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2024年大数据时代读后感【精选8篇】

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大数据时代读后感【第一篇】

读完《大数据时代》,我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式,把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来,引人入胜,令我大开眼界。

我在想,大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来,中国教育在研究教育的数字化,比如数字化校园,这个思路就是把我们教育的内容进行数字化,其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰,这是教育技术的重要内涵。在教学过程中,学生的行为表现都可以被数据化,而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的,它的专业性太强,所以我才会想到,所谓教育技术与其研究教育的数字化,不如研究教育的数据化来得实在,来的有意义。长期以来,我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现,我们有的只是一个轮廓,我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以,人们对教育一直有一个深深的质疑,它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来,只有如此,才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来,这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说,把研究的重点从数字化转移到数据化上面,这才是它的出路。

如何将数据融入教学,教育者首先通过标准化全科教学处方,实现了教师授课模板和教学内容的标准化,保证每个教学过程和内容是可控的,然后结合每天的教学内容,处理好面对的数据,处理好数据,自然也就处理好了课堂的反馈,最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时,不仅要注重课上的学生资源,在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的,面对大数据时代的到来,教学有所改变是必然的。所以,无论环境怎么变换,数据如何复杂,我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据时代读后感【第二篇】

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是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。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,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,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。

大数据时代读后感【第三篇】

舍恩伯格的《大数据时代》,让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇,作为信息安全专业的我,对大数据这个词本身有着更多的热忱。

在百度上搜索到的解释是:"大数据",或称巨量资料,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。特点:数量、速度、品种、真实性。

而舍恩伯格认为,大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知,创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。

本书中,主要从三个方面论述,即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点:

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。

对于观点一,我不敢苟同,毕竟大数据的实现需要一定的技术支持,而显然,现在这种技术还不够成熟,同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化,因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况,比如商业预测,人类dna的研究等。

而对第二种观点,我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中,一种新的简单可行的算法的出现,远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快,而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。

观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的,它能较快找到事物规律和对应的解决措施,当然,也不能完全忽视因果关系,毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果,而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候,我们就可以转而研究"为什么"了,毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。

但是在信息时代,信息安全问题的日趋凸显,数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖,成为众矢之的,舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境,但最终没能做到,但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界,人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要,数据是为人类服务的,也就该人类驱使下完成相应的目的。

在这样的大环境下,常引起我更多的思考和担忧。

大数据时代对于我们同是机遇与挑战,一些国家已开始步入大数据时代的行列,并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口,以及较大的领土面积,都可以在大数据时代为我们提供数据的保障,而能否面临挑战,在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角,我们更需要解决技术等方面的问题,更应在政策上逐步开放各领域的数据,保证数据来源、权限等问题得到解决,不断学习先进的计算机技术,缩小与其他国家的差距。

工业化、信息化,我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案;

大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡,如果大数据时代是一种必然趋势,那这就是我们这一代人的责任,是我们新的战场!

大数据时代读后感【第四篇】

舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为最佳书籍,今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子,但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下,也就意味着——大数据对我们的影响,已经深入到生活的方方面面。

无处不在的大数据:各种云计算,谷歌的神通,亚马逊的推送,天涯人肉,微博万能等等等等,我们掌握了新的工具,也获取了以前从未有过的各种信息。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。

然而,事实真的是这样吗?首先,从应用角度出发,低廉的运算能力和存储空间,让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来,忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得,这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越,可能终结了回归分析,有效性验证等手段,但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果,以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果,都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴,人类如果真的完全掌握之后,会统治整个宇宙。但我觉得,无需从神学观点来讨论,而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上,经典力学会失效——那么在大数据层面上,普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式,那么从现在的惯有思维,也难以推导出大数据的因果关系。

大数据时代读后感【第五篇】

悦读愉悦身心,悦读陶冶情操,悦读改变生活。

悦读,翻开我们手中的书,书是桥梁,让人思接千里;书是翅膀,让人心游万仞。摩挲书页,捧卷而读,聆听文化的钟鸣,啜饮文化的甘露,我们每个人都能遇见一个不一样的自己。

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是最早洞见大数据时代的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。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,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,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。

大数据时代读后感【第六篇】

如今说起新媒体和互联网,必提大数据,似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多,不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典名著——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也?他现任牛津大学网络学院互联网研究所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。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为:大数据时代的预言家“的牛津教授真牛!那么,这位大师说的都是金科玉律吗?并不一定,读大师的作品一定要做些功课才好读懂,才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据,即思维变革、商业变革和管理变革。

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。对于第一个观点,我不敢苟同。

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,他认为一定可以找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。

我同意舍恩伯格的第二观点,我认为这是对他第一个观点很好的补充,这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点,我也不能完全赞同。”不是因果关系,而是相关关系。“不需要知道”为什么“,只需要知道”是什么“。传播即数据,数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系,对相关关系认识不足,大数据时代相关关系举足轻重,如何强调都不为过,但不应该完全排斥它。大数据从何而来?为何而用?如果我们完全忽略因果关系,不知道大数据产生的前因后果,也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人,对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单,舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗?其实不然,读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的,不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系,而是相关关系。“这一论断时,他在书中还说道:”在大多数情况下,一旦我们完成了对大数据的相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层次研究的因果关系,找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见,他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的,是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用,舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“,大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题,但仍然无法完全回答”为什么“。因此,我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值,这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中,而没有把它置于整个社会系统里,但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境?舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答,但基本上属于老生常谈。我想,或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题?至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道:”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考的答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格!让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断,《大数据时代》不是最终答案,也不是标准答案,只是参考的答案。

