阅读后的感悟可以帮助我们在生活中更好地应用所学的知识。以下是小编为大家精心挑选的一些优秀读后感范文，供大家参考和借鉴。
现代的科技飞速发展，作为it届的各个领头羊，不得不说他们在演绎着一个个的企业传奇。
at&t，其实对这个企业一直都不了解，一直没有去过美国，当然也就没有用过美国的`通信了。直到去年，看ted的时候发现是at&t公司赞助的，此时我才明白，一家企业真正的能过存活100年以上，是因为他的策略时刻在变，是因为他总是能创造出好的东西。
贝尔实验室，任何搞学术的人都会听过这个名字，他们是出诺贝尔的地方。我一直好奇为什么一个科研的实验室可以接连不断的出诺贝尔奖获得主，也一直为此欣赏美国的教育制度。在反垄断法的限制性，这家公司仍然可以不断的成长，在几次被拆分后，仍继续保持增长的势头，这就是传奇。
ibm，这个对于我来说比较接近。至少在中国可以了解到它。从一个机械公司，到计算机公司，再经过百年后的洗礼，现在成为了世界上最大的服务公司，第二大软件公司，第二大数据库公司。这是一个多么神奇的转变。
apple，这就不用说了，到今天为止，它还是引领的潮流。而且在读过《乔布斯自传》后，更加的了解苹果公司。它的技术，它的创新，让它走在了今天的舞台上。
微软，和苹果一样，在it届无人不知无人不晓。比尔的传奇，更是让很多人敬仰。
还有google，英特尔，思科，雅虎，惠普，摩托罗拉，诺基亚，facebook等等，这些公司都曾经辉煌过或者现在正走在了浪潮之巅，有的这在走向了衰败，而有的在未来也可能衰亡。这就是竞争，这就是生存。
有时候会羡慕他们，总是在世人的关注之中。他们的成功与失败，不仅仅是在改变的我们的生活，更多的是给予我们人生的指导。
敏锐的洞察力，不断的创新力，是走在浪潮之巅的元素，也是我们成功的要素。
时间在变，世界也在变，今天的巅峰不代表明日的朝阳。
不断的让自己保持学习的态度，不断的让自己在变化中成长，这才是生存之道。
没错，这才是完美的人生。
这篇课文讲述的是我国登山队首次从北坡攀上世界最高峰的过程，体现了登山英雄坚强的意志和大无畏的精神。
登山队员在攀登最后的380米时，艰难的前行了两个多小时后，著名的“第三台阶”挡住了他们的去路，那时气温极低，海拔如此之高，队员感到无力，行动很困难。聪明的刘连满想到了搭人梯，这段3米高的岩壁，竟花去了整整三个小时。黑夜渐渐迎来，他们借着星光一步步前进。现在他们又受到缺氧的严重威胁，这时的他们处境相当危险。刘连满因极度不适留了下来，其余三人继续前进，刘连满冒着生命危险把剩余的一些氧气留给了队员们。与此同时，三人匍匐在地，艰难前进，在8830米处，氧气已全部用光，他们索性抛掉氧气筒，开始了人类历史上从未有过的无氧攀登。他们的四肢变沉重了，行动更迟缓了，甚至攀过一米高的岩石，也要用半个小时。但必胜的信念支持着他们。他们终于达顶!虽然体力已经透支，但是他们的内心无比兴奋。
这个过程就是人生的过程，就像人生不会永远一帆风顺，需要努力，奋斗和目标。就像松下幸之助说的一样，有时是苦苦撑持暗无天日的境遇，在这时我们需要像他们那样奋力前进，没有走不过的坎，只有不肯奋斗的人。在它们攀达至顶峰时，他们在黑暗中散发光芒，无比耀眼。这就是努力之后的回报，相信吧!你成功了!这是黑暗过后的光明。
丑小鸭的“人生”也是完美的，与《登上地球之巅》的过程不尽相同。因为他与“族人”长相不同，遭到他们的嫌弃，排挤，连他的“妈妈”也要赶走他，这也许是任何一只小鸭子从未受到过的待遇，他为了活下来，不断逃窜，经历了许多事情。直到他遇见了天鹅，深深的爱上了美丽的他们。他冒着被啄死的危险，游向他们。竟发现水中倒影出的自己也是一直美丽的白天鹅，他感到前所未有的幸福。
每个人都有一段人生，我们需要的是努力，奋斗和目标。让人生更精彩!完美!辉煌!
