大数据时代观后感

大数据时代观后感(范文6篇)。

我们听了一场关于“大数据时代观后感”的演讲让我们思考了很多，经过阅读本页你的认识会更加全面。好的电影可以激发我们浓浓的兴趣，就算时隔多年，再次观看仍然充满感动。通过阅读和写作我们可以获取知识和技能，经常写观后感，可以让自己的思维更加丰富。

大数据时代观后感【篇1】

如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。

对于大数据，研究机构给出了这样的定义：大数据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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的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。

一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”

大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。

大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。

大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。

大数据时代观后感【篇2】

12传播学班

张晓斐21号

“大数据并不是充斥着算法和机器的冰冷的世界，人类的作用依然无法被完全取代，大数据为我们提供的不是最终答案，只是参***，帮助是暂时的，而更好的答案和方法还在不久的将来，让我们一起去寻找这个未来，也去拥抱这个未来。”

“大数据”这个词近年才被人们熟知，但是在好多年前很多公司就已经开始了数据的收集和挖掘，在我们身边的例子也有很多，比如书中所说谷歌运用搜索结果预知流感传播一样，我发现医院的医生也一直在这么做，只是在数据挖掘方面做的可能没有这么深，儿科医生会记录每位感冒患儿的住址信息，然后来对这个区域的流感传染程度来做评估。这本书给我最深的一个观点是“样品=总体”。这真的颠覆了我们过去认实是界的方式。

以前我们进行研究，都是进行取样，然后保证样品的准确性、随机性，消除一切不必要的外部变量。

大数据起源于数据的充裕，信息的数字化，使得所有信息都可以得到一个完美的副本;存储器越来越廉价，大规模存储这些数字信息成本极低;易于提取：数据库技术的完善使得这些存储的信息能够被轻易按照一定的条件搜索出来;全球性覆盖，网络是无国界的，a地的数字信息可以让远在天边的b地调用。当我们掌握有大量的数据后，便可以开始进行所谓“大数据”的操作。

舍恩伯格认为，大数据具有三个特征：全样本而非抽样、效率而非准确性、相关性而非因果性。

舍恩伯格认为，大数据时代只需要知道是什么，而无需知道为什么，他认为，“放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落”。

大数据时代是信息社会运行的必然结果，人类的信息社会将由此走向更高的层次。在农业社会，人们以土地为核心资源，工业时代变成能源，信息社会变成数据。掌握数据和数据分析方法的人，无论是企业组织还是国家文明，都将在这个大数据时代取得胜利。

大数据时代看上去很奇妙，但是在一定程度应该也会暴露我们的隐私，谈到大数据时代，更关注的是你作为一个样本提供的信息，而不是你的信息，但是不能排除别有用心的人儿会利用你的隐私对你造成一定的伤害。国内历来好像对隐私问题没有那么重视，国外对这方面更加在意，从现有的文献研究也经常发现这个问题。不管它会带来什么问题，我想大数据时代也应该已经成为一种时代的趋势了抗拒大数据，你可能会失去生命，可能会失去让自己成为有用的人的机会，但是这种趋势确确实实已经走进了我们的生活，信息化的一切，科技的进步是为了让我们活得更好，但是不是代替人类决策。

人之所以为人，应该是人的思维，思考，感情，这些是机器无法习得的。所以对自己的训练应该更多是集中在思考层面，不要把自己往机器方面努力。

现在在大数据时代，我们应该做的是尽可能多地收集数据，即使数据与之没有直接联系，也要允许出错。这本书一直在告诉我们什么是大数据，大数据的使用以及大数据可能给我们带来的麻烦。任何事物都有两面性，大家常举的例子就是核能的使用，大数据也一样。

它能给我们带来方便，也能让我们在街上裸奔。无论如何，时代的车轮滚滚向前，存在是合理的，矛和盾同时存在！

大数据时代观后感【篇3】

大数据时代——信息技术进行时

2012年，出现在金融界人士、it人士、甚至政界人士耳中最多的词毫无疑问就是“大数据”，当今社会，每天所产生的数据量是十分惊人的，各行各业都在产生庞大的数据，金融、医疗、教育、**、商业等等，每天所产生数据总量已经不能用pb来计算，而是以eb、zb为单位（1zb=1024eb=1024×1024pb=1024×1024×1024tb=1024×1024×1024×1024gb）来计算，这个数据量是惊人的，但是对于人类来说，具有极其重要的意义。在哲学中，量变产生质变。当数据足够大时，将对人类社会产生据大影响。

