家。几乎所有富豪的财富，或者来自于股市，或者来自于房市。当人们不再把房市、股市作为最快的挣钱手段时，就是中国可以诞生下一个google的时候了。”“从经济的发展来看，中国诞生许多世界品牌和跨国公司是历史的必然。这个任务将落到年轻人身上。”
最后还想说说的就是关于中国企业发展史、企业以及企业家传记的事情，应该说这在中国是非常欠缺的。关于企业发展史，有吴晓波的《激荡三十年》、《跌荡1》以及他早年的成名之作《大败局》（1、2），其他的还有吗？中国今天已经有一批像华为、阿里、腾讯这样优秀的企业，以及任正非、柳传志、马云、王石这样一些优秀的企业家，但是关于这些企业发展的记录和企业家的传记，能看的真是少之又少，垃圾倒是非常非常多。譬如关于华为的书很多，但可看的几乎一本都没有，我曾经尝试买了一本，一开篇就完全看不下去，之前看的《以奋斗者为本》也只是将任正非的讲话和华为一些内部文件进行断章取义的分割组合。因此，关于华为，我只看任正非本人的讲话，在我的电脑里有一个文件夹就是“任正非讲话”。过去写it人物的有个叫刘韧的记者很不错，看过他的《知识英雄》和《企业方法》，可惜后来出了事情。
企业家自己动手写的就更少，一来在中国要讲求低调，二来估计也是没有时间，再者，真正能写好的也确实不多。看过王石的《道路与梦想》、史玉柱的《史玉柱自述：我的营销心得》、周鸿t的《周鸿t自述：我的互联网方法论》，以及号称商业思想家的冯仑的《野蛮生长》，印象最深就是他告诫男人千万不能碰30岁以上名字里带“芳”字的女人，因为不少高官就是死在这样的女人手里。总之，不仅要有创造历史的企业家，还要有记录历史的史家，若是企业家自己操刀写出来的就更好，如杰克?韦尔奇的自传以及他的《赢》。
读《数据之巅》有感
文章的内容不说也知道：1960拈月，几名中国登山运动员开始了与大自然与冰雪山峰的斗争。他们誓言不到8848米的顶峰绝不后退。他们要这样做，他们会告诉世界人民，中国不是懦弱的，中国人民同样也不是甘拜下风的。无论雪峰给予他们多少阻碍，他们仍然斩钉截铁地前进。后退意味着放弃，意味着失望；失信，也意味着失败。终于，他们成功了。
其实，人的信念往往是拯救自己的最好办法。在危难时刻，需要的就是顽强的意志与坚定的信念。我跑800米的时候，常常都是靠信念跑下来的。尽管成绩不是很理想。
虽然，我不喜欢体育，但仍能被其精神所感动；虽然我不是登山健将，但却能通过这些体会登山的苦与乐；虽然，我没毅力，但看了此文后，相信我会有所行动。
我知道，在我心里，已经有了行动。
读《数据之巅》有感
“大数据”听起来已经不是个新鲜词汇了，在如今这个时代，毫无疑问的是，大数据技术的应用已经充斥在我们的生活之中了。可以说，我们已经走引进了一个“大数据时代”.