《登上地球之巅》讲四名登山队员从珠穆朗玛峰的北坡攀援而上，踏过千年冰雪，翻过万丈f岩，把鲜艳的五星红旗插上了地球之巅，这是一场充满艰辛与危险的.探险。到底是使的呢?强烈的集体主义观念和崇高的献身精神!海拔8500米的冰雪世界里，无数的险阻就如只凶猛的“老鹰”，时时刻刻威胁着“雁群”，每只“雁”都齐心协力，不怕牺牲，抵御入侵之敌。
人而言，是无时无刻都离不开集体的。家，是最先加入的集体。家人彼此间的爱护、宽容一幢大厦的地基;学校集体，同学们伸出援手助你解决问题，使你脸上的笑容重现，令这幢大厦筑高……家，班级，学校，社会，，大大小小的集体哺育成长的摇篮，用的真，善，美为的大厦增砖添瓦。
着突如其来的汶川大地震，前线的解放军战士和医护人员以最强烈的集体主义精神大无畏的决心站在抗震救灾的最前线，义无返顾地与地震一场艰辛的斗争。心连心，用珍贵的生命挽救受灾的，也着死亡。社会各界的关注，八方的支持，炎黄子孙的万众一心，首众志成城，抗震救灾的歌曲响彻天地。此时，人敢否认集体的力量，人不为此喝彩动容。在的社会中，大家斗志昂扬，团结。坚信，历尽无数历劫的民族会战胜突如其来的大地震，夺取的胜利!
集体的力量需要的努力，积累。，集体的温暖所的，为集体多出力应尽的义务。应该向大雁学习，人人都献出一点爱，让的“雁群”充满更多的力量，更多的真情。
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。
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。
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。
《登上地球之巅》讲的是四名中国登山队员从珠穆朗玛峰的北坡攀援而上，踏过千年冰雪，翻过万丈f岩，最终他们把鲜艳的五星红旗插上了地球之巅，这无疑是一场充满艰辛与危险的探险。那么到底是什么使他们成功的呢?就是强烈的集体主义观念和崇高的献身精神!在这海拔8500米以上的冰雪世界里，无数的困难险阻就如一只只凶猛的“老鹰”，时时刻刻威胁着“雁群”，但是每只“雁”都齐心协力，不怕牺牲，共同抵御入侵之敌。
说实话，在我看这部小说或者说著作之前，我真的对it行业的历史不太了解。不得不承认，吴军教授真的很厉害，深入浅出，向我们讲授了很多大公司(例如：at&t，ibm，苹果等)在工业浪潮之中的浮沉。从百年帝国的几度繁荣到最后的陨落、衰败，从深层次上剖析了在这场浪潮之中失败、成功的原因。但是他不单单只介绍了it行业的历史，也从管理的角度进行了阐述。我不得不对他的作者吴军先生肃然起敬，作者吴军曾担任谷歌中国公司的工程师一职，平时对科技工业都颇为关注和研究，当时李开复先生也鼓励吴军先生可以把这些集为一体写成一本书，形成一个系统的认识，灰常有幸，在不就的以后，，这本书正式在中国人名邮电出版社出版了，出色的作责吴军也因自己的努力和才华，最后当上了而今炙手可热的腾讯老总，显然，他的成功不是偶然，这不正是在向我们这些计算机学习者树立了一个标榜吗?激励了一代又一代青年为之自豪。又要发一下感慨了，吴军教授不只是一个it的高级人员，既是谷歌的研究员、是《数学之美》的作者、是一个科学家，很难想象关注学术领域的他对商业领域也有着自己的观察。所以我深深的敬佩他。不管你有木有真正去领略这本it工业的编年史，如果你是位真正对计算机深爱的人，对it存有激情的话《浪潮之巅》会是你对计算机历史一个重新定位的主码!
