大数据的时代思维观念

❶ 什么是大数据时代的思维

给你举个例子吧

❷ 大数据时代，对我们的生活和思维发生了哪些改变

一场生活、工作与思维的大变革。大数据开启了一次重大的时代转型。大数据时代的思维变革：1、更多。2、更杂。3、更好。大数据时代下的变革三部曲：商业变革（二）大数据时代下的变革三部曲：管理变革（三）

❸ 大数据时代下的思维提升

在大数据时代，我们的思维认知很容易受到各类媒体的冲击。下面我分享几点关于在大数据时代下如何进行思维提升的思考。

第一，我们尤其要培养开放性思维，提升思想的包容性，警惕认知偏差。认知偏差往往源于人们只看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。比如，“幸存者偏差”就是众多认知偏差之一，因为失败案例被忽略导致人们盲目乐观。

第二，我们要摈弃样本思维，建立全局思维。我们每天被海量信息包围，从这些信息中找到有效信息就成为一种必备技能。大数据精准信息投放导致我们都深陷信息壁垒之中，只有敢于打破壁垒，确保信息的多样性和整体性，这样才能帮助我们更接近事实真相。

第三，我们要从感性思维切换到理性思维。大数据意味着庞杂的信息，这些信息作为实证材料时刻影响着影响我们的观念。相近的和相反的例证导致我们在截然不同的结论之间摇摆不定，迷惑不已。因此，我们只有认真分析不同信息来源背后隐藏的动机并系统梳理其内在联系和发展脉络，才能实现从感性思维到理性思维的转变，摆脱信息表象的困扰。

❹ 在大数据时代,大学生应该具备什么样的大数据思维

在大数据时代，大学生应该具备的大数据思维如下：

1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。

2、唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。

3、不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。

大数据时代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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

(4)大数据的时代思维观念扩展阅读：

大数据思维的其他介绍：

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

另外，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

❺ 大数据对人们思维模式的影响有哪些

大数据对人们思维模式的影响内容包括：

• 数据驱动：大数据时代，人们越来越倾向于使用数据来驱动决策和行动，而不是凭直觉和经验。

• 可视化思维：大数据时代，人们通过可视化工具来理解和分析数据，更容易理解和记忆。

• 统计思维：大数据时代，人们需要具备统计思维，能够分析和理解大量数据。

• 模型思维：大数据时代，人们需要具备模型思维，能够建立数学模型来描述和预测数据。

• 从数据中寻找规律：大数据时代，人们需要具备数据挖掘和机器学习的能力，从大量数据中寻找规律和洞察关系。

• 协同思维：大数据时代，人们需要具备协同思维，能够与不同领域专家合作共同分析和解决问题。

总之，大数据对人们思维模式的影响包括但不限于上述几点，它需要人们具备更强的数学和统计学知识、编程能力、数据库知识、可视化能力、统计思维、模型思维、数据挖掘能力和协同思维等。

❻ 大数据所带来的四种思维方式的转变

随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：

事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。

以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。

社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。

在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。

在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。

然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。

在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。

在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。

在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。

不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。

众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。

大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

❼ 什么是大数据时代的思维

大数据时代，人复们对待制数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能。

❽ 什么是大数据时代的思维

什么是大数据时代的思维

一百多年前，汽车行业是第一个真正引入大规模生产概念的行业。那些以前买不起车的美国工薪阶层，突然承担得起汽车这个富人的专属玩具了。福特T型车让成千上万美国家庭拥有汽车。但大规模制造也有其局限性，福特先生说过，你可以买到各种色彩的车，但红色、绿色都不可能，只能是黑色。大规模生产让数以百计的人买得起商品，但商品本身却是一模一样的。

我们面临这样一个矛盾：手工制作的产品漂亮无比却非常昂贵；与此同时，量产化的商品价格低廉，但无法完全满足消费者的需求。

我认为下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。比如消费者希望他买的车有红色、绿色，厂商有能力满足要求，但价格又不至于像手工制作那般让人无法承担。

因此，在厂家可以负担得起大规模定制带去的高成本的前提下，要真正做到个性化产品和服务，就必须对客户需求有很好的了解，这背后就需要依靠大数据技术。

数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说，这里有一张照片，照片里的人在骑马。这张照片每一分钟，每一秒都要拍一张，但随着处理速度越来越快，从1分钟一张到1秒钟1张，突然到1秒钟10张后，就产生了电影。当数量的增长实现质变时，就一张照片变成了一部电影。

让我来告诉大家，美国有一家创新企业Decide.com。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。