大数据分析极大的改变了我们解决问题的方式。所谓大数据是区别于传统的仅取原数据的少量样本进行分析的数据处理方式。大数据旨在对全部原数据进行分析与处理。但由于实际情况中的'计算能力与时效性等客观条件的限制，很多时候还不能实现“真正”的大数据分析。尽管如此，通过分析比以往更多的数据，人们仍然发现了看待事物与解决问题的新思路，而这些新思路正是大数据的主要价值与灵魂。
相信大家一定听说过一种说法：“在大数据中，因果关系将不复存在。”事实上，在一定程度上，这种说法是成立的，但不够准确。因果关系不是消失不见了，只是它没以前那么重要了。通过分析大数据，人们找到了很多看似毫不相干的事物之间的相关关系，并且通常在其中得到了收益。显然，这些相关关系是利用传统的逻辑推理难以得出的。在这种情况中，不去探究因果关系，而仅仅利用分析得到的相关关系就可以达到目的。需要注意的是，虽然在这里并没有得到因果关系，但并不是说无法推理得出；恰恰相反，当得知了相关关系后，更容易得到相对合理的因果关系。
“因果关系不如相关关系可靠。”在大数据的支持下，直接通过数据得到的相关关系能极大程度上代表事物的规律，也就是说准确率很高。但通过逻辑推理出的因果关系则常常会失误，因为这本质上是我们为了解释事物所想象出来的。然而，发现因果关系仍然是相当重要的，尤其是在各个领域的理论分析中，这样可以使知识体系逻辑清晰且趋于完整。
书中举例了大量大数据分析的实际应用；例如通过机票的交易数据来预测最低票价出现的时间；通过搜索词条发现传染病的发生区域，从而控制疫情等。
大数据给我们的生活、工作与思维带来的变革是巨大的，是机遇也是挑战。随着大数据的发展，许多行业将会发生改变，一些新的角色会加入，一些老的角色将被淘汰。抓住机会，积极改变才能乘风破浪！
读《数据之巅》有感
前一篇文章主要介绍了《数据之巅》这本书的梗概，这里主要谈谈我的'一些感受。
先说说涂子沛这个人，目前是阿里巴巴副总裁，主导商业模式创新，详细情况可以点击下面的链接：
/article/41470。
通过阅读他的著作，我能感觉作者对美国数据产业有非常深入的了解，并且能够生动地描述，并对比国内的现状从而提出建设性的意见，这种讲故事，辩证性的分析问题的能力很厉害！
再看他的从业经历，也是一直在数据信息领域，从技术做起，多年的积累可以说他目前是国内数据领域的顶尖人才，希望他能够引领阿里继往开来，进一步开创大数据事业！
回到文章，重点谈一下两个地方：
在第三章镀金时代作者谈了加菲尔德的故事，加菲尔德作为众议院资深议员，对当时的人口普查制度提出了大的改进意见，建立专业化的普查员队伍，取消执法系统的领导权，设置法律保护隐私，扩大普查范围等，可以说他的意见体现了先进的统计方法论；遗憾的是由于种种原因，参议院否决了这一提案，加菲尔德当时功亏一篑，直道后才由后来人开花结果。
作者评论：历史的发展就是这么耐人寻味，拉长历史的镜头，我们可以看到，一件事情本身的成败并不是故事的全部，因为一事将牵出另一事，万事万物总是互相关联效力，只要代表了未来的发展方向，终将以某种方式接出果实。
是啊，我们每一个在社会上每一天都会面临很多问题，做很多决策，常常因某一件事儿的成败而烦恼惆怅，我们同样需要用历史的角度看问题，把握住大的方向，而非仅仅关注某一事儿，不会被一两件具体的事儿所牵制，坚持内心的选择，经得住挫折的考验，这样的心态才是明智之举。