对于《浪潮之巅》最大的感触就是不论在这场浪潮之中这些大公司是死是活，高层管理者虽然曾经做过错误的决策，但也辉煌过，有过光辉的历史。可是悲哀的是，管理者的决策大多都是错误的。主要原因是因为他们的目光短浅，只注意眼前的利益而忽略了长远的发展导致了at&t百年帝国的几度繁荣到最后的陨落。所以，从中我们既可以看到it行业的发展过程，也可以吸取管理经验，对我们这种初学者来说莫过于一笔巨大的财富。提到at&t就不得不说ibm，ibm直到现在都还是it行业的佼佼者，即使在这十年的工业革命浪潮时没有抓住机遇，但是他稳健的步伐决定了他能稳步发展，从而立于不败之地。从ibm的例子中我们也可以看到it行业的发展史和管理层的决策将会导致什么样的后果，怎样才能抓好时机向前发展。总之，从每一个案例中都可以看到it行业的发展的历史进程，以及每个大公司的灵魂人物和他们的贡献，还有管理层的决定性作用。在这场商业之战中谁主沉浮，在这部著作中将为你娓娓道来。
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》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。
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。
要了解大数据，先得认清数据；要认清数据，先得看清数据的作用和价值。这方面，建国不过二百余年但已然是超级大国的美国无疑是最好的标本。都说美国的文明是建立在印刷术的基础上，这其实就是数据文化的基础——信息可以通过便捷的纸张与文字组合，实现一种虚拟化和抽象化，而这种抽象化很快就得到了广泛的信任。这是最早为数据创造价值准备的基础。在此之上，美国建国的先贤们考虑到了权力的分配、社会的发展等各项因素，建立了民主、共和相互制约的执政体系。事实上，所有的美好都是限制之后的产物，自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么，该怎么进行有效的制约？如何让大家都能接纳？这时候，最能代表客观现实的数据就出现了。
《数据之巅》的第一部分就是这样展开的，从各种历史事件中数据的作用以及人们对数据的态度、反应、应用方式，勾勒出了数据文化的成长和成熟。解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用；从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现，经历的历史似乎并不长，但造就的变革尤其精彩。数据其实一直都在，只在于人们是否需要它、重视它、愿意聆听它的意见……而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴，这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态，自然走上了粗放型路径，冷落了相应的数据应用，而战败的日本正因为深陷困境，在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化，通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子，但变革中数据的作用尤其明显。数据的优化作用由此可见一斑，书中更有很多案例，但要参透这一点，先得认识到数据的重要性才行，这可以算作是数据文化的入门吧！
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！
正如作者提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号，因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展，科技只是手段而已。只有建立了数据文化，愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化，这种文化将是发展最重要的动力，更是最好的参考。从《数据之巅》中，隐约可以看到一条隐约的轨迹，通向未知的远方却一直步步为营，这便是数据，来自于人而胜于人。
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。
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。
