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大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇一
讀完《大數據時代》,我才意識到這并不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式,把美國數據開放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來,引人入勝,令我大開眼界。
我在想,大數據概念對于教育來說會產生什么樣的實用價值呢?一直以來,中國教育在研究教育的數字化,比如數字化校園,這個思路就是把我們教育的內容進行數字化,其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰,這是教育技術的重要內涵。在教學過程中,學生的行為表現都可以被數據化,而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的,它的專業性太強,所以我才會想到,所謂教育技術與其研究教育的數字化,不如研究教育的數據化來得實在,來的有意義。長期以來,我們并不了解教育對一個人的影響具體會如何表現,我們有的只是一個輪廓,我們也并不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以,人們對教育一直有一個深深的質疑,它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注“是什么”比“為什么”要有實際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來,只有如此,才能把教育從為什么發展成“可能成為什么”上來,這會是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術來說,把研究的重點從數字化轉移到數據化上面,這才是它的出路。
如何將數據融入教學,教育者首先通過標準化全科教學處方,實現了教師授課模板和教學內容的標準化,保證每個教學過程和內容是可控的,然后結合每天的教學內容,處理好面對的數據,處理好數據,自然也就處理好了課堂的反饋,最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。
與此同時,不僅要注重課上的學生資源,在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的,面對大數據時代的到來,教學有所改變是必然的。所以,無論環境怎么變換,數據如何復雜,我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇二
當我們說人類是通過因果關系了解世界時,我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法:一種是通過快速、虛幻的因果關系,還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變,這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是,在大數據時代,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣(樣本=總體)。
第二個轉變就是,研究數據如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度。
第三個轉變因前兩個轉變而促成,即我們不再熱衷于尋找因果關系,而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代,我們不必知道現象背后的原因,我們只要讓數據自己發聲。
正如大家所知道的那樣,人類的大腦具備這樣的功能,它會把新輸入的刺激或信息與“過去的經驗或積累的部分知識”相對照,然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調,便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見);或者通過自己一知半解的知識任意推測,使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能,目的在于使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責,畢竟,想做而未做不是犯罪,社會關系于個人責任的基本信條是,人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確,那么我們的未來會被精準的預測,因此在未來,我們不僅會失去選擇的權利,而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話,我們也就失去了自由意志,失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇,那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里,順便扯一下,書中另一段關于自由意志的描述。
在哲學界,關于因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟,如果凡事皆有因果的話,那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復,那么就不存在人的自由意志這一說了。----所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此,對于因果關系在世間所扮演的角色,哲學家們爭論不休,有時他們認為,這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子,舉了部電影《少數派報告》,當我看到這里的時候,“哎喲,我居然看過這部電影,想想心里還是有點小激動”,有興趣的可以去看下,大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人,不過不是通過大數據,是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測,相當于你完全暴露在太陽光下,換成你,你害怕不。
最后,附上兩段結語,一段是書中的一段話,另一段是我自己瞎編的。
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們,也像其他技術一樣會是一把雙刃劍,用得好,動心,濫用,害怕。如同核技術一樣,用的話,造福地球,濫用,給個金剛石地球你,照樣爆。我相信,未來的大數據的發展會如作者所說的,是一場生活、工作與思維的革命。
無論如何,大家看到這四個是不是有種,不管我上面扯得有沒有道理,通不通順,下面的話,會很有道理的樣子的錯覺(抄襲于《棟篤笑》)ok,無論如何,日子還是得照過。施主,我看你骨骼驚奇,是個練武奇才,最后送上《九陽神功》心法,以后維護世界和平的重任就交給你了。
他強由他強,清風撫山岡。
他橫由他橫,明月照大江。
他自狠來他自惡,我自一口真氣足。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇三
“經驗主義”是指形而上學的思想方法和工作作風,其特點是在觀察和處理問題的時候,從狹隘的個人經驗出發,不是采用聯系、發展、全面的觀點,而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學中,我們有時會憑借以往經驗認定本節課學生的起點,從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的,這班學生和另一班學生也是存在差異的,那如何準確把握學生的起點呢?我想可以借助前測數據,它可以為有效教學指明了方向。
如教學“復式統計表”時,前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊p96的時候學生就見過復式統計表,意讓學生初步認識統計表,滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及,就是這種復式統計表沒有“表頭”,生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表,學生對復式統計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖),第1題:像上表這樣的統計表以前見過嗎?見過約占65%,沒見過約占35%,學生在練習中碰到過、生活中也經常看見,但還是約35%的學生回答自己沒見過,說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮于表面,所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程,加深學生對復式統計表的印象。第2題:上表中的16表示什么意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人,約占41%;表達一半,如二班16人,或130~139厘米16人,約占22%,其他約占37%,真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到,需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇四
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格,是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一,也是最受人尊敬的權威發言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出:“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑,而采用所有數據的方法。”闡述大數據是一個比較的概念,它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來,它的關鍵是在“大”,數據存儲量越大,價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”,引申出“規劃”與“解決方案”,也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會,大數據的應用越來越彰顯他的優勢,它占領的領域也越來越大,電子商務、o2o、物流配送等,各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務,創新運營模式。有了大數據這個概念,對于消費者行為的判斷,產品銷售量的預測,精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值:一是時間,二是金錢。要知道“時間就是金錢,效率就是生命。”
