认真读完一本名著后，相信大家一定领会了不少东西，是时候写一篇读后感好好记录一下了。可能你现在毫无头绪吧，下面是小编帮大家整理的《决战大数据》读后感（通用5篇），希望对大家有所帮助。
《决战大数据》读后感1
《决策大数据》这本书作为20xx年的开篇阅读，初略的看下来，基本上好像跟作者没什么关系，作者的叙述在这本书中所占的篇幅比照不是很大，此书最好取名为《众说大数据》比较恰当，将近半本是别人在讨论大数据的问题，只有后面的章节写的是自己的大数据经验，相对来说真的是寥寥无几。
我觉得作为本书的开篇数据十戒，基本上可以涵盖这本书的总体思想。
其实生活中对于大数据的运用，我们能够感受到的还是非常普遍的，随便一刷网页，就能够精准的推送你前两天搜搜的产品，淘宝一刷就是各种你需要的东西，现在的新闻也是如此，总是弹出一些符合你口味的新闻事件出来，这些都是个人在网上留下的数据，经过后台分析给你推送的，不从使用者角度而言，从公司角度而言，收集建立一个有效的数据库是非常重要的，当然数据不仅仅是收集这么简单，更需要不断的提炼，分类，分析，通过这些死的数据来再现出当时的情形，再有效的进行营销。
数据的不同组合就会呈现出不同的效果，数据的价值在于如何的运用，这种运用体现在各个数据的关联，在关联中寻找症结点，寻找数据的使用方法，当然数据最关键的一步是在运用，是否能够恰当的达到自己的目的，而在达到自己的目的过程中，更需要着眼于未来，着眼于这些数据所能提供的长远规划，所呈现出来的精准预测。
阿里巴巴作为一个大数据公司而出名，从现实中也能够感受到，譬如信用积分，个人贷款等等，这些应该都是通过数据的积累来精准预测一个人的财务价值，作者作为阿里巴巴的副总裁，在文章中也提到了公司对于数据的内外三把斧，分别是外—"混通晒"，混就是要了解各个数据所代表的真是含义，所连接低层原理，真正的切合实，而“通”就是将精准预测与这些数据之间的打通，建立连接点，并成一个系统，“晒”就是能够在建立的系统中寻找症结点，然后进行优化，这个过程类似于QC思想中的优化思想；外三把斧便是“存管用”，这个不言而喻便是一个数据的流转过程。
这些大数据看过去与大公司有连接，对于个人而言没什么价值，阅读就是能够在其中找到个人的运用价值。运用是阅读的最有效的输出工具，在书《如何高效的学习中》，SCOTT杨就提出来运用的价值，通过运用能够快速的掌握知识。对于本书而言在个人的运用就是文章末尾讲的个人数据库的建立，接触到个人数据库还是这两个人月接触的，通过学习《知识管理训练营》中提到的，通过建立个人数据库，建立个人的GOOGLE，以前总是觉得市面上的数据这么多，何必自己储存，以前用大象笔记也只是为了方便个人管理，基本上没有什么个人数据的管理概念，但是通过这些的阅读，意识到建立个人数据库的重要性，市面上的数据只是数据，既不是你有选择的收集，也不是个人消化过的数据，等你要用到只有真的只能求助无门，脑袋好不容易闪过的灵光，因为找不到出处，在这个过程中就把精力消耗殆尽，个人最有深有体会的就是写作，为了引用一句话，抓耳挠腮半天都找不到，这是非常令人奔溃的，所以建立个人数据库是非常必要的，而且这种个人数据库的收集不仅仅是收集，更需要消化吸收，然后在某一时刻能够想运用就运用，在阅读方面的是数据收集就是阅读一本书后能够将原版书电子版收集起来，形成思维导图，有个人阅读笔记，然后再去读下一本书，而不是像以前的阅读一样，浑沦吞枣，今天读完觉得意气风发，过两天就不知所云，建立一个个人阅读数据是非常必要的。当然个人数据库的建立不仅仅是文字，更是涉及到所有的图片，旅行等。
本书总体而言比较宽泛，讲的也比较粗略，作者所占的篇幅不大，适合数据从业者看，应该而言是一本抽离数据的原理将数据的思想，最后上升到个人的哲学思想层面，譬如作者信佛，助学等等，随手阅读，当做涉猎还是可以的。
