《大数据时代》心得体会
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为2012最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。如作者所言“大数据开启了一次重大时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式”。比如，谷歌通过全球搜索分析，比国际疾病控防中心更早更准地预测了流感爆发。
然而，事实真的是这样吗？首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义
因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。
但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。同时现场有讨论，是否计算机可以精确地模拟每个原子，然后完整地展现微观到宏观的化学反应细节？我觉得首先是计算
能力不足，其次即便设定原子的运动条件真的正确，计算结果未知但宏观结果我们却已经知道——牛顿的经典力学足
以应付日常绝大部分情况了。好比切西瓜，究竟刀头的铁原
子和西瓜的有机分子如何作用，真的重要吗？回归到商业领域，如果我们可以提高相关性的准确度，从而提高投入效率，那就已经足够了。本来一个产品受到一半客户喜欢，但如果通过大数据挖掘到更好的定位，有百分之八十的客户喜欢，那么价值已经非常可观了。
大数据时代的社会伦理——很大的命题，但重点都在讨论如何保护个人隐私。因为手机越来越智能，网络越来越快，个人的信息也越来越透明——隐形几乎完全不可能。我想说的是，作为硬币的另外一面，我们无法舍弃：互联网只不过是让人与人之间碎片的关系得以统一，其实各种人肉和信息只不过是坊间传闻的升级罢了。当我们住在拥挤的小区，三公里走完一圈的县城，半小时散步完的村落，人和人之间有隐私吗？现在只不过是把这个范围放大到了一个地
球而已。硬币的一面是人和人之间有沟通的需要，去团结对抗世界的未知，那么另外一面就是隐私的缺乏。与其说是要在大数据时代保护自己的信息不被泄露，不如站起来维护自己和他人的隐私，从法律和道德的角度来尊重人与人之间的权利。在一个互相尊重的环境下，你可以穿热裤，他也可以穿长裙走上街头；在一个互相践踏的社会中，人人都得带着面具生活。
在思维变革部分，作者讲述的重点是：样本=总体，
我们需要对全部数据的占有和分析；因此，数据缺乏时代的精确性不必执迷，接受混杂基于大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效；样本推断的因果关系不重要了，知道“是什么”的相关关系，或者结果就可以了。对于我自己最受用的是什么呢？是大数据的产业链。产业链包括大数据平台、大数据技术提供方、大数据理念提供方。我认为大数据平台是整个产业链条的核心，没有数据，再好的技术和理念都会是无米之炊。那么大数据平台在当前的中国社会有哪些呢？所有的互联网公司，物联网公司，物流，快消品等等，实际上任何公司都是数据平台公司，只不过之前没有好好的利用数据，而更多的是用经验来管理公司和迎合客户需求。现在不一样了，我们完全可以用数据来驱动公司管理和客户管理，毕竟数据是不会骗人的。
大数据帮助我们把未来的迷雾拨开了一点，但好比《沉重的肉身》当中讨论的，更多的选择权并不能带给人幸福——因为知道自己不能做不能得到的也更多了。解决工作模式，生存意义，幸福之道等问题，关键还是看自己如何看待和使用这些新式工具以及新结论。引用《神探伽利略》里面的台词：可被重复的，一定有道理存在。那么现在重复的越来越多，更需要保持探索和敬畏之心，人才不会迷路。
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
大数据时代读后感范文 本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。” 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。 1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更
多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。 2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。 3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。 思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。 当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工
