數據之巔讀後感（精選7篇）

當品讀完一部作品後，相信大家一定領會了不少東西，需要好好地就所收穫的東西寫一篇讀後感了。千萬不能認爲讀後感隨便應付就可以，下面是小編爲大家收集的數據之巔讀後感（精選7篇），歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

數據之巔讀後感1

經過前前後後的這段時間，雖然本人沒讀過徐子沛先生的《大數據》（聽過），接下來《數據之巔》的接觸使我所獲頗多，身爲程序員的我有種喚醒去大數據工作的慾望（曾經接觸過大數據），除了這種工作的內容變化，也讓我在以後（目前）的生活的一些行爲或者一些看法得到了改進或者思維上的多一種思考方式，《數據之巔》不愧是《數據之巔》，首先它就是用了美國幾百年來得歷史數據來論述，也在喚醒更多的中國人去了解數據文化、用數據。

《數據之巔》是我接觸過的書籍中能堅持下來的其中一本，也是我第一次公開個人相關的讀後感，因爲本人看《數據之巔》中間好多次沒有一次性看完，有可能有些東西不能記得清楚（希望讀者能指正，謝謝）。

《數據之巔》依照個人主觀意識來分章節，可以大概分爲三個部分，也是按國家劃分的（個人看書會結合當時歷史痕跡），可以分爲美國從華盛頓等人透過人口普查來輔助權利劃分到現在的利用大數據實時動態來輔政利民；日本從二戰後的深陷困境到經過戴明提供質量管理諮詢後的崛起；中國從民國時期的地理大師（忘了尊名，汗）到改革開放後的結合我國國情的大數據戰略。

第一劃分部分（美國），從美國曆史可以瞭解到，開始進行數據操作（對數據可有可無的一種狀態）到大數據文化（衆多決策、要略離不開相關數據的指導），美國就是數據的作用和價值的標本，各種歷史事件數據的作用以及人們對它的利用、反應，即是數據文化的覺醒與成熟。我記得當時美國獨立權利劃分時有兩種方法，其中托馬斯—傑斐遜在最後一天採用了相關人口普查的數據進行反駁另外一派的方法（這兩種在以後都用到了），此時對數據的使用爲初數時代。

美國解放黑奴時，林肯透過分析當時人口普查的數據進行對戰爭贏面的估算，其中有棉花的調查、奴隸的相關資訊，以及當時的謝爾曼在肯尼迪提供的數據統計下領導軍隊對南方進行貫穿，這就是數據的內戰時代。美國因內戰重創迎來了數據的鍍金時代，此時美國的數據文化相繼完成了思維、組織和技術的三重崛起，登上了時代的鼎峯。

20世紀後也經歷了四個有非常有參考價值的四個時代，量化時代、抽樣時代、開發時代以及大數據時代，這些時代有點像城市建設差不多的程度（個人認爲）。總之，解決權力分配的問題、決定改變歷史的戰爭、制定從戰略到戰術的安排、考慮政治的計算以及商業層面上的利用，從蒐集、統計、篩選、量化、抽樣的方式方法演變到了解、安排、預測、準備、發掘、規範的效果體現，經歷的歷史似乎並不長，但造就的變革尤其精彩。

第二劃分部分（日本），二戰後的日本處於極度的困境，當時他們的出口產品被外國稱爲“低劣、山寨”，除了這一些，當時日本有股求知識的心切來尋找擺脫這困境。這時候，有被後世稱爲“質量之父”的戴明，換句話來說，就是要求培養高管（運用質量管理對生產進行管理），其中統計與分析再結合當時日本國情，這些知識與思維幫助日本走出了低谷，其中用到的對數據處理的技術有好多，擁有高質量的產品使得日本銷量大增，其中本田銷量超過了福特等，在好多商品超過了美國。

而人們往往也都在遇到了問題難以決斷的時候纔會想到數據這個夥伴，這也是爲什麼在第一部分的結尾中日本崛起的思考——二戰後空前繁榮的美國工業因爲遇上了供不應求的狀態，自然走上了粗放型路徑，冷落了相應的數據應用，而戰敗的日本正因爲深陷困境，在快速汲取先進知識的同時也迅速接納了數據文化，透過數據抽樣的方式快速提升了質量……日本的崛起可以看作窮則思變的例子，但變革中數據的作用尤其明顯。