大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變:采樣數據向全部數據轉變;精確制導向方向引領轉變;因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本,而是全體數據:在大數據時代,我們有更多的數據可以分析,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣,這也是通過大數據打通的傳統壁壘。
2.不再局限精確性數據,而是混雜性數據:以前需要分析的數據很少,所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄,隨著數據的積累,數據庫的完善,我們不再需要對一個現象刨根問底,只要掌握了大體的發展方向,適當忽略微觀層面上的精確度,會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據,而是相關關系數據:在大數據時代,我們無須再緊盯事物之間的因果關系,而應該尋找事物之間的相關關系,相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發生的原因,但是它會提醒我們事件的發生。
思考:大數據在農業領域建設。近年來,我國數字農業發展方興未艾,從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業,到浙江烏鎮的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦,數字農業正在悄然地助推傳統農業發展。從理想狀態來說,我認為數字農業就是有一塊地,你種什么,種多少,施什么肥,打什么藥,賣給誰,都用數據來表達,以大數據來支撐決策,通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講,數字農業是指以數據為關鍵要素,以數字技術與農業融合發展為重點,以數字產業化、產業數字化為路徑,實現農業生產過程及全產業鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業形態。
當前,我國已進入加快發展數字農業的新時期,發展數字農業有條件、有需求,恰逢其時,勢在必行。人類社會經歷了農業革命、工業革命,如今正在經歷信息革命。現代信息技術日新月異,全球數據爆發增長、海量集聚,數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業全方位滲透,讓傳統農業插上數字化的翅膀,培育了經濟新增長點和發展新引擎,數據對農業發展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業發展帶來深刻的變革,創造千載難逢的歷史機遇。(張洋)。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇五
這一章節,利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式,奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據,把整個大西洋按照經緯度劃分了出來,并標注出了溫度、風速和風向,從而發現了洋流,也為船員提供了有效的航海路線,這就是數據的價值體現了。書中也提到了,量化我們周圍的一切,是數據化的核心,將文字變成數據、將方位變成數據,將溝通、情感變成數據,通過大數據,我們會意識到,世界在本質上是由信息構成的。
在工作中,這點也可以作為啟發點,通過對數據的整理,或者說以某種方式采集到相關數據,將數據整理出有價值的信息后,不斷的改善到工作流程、效率、服務方面,也是工作上的創新點。
筆者在書中提到了,數據的潛在價值,并提出了數據創新應用的方法,第一是數據的再利用,數據信息被采集用作特定分析后,在另一個領域或者角色立場下,或許會開發出新的有價值的信息;第二是數據的重組,將不同類別、類型的數據進行重組,產生一個新的數據集合出來,尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展,這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值,數據將會貶值,但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣,即數據采集時的離散量、離散交互信號,舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據,數據的開放將會有利于各行各業的使用,并促進全行業數據時代的發展。這其中又提到了數據估值的概念,在數據使用時價值才會體現出來,而不是在占有本身。
根據所提供價值的不同來源,分別出現三種大數據公司,基于數據本身(采集大量數據的公司)、基于技能(提取用戶的需求,給出數據分析結果的公司)、基于思維(挖掘數據新的價值的公司)。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇六
“大數據”一詞不知何時在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時代》一書。
作者先從全局簡單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個學術和商業的實例展開寫作。樣本=總體、追求精確性和相關關系等大數據時代具體特點一一現出。在同時,作者也從個人、企業等多角度分析大數據中的隱憂。
書中內容繁多,在此不能各方面概括。此書中雖有許多專有名詞,但作者以其通俗的語言以及許多實例讓我嗅到大數據時代中一抹清新之氣。
為什么是清新的呢?因為書中的內容仿佛向我打開了一個既有點熟悉又有點陌生的世界。我們現在已處于網絡時代,在我們日常簡單的操作中大量數據產生,然而起初我們僅用眾多技術在解決手頭上的問題,那些大數據像沙子中的金子,價值不被發現。到目前,每當我們網上購書時總會看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、farecast與飛機票價預測系統等,這些事情的達成全來自于那些曾被忽略的大數據同時也在證明“預測,大數據的核心”這句話,為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。看到書中這部分內容時,我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來的福利,就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的書,讓我看到了以前無法發現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開發有關大數據的新型產業和研究相關項目。借網絡時代的便利大數據成為了如今最有商業價值的事物,使一切可量化的趨勢也開始出現。“本質上世界是由信息構成的”,面對這句話時,大數據時代仿佛就在眼前。
在感受驚嘆著大數據能為我們做到以往無法想象的事和它巨大的價值時,我認同大數據能極大優化我們的生活,但又不禁為這時代感到擔憂。一旦大數據時代來臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書中所言“我們時刻暴露在‘第三只眼’下:亞馬遜監視著我們的購物習慣,谷歌監視著我們的購物習慣,而微博似乎什么都知道”,而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效,一旦人們依賴大數據極少運用人類自身的創新等能力被數據束縛住,世界只會淪落為一個極少活力的機械環境。而我認為最大的憂患,是大數據時代對人類自身思維、思想、信仰等精神領域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時代說不定在幾年后就會逐步來臨,這使我不禁發問:我們一直堅信著信仰著的究竟是什么?我覺得世界說變就變實在令我想不通這個問題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂天。
于是我繼續去探索作者對這問題的思考。“更大的數據在于人本身”,作者還說“我們是在創造更好的未來”,也說“在一個預測的時代里,人類的自由意志不可侵犯,這一點不可輕視。我們在使用大數據時,應當懷有謙恭之心,銘記人性之本”。人類學家克利福德吉爾茲曾說:“努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它;在不能應用、不能拓展的地方,就停下來。”這些話語仿佛是陽光,驅散我心中對大數據時代的擔憂以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會造福我們人類世界,發揮出它背后對人溫暖的光芒。
面對時代的變革,我會為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。
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大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇七
導語:維克托·邁爾·舍恩伯格在書中前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,并用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
當我們說人類是通過因果關系了解世界時,我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時使用的兩種基本方法:一種是通過快速、虛幻的因果關系,還有一種就是通過緩慢、有條不紊的因果關系。大數據會改變這兩種基本方法在我們認識世界時所扮演的角色。
大數據的精髓在于我們分析信息時的三個轉變,這些轉變講改變我們理解和組建社會的方法。
第一個轉變就是,在大數據時代,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣(樣本=總體)
第二個轉變就是,研究數據如此之多,以至于我們不再熱衷于追求精確度
第三個轉變因前兩個轉變而促成,即我們不再熱衷于尋找因果關系,而應該尋找事物之間的相關關系。大數據告訴我們”是什么“而不是”為什么“。在大數據時代,我們不必知道現象背后的.原因,我們只要讓數據自己發聲。,出處:短美文(),轉載請保留本出處,否則追究其責任,謝謝你的支持,我們會給做得更好!