汽车售后服务工作心得 本文是关于心得体会的汽车售后服务工作心得，感谢您的阅读！ 汽车售后服务工作心得（一） 秦峰 随着汽车市场的活跃，汽车售后服务站的竞争也越来越激烈，为了提高服务质量，争取更多的客户，维修站也在想方设法服务更多的客户。那么，服务顾问应该怎样作好自己的工作呢，接下来我分享几点自己的看法。 ——工作感悟 迎接顾客要主动热情 服务顾问给顾客的第一印象是十分重要的，它直接关系到顾客是否愿意在此修车，以及业务的扩展。为此要做到以下几点：一是热情友好的接待，如对新顾客应主动自我介绍，递上名片；二是对顾客要一视同仁，不管是本地的还是外地的，是老朋友还是新顾客，绝对不要和老朋友聊个没完而把新顾客晾在一边；三是做到有问必答，服务顾问应熟悉各种车辆，并全面掌握本店的情况，遇有不清楚的地方，应尽可能通过电脑或电话查询，不要跑来跑去把顾客放一边，这样会使顾客觉得你业务不熟悉或者管理混乱；四是业务太忙不得已让顾客等待时，应礼貌地请顾客稍候，并安排人员送上饮料，甚至用餐。 与顾客交谈要诚心诚意 首先要仔细倾听顾客介绍情况，不要随便打断对方，如果是涉及到投诉或质保期等内容，要认真做好记录，不要轻易下结论。其次向顾客介绍情况时，应尽可能用通俗易懂的语言，避免使用难懂的专业术语。如遇到顾客说："你看着办吧，哪儿坏了修哪儿。"服务顾问可不要自以为是，过于随便，而应把每项工作都向车主讲清，如为什么要这样做、有什么好处、要多长时间、多少费用等等，这样既可以避免结算费用时发生不必要的麻烦，也能体现让顾客花钱买放心的服务方针。 车辆交接检查要认真仔细 车辆交接时，服务顾问和顾客在检查发动机后应将车子开到举升机平台上，与顾客一起检查底盘上一些容易出问题的部件，如油底壳等，这样会加深顾客对4S店的信任。向顾客咨询故障现象时要全面，如出现故障时是冷车还是热车、
读《大数据时代》有感 下面是小编为大家整理收集的关于读《大数据时代》有感，欢迎大家阅读，希望可以帮助到你。可以借鉴的哈。 大数据时代读后感一： 如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样 说就OUT了。 而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读 过这方面的经典着作舍恩佰格的《大数据时代》。 维克托迈尔舍恩伯格何许人也? 他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专 业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。 他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业， 他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还 先后担任多国政府高层的智囊。 这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛! 那么，这位大师说的都是金科玉律吗? 并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂， 如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场 思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点： 一、更多：不是随机样本，而是全体数据;二、更杂： 不是精确性，而是混杂性;三、更好：不是因果关系，而是相关关系。 对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗?我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。 我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，
《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。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。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，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=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。 本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。 引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。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，通过预测并与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，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事