《决战大数据》读后感2
大数据俨然是当下热门的概念。和前些年“云计算”把人搞得云里雾里一样，围绕大数据也产生了无数迷惑人心的说法。归纳起来，各种说法都在强调大数据的“大”——规模庞大，计算复杂，等等。可惜说来说去，大数据到底是干嘛的，对工作有什么实际作用，能举出来的就只有干巴巴的几个例子而已。
怀着对各种“大数据”书籍的失望，我翻开了车品觉的《决战大数据》。让我意外的是，书名里虽然包含“大数据”，通篇讲的却是“数据”，而没有多少篇幅来强调“大”的神奇。我相信，这样一本基于经验而没有太多神奇理论的书，反而能帮很多人真正树立对“大数据”的准确认识。
《决战大数据》提到，大数据不只是规模大，更要求大家能驾驭数据。传统方式能应对数据的规模不大，可以挖掘出数据中的价值，很多时候靠的是基础直观的经验，比如经典的点击率、转化率等等数据，理解起来毫无门槛。这背后所掩盖的，是数据思维的断层：收集数据的人不知道数据会运用在什么地方，会怎么运用；运用数据的人不知道从哪里收集数据，收集什么数据。所以即便大家都在喊着“大数据时代”，思维方式却还停留在小数据的时代。怎样填充收集数据和运用数据的鸿沟，这是每家公司都需要思考的问题。
先看收集数据的方面。传统的思维模式下，因为数据收集和应用之间的关系简单直观，很多时候可以直接从结果倒退过程。要算转化率，很容易想到去收集点击率和购买率。相应的，点击率和购买率的数据收集，也有直接的目的，就是计算转化率。但是在大数据时代，背靠海量的存储和分析能力，再简单收集这两个数据，就显得非常原始了。
拿点击—购买来说，客户到底是用的什么浏览器，在什么网络进行的购买？在商品详情页是否执行了滚屏操作？如果执行了滚屏操作，是滚动到什么位置才下的订单？这样的数据如果不收集，事后也就无法复原。如果收集了，则可以相当精确地分析客户的购买行为，对商品详情页的排版起到非常好的指导作用，有效提高购买量。所以《决战大数据》提出，企业的数据部门应当从“根据需求被动收集数据”转向“主动养数据催生需求”，持续思考可以收集的数据，创造业务价值。
“养数据”的观点我是非常认可的，虽然我之前没有专门做过数据部门的工作，但经验已经无数次证明，在没有现实业务需求的情况下，有意识地收集运行和业务数据，未来需要分析和决策时就可以起到非常重要的作用。
数据养起来之后，无可避免地发现很多有意思的现象，甚至和简单直觉相违背，由此加深大家对数据的思考和理解。
很多网站都喜欢在用户注册时让用户填一些基本信息，比如性别、年龄等等。通常，大家会觉得性别是一成不变的固定属性。但是分析用户的购买行为，却可以发现用户的性别经常会变化。比如用户性别分明是男性，收货地址也不变，但只有晚上购买男性用品，早上和深夜的购买行为都体现出女性的特点。原因很简单，是全家人共用一个帐号（这种情况也很普遍）。掌握了这一点，在规划业务时就能更加细致，也找到更多的机会。车品觉说，淘宝的用户有8个性别，原因就在这里——2个性别很可能是常识的结果，但忽略了用户的实际使用情况；8个性别看起来违背常理，却是符合实际的。
车品觉进一步提出，大数据时代提供了海量数据的收集、存储、处理能力，其中要价值之一就是让数据符合实际，或者说，能最大限度地还原现实。
举个例子：某人早上上班，他在地铁里看到了某件商品在淘宝上的广告。到公司之后，因为时间还早，他打开电脑登录淘宝，找到了这件商品，经过比较选定了商铺准备下单。不凑巧，单还没下，他被领导叫去开会了。因为会议很无聊，他掏出手机上淘宝，直接购买了之前已经确定的产品。
在传统业务里，这个过程产生的数据会分配到三个领域：广告投放到购买，淘宝网站搜索购买行为，手机淘宝搜索购买行为。而且这三个领域是彼此孤立的：从广告端来看，投放广告的人不知道具体哪些购买是广告直接带来的，所以业务非常粗疏；从网站端来看，这个用户搜索比价之后却没有下单，所以打算去分析到底页面应该如何优化；从手机端来看，用户没有任何比较，直接购买了某件产品，毫无征兆可言。
