写这篇文章之前对大数据的了解和阅读，发现身边很多IT人往往对这些热门的新技术、新趋势充满渴望，但很难说透彻。如果你问他大数据跟你有什么关系？在本文中，我们将介绍一些关于回归分析、贪婪算法、MapReduce和数据挖掘的知识。
2012年，大数据这个词被越来越多的提及。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，命名相关的技术发展和创新。人们对海量数据的挖掘和应用，预示着新一轮生产力增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的应用在各个领域发挥了前所未有的作用，渗透到当今各个行业和业务功能领域，成为重要的生产要素，对人类的数据控制能力提出了新的挑战。
2000年，软盘统治了世界。短短十几年，硬盘的存储容量从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB(相当于1024GB)。原来只有1.44MB的软盘，当时觉得存储容量还是蛮大的。现在硬盘容量飙升到1TB，但感觉存储空间捉襟见肘。有什么问题？1965年，英特尔的创始人之一戈登·摩尔调查了计算机硬件的发展规律，提出了著名的摩尔定律。
美国有句谚语:“除了上帝，每个人都必须用数据说话。”人们不能忽视数据。我觉得这很片面。巴尔扎克在《守财奴》中说:金钱让葛朗台失去了自我，让他放弃了家庭和爱情。是否应该为了数据二而放弃生活中的真善美？在古代，仲尼说:“人小，可以有所为。”。而我说:数据第一，不好。首先，数据无法控制人的话语权。虽然数据是在发展中走向成熟的，人已经进入了一个数据时代，但是人是分两个层次的，一个是物质的，一个是精神的。
有人说“人类社会需要温暖”的数据只是一个冰冷的数字，只有人性和真善美才是社会的永恒。其次，数据会有误差。意大利中部小城拉奎拉。地震前，有人感觉到一些不寻常的事情，并向地震局的科学家报告了这一情况。根据仪器的显示，科学家们通过媒体播报了不会发生地震的消息。第二天，地震发生了，8.0级的地震，伤亡无数。
3、读《大数据时代》心得体会读大数据时代的体会(1)读了大数据时代，感觉一个大变革的时代即将到来。虽然我们不知道到底应该彻底改变什么样的思维和操作方式，但很明显，作者想“终结”或颠覆一些传统上被视为我们基本思维和生存方式的理论、方法和途径。面对这样的想法，我的心灵受到了强烈的震撼，不禁瑟瑟发抖。“在小数据时代，我们会假设世界是如何运转的，然后通过收集和分析数据来验证这个假设。
该书几乎肯定会颠覆统计学的理论和方法，还试图引用《连线》杂志主编安德森的话来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时不及格的科目。但是这两个理论太大，太权威，太基础。我觉得我不可能靠一本书就能摆脱这两件让我一辈子头疼的事。事实上，作者并不敢旗帜鲜明地提出颠覆它们的论点。毕竟他在前面加了一把“大概在想”的伞。
4、《大数据时代》的读后感细细品味一本名著，你有什么感悟？现在我们来写一篇走神的回顾。那么怎样写读后感才更有感染力呢？以下是我整理的《大数据时代》优秀读后感，希望对你有所帮助。《大数据时代》优秀读后感范文1这本书读起来并不难，晦涩难懂的理论也不多，所以花了几天时间，中午就看完了。网上到处都是推荐这本书的文章，被誉为大数据的经典。
我在网上看过太多关于大数据的文章和案例，但我认为大数据只是一种手段，是我们分析和认识世界的众多手段之一。我们既不应该拒绝排斥大数据的应用，但也没有必要神话大数据。在看这本书的过程中，我还看了几部关于大数据分析的电影，包括这本书里提到的《少数派报告》、《无尽》和《源代码》。
5、大数据时代的变革思维大数据时代改变思维在信息时代，数据对银行的未来发展影响深远。在庞大的全球人口和应用市场下，探索基于大数据的解决方案，洞察复杂多变的市场，成为企业提升竞争力的重要手段。任何人仅凭直觉就能感觉到大数据时代已经到来。维克托·迈尔·勋伯格是《大数据时代》的作者，牛津大学网络学院互联网研究所治理和监管教授。英国新闻周刊《经济学人》曾将维克托·迈尔·勋伯格定义为大数据领域最受尊敬的权威发言人之一。
6、一文认识并读懂大数据了解和阅读大数据在写这篇文章之前，我发现身边很多IT人往往对这些热门的新技术、新趋势充满渴望，但是很难说透彻。如果你问他大数据跟你有什么关系？估计很少说一、二、三。究其原因，第一，每个人对新技术都有相同的原始欲望，至少知道聊天时不会像“乌龟”一样；第二，真正能参与到大数据在工作生活环境中实践的案例太少，没必要让大家花时间去了解为什么。
如果你说大数据就是大数据，或者侃侃讲了四个V，你可能会深入讲一下BI或者预测的价值，或者以Google和Amazon为例。技术流可能会谈到Hadoop和云计算。对错，只是不能勾勒出对大数据的整体认识，更不要说是片面的，但至少是有点思辨和痒痒的。也许“解构”是最好的方式。
7、关于大数据的的相关技术大数据中，涉及到很多技术，比较新颖，比如人工智能、区块链、图灵测试等。这些技术可以帮助大数据解决很多问题，在本文中，我们将介绍一些关于回归分析、贪婪算法、MapReduce和数据挖掘的知识。1.贪婪算法贪婪算法是指在解决问题时，总是做出当前最优的选择，也就是说，它没有考虑全局优化，而是做出了某种意义上的局部最优解。
