一、《大数据时代》作者简介：本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格，现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人、哈佛国家电子商务研究中网络监管项目负责人，并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授，是“大数据时代的预言家”，最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一，具有很强的技术权威，被誉为“大数据商业应用第一人”。他花十余年潜心研究数据科学，提出只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”，这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战，开启了一次重大的时代转型。本书的译者周涛是电子科技大学互联网科学中心主任、教师、博士生导师，发表了SCI论文150余篇，领域一流期刊90余篇。
二、《大数据时代》内容简介：本书分为引言、第一部分大数据时代的思维变革、第二部分大数据时代的商业变革、第三部分大数据时代的管理变革和结语 已经发生的未来等五个部分十个章节。作者认为大数据的核心就是预测。这个核心代表着我们分析信息时的三个转变：第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某
个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样；第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻因果关系。大数据将为人类生活创造前所未有的可量化维度，已经成为新发明和新服务的源泉，更多的改变正蓄势待发。
周涛在序中，对全书内容做一个简要概述，“首先，作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果；接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱与不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题”。
在文中，作者前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》上过《纽约时报》、《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，并频繁出现在互联网、移动互联网、电商、电信、金融等领域的大佬们的话语中，是国外大数据研究的先河之作。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、Facebook、Twitter、VISA等大数据先锋们具有价值的应用案例。
三、大数据概念：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据预测的原理：貌似这部分是最吸引我的，我之前一直认为“数据挖掘是挖到了事件的原因，能够很理性的解释为什么会发生这样的事情”，后来发现，大数据预测只是基于已有数据的推测，得到未来可能发生的事件。说来说去大数据挖掘根本不需要知道 原因，只需要知道可能发生什么就行。这就是相关关系。
大数据处理的对象：大量数据，数量扩大到把以前【采样分析方法】的抽样数据数量扩展到所有数据。与采样数据最大的区别是不用那么规整的数据，不用那么精准的数据，不用每条数据包含的信息都完全一样。也就是说乱七八糟的数据，无序的数据都可以被大数据技术利用。
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望，人们一直以为，信息技术的变革重点在“T”（技术）上，而不是在“I”（信息，）上，而大数据思维者认为，是时候
把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身。
四、读后感：
1. 专家评论。
⑴我们生活在社会中，就不得不同数据打交道。我们也是数据的一部分，不论我们想不想与大数据牵扯到一起，数据都会到我们，覆盖我们。大数据时代已经来临，如何从海量数据中发现知识，寻隐藏在大数据中的模式、趋势和相关性，揭示社会现象与社会发展规律，以及可能的商业应用前景，都需要我们拥有更好的数据洞察力。——沈浩（中国传媒大学教授）
大数据时代的商业变革分为内容数据化、数据价值实现、数据公司类型三部分。本人认为随着信息技术的变革，我们将文字、方位、沟通甚至是世间万物都变成数据，然后通过数据的再利用、重组、扩展等实现价值，创造大数据公司。同时，根据所提供价值的数据本身、技能和思维三种不同来源，分别出现了基于这三种来源的互联网公司，而谷歌、亚马逊等则是包含三者，全面发展的大数据公司。
我的大学读后感
⑵随着大数据热潮的不断升温，相信今后几年会有更多以大数据为主题的著作问世。这本先河之作用各种案例生动阐述了大数据所带来的变革。你可以不同意书中的某些观点，但是大数据所带来的变革已经开始发生并将继续深入。我们需要共同面临的挑战是：越来越大的数据如何才能让世界变得越来越美丽？——汪小帆（上海交通大学长江学者特聘教授，致远学院常务副院长）
本人认为大数据带来的风险主要包括个人生活的监视、隐私的泄露、预测惩罚以及数据独裁，对此，通过一定的管理变革，比如个人隐私保护从个人许可到让数据使用者承担责任，预测分析并不决定个人动因及相应惩罚，避免数据独裁而培养大数据算法师以及反数据垄断大亨等，来限制大数据的发展不超过我们可以控制的范围。