第三劃分部分（中國），主要是從一些數據體現出一些細節（狀態），如減竈加竈，如抗日戰爭對繳獲武器來判斷軍官分佈，如廣州和神州數碼合作進行實時動態輔助停車。可以說現實中的一切都是越用越少的，但看似虛擬的數據卻越用越多。所謂大數據時代，背景正是高度發展科技能讓更多的數據得以留存，這種留存和挖掘完全由機器實施，由此得到的結果也是歎爲觀止的。如果說科技的發展趨勢已經越來越超乎我們的想象，那總有一些規律或者原則可以抓住——比如數據。

正如作者徐子沛先生提到中國社會要將“大數據”這個科技符號轉變爲文化符號，因爲只有文化才能真正驅動人們的成長和發展，科技只是手段而已。只有建立了數據文化，願意尊重數據、善於整合數據、敢於發掘數據中的異動……才能正真利用好大數據。數據文化是尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的文化，這種文化將是發展最重要的動力，更是最好的參考。

從《數據之巔》中，隱約可以看到一條隱約的軌跡，通向未知的遠方卻一直步步爲營，這便是數據，來自於人而勝於人。事實上，所有的美好都是限制之後的產物，自由、民主和平等這人類的三大追求之間就是相互制約的關係。那麼，該怎麼進行有效的制約？如何讓大家都能接納？這時候，最能代表客觀現實的數據就出現了。

數據之巔讀後感2

最近我讀了塗子沛先生的《數據之巔》這本書，我深深的被作者的思考的深度和數據的力量所震撼。全書從數據角度出發，以美國政府歷史以來“依數治國”的成功經驗來闡釋數據帶給社會帶來的挑戰與變革。

進入21世紀第二個十年以來，隨着互聯網資訊技術的普及與廣泛應用，大數據時代正式到來。時代的變革意味着新的發展機遇與挑戰，要想在數據浪潮當中立於不敗之地，這就需要我們在精確的掌握數據之後，透過數據的創新來創造未來。

精確的掌握數據，需要從認識數據開始。簡而言之，數據就是體現客觀事實的表象，是客觀性與抽象性有機結合的產物，容不得半點虛假。我們不能否認的是，所有的美好都是在限制之後的，而能夠有效地進行限制，且又能夠得到大家的一致認可客觀現實，唯有那一張便捷的紙片上數據與文字的組合體，其實這就是數據文化的基礎。數據創造價值準備的基礎從側面印證了中國的四大發明印刷術是西方國家文明的基礎。

所謂的大數據時代就是在當下高度發展科技能讓更多的數據得以儲存。儲存下來的數據是一種依據，更是一種工具。世間萬物的發展都呈現各種各樣的規律性，數量龐大且規律複雜，很難讓我們掌握，但是一旦轉換成數據儲存之後，從數據的角度去分析規律變化的軌跡，能夠很容易掌握並加以運用。而我作爲基層執法工作者，運用數據進行執法，以控制數據達到預期管理預期，是這本書給予我最大的啓發。

古代中國傳統的執法者，是透過簡單甚至帶有粗暴的手段對執法對象進行強制管理，執法效果雖然容易操作，且直觀，但是這是一種凌駕於規律之上，片面的追求短期效果的低級執法模式。進入新中國以來，尤其是改革開放以來，我國堅持依法治國，黨的十八屆四中全會更提出了全面推進依法治國的新常態，這是數據文化的有力體現，是我黨在大數據時代下，一項重大舉措。

我認爲，大數據時代下運用數據進行執法，是執法能力現代化的利器。我從事交通執法這個職業已經數載，經歷過從無到有，又逐漸的從有變成無。這個前後並不矛盾，從前的“無”是法律不健全，無章可循，有章難循狀態。只能夠自身黨性約束和對事物客觀理解進行執法，甚至有的時候片面的依靠上級，人類對事物的理解具有侷限性，這難免會造成決策錯誤。

從無到有，是法律慢慢健全，法律的約束更加全面，但有的時候簡單的照本宣科，眉毛鬍子一把抓，也就成了教條主義。而從有到無，是一種利用客觀的數據，以法律爲準則，透過科學執法，將數據調整趨於合理。類似國家利用經濟規律宏觀調控國民經濟，用一隻看不見的“大手”將全國的經濟發展形勢引導至合理增長的區間。數據合理了，管理預期也就達到了。相對於我們有肉眼去觀察，顯得更爲精確，且具很高的可信度。這樣一來，對我們基層執法工作者帶來的巨大的福利，我們從此以後再也不用擔心對工作進展情況不瞭解而心急火燎了。

