《大数据思维与决策》是一本由[美]伊恩·艾瑞斯著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：CNY 45.00，页数：212，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《大数据思维与决策》精选点评：
●活动赠书，随便泛读了下，写的一般科普数据，还不如 魔鬼数学 或者 魔鬼经济学扯的故事精彩。
●三星半。现在读稍显过时。概念居多，干活少了点。
●听到赌徒的痛苦点的概念有些忧伤
●为啥关于big data的封面都一个色调和感觉。。。今天报告就连模板也撞色了
●文科生科普读物，列举了大量生活中大数据和统计实例
●不是干货，就是简单的给大家聊聊大数据的各领域的应用和前景。在很短时间内看完的，还是收获的，感谢作者。
●本书适合大数据初学者的入门，用实例来说明数据分析的作用，可以买一本收藏
●不好看，一直在说大数据的作用，但是并没有说如何使用
●读的英文原版， 感觉也许书太老了，一般吧
●除了第一章和最后一章，写的都是挂羊头卖狗肉的屁话
这本书从数据角度出发，分析生活中各种各样的事物，大数据存在生活的方方面面。
网易会根据你喜欢的音乐给你推荐适合你的fm，超市通过数据分析实现零库存，交友相亲网站会根据你的性格匹配与你最适合的伴侣，数据分析告诉厂商什么样的广告消费者最买账，
询证医学可以让患者直接输入自己的病情从而判断你可能患有何种病情并且告诉你它的预测准确比例是多少，
葡萄酒可以在没有酿造出来之前根据气温，降水等因素分析其可能酿造出来酒的品质，
正如搜索引擎google 和百度一样，他们存储收集了“拍”字节的信息量，人们通过搜集来的数据加以整合分析，运用线性回归等统计方法最终找出彼此之间存在的关系，从而用数据分析结果。
大数据的思维方式是对专家意见的挑战，它更直观，更公正，已经被广泛应用于多种领域，然而，大数据也有其弊端，人类的专家意见和大数据分析应该互补，从而更好的获得人类想要的结果！
关于本书的阅读方式: 作者引用很多各种各样的例子来解释，论证大数据的思维方式，可以前面先仔细看，后面可以一带而过，不适合精读，只要弄懂这种思维方式，学会用这种方式去看待身边的事物就达到作者的目的了，书中涉及到的数学知识实在看不懂，毕竟作者是哈佛的计量经济学家呀！！！
《大数据思维与决策》读后感(二)：生活已经被数据覆盖，用数据思维增加准确度
书是好书。就是翻译实在有点烂。害得还有些地方不怎么明白。但是具体也大概知道了。
作者不是用纯理论写的，而是主要用大量例子说明数据对不同行业带来革命性的变化。例如市场分析人员通过数据预测你想要购买的产品 ； eharmony通过个人性格预测你会和谁结婚 ；通过数据显示那个教育方法概率更高 ；医生如何利用数据分析做出正确的诊断。等等…… 在本书中影响我最深的就是 :一、回归方程预测。 从前人们的决策几乎全靠人为经验判断，作者在这个问题里举了“寻找棒球队员”的例子，传统的方式是经理人通过观看无数场球赛，观察球员的每一个细致动作，经理人根据经验判断该球员是否有潜力成为球星。该方式代价非常大且人为主观因素会影响决策正确率 。 大数据思维则是分析球员历史训练及比赛的记录数据，利用数理统计的回归方法分析数据，从而预测有潜力值球员。相对传统方式，大数据方法成本大大降低，且准确率更高。二、 随机试验。作者提到的第二个很有用的方法是随机试验。基本思路是：随机抽取样本，，进行试验，分析试验数据检验哪个方式更加具有价值。这里采用的例子很多，其中一个就是某一个网站利用随机试验方法为网站开发者提供工具检测怎样的界面用户更加喜欢。文中列举“医生洗手对手术患者死亡影响有多大”、“某一政策是否正确”等等………………随机试验可以让研究人员自由地控制要问的问题，并创造出自己所需要的数据 。
大数据也有两面性， 过分依赖数据则让我们在很多时候得出的结果相差很大。怎样解决这个问题呢？作者说我们可以用专家建议和数据 相辅相成，使预测概率更好。 最后再说一下: 大数据分析的崛起是 不容忽视的。在互联网上，大数据分析将会继续提高人们生活的总质量。
《大数据思维与决策》
