日记大全|大数投资读后感（合集11篇）_大数投资读后感

金融学院实验班

王骁义***

《大数据时代》读后感

这个学期伊始，在事实与政策老师的建议下我选择阅读了《大数据时代》，这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。读完这本书，我对书中描述的大数据时代有了更深的理解。

本文明确阐述了大数据的基本概念和特点，并列举了清晰的观点。不管对于产业实践者，还是对于**和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。

第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。

导言提出，大数据将给生活、工作和思维带来巨大变化。一个例子是2009年h1n1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过**并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，**的结果与官方数据的相关系数高达97%。

根据传统的信息返回程序，新流感病毒病例的通知将延迟一至两周。对于一种迅速蔓延的疾病，两周的信息滞后是致命的。谷歌使用大数据技术，以前所未有的方式分析海量数据，找出流感传播的范围，这为全球的**流感提供了一个更快的工具。

此外，我联想到原**董事长马云通过大量数据分析得出2008年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。（补充并清晰描述详细）关于大数据在商业领域的应用， farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由oren ezioni创立，利用机票销售数据**未来机票**，旨在帮助用户在购买机票时**制作**，并将机票趋势**的可信度标记出来，供消费者查询。

farecast系统利用近十万亿条**记录**的准确度达75%，使得使用farecast票价**工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。

正是因为我们进入了一个前所未有的信息时代，人们拥有如此多的数据，我们才能利用大数据的分析和处理手段创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。事实上，大数据技术已经渗透到我们当中。它已应用于垃圾邮件过滤、新浪微博技术平台、谷歌翻译和输入文本的自动纠错。

本文提出的一点是**是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行**、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据**性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。

关于不是随机样本而是整体数据中。指出在小数据时代，随机抽样是用最少的数据获得最大值的方法。作者使用大数据和乔布斯的癌症**来说明使用所有数据而不是样本的重要性。

乔布斯成为世界上第一个对他所有的dna和肿瘤dna进行测序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然他最终死于癌症是不可避免的，但这种获取所有数据而不是仅仅获取样本的方法延长了他几年的寿命。

同样，从事跨境汇款业务的xoom公司侦破一起犯罪集团的诈骗也是由于使用了整体数据。初此之外，他还列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。

作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视准确性的优缺点。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。

google translate优于ibm的candide系统，并不是因为它有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。（它的语言库来自未过滤的web内容，它将包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误和各种其他错误。）

在不是因果关系，而是相关关系的篇章中。作者指出，在大数据时代，了解大数据时什么比为什么会出现更现实。作者列举了林登亚马逊推荐系统的成功案例，证实了大数据在相关性分析和销售成功方面的优势。

沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表，从以前广为人事的啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于其策略的帮助。基于相关性分析的**是大数据的核心。aviva insurance利用数百种生活方式的数据，如兴趣爱好和长时间的网络浏览，间接确定谁更容易患高血压、糖尿病和抑郁症。

ups国家快递公司通过使用**性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了**大数据的优势。

本书的第二部分是关于大数据时代的业务转型。作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们，远在信息数字化之前，对数据的运用就已经开始了。莫里用大量的人力分析了他保存多年的航海记录，从这些大量的数据中获得了新的利用价值。

绘制的图表帮助商人节约一大笔钱，使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。日本先进工业技术研究所崇臣教授通过安装压力传感器，将人体臀部特征数字化，进而形成乘客身份识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。

公司，致力于为顾客**商品的**，通过收集处理海量的**信息，**准确率高达77%，帮助顾客在购买一个产品时节约了大约100美元。mastercardd.advisor部门通过分析来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，分析得出商业发展和客户消费趋势，如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话，他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭，且在这一小时里大约花费35到40美元。

商家正可以利用这个分析结果，在加油的小票背面附加上附近商店的优惠券。

这些例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。根据提供价值的不同**，大数据价值链包括三大构成部分。包括第一种是基于数据本身的公司。

这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术**商或者分析公司。

它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。比如说，沃尔玛和pop-tarts这两个零售商就是借助天睿公司的分析来获得营销点子，天睿就是一家大数据分析公司。第三种是基于思维的公司。

皮特.华登，jetpac的联合创始人，就是通过想法获得价值的一个例子，他通过用户分享到网上的旅行**来为人们推荐下一次旅行目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。

挖掘数据的新价值的创新思维才是这些公司脱颖而出的优势所在。

大数据成为许多公司竞争力的**，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。

大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。

当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。

一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。

文章第三部分讲了大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。

一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。

一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面，匿名化会在数据收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。作者列列举电影《少数派报告》的情节说明越来越依赖数据时，大数据可能将我们禁锢在可能性之中。

当然通过分析犯罪的常发地与常发时间，合理安排警力会对治安防范提供不小的帮助。作者还指出不能尽信数据的分析结果，因为不能保证获取分析结果**的数据准确性。大数据在给我们生活提供便利的同时，也让隐私保护的法律手段失去了作用。