在大數據時代變革的今天，客觀、精確、理性和邏輯的“數據文化”理念是推進國家治理體系和治理能力的現代化利器。大數據時代下的執法行爲更是離不開數據，只有充分的利用數據化管理、數據化創新，才能在當前數據浪潮當中主動適應新常態，科學地實現新突破和新作爲。

數據之巔讀後感3

歌德把歷史稱爲“上帝的神祕作坊”。在徐子沛先生新作《數據之巔》的精彩演繹下，關於數據文化如何形成、數據治國理念如何深入人心的歷史畫卷徐徐展開，令我們再次飽覽古今中外因數據成就的神奇瞬間，領略統計文史的山風水韻和數據文化的悠遠迴音。康德說，數字是重要的透視方式。此言不虛。

子沛先生一如既往把中國作爲本書的重心和出發點。從中國歷史上的吉光片羽到第一次現代意義上的人口普查，從中國數據可視化先驅人物陳正祥的執着努力到民族復興能否量化的中國話題，這些元素無疑令中國讀者感到親切和溫暖。遺憾的是，在悠久的中華文明史上，這樣的“統計事件”不僅鳳毛麟角，亦未能帶動整個民族和社會形成用數據說話、以數據治事的風尚。即使今天，我們依然面對這樣一個不容迴避的事實：統計數據雖然證明了中國已經成爲世界第二大經濟體，在數據使用上，特別是大數據的收集、分析、應用的手段、意識、水平和能力方面，我們與美國、歐洲，甚至同處亞洲的日本，仍有不小差距。作爲統計人，在享受本書呈現的統計和數據文化盛宴時，無疑更平添了一份獨有的清醒與憂思。

中國需要進一步營造數據文化氛圍。美國的歷史，就是一部“善用數據”的歷史。說數據成就了共和政治、數據終結了南方的奴隸制度，尚屬見仁見智。“布蘭代斯訴訟方法”及後來的漢德公式，公共預算制度的普及，統計學理論方法用於公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美國政府的推行等，實實在在證明了數據在保障公平正義、促進進步發展、增進自由和理性方面的決定性支撐作用，體現了數據治國的基本理念。黨的十八大把實現國家治理體系和治理能力的現代化作爲新的奮鬥目標，更加迫切需要大力弘揚建立在數據基礎上的科學與理性，需要建樹“尊重事實、強調精確、推崇理性和邏輯的數據文化”，需要進一步營造善用數據的社會氛圍，使注重數據、使用數據真正成爲一種習慣和風尚。

中國統計人要做大數據的先行者和引領者。在統計的“純真年代”，政府統計是權威一般的存在，是統計生產的當然主導者。大數據時代，海量的網絡化電子化資訊使每一個人、每一個單位都可能成爲資訊的生產發佈主體，政府統計包打天下的格局正在被打破。我們當然可以透過法律手段來“宣示主權”，但我相信大多數統計人憑着專業精神、職業尊嚴，將不屑於採取這麼“簡單而直率”的方法，而更願意像一名“騎士”一樣爲榮譽而戰。作爲統計數據的生產者、發佈者和使用者，沒有人比我們更瞭解大數據的意義、價值和力量。“用大數據打造統計基礎數據‘第二軌’”，深刻闡明瞭國家統計局應用大數據的戰略思想和戰略思維。目前，國家統計局已經與17家企業簽訂利用大數據戰略合作框架協議，在貿易統計、價格統計、交通運輸統計、農業統計等多個領域取得重要進展。我們不僅要直接應用大數據，還要在推動數據開放和共享、建立和統一相關應用標準，實施國家大數據創新驅動戰略等方面，發揮應有作用。

中國統計人還要成爲數據文化的倡導者和傳播者。在宣傳統計工作、弘揚數據文化方面，統計人有着天然的優勢和便利。家喻戶曉的GDP、CPI、PPI、PMI等統計拳頭產品，大型的經濟普查、人口普查、一套表聯網直報等重要統計事件，爲宣傳統計、傳播數據文化發揮了重要而積極的作用。我們還可以做得更好，也有理由做得更好。中國統計也要創建類似美國普查局的LEHD—工作單位和家庭住址的縱向動態系統，當超級颶風“桑迪”來襲，該系統大顯神通，成功幫助紐約市政府組織救災，並迅速對災害影響作出準確評估。這樣的統計“明星”產品，能夠使人們更加信賴數據、依靠數據，推動數據融入政府管理、商業運營和社會治理以及人們的日常生活。