被投诉后的心得体会 【篇一：售后服务心得体会】 心得一：售后服务心得体会 在电器行业竞争日益激烈的今天，售后服务对于企业来说是一个战 略性课题，有效处理售后服务是所有企业必须关心的问题，有时甚 至生死攸关。而现在有的企业只注重产品的市场份额、市场策略、 产品推广手法却往往忽略了市场的售后服务，最终的结果可想而知。这里，我想要强调的是企业的售后服务与市场营销同样重要！ 那到底怎样才能做好售后服务？什么样的售后服务才是最好的哪？ 笔者认为： 首先服务要热情、快捷、专业。热情就是要态度好，要感谢客户提 出的一切意见和问题，不可不耐烦或焦躁，要带着微笑面对客户的 不满和抱怨，使客户不满情绪在服 务过程中得以释放，获取心理上的满足。也就是要将客户的事情当 作自己的事情来看待和处理，急客户之所急，让客户从精神上体会 到做上帝的感觉。当然，对于无理取闹、故意滋事的客户，也应区 别对待，有礼貌的坚决回绝。快捷就是对客户的疑惑和问题，反应 迅速、调查处理及时，力争第一时间使问题圆满解决。不因故推脱 搪塞，增加客户的烦恼和不满。因为光态度好，如果杳无音讯，久 拖不决，客户同样会不满意。专业就是售后服务人员要内行，要对 产品和服务内容非常熟悉和了解，对所发生问题能很快找到原因， 短时间内恢复使用；对客户的疑问和求助，用浅显易懂的语言给予 专业的指导和帮助。注意不可用过多的专业词汇及原理，使客户更 加不明白，不知所措。 其次不要推诿，不要和客户正面冲突，不要忽视客户的抱怨。不要 推诿是指不要以各种借口故意拖延问题的处理，从而增加客户处理 问题的困难，最终使客户知难而退，自认倒霉，事件不了了之。这 在当今服务过程中较为普遍，也大都收到了较好地短期成效。但也 严重伤害了客户的感情，降低了客户的满意度，极易造成客户流失。当然，一些不能很快明晰责任，客户又坚持其错误看法的情况，有 时也需要采用冷处理的方法，即通过一定时间的缓冲，使客户认识 到其自身问题，最终使问题在双方都能接受的情况下圆满解决。但 要注重方式和火候，避免矛盾激化。不要和客户正面冲突。
数据的故事 ——读《大数据时代》有感信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变……我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。笔者在这说明信息和数据，只是试图首先说明信息、数据的关系和不同，也试图说明，为什么信息时代转变为了大数据时代？大数据时代带给了我们什么？ 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。这是否是《大数据时代》一书所未曾阐述的背景材料？ 在《大数据时代》一书中，大数据时代与小数据时代的区别：1、思维惯例。大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。作者语言绝对，却反思其本质区别。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理？这也是明智之举2、使用用途。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。笔者认为数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。3、结构。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。4、分析基础。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。笔者认为，小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？银行业天然有
《大数据时代》读后感 《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，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，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。 文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。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预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，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。 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精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，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。