另一个体会是作者关于戴明的描写，戴明是物理学博士，之后成为农业部研究院的统计院，最终却成为了质量管理学的大师，用现在的话来说就是“跨界”,而戴明的回忆录也写到“公司最需要到，是能够不断学习，永远进步的人”,不断学习，永远进步也是戴明日后不断跨界的动力。
我非常同意这句话，大学的专业很多时候和就业岗位的要求不同，一个人在职场上也会做跨行业跨领域的转换，作为社会人，我们要有信心和能力迎接这个挑战，通过以前积累的学习方法，类比性的在新的领域学习，创造性地将之前的经验应用在新的方向上，很多创新都是这么来的。活到老学到老说的也是这个意思。
期待涂子沛的下一力作，希望大数据事业为社会进步推波助澜！
读《数据之巅》有感
若要穿越时空纵观历史，不必去寻找时空隧道，不必去造时光机，只需让历史数据呈现出来。遇到困难若要寻求答案找解决办法，不必手忙脚乱，只需让历史数据呈现出来。数据的呈现才能引领时代的飞跃。
人类能繁荣昌盛的发展到今天，离不开的是数据。以前对于数据很模糊，我管它叫做经验。经验的积累离不开的时间的磨砺，而人相对于时间磨砺经验，人很渺小。时间太短，一个真相数据的积累需要几代人甚至十几代人的磨砺。没有这些数据的积累，可以说人类只能停留在茹毛饮血的时代，而不会有今天的文明。
当翻开《数据之巅》这本书时，仿佛打开了一扇通往过去的大门，以上帝的视角观察人是如何进行数据收集运用的。美国人口普查，日本的战后经济恢复，中国人对数据分析，主要以这三个事例来阐述数据的厉害之处，由小到大，细致的分析，构思精妙，环环相扣，令人深省。不由得不感叹数据的.积累运用超乎我的认知，从个人的衣食住行，到群体的行为，文化，信仰，再到社会的流行趋势，发展动向，等等。掌握了数据，你就掌握了一切。数据收集的越多，未来就会越清晰，看的就越透彻。
数据的量化固然是一种好事，但是不会分析就会铸成大错。书中提到春秋战国时期，魏国去攻打韩国，魏国输了。你主动去打人还能输？正是由于数据分析错误，才导致了失败。()埋锅减灶，开始10万，5万，再3万。魏国将领由此判断敌国部队出现掉队减员情况。仅凭这一项就下了结论孤军深入，享年28.不仅要学会收集数据还要学会分析数据，尤其是要学会分析大数据。不然会很惨的。
不知不觉得我们已经进入了大数据时代，最近常听到一个词“人工智能”,第一次听到是韩国围棋名将李世石九段居然输给了一个叫做“阿尔法狗”的人工智能。人居然输给了人工智能？惊叹？错愕？这就是大数据，将各种棋术套路变成算法，输入到人工智能里。你还能赢么？人工智能收集你的各种信息，你的生活习惯，你的表达方式。当你在使用的时候就会发现竟会如此神奇，什么它都知道。这就是大数据。
我们不能未卜先知，因为我们不会算卦。但是我们根据数据可以分析未来会是个什么样子，我们可以有根据的猜测它是个什么样子。一件事情会朝着那个方向发展，我们不清楚，但是我们清楚已经发生了的事情，我们可以根据已经发生了的数据去分析哪些没有发生的事情，像天气预报一样。未来是大数据的天下，谁掌握了大数据，谁能正确的分析大数据，那么天下就是谁的。
引用书中的一句话来做结尾“数据，正在成为这个世界最重要的土壤和基础”.