早在互联网大咖们都在谈论着大数据时，阿里巴巴的前CEO马云提出大数据时代 改变才是未来，物联网的本质，首先必须是一个智联网。核心的不是物，核心的是连，更核心的是把这个连起来以后，能够把它变成智能化。
2.阅读前后的感受。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
“大数据”现在已经是一个被处处滥用的词汇，但是有多少人真正明白它蕴含的意义？虽然它是一个名词，但是却包括了互联网时代的一种新的技术手段、工作方式和思维模式。当年即成为百万级超级畅销书。全书对大数据革命的前因后果、优势劣势、具体应用和前景展望都给出了详实可靠的回答。大数据的到来，像镜子一样反映出科技的变革直接影响到社会发展：史上首次，我们有能力收集存储巨量信息，以一种快捷简单又低成本的方式。这在以前根本不可想象。这样的转变，宣告人类有能力从浩如烟海的数据中提取出精准的信息，而不再被传统的取样方法所限制，或者只能采用自己都不太相信的大致估计。 “大数据”一词可以说是随处可见，获得了商业、学术甚至政府的高度关注。
读这本书之前，一直觉得大数据，大数据挖掘，不过就是从大量的采样数据中抽象出一些模模糊糊的因果关系，用来说明某些数据的变化并预测某些情景可能发生。这些我自认为的理解一定存在理解错误和自我臆断的情况。传统的解决问题做法：大数据的思路是回溯式的，我们先收集数据，然后通过分析数据出现了哪些模式来得到结论，最后再去探究背后原因所在。
读书之后，对大数据这个概念有了一些的概念，总的来说，这是一本科普类休闲书籍，没
有过多的专业术语和大量的推论，适合想要了解大数据的读者入门。正如该书作者所述，“当我们谈到大数据，此处‘大’更像是一个相对说法，指的是数据集本身的复杂庞大。”相较于以前对数据的片段化处理，现在我们希望囊入分析过程的数据越多越好，最终把整片森林尽握掌中，而非仅仅其中几十棵树！个人觉得，大数据时代可以称之为第四次技术革命。而数据将成为战略资源，数据的争夺势必取代能源，成为今后各个国家争夺的重要资源。正如马云所说，“数据是国家和企业的‘核武器’。谁掌握了数据，谁将引领未来。
3.文章观点。
(1)舍恩伯格分三部分来讨论大数据。在第一部分"大数据时代的思维变革"中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：一、更多：不是随机样本，而是全体数据；二、更杂：不是精确性，而是混杂性；三、更好：不是因果关系，而是相关关系。三点思维上的转变是大数据思维的基础，也是最重要的部分，只有接受并理解了这种大数据理念，才能在此基础上合理利用大数据。
对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高
的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
第二个观点中，作者本身也承认 “错误并不是大数据固有的特性，而是一个亟需我们去处理的现实问题，并且有可能长期存在”。那大数据的特征究竟是精确性还是混杂性?那么，大数据的品质如何控制：首先，本身就不要求精确，但是不精确到何种程度是需要定义的，否则就乱套了，换个角度，如果定义了容错度，那符合条件的都是精确的(或者说我这句话还是停留在小数据时代?这里的逻辑我没有理顺)。就像品质管理大师克劳斯比提出过零缺陷理论，我一直觉得是一个伪命题，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;其次，大量非结构化数据的处理，譬如说对新闻的量化、情感的分析，目前对非SQL的应用还有巨大的进步空间。
对于第三个观点，我认为人类都在对因果关系中存在，如果放弃对它的追求，也就放弃了自身最优秀的品质：意志力。很多人不愿意相信算命是担心一旦知道了命运，就无法再去奋斗。即使我相信算命，也在探求相关关系中的因果要素。我放弃第一份工作的原因之一是厌倦了如此确定的明天：一个任务发出去，大概能预测到哪些环节会出问题，只要不去 追逐，这些环节经常会出问题。
（2）大数据与电子商务
电子商务本质上是一种销售模式，与线下相比它具有更容易获取消费者数据、商品数据的特点，天猫双十一那天，就有2.13亿独立用户访问，超过1亿笔订单，191亿销售额，这些数据并不只是衡量网站当日的销售情况之后就可以功成身退，而是可以通过用户的购物以及其他行为，分析用户喜好，实现个性化页面展示和推荐，提高广告转化率。同时，类似京东商城等自建物流的B2C电子商务网站，通过相应的大数据分析，有利于合理安排仓库库存，调配物流路线，在效率提高和成本节约上发挥重要作用。
书中举到的很有意思的一个例子是，亚马逊从一开始就已从每个客户身上捕捉了大量的数据，比如他们购买了什么数据？哪些书他们只浏览却没有买？他们浏览了多久？哪些书是
他们一起买的？通过数据分析发现，喜欢海明威作品的客户许多也喜欢菲茨杰拉德的书，所以，亚马逊总会将向浏览会购买海明威作品的客户推荐菲茨杰拉德的书，从而增加了销量。如今，据说亚马逊销售额的三分之一都是来自它的个性化推荐系统。可见，大数据创造了一种新的销售模式，主动引导用户增加购买。同时，对电子商务企业来说，对大数据的充分利用，就可以探索进行个人化、个性化、精确化和智能化地进行广告推送和产品推广，有利于进行更便捷的用户调研，更精准的产品营销，以及更完善的售后监测。
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