售后服务工作是一个综合技能要求相当高的工作，由对售后服务人员的要求也相当高，必须具备以下条件： 1、从事行内工作至少有五年以上经验，最好是从事技术工作或销售工作有几年经验，知道市场现状，了解客户需求，而且了解一些企业运作和服务途径。 2、个人修养较多，有较高的知识水平，如本科以上学历，对产品知识熟悉，并且具备所使用销售产品的机械，装置，设备的知识。 3、个人交际能力好，口头表达能力好，对人有礼貌，知道何时何地面对何种情况适合用何种语言表达，懂得一定的关系处理，或处理经验丰富，具有一定的人格威力，第一印象好能给客户信任。 4、头脑灵活，现场应变能力好，能够到现场利用现场条件立时解决问题。 5、外表整洁大方，言行举止得体，有企业形象大使和产品代言人的风度，不一定是要长得英俊、漂亮，但至少要对得起观众，别一出场就歪鼻扭嘴斜服，吹胡子瞪眼睛的，有损企业的形象。 6、工作态度良好，热情，积极主动，能及时为客户服务，不计较个人得失，有奉献精神。 二、处理顾客投诉与抱怨的程序： 1、建立客户意见表（或投诉登记表）之类表格。 接到客户投诉或抱怨的信息，在表格上记录下来，如公司名称、地址、电话号码、以及原因等；并及时将表格传递到售后服务人员手中，记录的人要签名确认，如办公室文员，接待员或业务员等。 2、售后服务人员接到信息后即通过电话、传真或到客户所在地进行面对面的交流沟通，详细了解投诉或抱怨的内容，如问题电脑名称，规格，生产日期，生产批号，何时使用，问题表现状况，在使用此品牌前曾使用何种品牌，状况如何，最近使用状况如何等。 3、分析这些问题信息，并向客户说明及解释工作，规定与客户沟通协商。 4、将处理情况向领导汇报，服务人员提出自己的处理意见，申请领导批准后，要及时答复客户。 5、客户确认处理方案后，签下处理协议。 6、将协议反馈回企业有关部门进行实施，如需补偿油品的，通知仓管出货，如需送小礼物的，通知市场管理人员发出等。 7、跟踪处理结果的落实，直到客户答复满意为止。 三、处理客户抱怨与投诉的方法： 1、确认问题 认真仔细，耐心地听申诉者说话，并边听边记录，在对方陈述过程中判断问题的起因，抓住关键因素。
《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的
区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行
《大数据时代》读后感2000字以上 《巴黎圣母院》读后感1000字以上高中2 如果世上真的有一部小说可以如此鲜明地把浪漫主义色彩融入现实世界，那么，就是《巴黎圣母院》了。 这两年，大数据，云计算的思想就像小苹果的音乐一样，传的到处都是，每一个公司 不管是互联网公司还是传统企业，都标榜自己的大数据。 1、实体物联网与虚拟物联网 孙少平在平凡的世界里摸爬滚打，他所做的每一件事，在我看来，都凝结着信念，支 持他一直奋斗的，除了那个大气善良的姑娘田晓霞，就是他的信念了——平凡但不平庸。 现在的我们，在物质上，早就过了那个为口粮日夜不辞辛苦的年代，我们比孙少平拥有的 更多，可是我们的精神呢?或许只有在夜深人静的时候，我们才能听到风吹麦浪、蟋蟀弹 琴的声音。 它教会人们在生活中表现尊严，去努力争取自由、爱情、地位和尊严。哪怕当今社会 万物都靠钱来衡量和决取，都不能放弃去追求这一切美好的东西。人们都疯狂地似乎为了 金钱和地位而淹没爱情、污浊心灵。在穷与富之间选择富，在爱与不爱之间选择不爱。很 少有人会像简这样为爱情为人格抛弃所有，而且义无反顾。 一连几天，他的胳膊投得又肿又疼，不但没有进步，反而越投越近了。急得他觉也睡 不好，饭也吃不香。心想：难道我就被这个小小的手榴弹难住了? 曾几何时，物联网的概念闹得风生水起，庞大的物联网能够让世间大量的物体，都能 够被检测并联网，包括了人、车、房等一切能够被联网的物体，这些物体都能够以种方 式被感知他的存在，并对其信息记录在案，以供使用。在若干年前，这还是一种看似遥不 可及的事物，要对每个物体都贴上一个所谓的RFID的标签，显得不切实际。如今，随着 手机的大量使用，人类本身也被加入了物联网中。为什么要物联网?是为了获取什么?要知 道物联网获取了什么，只需要看看在一个物体在没有加入物联网与加入物联网之后，我们 多出了哪些东西便能够知晓。那么，很明显，我们需要通过某种方式来获取该物体的信息，这种存储下来的信息，就叫做——数据。 故事情节大致如此：主人公唐泰斯是个正直善良的小伙子，远航归来，打算结婚，并 且作了代理船长，前程似锦。 当远征队的战舰与“海怪”发生撞击，皮埃尔教授不慎落入水中，才发现“海怪”原 来是一艘世间绝无仅有的巨大潜艇。随后，皮埃尔教授被人发现并被带到潜艇中，开始了 一场奇异的海底之旅。
汽车服务心得体会 汽车服务心得体会 篇一：汽车服务心得 ****年**月到**月，我在东风日产**专营店进行维修实习活动。在这三个月的时间里，我对汽车4s店的整车销售、售后服务、维修、信息反馈等有了一定的了解和深刻体会。 东风日产**专营店是一个拥有东风日产车定点、配套、直接提供的一流维修设备：举升机、轮胎动平衡机、车身校正架、烤漆房、四轮定位仪等，还拥有先进的进口检测仪器：nissan电脑检测仪、点火测试仪、雪种机等，及使用于维修业务的计算机网络。宽敞、整洁的业务接待大厅和服务周到的客户休息室为客户提供舒适的环境，宽敞的维修车间，设置十几个标准工位充分满足维修作业的需要。规格齐全，优质纯正的配件是日产系列车辆运行的安全保证。该店是一个大型的4s店，销售服务的车型有：天籁、颐达、骐达、帕拉丁、轩逸、骊威、骏逸等几种车型。 这家店不但拥有一批高素质、高技能的汽车维修技术人员，而且从国内、外购进一批先进的汽车维修检测设备。例如：电脑检测分析仪、喷油清洗分析仪、四轮定位仪、atf自动循环清洗……等等。使得该厂软、硬件兼备且完善。 在这三个月的实习中，我对汽车的保养以及保养的必要性有了深刻的理解。