在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。

再举一个例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析。他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。

大数据有三大特点: 更多，更乱，但内部有关系可循。

如果拍一张照片，我需要对着某一个人，好比说拍陈部长的照片，如果焦点只对准他，那其他的人物在照片里就会模糊掉。我会得到陈部长的所有信息，但是其他观众的信息就过滤掉了。我们采集信息的时候也要做决策，到底要回答什么问题，采集什么数据，因为一旦数据采集完毕，就无法重新问另外的问题。

但今天我们已经拥有全新的照相技术了，一张照片里可以把对角所有事物，包括所有的数据、光线都会被拍摄进去。这样，我任意点一个地方，它都能变得清晰。

为什么要这么做呢？方便决策。

我可以在照片生成之后再决定我究竟要什么，因为这些数据包含所有的答案。不要把自己限制于眼前的问题，要为有前瞻性，把其他有可能出现的问题也给囊括进去。这是一个非常创新的办法，同时很清晰地告诉我们大数据能够做什么。我可以跟大家分享一个秘密，如果你把照相机拿出来仔细看，可以看到这是中国制造。

在拥有如此多的数据以后，接下来我们面对的数据质量问题。

为了避免混乱，我们需要找到数据之间的关联性。

举个实际生活中的例子，大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。

这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。

同时，大数据也重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。比如使用谷歌眼镜，消费者不需要屏幕了，因为下一代的眼镜会更好地理解消费者看到什么，知道如何更好地抓住人们的视线。对于零售商而言，消费者眼中看到的信息是极具价值的资产。卖家就可以了解大家在看什么样的广告，什么样的产品，在路过橱窗时究竟看了一些什么。

数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用。

大数据的一大优点就是数据可以被重复使用。比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，

但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。

这里还有更大的秘密，Inrix可以重复使用数据。比如它了解到周末堵车时，哪里有堵车哪里有更好的销售，他们就可以把这样的数据提供给投资公司，投资公司根据这些数据对零售业再投资，这样的服务以前是从来不存在的。

那么，大数据可以如何为创新企业所用？

你觉得之前成立新公司需要大笔资金，但事实并非如此。Inrix一开始并没有钱，如果你想在大数据时代获得成功，你已经不需要大的生产基地，大的仓库了。你只需数据，只要拥有数据，对其进行分析就可以了。有云存储的话，这个成本就更低。Inrix在成立之初根本没有服务器和电脑，他们只是租用了云服务，也不需要很多的启动资金，他们只是有这样一个产品想法。

大数据时代的思维方式是：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。

大数据的思维方式也可以帮助政府为大家提供更好更有效的服务，好比说我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

Target是一家非常大的美国零售公司，他们已有大数据的分析。

有一天，一个电话打进来，是一位非常生气的客户，这个客户说公司送给他17岁的女儿一个折扣券，这个产品是尿布或者是避孕药，这位客户说：“我17岁的女孩子根本不需要，我需要你来道歉。”几天以后，客户自己跑来道歉，他说你说的很准，我的女儿真的怀孕了。因为怀孕的女性会有不同的生活习惯，会买不同的东西，我们自己有时候都不知道他们已经怀孕了，而Target反而知道了。

这家公司就用这些信息为客户推荐产品，然后给折扣券。为什么要讲这个例子呢？因为美国很多客户感到紧张，Target有这样的能力来了解他们的生活中究竟发生了一些什么。

这意味着大数据的另一个关键点，要提高客户对你的信任。

举个例子，大数据时代美国运通有这样一个功能，你给他们打电话的话，他们会知道你是谁，好比说你的电话号码跟你的姓名相关。如果在电话里说：你好吗？维克托先生，我能为你做什么，这会吓着客户，因为他不知道为什么你知道他的名字。营造信任很重要。我相信你的过程中，也希望你们相信我，所以我们做大数据分析的时候，客户需要能够信任服务供应商，而服务供应商也需要表现出来为什么他是值得信任的。

这样一个信任也不应该被打碎，企业应该要知道哪些事情可以做，哪些事情不能做，客户的信任将是最珍贵的资产。

什么样的服务行业会从大数据中获益？

其实所有的服务行业都可能从中获益，即便是你觉得和大数据没有关系的也可以从中获益，好比说医疗服务、教育、学习。

我正在写一本新的书，明年的上半年会出版，还是大数据以及相关的服务业。明年你就知道了，这本书里面会提到大数据对服务业很重要，因为服务业将会面对巨大的改变，这不仅仅是效率，大数据会为各行各业带来效率，而大数据对于服务业来说不仅仅是效率，我们更多看到将是创新。我们会有越来越多的创新想法，来提供新的产品和服务，这样的话可以让经济更好地发展，我们以前是从来没有看到过的。