不得不承认，这种数据割裂的情形虽然怪异，却是普遍存在的，很多怪异的结果也正是来自于此。比如在很多公司，销售和售后的数据是分开的，所以冲销量的时候当然可以冲得很猛，超额完成任务，却看不到背后是退货率的急剧上升。
针对这种情况，《决战大数据》指出，大数据的发展方向之一，就是增强对现实的还原能力。在上面的第一个例子中，如果我们能还原出用户的购买行为与之前广告展示的直接联系，以及手机端“延续”了电脑端购买过程的信息，就可以从整体上把握整个购买过程，不必为各种怪异的结论大费脑筋。在上面第二个例子中，如果我们可以把“冲销量”所产生的结果全面集中展现出来，当然就可以避免退货率急剧上升的尴尬。
当然，要实现准确的还原能力，还有很长的路要走，但这个方向是没有错的。业界普遍认为，淘宝的广告投放效果比较好。但真的如此吗？就我所见，不光互联网媒体，甚至许多平媒的广告效果都不输于淘宝。不幸的是，其它媒体的广告投放，没有完整的数据追踪链条，也就无法准确还原广告产生影响的真实情况。结果就是，在淘宝投广告或许真实效果不一定最好，但能够完整追踪、有的放矢，自然更受广告主的青睐。
增强数据对真实场景的还原能力，这是《决战大数据》反复提到的“大数据”的价值。仔细想想，它强调更多的其实是“数据”，而不是“大”。这个观点我非常认可，在我看来，让大数据回归数据，是打破“大数据”的魔咒，让大数据真正发挥价值的有效途径——要知道，企业的经营行为，很多时候无非是基于过去和现在的情况，对未来做出判断和决策而已。
《决战大数据》读后感3
读车老师的作品《决战大数据》收货非常大。前前后后翻了两遍。醉心于后面的养数据。
数据分析可以分为两大块运营数据和数据化运营。这两者有较大区别。前者是要制造数据，养数据，企业要先有数据。我们如何养数据呢？用车老师的话说就是“先开枪，后瞄准”。这是一个很有意思的方法，先把各种数据存储起来，再针对我们的目标来定向的收集我们所需要的数据。车老师也说了，数据分析师必须要先体会数据是脏的，需要清洗。用阿里巴巴的例子“混，同，晒”，这是阿里巴巴数据分析师的内三板斧。“混”要求我们作为一个数据分析所做的分析报告一定要跟业务部门紧密结合，也就是要混入到业务部当中，跟业务部门的人多沟通，了解业务，使得数据分析结论落地！“通”即是把你所“混”的数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来！
除了内三板斧，还有外三板斧“存，管，用”。这里开始就是数据化运营了。我们从运营数据到数据化运营，是质的飞越。在我们曾经存储下来的数据中寻找价值，寻找我们业务所需要的答案，解决业务上遇到的问题。这是数据真正发挥价值和力量的时候。在这里书上的具体例子，我就不举出了。
运营数据到数据运营是一个数据积累到发挥作用的过程，我喜欢把这称作投资和收益。在运营数据的过程中，我们需要对数据做很多的标签，方便我们管理和调用，在数据收集的过程中，有些数据是负能量的，车老师教我们要用“小偷思维”，这很有意思。正能量帮助我们如何成功，负能量则帮助我们如何不失败，“小偷思维”帮助我们如何避免失败，避免在数据收集的时候被表象误导。数据运用得好帮助我们企业产生收益，运用得不好则产生坏处。