我们必须杜绝对数据的过分依赖。

在高速迈进大数据时代的同时，人类信息管理准则需要重新定位，将带动社会核心价值观的转变。大数据时代，对原有规范的修修补补已经不足以抑制大数据带来的风险。保护个人隐私就需要对个人数据处理器对其政策和行为承担更多责任。

同时必须重新定义公正的概念，以确保人类行为的自由。作者提出了解决这些问题的方向。如个人隐私保护方面，可以让使用者承担更多的社会责任。

将责任从民众转移到数据使用者有很多意义，也有充分的理由。因为他们更清楚将如何使用数据且是数据应用最大的受益者。关于公正方面简单的讲就是个人可以并应为他们的行为而非倾向负责。

就像公司有内部会计和外部审计人员一样，大数据时代，公司将设置专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。

最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参***，提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。

公司的规划中，也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？比如国内目前的社交**，购物**等都掌握了用户的大量的数据信息。

在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给其他企业或个人带来价值。

⬖ 大数投资读后感 ⬖

时间投资法：让你的年收入增加10倍的读后感，来自新华文轩网上书店的网友：作者利用管理时间的程度让自己汗颜，相比之下自己简直是在浪费生命。由于背景不同，工作性质不同作者管理时间的方法不可能完全效仿，但其提出的坐标管理模式非常值得学习（这个模式应该不是作者发明的，但作者将其具体化，细节化，让人更容易理解、学习），把时间利用情况进行精确的量化，可以反映自己在时间管理方面的问题，并督促自己更好的去管理利用时间。是一本值得体会的书，看完之后一定要尝试书中的时间管理方法，会有收获的……

⬖ 大数投资读后感 ⬖

《大数投资》主要讲述了通过分层抽样构建投资组合的方法以及避险策略。大数投资的.根本思想是投资上市公司的资产并长期持有，从而在上市公司发展壮大过程中分享收益。大数投资的三个基本原则：组合投资，低估值买入，长期持有。四个交易法则：降低投资成本法则、永续投资法则、长期持有法则。

第一个原则：组合投资

组合投资是指将资金配置到不同行业的企业。在大数投资中，专业的话讲就是通过随机抽取样本，再分层抽样，将抽取的样本加在一起，作为一个整体，通过少数的抽样样本，能够代表整体。在中国，上市公司作为优秀公司的代表，把资金配置到不同行业。把不同行业的企业放在一起，那么它是有代表性的。正如我们选代表，不同行业、不同地区、不同年龄，这样选出的是具有代表性的，与大数投资的方法异曲同工。在沪深上市公司中30个行业均匀配置资产来购买股票，对于配置资金的数量，根据交易法则之一“2/3上限法则”，将资金的2/3用于买股票，1/3作为现金保留，然后一直做动态平衡。

第二个原则：低估值买入

在第一个原则的选择下，如何在行业里面选公司，大数投资中，主要从成本的角度，以低估值的公司进行选择，像选先进、三好学生一样选择行业内的公司，估值通常用市盈率和市净率加以衡量，市盈率是每股股价对每股一年盈利的比值，其数值标明投资回收年限的长短，市净率是指每股股价对每股净资产的比值，其数值标明股票价格与其净资产相比有多大的泡沫成分。

低估值买入是在市净率低于市盈率最低的股票开始买入，越跌越买，这正是投资组合需要的，也是大数投资的交易法则之一“降低成本法则”。对于如何在众多达到PB、PE标准的公司再挑选2-3家公司进行投资，在大数投资中，给出了具体的评分标准，比如2倍的PB，得0分，因为有1倍的泡沫；1倍的PE，得100分；投资回收期为10-20年，得分分别100分-0分。通过计分的方法，选出“三好学生”的公司，放进投资组合，但此种方法可以在底部各个位置买，但不要试图一定买到最低点。

第三个原则：长期持有

长期持有是指杜绝频繁交易，从而降低交易成本和获得外生价值。对于持有时间长短，作者给出的答案是越长越好，当然，在长期持有的过程中，作者运用又一交易法则“永续投资法则”，即进行动态调整策略，上涨到一定幅度即减仓，比如1.5倍PB买入标的，上涨100%减半卖出。但卖出后，如果再涨怎么办，作者没提，但依据“长期投资法则”，应该是长期持有，过高估值除外。

把资金配置到不同的行业沪深上市公司中，不仅仅是根据上市公司的资产价格和资产质量有关，更重要的跟资产背后强大的国家有关，投资沪深上市公司意味着相信中国拥有强大的实力，中国实力越强大，投资就有支撑。我们要以沪深股市上市公司的资产价格来判断当下的投资布局，从长期来看，更要以中国力量为底气做战略性投资布局。投资正当时，明天会更好。

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