最近读了涂子沛先生的《数据之巅》感慨良多，颇有不吐不快的感觉，数据之巅读后感。涂先生作为将"大数据"概念引入中国的学者，其认识的深刻程度自然非同一般。而种深刻表现在对历史大背景的理解上。我特别感兴趣的，是大数据时代到来之前的故事。
"如果按照我倡导的原则去做，你们就能生产出高质量的产品。五年以内，日本产品将占领整个国际市场。"60多年前，质量管理之父戴明给日本企业家这样的承诺。那时的日本产品，还是以"劣质"而闻名。所有人都将信将疑。但事实却是：仅仅用了四年，日本的优质产品开始占领世界。
戴明为什么有这么大的信心呢？当时的日本刚刚战败，多数人吃不饱肚子。戴明见到的却是整洁的街道、守纪律的国民。戴明教给日本人的招数，是用数据统计的办法管理质量；这种方法与日本民族做事认真、遵守纪律、一丝不苟的民族文化是吻合的。此后的20多年，日本制造一路走高，靠质量实现了"逆袭"、超越了美国。
这段时间，美国制造业又在做什么呢？二战以后，各国百废待兴，美国本土没有经历战争的破坏。在很长的时间里，美国产品供不应求，成为世界各国的"抢手货":生意好做了，对质量的重视程度也就不够了，从而为日本的赶超提供了机会。直到日本人打到"家门口",美国人才如梦方醒。美国人惊奇地发现：这位"墙内开花墙外香"、对日本制造有巨大贡献的戴明，居然居住在距离白宫不到六英里的地方。
戴明和他的方法来自于美国。美国为什么会产生这种方法呢？恐怕这也与其文化有关：美国是个讲究民主和法治的国家，凡事要争论、要讲道理。争论要有是非曲直、最终要"用数据说话".但是，人们也意识到：数据不仅"会说话",也会"说大话"、"说谎话".所以，用数据说话，必须讲究科学。这样看来，戴明来自美国也就不足为怪了。
其实，戴明的质量管理方法早已传到了中国。
但是，几十年过去了，我们仍然难以摆脱"低质"、"山寨"的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可见：我们缺少的不是方法，而是深层次的原因。
改革开放以后，我们有接近40年高速发展的历史。在这段时期，中国依靠廉价的劳动力，生产出物美价廉的产品。但所谓"物美价廉",往往是更重视成本。在保gdp、保就业的背景下，假冒伪劣产品受到了纵容，以至于市场出现了逆向淘汰。于是，原本信奉质量第一的企业被迫做出改变、搞质量的人被边缘化了、企业质量意识就这样淡薄了。
轻视质量还有很多间接的危害。例如，提高质量往往是创新最重要的直接目标之一。离开质量谈创新，就失去了落地的基础。中国科技界的很多问题与此有关：高校的技术创新往往脱离实际、产学研往往难以结合。可以说，离开高质量的追求，中国制造就缺少了脊梁骨。
我们在追求先进理念的时候，一般不会落后。我们常常听到"用数据说话"的提法。但遗憾的是：现实中，却常常变味，令人啼笑皆非。
究其原因，人们常常不重视数据的本身质量和分析方法的质量。《数据之巅》曾提到：美国人多次为了数据吵得不可开交，从而推动了相关的立法、提高了数据分析的合理性。事实上，只有可靠的数据加上可靠的分析方法，数据才能说出有用的实话。
然而，我们见到的许多数据却是骗人的。例如：据说，获得省部级科技进步奖的潜规则是七亿元的效益。如果数据都是准确的'，单纯获奖项目获得的效益，就超过了很多地区的gdp增量，读后感《数据之巅读后感》。然而，尽管浮夸的数据如此明显，却长期得不到纠正。这使得科技界浮夸的歪风越来越盛，牛皮越来越大而实效却越来越少。再如，评奖、评职称都用专利、论文的数量衡量——其实，即便在重视数字的美国，也不主张这种做法。这种做法往往会让科技工作者急功近利，而不愿意去从事真正有价值的创新。不恰当的数字化将很多激励变成了负激励。
还有很多地方，数字化的规则制定得明显不合理。例如，某企业计算某产品的效益时，要把生产设备的折旧算摊上去——这样的规定看似有道理，却导致了昂贵设备白白的闲置，从而造成了更大的浪费：没有人愿意用这台设备生产产品、宁可让它闲置不用。所以，劣质的数字、劣质的数字化方法，不但不能促进企业的进步和质量的提高，反而有可能起到相反的作用。
我们再看看更深层的原因。人们明明知道这些不合理的现象存在，为什么却能长期持续存在？道理很简单：在这些地方，"用数据说话"变成了一种形式，一种便于交差、便于表功、体现水平的形式。他们并不关心"用数据说话"的目的和最终结果。从本质上说，这种做法不是重视数据，只是用数据做掩饰；不是喜欢"真龙",而是"叶公好龙".