真正让我痴迷的是车老师通过企业数据的管理和运用升华到人的自我成长和管理。这与其说是一部企业大数据的管理案例书籍，倒不如说这是个人“大”数据与成长完美结合的管理书籍。车老师主张人人都是数据分析师，这是非常具有科学性的，因为我们对自己的能力和精力的评估，其实要依赖于自我的`积累，很多人对自我认识不清，但是我们每天记录自己的时间花销或者知识吸收，当积累了数个月后（车老师说两个月）就可以看到自己跟以前有了很大的进步与改观！车老师以自己亲身的实践为例子，通过管理自己的知识让自己进步，四点起床，运用大数据来管理自己的时间和精力。这就是个人数据运营到运营数据的过程！在还不知道车老师的时候，我是看了《奇特的一生》柳比歇夫每天记录自己的时间花销整整55年，震撼于他的科学方法和伟大成就，我也就开始记录自己的时间花销，断断续续记录已有十个月之久，其中收益非常之大：帮助我判断自己学习某一个技能是方法不对还是时间未到，帮助我判断一天中我的学习时间少了还是多了，帮助我决定什么时候该要去体育锻炼了等等。这样的好处就好比如过去你学习某个技能看到一座大山在你前方，让你不知道何时才能跨过这座高山，而当你记录了你的时间花销后，你就知道当你练习到多少个小时之时就是你成功之日，这是不是有点像一万小时定律？
最后，感动于车老师的桑珠行动——帮助贫困地区的儿童健康成长。人格的伟大正是体现在为社会贡献价值之中，向车老师学习。
《决战大数据》读后感4
几乎是一口气读完此书的，读完后让我很激动。
之前看不过大数据方面的著作，但大多流于理论，而等到自己想要实践一些观念时却不知如何下手，这本书解决了这一问题，很多观点很实在，多为实践总结。我想这也许与作者本身有关系吧，现在市场上大数据作品的作者理论家或 “作家” 太多，而实干家太少，而本书作者车品觉为大数据的实践者，他本身是阿里巴巴商业智能部的副总裁、数据委员会会长，还拥有多元化与国际化的教育背景，这让其在理论层次和视野水平远远高于不少同行，加上作者服务电讯盈科、微软、 eBay、敦煌网等国内外知名企业的的行业经历，让他积累了非常丰富的实践经验，这也是本书如此鲜活的原因吧。
下面说说这本书的内容及我的感受，这本书有三个部分特别吸引我：
第一是“从数据运营到运营数据 ”的部分，
在这个部分中的 “数据化思考” ，作者提供给我们一个看待世界的不一样的角度，例如：别再做 “零和游戏” 、样本的偏见、用傻瓜的视角去观察、为什么数据会骗人等等，还有避免数据盲点的 “负能量思考” ，让我感受特别深。尤其是作为一个数据分析师一定要敢于 “破” ，要开放自己的思想，要从多角度寻找和分析数据，我想其实岂止数据分析师，其他人更要有这种思维和意识，用数据的思维来武装自己的思想，让自己看待世界的方式不一样。
第二部分是实操部分——数据化运营的内外三板斧： “混、通、晒” 和”存、管、用 ”
这一部分是实操，如果说 “从数据化运营和运营数据 ”这一部分讲的是武功心法的话，这一部分讲的就是制敌招数，能落地的招数，实战的招数，这也是本书与其它大数据书籍最大的区别——不空谈，拉出来练！在这里作者介绍了阿里巴巴在大数据运营方面的一些“招数 ”。
首先是“混、通、晒 “的” 内三板斧“，这是讲的更重要的是人的因素。
混：就是要经常跟一线人员在一起，让数据能支持一线人员的工作，而一线人员的反馈又能优化数据的运用，让大数据能落地、接地气；
通：我理解是要形成一个体系，不要把数据孤立的使用，能通过数据把公司的方方面面连接起来，用以指导公司的运营， “通则不痛、痛则不通”；
晒：是在“混 ”和“ 通”的基础上产生出来的最终数据表现，是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论，让数据有框架可依、有方法可用。
其次是“存、管、用 “的“ 外三板斧‘，这部分侧重的是数据。
存：指的是数据的收集，不仅仅是数据的收集方式，更重要的是这些数据是如何用 ？怎么用？让数据产生价值；
管：指的是如何管理和存储数据，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题；
用：即如何使用的问题，如数据的分裂与重组、建立用户标签等方式。