作者：徐栋。
读《数据之巅》有感
“和书籍在一起，永远不会叹气。”
――罗曼・罗兰。
暑假，没有上班时的忙碌，一杯凤凰茶、一卷书，在温馨的家里，一家人围坐在一起安静地阅读，是我最惬意的时光。
我所读的书里面，令我感触最深的是《与大数据同行：学习和教育的未来》，这本书是维克托・迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思・库克耶关于大数据的第二部专著，赵中建教授翻译，华东师范大学出版社出版。
本书指出，大数据正在进入教育的方方面面，数据在教育中有着非凡效果，带来截然不同的教学形式；作者还提出大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。
北师大肖川教授在《成为有智慧的教师》一书中写到：“教学是人类诸多复杂、重要的事务之一。”做为数学教师，在教学中，我关注的是：学生的学情，基础是什么？课堂上老师讲的内容掌握了没有？我们的教学方式可不可行？怎样让每个学生都得到发展？哪些内容关乎学生的未来？……大数据重塑学习的三个主要特征：反馈、个性化和概率预测，很好地回答了这些问题。
一、反馈的及时和有效。
在互联网时代，在线购物已经成为我们生活的一部分。从购物体验来看，在线购物，消费者看到的是图片和文字，不能像实体店那种质量好与不好都看得到，摸得到，因此，人们通常都会去好评率高的商家消费。这就促使商家都非常重视消费者的反馈。同样，教学也非常重视反馈。教师的教学如果没有反馈或者没有及时、正确的反馈，教师就不能及时修正和调整自己的教学行为，这样的教学就没有针对性，是低效的。
传统的教学反馈包括：1.学生课堂回答、当堂的练习；2.家庭作业；3.单元测试。我们从反馈中了解学生的掌握程度，从而调整教学进度、教学方法。在《大数据》这本书里，作者将上面这些反馈方法称为“小数据”，维克托・迈尔－舍恩斜伯格与肯尼思・库克耶认为这种教育反馈系统存在很大的缺陷：
1.不能保证收集的信息是正确的，即便是，收集的数量远远不足，而且收集的数据也没有得到有效地使用。
作者的观点我是认同的，因为我有亲身体会：在讲授新课之前，我希望了解学生的.学情，比如，哪些知识是学生通过自学就可以掌握？哪些知识对学生来说属于难点，需要做重点探究？过去，我的做法是通过布置预习作业，学生完成学案，我再通过对学案的分析，掌握学生的学情，修正自己的教学策略。这种“先学后教，以学定教”的做法，似乎还不错，不但关注学生的学习起点，而且符合新课改的精神，但是，在实际操作过程当中，实际效果往往不尽如人意。前一天晚上布置的预习作业，第二天就要上新课，由于教学进度的要求，往往没有办法及时对每位同学的学案进行批改和分析，来不及修改自己的教学方案。
现在有了信息技术的支持，可以改变这种情况。我可以通过qq家校群布置微课视频，在上课前一天让学生观看视频预习新课，学生观看微课视频之后，完成并提交相应的在线微课作业，系统自动批改并显示每题的正确率。这样，我提前就可以掌握学情，调整第二天的教学策略，做到有的放矢，这样的课堂就很有针对性了。
2.反馈是单向的，指向的都是学生。几乎所有的反馈都是针对学生的学习行为和学习结果。反馈主要关注学生掌握知识和技能的程度，而且关注共性问题为主。这种反馈很少是关于教师的，针对的是学习的结果，而不是学习的过程。
在学校里，科任教师只要能把班级考试成绩提升上去，班主任在常规评比中拿到标兵班或者流动红旗，通常就被认为是好老师、好班主任。不管学生的成绩是因为教师高效课堂或通过题海战术而取得的，关注的是结果而不是过程，关注的是学生的现状而不是未来的发展。
大数据应能改变这一现状。在课室中使用电子教科书、在线教学平台，我们可以收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理，在改变传统教育反馈中的即时性和单向性方面发挥重要的作用。
二、如何落实个性化教育。