正如大家所知道的那樣,人類的大腦具備這樣的功能,它會把新輸入的刺激或信息與”過去的經驗或積累的部分知識“相對照,然后進行調整并接受下來。如果眼前新的現實與大腦中儲存的固有信息無法協調,便會在無意識中拒絕接受新的現實(當作沒有看見);或者通過自己一知半解的知識任意推測,使自己認識到的情況偏離實際(產生錯覺)。這是人的一種本能,目的在于使自己保持冷靜。
所以作者稱之為revolution。
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責,畢竟,想做而未做不是犯罪,社會關系于個人責任的基本信條是,人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確,那么我們的未來會被精準的預測,因此在未來,我們不僅會失去選擇的權利,而且會按照預測去行動。如果精準的預測成為現實的話,我們也就失去了自由意志,失去了自由選擇的權利。既然我們別無選擇,那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里,順便扯一下,書中另一段關于自由意志的描述
在哲學界,關于因果關系是否存在的爭論已經持續了幾個世紀。畢竟,如果凡事皆有因果的話,那么我們就沒有決定任何事的自由了。如果說我們做的每一個決定或者每一個想法都是其他事情的結果。而這個結果又是由其他原因導致的。以此循環往復,那么就不存在人的自由意志這一說了。——所有的生命軌跡都只是受因果關系的控制了。因此,對于因果關系在世間所扮演的角色,哲學家們爭論不休,有時他們認為,這是與自由意志相對立。
書中舉了個例子,舉了部電影《少數派報告》,當我看到這里的時候,”哎喲,我居然看過這部電影,想想心里還是有點小激動“,有興趣的可以去看下,大概就是講警察通過預測來提前抓捕犯人,不過不是通過大數據,是通過超人類的方式。當你什么舉動都可以被預測,相當于你完全暴露在太陽光下,換成你,你害怕不。
最后,附上兩段結語,一段是書中的一段話,另一段是我自己瞎編的。
大數據并不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的未來。
大數據終將會影響到我們,也像其他技術一樣會是一把雙刃劍,用得好,動心,濫用,害怕。如同核技術一樣,用的話,造福地球,濫用,給個金剛石地球你,照樣爆。我相信,未來的大數據的發展會如作者所說的,是一場生活、工作與思維的革命。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇八
知道"是什么"就夠了,沒必要知道"為什么"。在大數據時代,我們不必非得知道現象背后的原因,而是讓數據自己"發聲"。這個命題是我讀這本書最大的感觸。
對于大多數人來說,這的確是一場思維變革。對于理科學生來說,會認為這是一個錯誤的觀點,因為這無異于否定了他們對世界客觀物理化學規律探索的重要性;對于一名工科學生,其實這并不是一個多么新穎的觀點,因為工科是講求時用性的,如何能更好地利用基本自然科學規律創造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。
這些天來,在讀大數據這本書的同時,也稍微重溫了一下自動控制原理,認識到控制系統中存在明顯的大數據時代思維方式,借讀書交流會之際,與大家分享。
對系統的有效控制需要對系統理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了,但并不知道這一腳油門下去能給多大車速,這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了,不然超速被開罰單是很正常的。那么,問題就來了:如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門?這就是控制系統最關鍵的環節——建立系統數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什么的思維模式,不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子,經過繁雜的計算,還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程,因為得知道現象背后的原因。這僅是對于這種簡單的系統,若是對于航空發動機這種復雜的系統,結構工藝過于復雜,分析各部分的物理化學過程是十分困難的,這時候可以通過實驗法得到數學模型。
實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統計相關法。與大數據時代思維最接近的是統計相關法,主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號,根據被測對象各參數的變化,采用統計相關法確定被測系統或對象的動態特性。這種方法可以在被測系統或生產過程正常運行狀態下進行在線辨識,測試結果精度較高,但要求采集大量測試數據,并需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。
若用開車實例來解釋,此時的系統為汽車動力系統,施加的隨機信號為燃油量,被測對象指車轉速,得到的動態特性就是指車速與燃油量函數關系式,從而不用探求背后的物理化學規律就得到了數學模型。
在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間,除了發動機點火后震撼的場景動人心魄,控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目,我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型,結合航空發動機這種復雜的系統,對于搞控制的人來說,得到數學模型就夠了,現象背后的原因交給研發的人來探索更好。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇九
“除了上帝,任何人都必須用數據來說話。”――這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話,也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代,數據和空氣一樣遍布生活,對于有些人來說,數據無意義,而對于有些人來說,數據,即真相。
