从实验室拿到这本书有阵子，最近找工作好几个面试官跟我提到这本书，其中有一个让我分享一下其中的一个案例。当时恰好看到那个案例，只是侃侃而谈了一些，不免觉得很空洞。今天打算通读一遍。

　　读完这本书，对大数据有了一个比较宏观的认识。结合自己做的一些关于大数据相关的项目，谈点读后感。

　　1. 大数据追求的是相关性，而非因果关系

　　这个观点贯穿在整本书中，揭示了大数据比较核心的理念。这个观点跟我们追求的确切的结果，追求一种确切的由因到果的思维方式不同。在“小数据”时代，数据量少，产生一种结果往往要追根溯源到本质。在数据量比较小的时代，这种思维已经在我们的脑海中根深蒂固了，而在大数据时代需要转变这种思维方式。Google能通过分析数据来比较准确地预测流感，但是可能无法给出是什么原因导致的，只是一种趋势，有了这种趋势，人们可以有时间来采取措施防护。其实我有一个疑问：在利用大数据进行个性化推荐的时候，评价推荐系统的精确性的问题。如果我们只是追求相关性的话，如何来评价推荐系统的好坏呢?这里面应该包含了推荐的命中率，命中率是来自相关性的一种说法吗?

　　2. 数据混杂是一个特征

　　在大数据时代，我们会接收到各行各业的数据。这些数据有些是非结构化数据，数据混杂是一个特点。这本书中提到---“一切皆可量化”。不同的维度的数据在不同的情况下可以量化为不同的指标。。文中重点提到Google的翻译系统，领先于其他平台的翻译系统的重要原因就在于其数据的混杂，正是数据的混杂性，才会接收来自各行业、各种稀奇古怪的数据，再利用大数据的平台，可以提高翻译的精准性。

　　3. 尽可能获取到更多的数据

　　文中提到数据的二次利用，大数据利用这个可以发掘数据更多的潜在价值。很多公司虽然有数据，但是没法利用数据，有些公司没数据，但是有利用大数据的思维和技术，这也无形中产生了很多商机。文中提到大数据时代的受益公司主要是大公司跟小公司，大公司毫无疑问，本身自身有海量数据，数据来源不是问题，再加上相应的大数据思维，可以在行业保持领先。小公司有其灵活性，是其他公司所不能比拟的，加上大数据时代的利器在于思维和技术，而非存储和编程。所以小公司也许能做大数据时代的“土豪”，异军突起。

　　尽可能收集到全局的数据，是大数据的一大追求。当然，文中也提到一个现实的问题，数据是无法被全部收集的。文中还提到了比如说基于地理位置的数据，可以大方异彩。

　　4. 大数据的商业

　　在书中提到了很多大数据的新兴产业，其中，个性化是大数据的一个热门的方向。亚马逊，Netflix，沃尔玛...都从个性化的推荐中受益。文中还提到大数据在医疗，交通，销售等领域的应用。

　　5. 大数据时代的隐私

　　大数据时代还有隐私可言么?呵呵，这点不可否认，像文中提到的对关键信息隐藏，加密等处理方法已经过时了。别忘记了，你在社交网络上的痕迹，别忘记了你的消费记录，别忘记了你浏览记录等等。大数据时代已经没什么隐私可言了。文中提到了转变对个人信息公平的看法的认知，提到了加强对数据二次利用的监控和管理。“谁用了谁负责”。

　　6. “凡是过去，皆为序曲”

　　这句话似乎说明过去很重要，过去记录的一切，会通过大数据的技术来分析历史数据。这句话也说明，大数据也开了一扇门，未来怎么发展，观其变，能把握变化的人能把握未来。

　　以上纯属个人一些看法和观点。。