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❾ 什么是大数据时代的思维

面对数据处理，数据分析，有人觉得很难、很乱，其实我们首先要做的是对数据处理的正确认识，也就是数据分析思路。
1、分析需求
分析需求，首先要收集需求，需求可以从访谈、走访、市场调研的方式获得。对于手机来的需求也许很杂很乱，目标不同意，可以使用思维导图分析数据，5W2H分析法还有人货场分析法。确定好的需求一定要经过合适明确。
2、收集数据
在收集过程中不断要问：数据来源是否可靠？我收集的数据方法是否有瑕疵？我收集的数据是否有缺失？
3、整理数据
有人会问，为什么会有整理数据这一步？整理数据是对收集到的数据进行预处理，使之变成可供进一步分析的标准格式的过程。数据整理的好与坏直接决定分析的结果!对于数据的处理如果用EXCEL处理，有分类，排序，做表，预分析等等，利用删除重复项，透视表， 图表，函数等功能进行辅助整理；
然而，很多企业的数据量很大，需要用专门的ETL工具清洗，或者用集成了ETL、数据处理、可视化的工具FineBI。
4、分析数据
分析数据的思路可以按照点-线-面的三维分析法，点是某个节点的一个指标值。线是包含这个点的纵向发展趋势或者包含这个点的横向对比趋势。面是包含这个点的上一级或者对象的指标值。
5、数据可视化
将分析结果用简单而且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字、表格、图表和信息图等方式进行展示。数据可视化是数据分析的“表达”，好的数据可视化可以锦上添花，相反会前功尽弃。
数据图表主要作用是传递信息，不要用他们来炫技，不要舍本逐末过分追求图表的漂亮程度。
也不要试图在一张图表中表达所有的信息，可以选择dashboard这样的图表分析方式。
6、应用模板开发
对于那些标准化程度比较高的数据以及使用频率比较高的分析文件，可以开发成一种固定的模板格式，好处标准化，程序化，大大节约时间。
对于数据量大的模板，或者需要共享/共同开发的模板，可以使用FineReport这种专门的报表工具来处理。
7、分析报告
分析报告是数据分析的最终制成品，可以用word，excel，ppt作为报告的载体，承载的是图片还是网页，以及如何美化在这就不算重点，也不详解了。写分析报告之前，切记要弄清楚你是给谁汇报和分析报告，对象不同，关注点自然不一样。

❿ 数据时代的大数据思维特征,主要有哪些

1、大数据思维的整体性

近年来，我们进入大数据时代的同时，一定程度上带动着大数据思维由一元思维升级至二元思维，现在根据人类思维的转变模式进行分析，其依然进行至多元思维状态，即追求和谐稳定社会的模式。但是研究大数据思维的发展进程发现，大数据的二元思维模式是一种高效率并适合现今社会发展的思维模式，其追求效率性、相关性、概率性，为创新发展提高了效率。

根据当下社会的需求及其社会的快节奏发展，大数据思维已然在各领域发展处于主导地位，由其基本特征层面分析，大数据思维主要特征为整体性。整体性的理论基础在于人类认识世界的能力在自然观中的不断变革而体现，现今社会通过人类对于整体数据的整合及分析能力进行体现。

2、大数据思维的互联性

相对微观层面分析大数据思维特征，较为典型的为切合现今社会及科技发展的量化互联思维，量化为具体或明确目标的一种表述。而互联代表着两种事物间的连接，其作为大数据思维微观层面的一种表达方式，更加说明大数据思维的重要性。知名投资人孙正义对于大数据时代的发展提出：“要么数字化，要么死亡。”直接地表达出大数据思维目前所处的地位。

研究发现，数字信息成为时代发展的代表已成为必然趋势，而量化思维为数字化特征带来的必然思维结果。换言之，量化可以解释为共性语言描述和解释世界的一种方式。

3、大数据思维的价值性

由大数据思维的本质进行分析，大数据思维具有价值化特征。大数据时代信息的不断整合及分析已然使得信息及数据量化及互联转变为多维度的发展状态。

换句话说，大数据思维渗透至各个领域及行业的不同维度是大数据发展的初始动机和直接目的，现今社会看待其价值化特征将其价值性总结为大数据思维的本质，同时，万物的量化互联性及其整体性使得其价值性影响了多维度的发展，由此凸显了数据及大数据思维的创造性及重要性。

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