近年來，國家統計局在統計文化宣傳方面做了大量工作，精心打造了統計網站、中國統計開放日、統計微訊微信等一系列新的統計宣傳平臺，政府統計的形象和公信力不斷提升。今後更要以啓沃公衆數據意識爲己任，以記錄中華民族復興的偉大進程爲使命，從更大的視野，以更宏大的敘事，講述中國的統計故事，書寫中國的統計歷史，把數據文化理念播撒得更廣、更深、更遠。

尼采在《查拉圖斯特拉如是說》中有這樣一句話：在有力量的地方，數字這位女主人就會生成，她更有力量。數據不僅代表“真正的事實”，還蘊藏着事物的發展規律。隨着大數據時代的到來，數據資源及其開發利用正逐漸成爲決定和影響各國核心競爭力的關鍵因素。中國不僅要做數據大國，更要成爲數據強國。

我們這代統計人註定無法甘於淡泊和平凡，唯有順應時代要求，以更先進的理念、更開放的姿態、更高超的技術積極擁抱大數據，廣泛應用大數據，生產出更多更具競爭力的統計產品，才能在智能時代、智慧城市建設以及實現國家治理現代化的進程中，續寫政府統計新的輝煌。

數據之巔讀後感4

《數據之巔》讀後感這是塗子沛先生關於大數據的第二本書，讀了以後可以說是振聾發聵，醍醐灌頂。

第一本書本身就寫得很棒了，其主要是從美國現代社會應用大數據成功解決的許多問題入手，說出了大數據的實際用處。而這本書抽絲剝繭從歷史上美國對於數據的發展帶給我們啓迪。

1、數據分權

何爲民主，何爲共和，如何防範多數人的暴政？基於這個問題美國給出了參議院代表的共和與衆議院代表的民主，權利與義務統一，即投票與納稅都按所代表的的人口來。

這裏就誕生了對精確人口掌控的需求。基於這一點，逐漸養成了按數據說話的傳統。並逐漸將單一的人口數量統計擴展到宗教，種族，性別，年齡。

2、數據引領改革

之前是北美大陸種植菸草亟需黑奴，美國解放後菸草行業敗落。後來棉花興起，死灰復燃。北方工業化也需要勞動力。黑人自由就發瘋的言論源於統計上的失誤，錯誤稀釋原因因基數不同。一項戰役向大海進軍完全依靠準確數據搶掠補給。謝爾曼格蘭特。背後的原因：維護美國的統一，（解放黑奴後其的生計太難），動員黑奴使其轉敗爲勝。

3、數據推動技術

用數據研究社會，普通人的歷史。統計學將研究粒度縮小到一個個人。加菲爾德將普查上升到了專業部門。迅速上升的統計內容，不斷增加的人口給數據處理提出了挑戰。於是技術創新制表機誕生了（數據處理），依靠這個IBM發展壯大，商業模式：只租不賣設備及服務。

4、數據爭取權益

量化提高質量。經濟發展帶來勞資衝突，政治，道德失範。這時候爲了改善工人生活又依靠數據興起了數據分析法，成本收益分析法又在美國水利方面大顯身手，繼而福特車的風波也加速了成本收益分析法傳播同時依靠數據公開使得企業不斷提升產品質量，並將人的價值考慮進來。

5、抽樣

運用抽樣的方法降低數據處理的工作量，省時省力。蓋洛普引領的總統預測，亂世佳人的精準預測，準確定位。把數據引入電影工業。質量管理大師戴明將統計方法引入質量管理領域，成就日本經濟奇蹟。

數據之巔讀後感5

若要穿越時空縱觀歷史，不必去尋找時空隧道，不必去造時光機，只需讓歷史數據呈現出來。遇到困難若要尋求答案找解決辦法，不必手忙腳亂，只需讓歷史數據呈現出來。數據的'呈現才能引領時代的飛躍。