中国制造业要振兴，必须从提升质量开始；关注质量，必须从关注数据和分析方法本身的"质量"开始。所有这一切，都需要有个踏实做事、实事求是的文化氛围。"橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳".好的方法必须与文化相匹配。离开良好的文化土壤，再好的办法也无法发挥实效、也会变味。中国制造业的振兴，根子上还是要关注文化。
第一次读大数据专题的书，谈起读后感肯定是班门弄斧了，就只是简单的说一说我的一些看法。
涂子沛的这部《数据之巅》，全书共八章，我原以为所谓"数据之巅"应当是展望未来的大数据时代，没想到全书竟是立足于过去，从历史切入。前面六章的内容，以美国自独立以来的发展历程为主线，从数据应用的角度，讲述美国政治制度，经济建设以及军事管理，每一章的结尾又分析中国的现状，相应对比美国。一个国家的发展历程，从不同角度切入，就会有不同的着重点：军事家可能会串起每一次战争，分析军事战略；经济学家可能会梳理整个宏观经济环境的发展方向；政治学家可能会强调立宪立法各种政治制度的重要性。而作者从数据的角度切入，可以说是别开生面，让我们看到那些耳熟能详的故事背后数据所起到的作用。以南北战争为例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隶制度顺应潮流的消亡，但你未必知道谢尔顿将军以数据分析为基础进行的"向大海进军"的行动。类似的例子有很多，我觉得作者虽然以一个国家的发展历程为主线，但仍然写得有些凌乱，好像想到哪个与数据有关的故事就写哪个似的。美国立法治国过程中政治制度上的博弈、人口普查与统计学、参众议院的席位设置，到数据在医学上的应用、在农业上的应用、霍乱井、预算、诉讼实证、农业应用、商业市场调查与项目决策、戴明的质量控制等，然后又穿插讲一些数据处理的技巧：数据可视化、样本与总体、问卷设计等，接着又跳回内开放：数据与知情权、用数据制衡；直到七八章才涉及一些现代化的数据应用。
可以说，我读这本书最大的感受，其实是震撼于数据的应用之广泛之深刻，因为前面六章内容几乎就是在跟你讲数据在美国、中国、日本等的历史上曾经起到这样这样的作用，在美国关于数据的挖掘和处理办法是怎样一步步完善。我觉得，这六章内容，跟书名《数据之巅》有些偏颇，主题该是数据，前面一两章讲讲数据在美国中国历史上的作用，让读者感受一下数据的魅力，奠定一下基调就够了，结果直到五六章还是停留在这个层面，读来就有些腻了。如果书名改成类似《数据与历史》之类的，反而更好，这些历史已然是过去，数据之巅应该在未来。但我不得不承认，我确实为这些历史所震撼，也真的感觉到数据的重要性，未来如果能够做好数据的挖掘、处理、利用，应该是潜力无限的。
直至七八章，作者开始谈及"大数据时代",大数据计算涉及其在社会领域以及物理环境领域两个方面的应用。社会领域则是我们比较熟悉的，例如从消费记录了解消费心理、捆绑销售"啤酒与尿布"、阿里巴巴凭交易记录迅速放贷等等的应用，这些可能也是提及"大数据时代"大众的第一反应吧。物理环境领域的应用主要就是可穿戴设备、传感器等等这一类了。从亚马逊的"预判发货"、谷歌无人驾驶、3d打印机、智能学习的平台等等这些新兴事物，我们都可以看到数据在未来的一个发展前景。作者以"石油时代"类比人类即将迎来的"数据时代",其实非常直观易懂。
第八章作者提出"智慧城市"的概念，讲述了seeclick、佛山"我的声音"、旧金山311应用程序、社交媒体nextdoor等众包、众智、众创平台，讲真啊，我不知道这些跟数据有个啥关系……但是作者提出的未来这种"让大众解决大众的问题"的模式我倒很是赞同。这之中跟数据有关的可能是涉及数据的隐私问题吧。大数据时代是不可避免的发展趋势，但隐私权确实是这个发展潮流中很重大、也必须解决的一个问题。
作者点明，所谓"数据之巅"就是"通过用数据训练机器，让机器获得智能，为人类提供自动化的服务".要有数据更要有计算，强大的识别算法才能实现数据挖掘，这是现有的阶段，而未来应该向"机器学习"发展，亦即编写"会自动调节的算法".