汽车保养是很重要的，买了一辆新车，首先要懂得如何保养。汽车保养需要做的几项工作： 1、清洁汽车外表，检查门窗玻璃、刮水器、室内镜、后视镜、门锁与升降器手摇柄是否齐全有效。检查散热器的水量、曲轴箱内的机油量、油箱内的燃油储量、蓄电池内的电解液液面高度是否符合要求。检查喇叭、灯光是否齐全、有效，安装是否牢固。检查转向机构各连接部位是否松旷，安装是否牢固。检查轮胎气压是否充足，并清除胎间及胎纹间杂物。检查转向盘的游动间隙是否符合标准；轮毂轴承、转向节主销是否松动。检查离合器和制动踏板的自由行程是否符合规定。 2、检查轮胎螺母、半轴螺栓、钢板弹簧骑马螺栓和u形螺栓是否牢固可靠。起动发动机后，察看仪表工作是否正常，倾听发动机有无异响。检查车辆有无漏水、漏油、漏气、漏电等“四漏”现象。检查拖挂装置工作是否可靠。 3、发动机油的更换。发动机机油的作用主要是对发动机进行润滑、冷却、密封、清洁、防锈、防腐……若没有机油，汽车的心脏就不能正常运转。使用矿物油，一般5000公里换一次机油。 4、汽车制动液检查与更换：汽车行驶一定的时间就要检查制动液，必要时需更换。制动液在使用一定时间后，会出现沸点降低、污染及不同程度的氧化变质，所以应根据气候、环境条件、季节变化及工况等及时检查其质量性能，做到及时更换。普通工况下，制动液在使用2年或5万公里后就应更换。原则上，不同型号的制动液不能混用，以免相互间产生化学反应，影响制动效果。不同车型，使用的制动液也往往不同。制动液有矿物油型制动液、合成型制动液等类型。 然而，给我印象最深的不单单是专业的实习，还包括实习的一些体会。 找实习工作的认识：
《大数据时代》读后感心得2000字以上 2019-01-01 凡是过去，皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句， 。大数据是现在的潮流，《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍，第二遍是为了写这篇读后感，总体而言，值得一看，但细节方面却需要讨论了。 维基百科对大数据的解释：Big data，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 有人说现在是读图时代，除去小说、心灵鸡汤以外，现在的畅销书基本都有图片，这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的) 首先尝试解析一下作者的三大观点，这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话： 1 不是随机样本，而是全体数据 我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析，但在现实中我们经常拿不到全体数据：一是对象的特性：比如炸弹的威力，你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法，每一种方法都有适用的范围，不太可能包罗万象;三是数据分析的角度，战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔，而坠毁的则无法统计，沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上，就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。“采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物”，作者显然只关注了一部分原因。 从语言的理解上看，什么是全体数据，究竟是“我们需要的所有数据”，还是“我们能收集到的所有数据”，书中的很多商业案例中，处理的只是“我们能收集到的所有数据”，或者说是“我们认为的全体数据”。人对自然的认识总是有限的，存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例“Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测”，而“整整一年”就是一个采样，或者是“我们需要的所有数据”。 从历史的角度看，国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是“收集全世界的书”，实现“世界知识总汇”的梦想，国内的乾隆汇编四库全书，每个收集的过程都有主观因素在里面，而他们当时都认为可以收集全部的书籍，到最后，我们也没有得到那个梦中的全体。