人類能繁榮昌盛的發展到今天，離不開的是數據。以前對於數據很模糊，我管它叫做經驗。經驗的積累離不開的時間的磨礪，而人相對於時間磨礪經驗，人很渺小。時間太短，一個真相數據的積累需要幾代人甚至十幾代人的磨礪。沒有這些數據的積累，可以說人類只能停留在茹毛飲血的時代，而不會有今天的文明。

當翻開《數據之巔》這本書時，彷彿開啟了一扇通往過去的大門，以上帝的視角觀察人是如何進行數據收集運用的。美國人口普查，日本的戰後經濟恢復，中國人對數據分析，主要以這三個事例來闡述數據的厲害之處，由小到大，細緻的分析，構思精妙，環環相扣，令人深省。不由得不感嘆數據的積累運用超乎我的認知，從個人的衣食住行，到羣體的行爲，文化，信仰，再到社會的流行趨勢，發展動向，等等。掌握了數據，你就掌握了一切。數據收集的越多，未來就會越清晰，看的就越透徹。

數據的量化固然是一種好事，但是不會分析就會鑄成大錯。書中提到春秋戰國時期，魏國去攻打韓國，魏國輸了。你主動去打人還能輸？正是由於數據分析錯誤，才導致了失敗。埋鍋減竈，開始10萬，5萬，再3萬。魏國將領由此判斷敵國部隊出現掉隊減員情況。僅憑這一項就下了結論孤軍深入，享年28。不僅要學會收集數據還要學會分析數據，尤其是要學會分析大數據。不然會很慘的。

不知不覺得我們已經進入了大數據時代，最近常聽到一個詞“人工智能”，第一次聽到是韓國圍棋名將李世石九段居然輸給了一個叫做“阿爾法狗”的人工智能。人居然輸給了人工智能？驚歎？錯愕？這就是大數據，將各種棋術套路變成算法，輸入到人工智能裏。你還能贏麼？人工智能收集你的各種資訊，你的生活習慣，你的表達方式。當你在使用的時候就會發現竟會如此神奇，什麼它都知道。這就是大數據。

我們不能未卜先知，因爲我們不會算卦。但是我們根據數據可以分析未來會是個什麼樣子，我們可以有根據的猜測它是個什麼樣子。一件事情會朝着那個方向發展，我們不清楚，但是我們清楚已經發生了的事情，我們可以根據已經發生了的數據去分析哪些沒有發生的事情，像天氣預報一樣。未來是大數據的天下，誰掌握了大數據，誰能正確的分析大數據，那麼天下就是誰的。

引用書中的一句話來做結尾“數據，正在成爲這個世界最重要的土壤和基礎”。

數據之巔讀後感6

最近讀了塗子沛先生的《數據之巔》感慨良多，頗有不吐不快的感覺，數據之巔讀後感。塗先生作爲將"大數據"概念引入中國的學者，其認識的深刻程度自然非同一般。而種深刻表現在對歷史大背景的理解上。我特別感興趣的，是大數據時代到來之前的故事。

"如果按照我倡導的原則去做，你們就能生產出高質量的產品。五年以內，日本產品將佔領整個國際市場。" 60多年前，質量管理之父戴明給日本企業家這樣的承諾。那時的日本產品，還是以"劣質"而聞名。所有人都將信將疑。但事實卻是：僅僅用了四年，日本的優質產品開始佔領世界。

戴明爲什麼有這麼大的信心呢？當時的日本剛剛戰敗，多數人吃不飽肚子。戴明見到的卻是整潔的街道、守紀律的國民。戴明教給日本人的招數，是用數據統計的辦法管理質量；這種方法與日本民族做事認真、遵守紀律、一絲不苟的民族文化是吻合的。此後的20多年，日本製造一路走高，靠質量實現了"逆襲"、超越了美國。

這段時間，美國製造業又在做什麼呢？二戰以後，各國百廢待興，美國本土沒有經歷戰爭的破壞。在很長的時間裏，美國產品供不應求，成爲世界各國的"搶手貨"：生意好做了，對質量的重視程度也就不夠了，從而爲日本的趕超提供了機會。直到日本人打到"家門口"，美國人才如夢方醒。美國人驚奇地發現：這位"牆內開花牆外香"、對日本製造有巨大貢獻的戴明，居然居住在距離白宮不到六英里的地方。