这本书，还行。没有大开脑洞的设想未来，从历史出发，让人感受到数据的魅力，在对比中，也让人看到中国在数据方面与美国的差距，最后的展望，也是立足于现在。所以给人感觉比较踏实，对数据应用的理解更通透，而数据之巅在哪里，我觉得是每个读者在这个基础上延伸出去的头脑风暴。
真的是很凌乱的读后感，我觉得被作者看到要吐血的吧…对大数据什么的真的没有比较深的了解，但是读完这部《数据之巅》，以后会继续关注、了解相关的内容。
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。
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。
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。
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！
“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！
“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。
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！
“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。
久闻此书盛名，一次偶然的机会买了回来，趁着15年读书计划的开启，打头阵读了此书。
读完此书，心情久久不能平复，惊讶于信息浪潮下的弄潮儿，更惊讶于作者吴军对信息产业了解的如此透彻，说故事一般将各领风骚的硅谷公司的传奇娓娓道来。
作者在上册主要介绍了at&t公司、ibm公司、苹果公司、英特尔公司、微软公司、甲骨文公司、思科公司、雅虎公司、惠普公司、摩托罗拉公司的崛起、兴衰，让我实实在在领略了它们当年的风骚。对公司的带头大哥，如比尔盖茨、乔布斯、埃里森、杨致远等人有了更深入的了解，钦佩他们横溢的才华和超人的胆识。当然要想成功仅有这些是不行的，对成功的饥渴，对目标的执着，对时事的把握，以及好运气都是必不可少的。比如说世界最大通信设备制造商思科公司，它早期成功的关机在于它的两个创始人在最合适的时机创办了一个世界上最需要的公司、思科刚创建一年正好赶上nsfnet开始和商业网络对接，对多协议路由器的需求一下子产生了。正在这时，也就是1986年思科推出第一款产品，连市场都不用开拓，就用在了刚起步的互联网上。假如思科早创立两年，它可能在市场还没有起来时就烧光投资而关门了，反过来也一样，如果它迟了两年，就可能被别的公司占了先机。在思科还是一个小公司时，各大计算机公司各有自己很大的市场，它们首先想的是在网络市场上打败对手而不是研制兼容其它公司网络产品的路由器，因此，没有公司和思科争夺多协议路由器的市场。而等互联网兴起时，思科已经占据了路由器市场的领先地位。
it行业是一个高速发展的行业，在这个行业中发展，犹如逆水行舟，不进则退。其中有几只看不见的手在左右着行业的发展。
摩尔定律：每18个月，计算机等it产品的性能会翻一番；或者说相同性能的计算机等it产品，每18个月价钱会降一半。
安迪—比尔定律：英特尔处理器的速度每十八个月翻一番，计算机内存和硬盘的容量以更快的速度在增长。但是，微软的操作系统等应用软件越来越慢，也越做越大。所以，现在的计算机虽然比十年前快了一百倍，运行软件感觉上还是和以前差不多。
反摩尔定律：一个it公司如果今天和18个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。
70—20—10定律：信息科技领域，主导者占70%市场份额，老二占20%—30%，小企业占10%。
诺维格定律：一家公司市场占有率超过50%后，就无法再使市场占有率翻番了。
基因决定定律：一家在某一领域特别成功的大公司一定已经被优化得非常适应这个市场，它的企业文化、做事方式、商业模式、市场定位等已经甚至过分适应传统的市场。这些使得该公司获得成功的内在因素会渐渐地、深深植入该公司，可以说成了这家公司的基因。
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