被誉为“大数据商业应用第一人”的英国人维克托·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》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。这本书带给我的绝对是一种震撼！比如，关于思维变革，书中认为，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。

也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了人类几千年的思维定势，对人类的认知和与世界的沟通方式提出了新的挑战。

大数据时代的到来，将不可能化为可能，比如阿里巴巴，依赖**等购物**所产生的庞大数据，准确**未来商场趋势，比如美国**，依赖大数据准确**最终结果。大数据已经可以预见未来。

2008年，云计算概念提出，今年产生了丰富的应用；12年提出了大数据的概念，并迅速在12年年底产生了实质性的价值，信息技术之变化，快得令人咋舌。然而，作为一名传承文化精髓的教师，对信息技术有多少研究？win8已经出现在各种终端上，但是很多教师仍然沉迷于cross-p；office 2013也推出了，但我们的大多数教师仍然只使用office 2003。

很多老师都说要与时俱进，但事实上，人的惰性在他们身上表现得尤为明显。

让我们再来谈谈云计算。其核心理念是云存储和云共享，尤其是2012年。且不说国外大公司推出的云服务，如微软的skydrive，仅仅在国内，就有许多大公司推出了各种云服务，金山快盘、360云盘、百度云，这些产品，无一不体现云计算的核心理念。当我打开云服务时，深深感受到了云计算带来的便利：

百度云存储了我的n多个软件，**，文档，**；无论哪位朋友，需要我的某个文件，只需打开百度网盘，创建一个链接并发给他，他就能直接**我存储在云端的文件。现在我在想，在这个云时代，有必要购买闪存驱动器和移动硬盘吗？这些移动存储设备充其量只能方便我们在本地复制文件并在不同的地方传输，这绝对是云的世界。

但是有多少老师在云端？

思及这个问题，我感到深深的遗憾。中国的教育受到世界的批评，教师自己也难辞其咎！同时，我对负责教师培训的有关部门的遗漏深表遗憾。

注：本文使用office2013写成，存储于skydrive（微软云）。

大数据时代观后感【篇4】

大数据时代——数据变革引领时代

近两年来，“大数据”一词突然出现在每个人的眼中，不仅出现在阿里巴巴、谷歌等互联网企业的战略规划中，也出现在国务院等国家的**报告中，无疑成为当今互联网界的新宠。然而大数据这个概念却不是才被发明出来。然而，它是顺应时代需要而诞生的，它也在改变着人们的生活方式，不断影响着教学方式。

什么是大数据？带着这个疑问我去看了《大数据时代》这本书。《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，并由胜杨燕和周涛翻译。

原书在世界各地就很“火”，加上翻译的水平不错，所以想从中得到一些解答。在百度上搜索到的解释是，“大数据(big data)，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，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。”而在《大数据时代》中，作者却认为大数据并非一个确切的概念，而是“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**与公民关系服务”

舍恩伯格在书中从三个部分论述了大数据：思维变化、业务变化和管理变化。这些变化涉及到我们生活的方方面面。我们可能很难清楚地感受到这些变化的影响，但这些变化正在潜移默化地改变着我们的生活。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，

1、 更多：不是随机样本，而是全部数据；根据作者的定义，大数据是指使用全部数据而不是随机分析的方法。主要有两个原因。一是现有技术使人类能够处理海量数据；二是随机样本无法获得一些有用的信息。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性；大数据时代精确不可能实现，反之用概率说话，混杂性变成了一种标准途径。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。在大数据时代，是什么比为什么更重要。

尽管这违背了人类好奇心和探索的本质，但知道什么有助于决策确实实有限的。在第二部分中，笔者从数据的巨大价质和数据的交叉重用两个方面，论述了大数据战车在物质和智力方面向前发展的最根本动力。第三部分阐述了大数据时代的弊端和管理措施。