美國是《大數據》的主角,全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史,公共財政透明的曲折、《數據質量法》背后的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起,web3?0與下一代互聯網的未來圖景等等,為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。
透過全書,一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前――美國人民執著于個人隱私的保護,卻又不遺余力地推動著政府信息的透明與公開。
讀完此書,對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天,處處以數據說話,那么,政治、制度、生活將更加清明,事故、將降到最低點。
作為信息技術教師,是有必要閱讀此書的!有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用于教學的鮮活案例。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十
發言內容:。
要理解和重新定義物業服務行業的價值在哪里?我們需要先理順與行業發展相關的趨勢、價值鏈和關聯要素。
首先是幾個發展趨勢性。其一是關于中國社會生活結構演變,即中國已經完成了90年代以前,國家統籌管理向現在社區管理與服務兼容的社會生活結構的深刻轉變,物業管理行業已成為中國社會管理的一支重要的正面力量(主要是服務職能);其二是關于城市建設與房地產業鏈,即未來數十年,圍繞房地產及相關聯產業都日趨理性、逐步衰減,而圍繞居家生活及相關聯產業都日趨看好、逐步增長;其三是關于互聯網影響力,即互聯網尤其移動互聯網將改變產業鏈劃分、所有行業的格局、產品提供方式乃至真正的商業模式。其四是關于人性及需求,未來,對于能夠依靠網絡與機器提供的產品或服務,將逐步減少人工投入,而網絡與機器無法替代的手工產品、精神與感官體驗、人對人的貼合等等,將因為人工難以取代而凸顯資源的寶貴。
其次,我們來看一下價值鏈。這事關如何重新定義我們的價值。很多人在微信上有很多“群”,涵蓋了家人的、朋友的、同學的、同事的等等,群中人相互間也許并不認識,之間也沒什么關系,唯一的交集點就是我們自己。這給我們一個雖是常識性的、但很容易忽略的啟示--人的本質是一切“社會關系的總和”,即人是可有多種生活價值鏈的,可以做出多種選擇。企業也是一樣的,我們總是把自己定位在房地產業鏈上來固化我們的思維與業務,以為在做物業售后服務,長此以往,物業管理退變成我們唯一的業務與收費來源,當跨界者(非以此為業務和收費來源)來時,我們懵了,甚至來不及招架。我們要有互聯網思維,即每個人、每個企業都應該重新定義自己的價值--在不同產業鏈價值鏈上。如此,我們物業服務業除了是房地產產業鏈,為什么不可以是社區生活服務服務鏈?為什么不可以是物流配送產業鏈?為什么不可以是休閑旅游業?為什么不可以是…….
最后,我們再來理一下重新定義價值中邏輯關聯的相關要素。這方面我在多次發言和《重新定義價值》一文中做過專門闡述,在此不再長篇累述。需要說明的是,我們在評估、判斷物業服務行業變革與轉型升級中的評估要素最少包含五項:現代服務業的內涵、特征與內在要求,全球頂尖同類企業的成功范式,互聯網變革與商業模式創新的深遠影響,物業服務行業自身發展趨勢,中國政治文化、經濟發展趨勢與龐大的市場潛力。
在理順以上這些與行業發展有關的趨勢、價值鏈和關聯要素的基礎上,我們能夠看到物業管理行業的真正價值。我認為,首先,我們從事的是一個好行當,用互聯網思維、未來趨勢看尤其如此!有人說,那些互聯網巨頭之間其實都有默契,他們瓜分的版圖和他們滿足互聯網時代的重大需求有關,百度解決的是人與資訊的關系,淘寶解決的是人與物的關系,微信解決的是人與人之間的關系。大家也認為,目前還缺少一個方面,也是最難的,就是人與服務之間的關系,因為這涉及oto模式中的第二個“o”--線下的真正的整合能力。只有那些既有腦子、能夠創新,又能踏踏實實落地解決客戶端需求的人才能解決這個問題。這方面,我反而看好物業管理行業。
以前我們常常抱怨中國的物業管理都是圍墻壞了事,因為歐、美等發達國家的住宅社區沒有圍墻,因此也沒有我們所說的綜合物業管理,他們所謂物業管理等同設施管理。雖然圍墻讓我們物業管理行業非常苦惱(很多責任邊界不清都是跟圍墻有關的),但正是有了這座圍墻,讓我們行業可以有機會,借助互聯網技術,以oto模式,通過app這樣的載體來成為互聯網社區生活服務供應商。這是時代、中國國情對我們辛勤耕耘物業人的特別饋贈,老外沒有、其它行業特別想要有但還沒有的好行業。
前兩天我親耳聽一位房地產與互聯網業界的大佬談起,他們認為,萬科物業比萬科地產更值錢,且不說這個論斷是否正確,但細究起來,確有道理。也許將來,人們會說物業管理行業比房地產開發行業更值錢。
其次,物業管理行業最少有三大產業鏈與業務方向值得我們好好布局與耕耘,以此體現我們的真正價值。第一是成為像第一太平戴維斯(savills)、世邦魏理仕(sbre)這樣的房地產綜合服務供應商,第二是成為像歐艾斯(iss)、愛瑪客(aramark)這樣的設施管理及綜合后勤服務供應商,第三是成為我們獨創的互聯網社區生活服務供應商。這三大方向也完全符合我們行業現今及未來的服務范圍與對象:商業辦公物業、公共性物業和住宅物業。
與此同時,也是非常關鍵的,時間是真的不等人了,現實威脅已經存在。馬云講的“很多人輸就輸在,對于新興事物第一看不見,第二看不起,第三看不懂,第四來不及”,我開始以為最關鍵是不要看不見、看不起,后來才發現,最難的是來不及!不是危言聳聽,如果我們再不徹底轉變觀念甚至顛覆自己,立馬行動,恐怕我們中的很多人真的“來不及”了。因為互聯網時代不是有了第一還有第二,數萬家企業中可以排出top200,而往往是有了第一就不需要第二。其實做微信第一家并非騰訊,而是米聊,但是他們沒有意識到速度的重要性,騰訊微信搶先一步正式推廣并且成功,隨后雷軍即宣布米聊退出,并且表示“輸得心服口服”。最近有篇文章,馬化騰談2013年十大總結(歐億網《移動互聯網是一場巨大的顛覆》)中有段文字:“坦白講,微信這個產品出來,如果說不在騰訊,不是自己打自己的話,是在另外一個公司,我們可能現在根本就擋不住。回過頭來看,生死關頭其實就是一兩個月,那時候我們幾個核心的高管天天泡在上面…….”。是的,“生死關頭其實就一兩個月”,說的就是速度。馬年春節“微信紅包”再次贏了“微米紅包”,后者據說腸子悔青,只因為差了10天。易居中國周忻與平安銀行去年聯手投入500億元,將互聯網、房地產買賣、按揭等業務整合后形成了一個全新的業務,從雙方開始談判,到策劃、產品設計、取得銀監會批文、到正式發布,只用了28天時間。在互聯網時代,不快速行動真的不行,因為時間--不等人!