用了一周时间把这本书通读了一遍，总结一下读书的感受吧。 初看这本书的时候是在一年前，兴趣不大，原因在于翻译的文笔太过生涩，我不喜欢，另外，故事性的讲述让这类题材的书多少增加了些趣味性，但所选故事专业领域性很强，有些不熟悉的领域读起来较为晦涩，因此第一次阅读开局不利。 近期又拿出来看，很大程度上是因为数据科学家这个新兴但发展前景看好的职业吸引了我，因此尽管读起来仍是晦涩难懂但我还是如饥似渴的很快读完了。期望很高，充满期待和憧憬，也确实被开篇的一些大数据分析的科普知识吸引了，只是持续力不强，原因在于此书不是如我所想的技术类书籍，而只能算作大数据分析入门的科普型图书，对于数据分析用到的几种统计方法只做了浅尝辄止的介绍，后续章节没有深入和展开，而是着重介绍数据及数据分析的重要性，以及大数据时代对传统经验分析的挑战和改革，从各个领域寻找例子说明数据分析的重要性。大数据分析在如今的时代，其重要性是毋庸置疑的，这些已经不在受争议，也不是什么新鲜事，更多的读者应该希望看到如何进行大数据分析的相关学习和职业培训，这本书对此类问题甚少涉及，也许这就不是作者想传递的内容，作者更想做的是提升大数据分析的身价，阐述大数据时代的到来，也就是所谓的科普读物，干货不多，但尽管如此，对我而言，也是受益匪浅的，对于时代的变迁，新事物的出现，出于惰性和浮躁，我们很少真正认真去了解，以至于我对大数据技术至今仍是一知半解，这本书从科普的角度，以故事性的讲述让我对大数据分析有了较为系统的了解，知道了常用的三种统计学方法：回归方程，随机试验和神经元分析，了解了均值、标准差这些常用的统计学变量及其应用，并知道了大数据分析的时代挑战的是谁，将带给我们什么样的变革，以及对于隐私权的威胁等。 一直以来，科技进步就是一把双刃剑，带来便利、高效、准确的同时，也在蚕食着本该属于人类社会特有的文化、乐趣和享受，比如书中提到的艺术被电脑程序化，教育也成为指令程式化的过程，其中的人文感知、人格感染都将被淡化甚至抹掉，这该是多么可怕的世界，多么冰冷的存在，而个人信息被肆意泄露和利用，也许会给你提供更智能化的服务，尽可能多的带来便利，可失去的呢，是用脑的机会，交流的乐趣以及存在感等等。智能的时代，无人操作的时代，人与人之间的的相处模式更趋于机器人与机器人的协作，不再有深情的链接。 想到这些就不禁感叹和伤感，未来迎接我们的时代是多么可怕，与现代的各种科技进步带来的影响一样，人终将要被冰冷的机器所取代。
看推荐词买的书，相当隆重的推荐。看完本书确实又给我当初不一样的感觉。原本以为谁介绍大数据概念的计算机类的书，看完发现这本是侧重大数据分析的书。
原本我将大数据分析挂到了计算机领域，但这里，大数据分析和统计学，经济学挂钩同时结合管理来影响社会。 这本书给书的例子还是比较详细的，这些被验证的例子除了让我们确信利用数据分析的好处外，也让我们记下来这些测定结果，这些事实或许给我们带来直接或间接的帮助。 而大数据分析，这里头的思想是，论方法，数据分析由来已久，主要有随机试验和回归方程构成。只因信息网络时代的发展，才和计算机挂钩，但核心思维还是以数学建模为基础的，要求的数学能力很强。 而现在发展出来的神经网络的方法，又和现在的人工智能相关。所有这些又可以很好理解为何读到博士很多都是在做交叉，类似不分家的。
书中也用事实告诫我们，大数据分析也不是绝对的，有漏洞也有失误，我们不能迷信。虽然大数据分析通常是会凌驾于专家直觉经验之上的，但直觉在选择数据分析之初起着关键性作用。所以，未来我们需要同过直觉、经验、统计数字来做好很多决策。而学好大数据分析，除了那些大的政府决策或者行业、机构决策（医疗改革、影视发行、图书名称等），我们的日常生活也是可以通过这种思维受益的。而这思维就涉及到统计学概念了，更准确来讲该是数据分析或者数据挖掘吧。对于掌握通过数据思维提高自己决策的能力，本书最后为我们抛砖引玉，告知我们需要掌握很多工具，这里提到要掌握的基本方法和习惯思维——2SD法则和贝叶斯定理等。光这个大学数学中早学到，专业课里反复用到的正态分布，标准差概念，就非常有趣。放到具体的案例实证中，数学或技术理论中的概念就变得迷人了起来。那条男人比女人聪明的法则原来是需要如此理解的，真的很棒，让我还不自觉联系到了心理学中的案例结果，大数据分析有同样功效，甚至是更高效。
此书，也让我对自己信赖的直觉产生了直面的不自信。确实连技术专家都会过于自信其赖以生存的直觉和经验，经常犯错，那我这种经历不多的如何那么笃定地深信自己的直觉呢？直觉是会错的，小心为上，看走眼也是正常的，要有大数据分析那样的应急机制和防错体系（思维）。当然直觉可以产生灵感，以及在行动开始时时比较有用的。所以有了直觉后，可以习惯下这样的直觉产生什么不良后果后再行动，是比较明智的选择吧。
读这本书是有益的，本书程度也不是很深，能比较快速翻阅。对于某些针对性阅读的人来讲，某些描述也都是可以跳过的。最后讲到的贝叶斯定理等相对有点数学难度的运动，我也先跳过，等后面需要的时候再看吧。强迫自己改变原有的面面俱到的读书习惯，对于海量知识以及自己读书的耐心和志趣以及读书效果来讲，通过实践证明是好事。