这本书的精髓和重点是第一部分。第一部分的三个观点涉及面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两部分基于第一部分的三点。在第一部分中，笔者提出了三点看法，并在网络和**上引起了大量的评论。

对于我的工作来说，大数据时代的教学方法已经发生了巨大的变化。 尤记得我的初中时期，教师的教学仍大量的依托于纸质书本以及黑板。我的数学老师，以为年近60的严厉老人，每节课前都要在数个可携带的小黑板上写上应用题题目，再在同学的帮助下带到教室以备课堂使用。

现如今，这种耗时耗力又不讨巧的教学方式早已淘汰在历史的场合中。课堂中使用microsoft office 软件配合投影仪的课堂教学方式已经在大部分的城市普及开来。在一些较先进的城市，课堂教学形式更依赖于先进的科学技术。

比如在教室内每人提供一台计算机，或者平板电脑等。一个很有趣的例子就是在上海实行的电子书包，即利用信息化设备进行教学的便携式终端，除了传统家校通包含的家校沟通功能，电子书包还提供更加丰富的教育信息化功能，如数字化教育资源、学生成长史等，让其真正成为孩子们学习和生活的信息助手。这种技术，是全然为了教学的便利而产生的。

不仅为学生提供了大量的教学内容，减轻了学生带大量书籍上学的负担，提高了学生的学习兴趣，而且有效地防止了学生收到外部网络的影响，因为所谓的电子书包无法连接到互联网。

然而，正如维克多·勋伯格（victor schoenberg）在书中所解释的那样，大数据时代也带来了弊端。在课堂教学中也是如此。课堂中的数据滥用就是其中一点。

很多教师在体验网络的便利时，过分依赖网络的内容。带来的问题是多样的；首先，大量的网络内容未必都是准确，真是的，是否可以应用于教学还有待考证。其次，许多教师在课堂时间大量的使用视频，音频，来自网络的文章作于教学内容，虽然表面上看上去形式多种多样，课堂生动有趣，但其实浪费了大量的时间，学生难以集中精力，或者是找到老师要讲的重点，可以说是这样的数据应用是本末倒置了。

即便如此，在中国教育环境大数据时代，利大于弊。只要合理利用各种资源，就能在更大程度上优化课堂，加强课后反馈，教学效率更高。

大数据时代观后感【篇5】

正是因为我们进入了一个前所未有的信息时代，人们拥有如此多的数据，我们才能利用大数据的分析和处理手段创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。事实上，大数据技术已经渗透到我们当中。它已应用于垃圾邮件过滤、新浪微博技术平台、谷歌翻译和输入文本的自动纠错。

文中提出的一个观点是，**是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行**、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据**性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

关于不是随机样本而是整体数据中。指出在小数据时代，随机抽样是用最少的数据获得最大值的方法。作者用大数据和乔布斯的癌症治疗实例来说明用全部数据代替样本的意义。

乔布斯成为世界上第一个对他所有的dna和肿瘤dna进行测序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然他最终死于癌症是不可避免的，但这种获取所有数据而不是仅仅获取样本的方法延长了他几年的寿命。

同样，从事跨境汇款业务的xoom公司侦破一起犯罪集团的诈骗也是由于使用了整体数据。初此之外，他还列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。

同时，作者也指出，随着数据使用的增加，结果会越来越准确。毕竟，数据不能保证100%的准确性，特别是在大数据时代，各种结构化和非结构化的数据必然会导致不准确的结果。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。

google translate优于ibm的candide系统，并不是因为它有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。（它的语言库来自未过滤的web内容，它将包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误和各种其他错误。）

在不是因果关系，而是相关关系的篇章中。作者指出，在大数据时代，了解大数据时什么比为什么会出现更现实。作者列举了林登亚马逊推荐系统的成功案例，证实了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。