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十一
數據時代是一個無處不在的數字世界,我們生活在這個數字化的時代當中,伴隨著科技的不斷發展和普及,數據也變得日益龐大、重要且不可倒退。在這個時代里,科技正在重塑著我們的社會形態和人類思維,同時也為我們帶來了前所未有的機遇和挑戰。通過對于數據時代的思考、探索和實踐,我們可以更好地理解這個時代所面臨的機遇與挑戰,在其中找到我們自己的定位,并不斷地完善自己。
數據時代有許多的機遇,它不僅僅是一種生產工具,更是一種創新方式和商業模式。在這個時代里,我們可以通過掌握相關技能、獲得數據分析能力,集成多渠道的資源、掌握實時數據、深入挖掘數據,如此種種,才能更好的進入數據時代的角色,轉化機遇。通過數據分析,我們可以做到精細化營銷、用戶需求細分以惠及用戶、結合多種方式實現新的業務形態。當然,隨著數據時代的到來,要充分利用好數據所提供的機遇并不只這些。
數據時代的挑戰并不少。數據時代下的問題,已經不僅僅是如何收集和處理數據,而是如何高效地利用數據進行分析和應用。復雜的分析技術、不穩定的模型、部分數據隱私、多樣性的數據資源等等,這些都是數據時代所要面對的挑戰。同時,我們也需要提高對于數據的素養,了解大數據安全與數據合規的知識,從而提高數據的價值和安全保障。
第四段:探索數據價值的實踐。
數據價值是數據時代的重要指標,它對于企業和個人都有著重要的意義。因此,如何獲取和提高數據的價值,已成為我們進入數據時代的重要任務之一。首先,我們需要了解數據,并不斷探索數據背后所蘊含的價值,從而實現數據資源的優化利用;其次,我們需要整合數據,建立包含全方位視角的數據管理體系,并實現對數據的全面監測;最后,我們需要通過開放數據共享與創新機制等手段,不斷推進數據開放與應用,讓數據價值得以最大化。
第五段:結語。
對于數據時代的思考不止于一篇文章,它不斷地為改變著我們的生產模式,我們的思維模式和我們的價值觀。只有不斷探索和實踐數據時代的價值,我們才能充分地提升我們的競爭力,成為這個數字化時代的中流砥柱。讓我們在這樣的時代里,積極擁抱變革、把握機遇,去發掘數據價值帶來的更多可能。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十二
悅讀愉悅身心,悅讀陶冶情操,悅讀改變生活。
悅讀,翻開我們手中的書,書是橋梁,讓人思接千里;書是翅膀,讓人心游萬仞。摩挲書頁,捧卷而讀,聆聽文化的鐘鳴,啜飲文化的甘露,我們每個人都能遇見一個不一樣的自己。
本書《大數據時代》出自維克托·邁爾-舍恩伯格,是最早洞見大數據時代的發展趨勢的數據科學家之一,也是最受人尊敬的權威發言人之一。舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出:“大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑,而采用所有數據的方法。”闡述大數據是一個比較的概念,它是在人類過去運用小數據庫隨機抽樣獲得分析結果比較而來,它的關鍵是在“大”,數據存儲量越大,價值越顯著。大數據的核心作用在于“預測”,引申出“規劃”與“解決方案”,也就是我們說的“算法”。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、ibm、蘋果、facebook、twitter、visa等大數據先鋒們最具價值的應用案例。
在現今的社會,大數據的應用越來越彰顯他的優勢,它占領的領域也越來越大,電子商務、o2o、物流配送等,各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務,創新運營模式。有了大數據這個概念,對于消費者行為的判斷,產品銷售量的預測,精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。就我個人體會。大數據產生最直觀的價值:一是時間,二是金錢。要知道“時間就是金錢,效率就是生命。”
采樣數據向全部數據轉變;精確制導向方向引領轉變;因果關系向相關關系轉變。
1.不再局限隨機樣本,而是全體數據:在大數據時代,我們有更多的數據可以分析,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣,這也是通過大數據打通的傳統壁壘。
2.不再局限精確性數據,而是混雜性數據:以前需要分析的數據很少,所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄,隨著數據的積累,數據庫的完善,我們不再需要對一個現象刨根問底,只要掌握了大體的發展方向,適當忽略微觀層面上的精確度,會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力。
3.不再局限因果關系數據,而是相關關系數據:在大數據時代,我們無須再緊盯事物之間的因果關系,而應該尋找事物之間的相關關系,相關關系雖然不能準確地告訴我們事件發生的原因,但是它會提醒我們事件的發生。
近年來,我國數字農業發展方興未艾,從北大荒千里沃野的無人駕駛農機作業,到浙江烏鎮的刷臉入住農家樂、西安阿里的智慧大腦,數字農業正在悄然地助推傳統農業發展。從理想狀態來說,我認為數字農業就是有一塊地,你種什么,種多少,施什么肥,打什么藥,賣給誰,都用數據來表達,以大數據來支撐決策,通過信息化、數字化提供全程社會化服務。具體講,數字農業是指以數據為關鍵要素,以數字技術與農業融合發展為重點,以數字產業化、產業數字化為路徑,實現農業生產過程及全產業鏈數字化表達、數字化設計、數字化管理的新興農業形態。
當前,我國已進入加快發展數字農業的新時期,發展數字農業有條件、有需求,恰逢其時,勢在必行。人類社會經歷了農業革命、工業革命,如今正在經歷信息革命。現代信息技術日新月異,全球數據爆發增長、海量集聚,數字經濟高歌猛進。互聯網、物聯網、大數據、云計算等數字技術加速向農業全方位滲透,讓傳統農業插上數字化的翅膀,培育了經濟新增長點和發展新引擎,數據對農業發展的放大、疊加、倍增作用正在快速釋放。這將為農業發展帶來深刻的變革,創造千載難逢的歷史機遇。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十三
3月11日下午兩節課后,我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚于多媒體教室,共同分享、交流《大數據》讀后感。
老師們從:何謂大數據;立足國情對大數據進行探討;大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。
張萌老師說:大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐,不可生搬硬套。
董譯雯老師說:在你我感嘆《大數據》里深植于美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時,可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識?作為典型的八零后,我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但愿,我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考“我”這個字的含義,足矣!