第三是个人大数据线的管理，这部分是让我最兴奋的部分。对于个人的大数据使用自己目前也做了一些尝试，如对自己时间和阅读行为的统计分析，对网络信息的搜集整理及对个人目标生活的管理等，虽然积累了一些经验，但毕竟对大数据是门外汉，很多东西还在探索阶段，在本书中看到作者分享的一些经验，获益匪浅。尤其是作者提到知识量的改变会影响思维方式的改变，这点我深有体会，因为正是阅读（知识的累积）改变了我，让我这个学机械专业、大学一般的一个普通人速度在某高手如云的互联网公司中快速成长。
在本书结尾，作者提出要像李小龙的格斗一样去思考，“以无法为有法，以去无限为有限”，用“迂回”的方式去实现目的、衡量每一个变化，寻找爆发点，无招胜有招，我想这就是作者关于大数据使用的终极心法吧！
最后，强烈推荐这么书，若企业想落地大数据，这本书会给你极具价值的参考；个人想快速成长，最后关于个人大数据的管理肯定给你一个不一样的自我管理的法。
决战大数据，从阅读本书开始！
《决战大数据》读后感5
之所以选择《决战大数据》，是因为本书的作者车品觉是阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长。可以说，我对阿里巴巴情有独钟，我是20xx年的进大学计算机系，而同年成立的淘宝网后来成为了我电子商务的研究课题。如今十年过去了，阿里巴巴也计划在美国上市了。作为BAT三巨头，百度是流量之王，腾讯是产品之王，而阿里巴巴则是数据之王。这也就是阿里巴巴在电子商务平台屹立不倒、独领风骚的秘诀。出自这样一位饱经商业领域实践的大牛之手，怎能不令人为之心动。
书的结构编排充分体现了从理论到实践的思路，前七章以思维导图的模式，介绍了数据运营的各种思路和误区，并非照本宣科似的从定义和概念开始讲解，而是从数据的价值开始还原用户的需求场景，到数据的相关性收集，再到数据估值和分类，最后是数据战略的应用和容易被忽略的数据盲点。整条线串下来，其实是在潜移默化中提供了数据化的思考过程。而后四章则是介绍阿里巴巴的大数据战略的运营实践，如何通过分析数据来为决策提供有价值的参考。虽然相对于前半部分略为简单，但是从言简意赅的思路之中你可以窥见数据化运营的奥妙所在。读来，让人欲罢不能，意犹未尽。我个人很喜欢结语的那一章，作者告诉我们，每个人都能成为也应该成为自己的数据分析师，在信息爆炸的时代，每个人都在拼命存储和转发大量的信息，但却从未进行归纳和分析，更未思考过数据对自己的益处或能够具体解决什么问题。这位资深的数据分析师教会我们，如何将个人的数据管理转化为个人的知识能量。
有不少朋友曾不安的问过我，为什么他前几天在百度上搜索某件商品，结果最近在访问许多网站时，旁边的广告窗口就能准确的推送天猫或京东的该商品，怎么和读心术一样，还是电脑中了病毒被人监控？其实这很简单，推送的广告网站通过你电脑浏览cookie（储存在用户本地终端上的数据），获得你近期关注的数据内容，加以分析并推送相应的广告。这就是互联网进入web3.0时代的数据挖掘和聚合。
我从事的是银行的IT项目管理相关工作，每天接触大量的数据，可是大概是由于金融行业的竞争并非像其他商业领域那样竞争，我个人认为，银行的数据化运营做的远远不够。以客户信息为例，最常见的就是收集客户的身份证号为唯一标识，再统计客户的金融资产，最后通过手机号进行短信或电话营销。但一个客户，绝不是一串冷冰冰的身份证号码，他由性别、年龄、地域、文化程度、职业等等诸多方面构成一个丰满的个体。再比如，以客户消费为例，一般都以近三个月的交易金额或交易量为统计对象，但其实与消费为之相关的要素还有客户的收入或购买力、客户的消费渠道、时间、方式，消费对象与偏好等等。如果通过这些多维度的进行分析，相信客户的营销和服务将更加精准。而这都是《决战大数据》带给传统行业的启示。
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