沃尔玛也是充分利用和挖掘各种数据和信息的先锋和代表。从过去广泛使用的啤酒和尿布的案例，以及蛋挞和飓风天气的案例，阐述了掌握其策略的相关关系的帮助。建立在相关关系分析法基础上的**是大数据的核心。aviva insurance利用数百种生活方式的数据，如兴趣爱好和长时间的网络浏览，间接识别出更容易患高血压、糖尿病和抑郁症的人群。

ups国家快递公司通过使用**性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了大数据在**方面的优势。

本书第二部分讲的是大数据时代的商业变革。

以毛里绘制导航图为例，说明在信息数字化之前，数据的应用早就开始了。莫里用大量的人力分析了他保存多年的航海记录，从这些大量的数据中获得了新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱，使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。

日本先进工业技术研究所崇臣教授通过安装压力传感器，将人体臀部特征数字化，进而形成乘客身份识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。公司承诺为客户提供**产品的价格。通过收集和处理大量的价格信息，**准确率高达77%，帮助客户以大约100美元的价格购买产品。

mastercardd.advisor部门通过分析来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，分析得出商业发展和客户消费趋势，如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话，他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭 ，且在这一小时里大约花费35到40美元。商家可以利用这个分析，把附近商店的优惠券贴在加油券的背面。

这些例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。大数据价值链根据**提供价值的不同分为三个部分。包括第一种是基于数据本身的公司。

这些公司拥有大量数据，或者至少可以收集大量数据，但他们不一定具备从数据中提取价值或利用数据产生创新想法的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。

它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。例如，沃尔玛和波普馅饼是两家通过对天睿公司的分析来获得营销理念的零售商。天睿是一家大数据分析公司。第三种是基于思维的公司。

jetpac的联合创始人pete walden就是一个通过创意获得价值的例子。他通过在线分享旅游照片为人们推荐下一个旅游目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。

挖掘数据新价值的创新思维正是这些公司的突出之处。

大数据已经成为许多公司竞争力的**。未来，整个行业的结构可能会发生变化。大公司和小公司最有可能成为赢家。如今，核心竞争力是快速、廉价地存储和处理大量数据。当然公司要根据自己的情况进行调整。

大数据挑战小数据时代的赢家和大型线下公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁、雀巢、波音）。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。

当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着科技的发展，西方世界在大数据技术方面的优势将逐渐消失。对大公司来说，好消息是大数据技术可以强化优胜劣汰。

一旦公司有了大数据，它可能不仅超越竞争对手，而且遥遥领先。

文章的第三部分论述了大数据在带来众多利益的同时带来的负面影响以及如何面对这些影响。它包括数据收入的处理、用户数据的隐私性和决策过程的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。

一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。

一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面，当越来越多的数据被收集并相互结合使用时，匿名性将变得无效。作者列列举电影《少数派报告》的情节说明越来越依赖数据时，大数据可能将我们禁锢在可能性之中。

当然，通过对犯罪多发地点、多发时间的分析，合理安排警力，对公安预防工作有很大帮助。作者还指出，由于不能保证从分析结果中得到的数据的准确性，我们不能相信数据的分析结果。大数据不仅为我们的生活提供了便利，也使得隐私保护的法律手段形同虚设。

我们必须杜绝对数据的过分依赖。

在大数据时代，人类信息管理标准需要重新定位，这将推动社会核心价值观的转变。大数据时代，对原有规范的修修补补已经不足以抑制大数据带来的风险。保护个人隐私就需要对个人数据处理器对其政策和行为承担更多责任。

同时必须重新定义公正的概念，以确保人类行为的自由。作者提出了解决这些问题的方向。如个人隐私保护方面，可以让使用者承担更多的社会责任。

将责任从民众转移到数据使用者有很多意义，也有充分的理由。因为他们更清楚将如何使用数据且是数据应用最大的受益者。关于公正方面简单的讲就是个人可以并应为他们的行为而非倾向负责。

就像公司有内部会计和外部审计人员一样，大数据时代，公司将设置专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。

最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参***，提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。

公司的规划中，也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？比如国内目前的社交**，购物**等都掌握了用户的大量的数据信息。

对于没有掌握数据的小公司来说，在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给其他企业或个人带来价值。从国家层面来讲，要做好各方面的规划和政策调整的准备。如对隐私的保护等需新的法律法规进行规范。