張紅杰老師說:很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中,應該有大數據意識,創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法,從中發現一些教育現象,并采取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目,多一份嚴謹與科學。
白媛媛老師通過文中的三個事例,結合教學實際,談了自己教學中對數據使用的價值;結合自己的工作,談了如何實現工作的最高境界。
交流活動尾聲,身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀后的感悟:我們心中要裝著學校,因為我們個人的命運依賴群體的命運;工作要追求精細化,不能做胡適書中的“差不多”先生;尊重數據,擁有數據意識,建立數據團隊!
此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書,到開學伊始的分組沙龍,再到今日的閱讀共享,現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識,掌握大數據,運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的臺階!
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十四
“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出,可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候,瞬間引起了轟動。隨即,各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面,在搜索框中搜索“大數據”三個字,就會出現好多本有關“大數據”的書籍。可是,有一個很有趣的現象就是:幾乎所有的平臺上,出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去,這本書推薦欄里的第一句話就是:迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時,為這本書做推薦的都是各行業的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高,評價最好。
我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書,整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的,整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講,閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華,只是很想知道對于這么一個很直白的名詞,作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚,可就是這種“愚蠢”的好奇心,讓我更透徹的看到書中的精華。
在看《大數據時代》這本書之前,我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感,除了觀點碰撞之外,我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書,已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!
大數據時代的入門書。
看完這本書,我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念,同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處,影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分,后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書,是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發展影響很大,并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變:1、大數據利用所有的數據,而不再僅僅依靠一小部分數據,不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多,不再熱衷于追求精確性,也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系,而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。
既然一直都在強調大數據對我們的意義,總要有具體體現。整本書中,我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發現:新品發布的時候,舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出,舊產品就會便宜,從而就會提高購買量。這個發現和我們平常的心理是完全違背的,而且如果不用數據來證明,直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變,往往就會引起整個社會的大變動。
大數據這個概念的出現,讓大數據逐漸發展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上,數據本身、技能和思維是最重要的環節。隨著互聯網技術的發展,越來越多的公司都能收集到大量的數據,這些數據也會越來越公開。可是在這些公司中,不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司,一種是掌握了專業技能但不一定擁有數據或者提出數據創新性用途才能的公司,另一種就是擁有超前思維,懂得怎樣挖掘數據的新價值的創新公司。短時間內,我們可能會感覺擁有創新思維,懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的。可是等到產業成熟之后,所有人都知曉了大數據的意義,所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時,隨著科技的進步,掌握大數據技術的也將成為常態。所以到后來,整個價值鏈的核心環節還是回到了數據本身。而到那時候,大數據的公開性也就越來越小。
在大談完大數據對人類發展的積極意義之后,作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處,同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪,這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會,大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監控”之下,我想到那時候,別說我們每個人的隱私已經沒有的了,嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中,自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時,由于數據是永久保存,大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷,所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有,從現在各種大數據預測的結果來看,很多發言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發展已經違背了大數據不追求精確性的特征,這也是書中自相矛盾的地方。
對于一個新事物,如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣,這已經算是一本不錯的入門書了。
從小到大,雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了,喝點雞湯能夠補充營養。心靈受傷了,看點心靈雞湯可以鼓舞人心。可是近幾年,人們生活水平提高了,營養富余,雞湯已經不是人們補營養的期待了。同樣,心靈雞湯也是如此。
心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來,心靈雞湯很大的一個特征就是:立人的志,但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯,希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂,感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想,你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義,當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是,整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物,即使向讀者講技術,也沒有幾個人看得懂,可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題,大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時,在本書中文譯作者寫的序里,強調自己翻譯這本著作的一大優點是可以結合國內的案例來分析書中的理論,結果,看到最后一頁都沒有看到一個國內企業關于大數據運用的案例。