最早提出个性化教育的理念和思想应该是我国的圣贤先师孔夫子，夫子在两千多年前就已经提出“因材施教，有教无类”的教育思想。我们都承认学生之间的差异是存在的，但是传统的班级授课自捷克教育家夸美纽斯把它确定下来之后基本不变：班级授课制就是由一位教师根据教学计划中统一规定的课程内容对几十位学生教学。这种传统课堂教学模式只管“齐步走”，不注重学生的个性化发展。新的《数学课程标准》指出：“教师要根据学生的具体情况，有创造地设计教学过程，要正确认识学生的个体差异，因材施教，使每个学生都在原有的基础上得到发展。”这说明，我国高度重视个性化教育。
本书指出，“大多数学校的教育，在其设计之初考虑的都是处于平均水平的学生，这种做法会同时损害位于正态分布曲线两侧的学生，会使领悟力高的学生感到厌烦（甚至引发纪律问题），而领悟力低的学生会学得非常吃力。”
个性化教学的先行者――可汉学院的创始人萨尔曼・可汉指出：我们需要的是“一个尺寸适合一个人”的方式，打破“一个尺寸适合所有人”的同质性，从而使学习优化成为可能。
大数据的发展和应用，使我们可以对学生的学习信息的数据进行收集、分析和反馈、整理和分析。事实上，现在有部分app已经在尝试做这种事情。“一起作业”、“作业盒子”是我非常喜欢的两个app。这些app运用大数据，根据学生一个学期以来的作业反馈数据，自动生成最适合每个学生的个性化暑假作业。借助强大的数据分析系统，大规模个性化学习就能得以实现。这个暑假，我就为上学期本人任教的学生布置了数学暑假个性化的作业。
三、精准概率预测的可能性。
在做这些教育决策时，我们往往根据经验来判断，未必能够给予正确的指导。随着大数据预测在精确度和细节的提高，我们可以提出更加具体和细致的建议，采取更具针对性措施。比方说，我们与其要求孩子整个暑期补课，不如有针对性的补习代数两个星期，更有利于学生整体水平的提升。
“大数据正在进入教育的方方面面，并将对这个世界的学习产生深远的影响。大数据能告诉我们什么是最有效率的，并且揭示那些过去无从发现的谜题。”教育遇上大数据，这是一场美好相遇，我们都应该做好准备，迎接大数据时代来临，成为有“数据”的教师。
end。
数据之巅心得体会
近年来，数据已经成为我们生活中一种不可或缺的资源。从社交媒体的个人信息到大规模数据分析的商业决策，数据的应用范围越来越广泛。而我最近读完《数据之巅》这本书，对数据领域的发展和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将与您分享我对这本书的心得体会。
首先，通过阅读《数据之巅》，我对数据的力量有了更深刻的认识。在过去，数据很少被看作是一种宝贵的资源。然而，随着技术的进步和数据处理能力的提升，数据逐渐成为推动社会进步的重要因素。数据科学家和分析师的出现，使得我们能够从海量数据中挖掘出有价值的信息和洞察力。从搜索引擎的推荐算法到医疗健康的预测模型，数据的应用正在改变我们的生活和工作方式。
其次，在《数据之巅》中，我了解到了数据的应用不仅仅局限于商业领域。数据能够帮助政府制定更科学的政策，提供更有效的公共服务。比如，通过大数据分析，运输部门可以预测交通拥堵情况，从而优化道路规划和交通信号。此外，数据还可以用于社会问题的研究和治理。通过对社交媒体数据的分析，我们可以更好地了解和应对社会热点事件，促进社会稳定和发展。
在读完《数据之巅》之后，我对数据隐私和安全问题也有了更深刻的认识。随着数据的大规模收集和分享，数据隐私问题日益突出。我们的个人信息、消费习惯和行为模式被广告商和第三方应用商用于个性化广告和其他商业目的。此外，数据泄露和黑客攻击也会对我们的安全构成威胁。因此，加强数据保护和安全已经势在必行。只有通过制定严格的法律法规和加强技术措施，我们才能在数据时代保持个人隐私，确保数据的安全和正确使用。
最后，在《数据之巅》中，我还对数据分析的能力和技术要求有了更清晰的认识。数据科学家和分析师需要具备一定的统计学和编程知识，以及发现问题和解决问题的能力。此外，数据可视化和数据沟通也是非常重要的技能，只有通过清晰明了的图表和可视化界面，我们才能更好地理解和利用数据。数据分析不仅仅是一种技术，更是一门艺术和沟通的方式。
通过阅读《数据之巅》，我深刻地认识到了数据作为一种重要资源的价值和应用潜力。从商业决策到公共服务，从社会问题到个人隐私，数据的应用正逐渐渗透到我们的生活和社会的方方面面。在数据时代，我们需要加强数据保护和安全，发展数据科学和分析技能，以及提高数据沟通和可视化能力，以更好地利用和应用数据。数据之巅，正是我们不断迈进的方向。