戴明和他的方法來自於美國。美國爲什麼會產生這種方法呢？恐怕這也與其文化有關：美國是個講究民主和法治的國家，凡事要爭論、要講道理。爭論要有是非曲直、最終要"用數據說話"。但是，人們也意識到：數據不僅"會說話"，也會"說大話"、"說謊話"。所以，用數據說話，必須講究科學。這樣看來，戴明來自美國也就不足爲怪了。

其實，戴明的質量管理方法早已傳到了中國。

但是，幾十年過去了，我們仍然難以擺脫"低質"、"山寨"的帽子、甚至有愈演愈烈的可能。由此可見：我們缺少的不是方法，而是深層次的原因。

改革開放以後，我們有接近40年高速發展的歷史。在這段時期，中國依靠廉價的勞動力，生產出物美價廉的產品。但所謂"物美價廉"，往往是更重視成本。在保GDP、保就業的背景下，假冒僞劣產品受到了縱容，以至於市場出現了逆向淘汰。於是，原本信奉質量第一的企業被迫做出改變、搞質量的人被邊緣化了、企業質量意識就這樣淡薄了。

輕視質量還有很多間接的危害。例如，提高質量往往是創新最重要的直接目標之一。離開質量談創新，就失去了落地的基礎。中國科技界的很多問題與此有關：高校的技術創新往往脫離實際、產學研往往難以結合。可以說，離開高質量的追求，中國製造就缺少了脊樑骨。

我們在追求先進理念的時候，一般不會落後。我們常常聽到"用數據說話"的提法。但遺憾的是：現實中，卻常常變味，令人啼笑皆非。

究其原因，人們常常不重視數據的本身質量和分析方法的質量。《數據之巔》曾提到：美國人多次爲了數據吵得不可開交，從而推動了相關的立法、提高了數據分析的合理性。事實上，只有可靠的數據加上可靠的分析方法，數據才能說出有用的實話。

然而，我們見到的許多數據卻是騙人的。例如：據說，獲得省部級科技進步獎的潛規則是七億元的效益。如果數據都是準確的，單純獲獎項目獲得的效益，就超過了很多地區的GDP增量，讀後感《數據之巔讀後感》。然而，儘管浮誇的數據如此明顯，卻長期得不到糾正。這使得科技界浮誇的歪風越來越盛，牛皮越來越大而實效卻越來越少。再如，評獎、評職稱都用專利、論文的數量衡量——其實，即便在重視數字的美國，也不主張這種做法。這種做法往往會讓科技工作者急功近利，而不願意去從事真正有價值的創新。不恰當的數字化將很多激勵變成了負激勵。

還有很多地方，數字化的規則制定得明顯不合理。例如，某企業計算某產品的效益時，要把生產設備的折舊算攤上去——這樣的規定看似有道理，卻導致了昂貴設備白白的閒置，從而造成了更大的浪費：沒有人願意用這臺設備生產產品、寧可讓它閒置不用。所以，劣質的數字、劣質的數字化方法，不但不能促進企業的進步和質量的提高，反而有可能起到相反的作用。

我們再看看更深層的原因。人們明明知道這些不合理的現象存在，爲什麼卻能長期持續存在？道理很簡單：在這些地方，"用數據說話"變成了一種形式，一種便於交差、便於表功、體現水平的形式。他們並不關心"用數據說話"的目的和最終結果。從本質上說，這種做法不是重視數據，只是用數據做掩飾；不是喜歡"真龍"，而是"葉公好龍"。

中國製造業要振興，必須從提升質量開始；關注質量，必須從關注數據和分析方法本身的"質量"開始。所有這一切，都需要有個踏實做事、實事求是的文化氛圍。"橘生淮南則爲橘，生於淮北則爲枳"。好的方法必須與文化相匹配。離開良好的文化土壤，再好的辦法也無法發揮實效、也會變味。中國製造業的振興，根子上還是要關注文化。

