1.很多大資料的應用都是做**，比如google的flu**，target公司對懷孕婦女的**，電商**上越來越精準的推薦也是一種**；
2.當資料變得容易採集，當可採集的資料量大到一定規模，當大資料量的計算能力大大提高，感覺確實很多過去做不了的事情可以做了，原來的一些思維要被打破；
3.當然大資料並不意味著不要資料的精確性，在有些場景下資料的規模效應帶來的價值可以讓我們去忽視其中個別資料的瑕疵，有些場景可能還是要顧及區域性資料的精確性，前者典型的例子比如google翻譯的語料庫，後者(想到再補充）；
4. 大資料改變了**行為，比如cpi統計不一定要用過去的取樣統計方法，這種方法明顯有滯後性；
5. 大資料可以應用與醫院拯救生命，比如對早產兒生命體徵的大資料監測；
6. 大資料可以應用於市**改造，比如紐約的沙井蓋評估；
7. 大資料可以應用於傳統企業，比如ups的汽車監測，比如bp石油公司的管道監測；
8. 當資料的採集、儲存和計算變得如此容易時，大資料的應用便成為了可能；
9. 不是因為有了資料就有了價值，而是大資料的方法在當代變成了可能，所以過去很多通過抽樣方法做的事情都可以重新嘗試，看看使用大資料的統計分析方法是不是更有價值；
10.
《智慧型時代》讀後感
整本書給我的感覺 這本書比較通俗易懂，作者主要是結合他自己的工作經歷 曾在google工作 介紹了大資料和人工智慧在近幾十年來的發展，也介紹了一些背景知識 理論，尤其幾個敘述的角度我比較喜歡 1應該是講現象 資料 資訊和知識，作者從科學史上的典型例子，克卜勒三大定律的由來前後將現象 資料 知識，這三...
雲時代架構讀後感一
給飛行中的飛機換引擎 作者用飛機換引擎作為乙個例子。把給飛行中的飛機 或飛馳的汽車 換引擎說成我需要對乙個正在飛速發展的系統進行大幅度的架構改造。分為這3種 在做換引擎方案選擇和設計的時候需要考慮到這麼幾個現實的情況 作者對安全也有深刻的見解，列舉了十大原則 1 安全問題是木桶效應。整個系統的安全程...
《大資料的衝擊》讀後感 總結
大資料難以管理的原因，可以用 3v 來描述，即volume 容量 variety 多樣性 velocity 產生頻率 更新頻率 從廣義上來說，大資料可以定義為包括因具備 3v 特徵而難以進行管理的資料，對這些資料進行儲存 處理 分析的技術，以及能夠通過分析這些資料獲得實用意義和觀點的人才和組織的綜合...