之所以我稱之為“心靈雞湯”,還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用,事實上按照現在的經濟發展水平和社會文明發展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發展健全的基礎上才能實現。
大數據的“傳銷手冊”
看到這個標題,大家可能會覺得我夸大其詞,受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達,我只想說兩點:1、此說法僅代表我個人觀點,是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。
我們都知道傳銷組織在發展下線的前期是要花大力氣去培訓的,也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物,最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式,前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念,作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者,可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的,所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。
大數據時代是未來的趨勢,這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活,改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態面向世界,它都沒有錯,因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候,人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十五
《大數據時代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作,這本書也被尊為國外大數據研究的先河之作。這本書最大的優點就在于作者利用上百個例子來對大數據的方方面面做了詳細解說,讓外行也很容易理解。結構上,作者通過大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革三個角度依次闡述,條理清晰。
所謂"大數據",按作者的說法,就是"所有數據"。隨著計算機運算速度和存儲能力的發展,收集數據變得越來越簡單,儲存數據的成本越來越低。在過去,由于技術限制,人們做統計時只能收集有限的數據做樣本,其中要考慮隨機樣本的選擇,努力減小因樣本問題出現的誤差;統計結果往往不能重復使用,造成數據利用率低。而現在則可以做到"樣本=總體"。數據的增多帶來不可避免的精確性問題。"小數據"時代,一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗,幸運的是,"大數據"時代對精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴格——數據的數量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中,最重要也是全書的核心觀點就是大數據時代,我們應該從追求"因果關系"的舊思維方式向追求"相關關系"轉變。在我看來,這實際上是通過大數據來透視一種事物的發展趨勢,而很多精確學科領域依然需要探尋"因果關系"解決更有針對性的問題,所以,這局限了這一轉變只能在特定的領域發生。作者自己也說,"大數據的相關性將人們指向了比探討因果關系更有前景的領域。"。
大數據時代的數據獲取方式是多種多樣,數據形式也是千變萬化,任何文字、行為、萬物都可以被數據化后用來分析。對這些數據的利用,不僅要考慮到其初次使用價值,更要放眼它未來可能的用途以提高數據的利用率。當然數據并不是無限使用,時效、環境的變化肯定會對數據提出新的要求,所以數據的折舊也是應當考慮的。這又引出了對數據這一無形資產的估值可能性。對于facebook,twitter這樣的公司來說,數據就是他們的核心,如何在資產負債表上給他們一個公正的體現正是我們需要考慮的。
大數據時代的價值鏈由三部分構成,我把它們簡化為"生產—分析—使用"三個環節,這對應書中的三種類型公司:第一種是基于數據本身的公司,第二種是基于技能,第三種則是基于思維。在大數據早期,技能和思維最有價值,但作者認為,最終,大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。這是假定了一個成熟的市場,人人都了解了大數據的用途。
對于普通人來說,大數據時代最關心的還是隱私問題。不知不覺中,個人的一舉一動都暴露在政府甚至私人企業之下,還面臨潛在的泄露風險。對此,作者提出了使用者承擔責任的解決辦法,而不是過去那種流于形式的使用授權。大數據甚至能預測一個人的犯罪動機,這給監管者帶來的難題是,預測一個人要犯罪,懲罰還是不懲罰?在這點上,社會達成"個人僅需對行為而非動機負責"的共識非常重要。
大數據時代的風險控制靠的是"算法師",類似會計師一樣的職業,對大數據的準確度或有效性進行鑒定。這能在一定程度上防止數據濫用的發生和數據獨裁。當今的法律亦需對大數據監管進行修訂補充。
當代大數據發展主要由科技公司推動,相信在不久的將來更多的傳統領域會意識到大數據的重要性。但我們也應該保持清醒,大數據并不是萬能藥,對某些領域或環節,使用大數據是一種簡單且實用的選擇;但對某些領域,盲目使用大數據只會適得其反。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十六
隨著科技的發展,我們已經進入了一個數據時代。無論是學校、企業還是政府,數據已經成為日常工作中不可或缺的一部分。在這樣的時代里,我們應該如何看待數據以及如何利用它,這是我們每個人都需要思考的問題。在這篇文章中,我將分享我的數據時代心得體會,希望對大家有所啟迪。
在數據時代,數據像水一樣無處不在,對于各行各業來說,獲取和處理數據成為了最基本的需求。數據涉及方面很廣,不同行業、不同領域的數據都有不同的價值,但其中最重要的一點就是,數據是價值的源泉。對于企業而言,數據的分析和利用可以提高業務效率、減少成本、增加收益;對于政府而言,數據的分析和利用可以優化公共服務、提高效率、更好地滿足民生需求。因此,可以說數據是當今社會創造價值的基礎。
2.數據的正確性和分析能力至關重要。
在數據時代中,數據的正確性和分析能力是非常重要的,因為如果數據錯誤或者分析不準確,將會給企業或者政府帶來巨大的風險。因此,需要保證數據的來源和準確性,并且需要具備專業的數據分析能力,準確地從大量的數據中抽取出有價值的信息。同時,數據的保密性和安全性也是需要重視的。
3.數據共享可以帶來更多發展機會。
在數據時代,數據共享也成為了一個趨勢。通過數據共享,可以讓不同機構之間的數據更好地共享和利用,加快各個方面的發展。比如,政府可以公開數據,供社會各方使用和分析,帶來公共服務的進步和效率的提升;企業可以與各種業務合作商進行數據共享,更好地滿足用戶需求,在商業領域實現可持續發展。
在數據時代下,個人隱私保護也成為了一個重要的話題。在收集、分析和利用大量數據的過程中,難免會涉及到個人信息的披露和利用,而這就需要更加完善的管理和監管。企業和政府都需要通過技術手段和法律途徑,加強個人隱私的保護,讓數據使用得到更加合理的平衡。
5.人類智慧和技術手段應該相互協作。
在數據時代下,人類智慧和技術手段是相輔相成的。數據的分析、利用離不開人類智慧的指導和輔助,而人類智慧的有限性也需要技術手段的幫助。因此,人類和技術應該相互協作,實現更好地數據分析和價值開發。只有這樣,才能更好地推動科技的進步和社會的發展。
總的來說,數據時代可以給我們帶來很多機遇和挑戰。我們需要認真思考數據的價值和正確性,并且要用正確的態度對待數據,實現數據的合理化調用和運用。只有這樣,才能在數據時代中贏得更多的發展機會。
大數據時代的經濟學家范文(17篇)篇十七
未來的十年,將是大數據引領下的智慧科技時代。不管你是否意識到它的存在,大數據都將越來越快地改變我們這個時代,包括我們的生活方式。
維克托·邁爾-舍恩伯格是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。他通過一個大家熟知的事例,來幫助我們理解“大數據”的潛在影響力,那就是四個世紀之前望遠鏡和顯微鏡的發明。望遠鏡能夠讓我們感受宇宙,顯微鏡能夠讓我們觀測微生物,它們都是收集海量數據的新工具,因為這種工具的發明,人們同步更新了分析數據的技術和方法,促進了人們對世界更好的理解。如果說望遠鏡和顯微鏡是測量領域中的一場革命,那么今天的數據測量就相當于是現代版的望遠鏡、顯微鏡。隨著社交網絡的逐漸成熟,移動帶寬迅速提升,云計算、物聯網應用更加豐富,以及更多的傳感設備、移動終端接入到網絡,由此產生的數據及數據的增長速度比歷史上的任何時期都要多、都要快。一個大數據的時代,不經意間順理成章地翩然而至。
一、什么是大數據?