此外,在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念,比如说什么叫数据?什么叫大数据?数据分析与数据挖掘的区别,数字化与数据化有什么不同?读前做些功课读起来就比较好懂了。

大数据时代读后感【第七篇】

导语:维克托·迈尔·舍恩伯格在书中前瞻性地指出,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,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们再理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。

大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变讲改变我们理解和组建社会的方法。

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(样本=总体)

第二个转变就是,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找因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系。大数据告诉我们”是什么“而不是”为什么“。在大数据时代,我们不必知道现象背后的.原因,我们只要让数据自己发声。,出处:短美文(),转载请保留本出处,否则追究其责任,谢谢你的支持,我们会给做得更好!

正如大家所知道的那样,人类的大脑具备这样的功能,它会把新输入的刺激或信息与”过去的经验或积累的部分知识“相对照,然后进行调整并接受下来。如果眼前新的现实与大脑中储存的固有信息无法协调,便会在无意识中拒绝接受新的现实(当作没有看见);或者通过自己一知半解的知识任意推测,使自己认识到的情况偏离实际(产生错觉)。这是人的一种本能,目的在于使自己保持冷静。

所以作者称之为revolution。

公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责,毕竟,想做而未做不是犯罪,社会关系于个人责任的基本信条是,人为其选择的行为承担责任。如果大数据分析完全准确,那么我们的未来会被精准的预测,因此在未来,我们不仅会失去选择的权利,而且会按照预测去行动。如果精准的预测成为现实的话,我们也就失去了自由意志,失去了自由选择的权利。既然我们别无选择,那么我们也就不需要承担责任。这不是很讽刺吗。

扯到这里,顺便扯一下,书中另一段关于自由意志的描述

在哲学界,关于因果关系是否存在的争论已经持续了几个世纪。毕竟,如果凡事皆有因果的话,那么我们就没有决定任何事的自由了。如果说我们做的每一个决定或者每一个想法都是其他事情的结果。而这个结果又是由其他原因导致的。以此循环往复,那么就不存在人的自由意志这一说了。——所有的生命轨迹都只是受因果关系的控制了。因此,对于因果关系在世间所扮演的角色,哲学家们争论不休,有时他们认为,这是与自由意志相对立。

书中举了个例子,举了部电影《少数派报告》,当我看到这里的时候,”哎哟,我居然看过这部电影,想想心里还是有点小激动“,有兴趣的可以去看下,大概就是讲警察通过预测来提前抓捕犯人,不过不是通过大数据,是通过超人类的方式。当你什么举动都可以被预测,相当于你完全暴露在太阳光下,换成你,你害怕不。

最后,附上两段结语,一段是书中的一段话,另一段是我自己瞎编的。

大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而更好的方法和答案还在不久的未来。

大数据终将会影响到我们,也像其他技术一样会是一把双刃剑,用得好,动心,滥用,害怕。如同核技术一样,用的话,造福地球,滥用,给个金刚石地球你,照样爆。我相信,未来的大数据的发展会如作者所说的,是一场生活、工作与思维的革命。

大数据时代读后感【第八篇】

本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格,是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。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出:“大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念,它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来,它的关键是在“大”,数据存储量越大,价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”,引申出“规划”与“解决方案”,也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。

在现今的社会,大数据的应用越来越彰显他的优势,它占领的领域也越来越大,电子商务、o2o、物流配送等,各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务,创新运营模式。有了大数据这个概念,对于消费者行为的判断,产品销售量的预测,精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值:一是时间,二是金钱。要知道“时间就是金钱,效率就是生命。”

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变:采样数据向全部数据转变;精确制导向方向引领转变;因果关系向相关关系转变。

1.不再局限随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们有更多的数据可以分析,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,这也是通过大数据打通的传统壁垒。

2.不再局限精确性数据,而是混杂性数据:以前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着数据的积累,数据库的完善,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

3.不再局限因果关系数据,而是相关关系数据:在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系,相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因,但是它会提醒我们事件的发生。

思考:大数据在农业领域建设。近年来,我国数字农业发展方兴未艾,从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业,到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑,数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说,我认为数字农业就是有一块地,你种什么,种多少,施什么肥,打什么药,卖给谁,都用数据来表达,以大数据来支撑决策,通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲,数字农业是指以数据为关键要素,以数字技术与农业融合发展为重点,以数字产业化、产业数字化为路径,实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。

当前,我国已进入加快发展数字农业的新时期,发展数字农业有条件、有需求,恰逢其时,势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命,如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异,全球数据爆发增长、海量集聚,数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透,让传统农业插上数字化的翅膀,培育了经济新增长点和发展新引擎,数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革,创造千载难逢的历史机遇。(张洋)。

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