大数据时代观后感【篇6】

拥抱大数据时代

21世纪，一个充满了变革的时代，很喜欢的一句话是“未来扑面而来”，二十年前，我们甚至不知道网购是啥，然而，到了现在，网购几乎已经变成了我们生活中必不可少的一部分。想到了几十年前全球排名前十的公司现在几乎全部重新洗牌，想到了，现在一份《纽约时报》的信息量近乎19世纪人，一生所接触到的信息量，不得不说，这是一个信息**的年代。有人说，在这个时代你掌握了大量的数据那你离成功就不远了，因为这是个“大数据时代”。

大数据不是大数据，而是海量数据。当我们拥有大量的数据时，我们就可以通过各种方法和手段得出我们想要得结论。选择读《大数据时代》这本书，一则是出于对这个名词的好奇，二则是觉得那么多人推荐必然值得一读。

《大数据时代》是被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔—舍恩伯格教授的代表作之一，宽带资本董事长田溯宁先生说这本书是他看到过的最好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都是非常具有价值的。

《大数据时代》从思维变革、商业变革、管理变革三部分对大数据的基本概念和特点进行阐述，但这本书不同于大多数理论书籍的枯燥，也不是一本厚重的科普杂志，书中观点掷地有声，观念高屋建瓴，例证丰富翔实，体现了舍恩伯格教授广博的知识，强大的驾驭问题的能力以及他立言立说的野心，是一本不可多得的大数据著作。

如作者所说，大数据开启了一次重大的时代转型，是一场生活、工作与思维的大变革，新时代的我们正处于这场巨大的变革中，我们是参与者、也是承受者，生活中无时无刻不被大数据包围，便捷、舒适来于斯，对隐私的担忧也来于斯。也就是说，大数据也是一把双刃剑，我们的自由越大，约束也随之增大。

更多采样分析在过去的统计分析中扮演者举足轻重的角色，它用最少的数据得到最多的信息但采样分析暴露出来的问题也是不容忽视的，首先，采样分析的精确性与采样的随机性呈正相关，与样本数量无相关关系；其次，当人们不满足大概的结果时，随机采样就失去了原有的效力，用作者的话说就是“在宏观领域起作用的方法在微观领域失去了作用”。随着数据处理技术的巨大变革，我们需要的是尽可能多的数据甚至是所有的数据，也就是说“样本=总体”。乔布斯的癌症治疗过程就是一个很好的说明“样本=总体”的好例子。

抽样分析忽略了对细节的调查。随着大数据时代的发展，这种弊端越来越不容忽视，因为生活中的乐趣往往存在于细节之中。或许，根据抽样分析，谷歌的流感趋势、farecast的机票价格**、xoom和跨境汇款异常交易警报都会出现不同程度的偏差，甚至消失

更杂在小数据时代，我们要做的事尽量避免不精确，保证数据质量，因为数据的有限性会导致细微的错误被无限放大使得结果无限偏离准确值，但在大数据时代我们允许不精确，甚至欢迎数据的混杂，实践得到“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效”，比如，google的翻译系统。作者告诉我们，在大数据时代，数据越复杂越好。在大数据时代，我们需要重新审视准确性的质量。例如，麻省理工学院的两位经济学家提议接受更多的混合数据。他们将大数据与良好的分析方法结合起来，在2008年9月著名的雷曼兄弟破产后立即发现了通货紧缩的趋势。然而，那些依赖官方数据的人直到同年11月才知道。

混杂其实是为了更精确，所以，不应该竭力避免混杂性，而应该让其成为标准途径，我们应该学习那些互联网上非常火的**，欣赏不精确性而不会假装精确。当数据变大时，准确的数据就不那么重要了。

更好 《大数据时代》告诉我们，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，在大数据时代我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。换言之，我们应该将传统的因果关系思维转变为相关性思维，这样才能更好地适应大数据时代的要求，帮助我们更好地了解世界。

如果说大数据时代的思维变化有些抽象，那么大数据时代的业务变化和管理变化，将有助于我们更清楚地看到大数据时代对我们的真正影响。