數據之巔讀後感7

第一次讀大數據專題的書，談起讀後感肯定是班門弄斧了，就只是簡單的說一說我的一些看法。

塗子沛的這部《數據之巔》，全書共八章，我原以爲所謂"數據之巔"應當是展望未來的大數據時代，沒想到全書竟是立足於過去，從歷史切入。前面六章的內容，以美國自獨立以來的發展歷程爲主線，從數據應用的角度，講述美國政治制度，經濟建設以及軍事管理，每一章的結尾又分析中國的現狀，相應對比美國。一個國家的發展歷程，從不同角度切入，就會有不同的着重點：軍事家可能會串起每一次戰爭，分析軍事戰略；經濟學家可能會梳理整個宏觀經濟環境的發展方向；政治學家可能會強調立憲立法各種政治制度的重要性。而作者從數據的角度切入，可以說是別開生面，讓我們看到那些耳熟能詳的故事背後數據所起到的作用。以南北戰爭爲例，可能你知道林肯的民心所向，知道奴隸制度順應潮流的消亡，但你未必知道謝爾頓將軍以數據分析爲基礎進行的"向大海進軍"的行動。類似的例子有很多，我覺得作者雖然以一個國家的發展歷程爲主線，但仍然寫得有些凌亂，好像想到哪個與數據有關的故事就寫哪個似的。美國立法治國過程中政治制度上的博弈、人口普查與統計學、參衆議院的席位設定，到數據在醫學上的應用、在農業上的應用、霍亂井、預算、訴訟實證、農業應用、商業市場調查與項目決策、戴明的質量控制等，然後又穿插講一些數據處理的技巧：數據可視化、樣本與總體、問卷設計等，接着又跳回內開放：數據與知情權、用數據制衡；直到七八章才涉及一些現代化的數據應用。

可以說，我讀這本書最大的感受，其實是震撼於數據的應用之廣泛之深刻，因爲前面六章內容幾乎就是在跟你講數據在美國、中國、日本等的歷史上曾經起到這樣這樣的作用，在美國關於數據的挖掘和處理辦法是怎樣一步步完善。我覺得，這六章內容，跟書名《數據之巔》有些偏頗，主題該是數據，前面一兩章講講數據在美國中國歷史上的作用，讓讀者感受一下數據的魅力，奠定一下基調就夠了，結果直到五六章還是停留在這個層面，讀來就有些膩了。如果書名改成類似《數據與歷史》之類的，反而更好，這些歷史已然是過去，數據之巔應該在未來。但我不得不承認，我確實爲這些歷史所震撼，也真的感覺到數據的重要性，未來如果能夠做好數據的挖掘、處理、利用，應該是潛力無限的。

直至七八章，作者開始談及"大數據時代"，大數據計算涉及其在社會領域以及物理環境領域兩個方面的應用。社會領域則是我們比較熟悉的，例如從消費記錄瞭解消費心理、捆綁銷售"啤酒與尿布"、阿里巴巴憑交易記錄迅速放貸等等的應用，這些可能也是提及"大數據時代"大衆的第一反應吧。物理環境領域的應用主要就是可穿戴設備、傳感器等等這一類了。從亞馬遜的"預判發貨"、谷歌無人駕駛、3D打印機、智能學習的平臺等等這些新興事物，我們都可以看到數據在未來的一個發展前景。作者以"石油時代"類比人類即將迎來的"數據時代"，其實非常直觀易懂。

第八章作者提出"智慧城市"的概念，講述了See Click、佛山"我的聲音"、舊金山311應用程序、社交媒體nextdoor等衆包、衆智、衆創平臺，講真啊，我不知道這些跟數據有個啥關係……但是作者提出的未來這種"讓大衆解決大衆的問題"的模式我倒很是贊同。這之中跟數據有關的可能是涉及數據的隱私問題吧。大數據時代是不可避免的發展趨勢，但隱私權確實是這個發展潮流中很重大、也必須解決的一個問題。

作者點明，所謂"數據之巔"就是"透過用數據訓練機器，讓機器獲得智能，爲人類提供自動化的服務"。要有數據更要有計算，強大的識別算法才能實現數據挖掘，這是現有的階段，而未來應該向"機器學習"發展，亦即編寫"會自動調節的算法"。

這本書，還行。沒有大開腦洞的設想未來，從歷史出發，讓人感受到數據的魅力，在對比中，也讓人看到中國在數據方面與美國的差距，最後的展望，也是立足於現在。所以給人感覺比較踏實，對數據應用的理解更通透，而數據之巔在哪裏，我覺得是每個讀者在這個基礎上延伸出去的頭腦風暴。

真的是很凌亂的讀後感，我覺得被作者看到要吐血的吧…對大數據什麼的真的沒有比較深的瞭解，但是讀完這部《數據之巔》，以後會繼續關注、瞭解相關的內容。