大數據是當前最熱門的話題之一。但什么是大數據,人們尚未給出確切的定義。首先,“大數據”是相對過去小的、局部性的數據而言的;其次,利用大數據進行分析和工作時,所依據的關于此事盡可能完整的數據,從而“一覽眾山小”,而不是采用局部的小數據,從局部推斷整體。
維克托也并未直接給出大數據的定義。不過,他用三大轉變描述了大數據的特性:
轉變之一:在大數據時代,我們可以分析更多的數據,有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴于隨機采樣。例如一項針對相撲比賽中非法操縱比賽結果的研究對64000場比賽進行了分析,這算不上一個很大的數字,但由于這是過去十年所有的比賽,所以它是大數據。
轉變之二:由于有了更多的數據,我們可以接受更多的混雜、更多數據上的不精確。如果我們對于一個事物只有50個數據點,那么每一個數據點都必須非常精確,因為每個數據點都是有用的;但是如果我們有5000萬個,去掉10個,甚至去掉1000個都沒有太大的問題。
轉變之三:不再探求難以捉摸的因果關系,轉而關注事物的相關關系。分析大數據主要為了預測未來“是什么”,而不是“為什么”。因為很多時候我們以為我們找到了事情背后的原因,實際上卻沒有找到。更多時候知道了“是什么”就足夠了。例如知道流感將會擴散到哪里就足夠了,我不需要知道為什么;知道什么時候在網上購買機票能夠獲得最優惠的價格就足夠了,我不需要知道為什么此時價格最低。
二、大數據帶來的變化。
大數據從根本上改變我們認識世界和改變世界的方式。很多傳統的習慣將被顛覆,很多舊的制度將面臨挑戰。舉例來說:
第一,科學探究的思路和方式受到挑戰。
探究是新課程改革中的一個熱詞,是促進學校教學與科學研究相融合的實踐舉措。科學探究的基本路徑是:發現問題,提出假設,制定方案,實踐探究,分析數據,得出結論。之所以會梳理出這樣一個探究的路徑,與我們對問題知曉的信息過少有關。換句話說,對所要研究的事物,我們知道的數據很少,需要從這些很小的數據出發,通過猜想和假設,進行試探性的研究,如果研究得出的結果和自己的假想是一致的,則說明我們的假說是正確的,這些假說會上升為對該事物描述的知識,我們掌握該事物的數據也隨之增加。
利用測量所獲得的點滴數據,從一個局部來推測世界是怎樣的,這是科學探究的基本思路和方式。長期以來,我們總是通過這樣的方式來認識世界,對其有宗教般的信仰。盡管我們知道,決策者總是先有了想法,才會提出假設。如果決策者自身對所研究的事情存在著偏見,所提出的假設就很難得到實證的支持,這往往會導致探究花費了很長的時間、很大的物力和財力,也常常勞而無功。但科學研究者還是堅定不移地沿著這條道路前行,學校在教學中也將其作為科學研究的基本規范來傳授。
在大數據時代,這樣的研究方式收到了極大的挑戰。先舉個事例來說吧。手機輻射是否能夠致癌?關于這個問題,無論我們的假設如何,實驗的設計都很難進行。首先,樣本選擇過少,沒有統計學上的意義;其次,不能拿人做研究對象;第三,短時間的研究很難觀察到變化。有了大數據之后,這樣的難題就可以迎刃而解了。前段時間,丹麥就進行了這樣的研究。丹麥擁有1985年手機推出以來所有手機用戶的數據庫。他們從這個數據庫中分析了1990年至20xx年擁有手機的所用用戶的數據,同時,他們還收集了這一期間醫院收集的所有癌癥患者的數據,然后分析手機用戶是否比非手機用戶有更高的癌癥發病率。這兩個數據庫本身是完全獨立的,在作分析之前從來沒有想過可以做這樣的研究。結果表明,使用移動用戶和癌癥風險增加之間不存在任何關系。20xx年10月,這一研究的結果發表在《英國醫學雜志》上。
上述的案例告訴我們,在獲得了大量的數據,能夠對事物的整體進行全面的認識之后,假想就沒有意義了,我們可以直接根據全面的數據做出結論。