《大数据时代》读后感2篇01我们已在大数据里生活了好多年，而最近观看了《大数据时期》带给了我的是更多的思考。随着互联网的快速发展，特别是最近几年来，随着社交网络，物联网，云计算和各种传感器的广泛利用，具有大量，多样性和强时效性的非结构化数据不断出现。数据存储和分析技术的重要性难以实时处理大量非结构化信息。大数据的概念应运而生。如何获得，汇总和分析大数据已成为广泛关注的热门问题。 对普通企业而言，大数据的作用主要体现在两个方面，即数据的分析和使用和2次开发项目。通过分析信息的大数据，不但可以发掘隐藏数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过销售实体，增强其客户来源。至于数据的2次开发，它用于网络服务项目。通过总结和分析这些信息，我们可以开发出满足客户需求的个性化解决方案，并创造1种新的广告和营销方式。 同时作为1名人力资源工作者，我也在想人力资源管理由于大数据而取得价值提升的可能，但也有可能在大数据的海洋中迷失方向。伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效力的人力资源管理，再到目前寻求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。 过去，人力资源管理没有太多数据的支持，决策常常依托直觉、经验和个人偏好。大数据时期的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺少，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。 2012年，麦肯锡提出了“大数据时期”的说法，用最通俗的说法来讲，就是这个世界的各行各业，将会出现海量信息，即“信
息爆炸时期”。而这些信息，都是由各种数据组成，通过搜集、整理、分析、研究这些数据，就可以找到对自己有益的方法。夸大1点说，掌握了大数据，就掌握了未来。时期的步伐进入了2019年，许多企业都在谈“大数据时期”，都在研究如何与时俱进，将“大数据”与数据分析融入到企业管理中去，为自己带来创新性的优势。归根到底，大数据时期下企业人力资源管理的创新，还是通过数据化信息的动态搜集和梳理，对企业人力资源的不同模块进行分析，从而到达全面提升人力资源管理水平的目的。 02《大数据时期》，作者是被誉为“大数据时期的预言家”维克托.迈尔-舍恩伯教授和肯尼思.库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进1步论述和厘清大数据的基本概念和特点。 人类历史长河中，即便是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，乃至在没法取得实证数据的时候纯洁依赖经验、理论、假定和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识常常是表面的、浮浅的、简单的、扭曲的或是无知的。维克托指出，大数据时期的来临令人类第1次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次取得和使用全面数据、完全数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获得过去不可能获得的知识，得到过去没法企及的商机。 本书从思惟变革、商业变革及管理变革3部份论述大数据时期已来临;罗列了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思惟变革部份，以UPS与汽车修理预测为例，证明知道“是甚么”就够了，没必要知道“为何”;在大数据时期，我们没必要非得知道现象背后的缘由，而是要让大数据自己“发声”：U PS国际快递公司从2000年就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆
心得一：售后服务心得体会 在电器行业竞争日益激烈的今天，售后服务对于企业来说是一个战略性课题，有效处理售后服务是所有企业必须关心的问题，有时甚至生死攸关。而现在有的企业只注重产品的市场份额、市场策略、产品推广手法却往往忽略了市场的售后服务，最终的结果可想而知。这里，我想要强调的是企业的售后服务与市场营销同样重要！ 那到底怎样才能做好售后服务？什么样的售后服务才是最好的哪？笔者认为： 首先服务要热情、快捷、专业。热情就是要态度好，要感谢客户提出的一切意见和问题，不可不耐烦或焦躁，要带着微笑面对客户的不满和抱怨，使客户不满情绪在服务过程中得以释放，获取心理上的满足。也就是要将客户的事情当作自己的事情来看待和处理，急客户之所急，让客户从精神上体会到做上帝的感觉。当然，对于无理取闹、故意滋事的客户，也应区别对待，有礼貌的坚决回绝。快捷就是对客户的疑惑和问题，反应迅速、调查处理及时，力争第一时间使问题圆满解决。不因故推脱搪塞，增加客户的烦恼和不满。因为光态度好，如果杳无音讯，久拖不决，客户同样会不满意。专业就是售后服务人员要内行，要对产品和服务内容非常熟悉和了解，对所发生问题能很快找到原因，短时间内恢复使用；对客户的疑问和求助，用浅显易懂的语言给予专业的指导和帮助。注意不可用过多的专业词汇及原理，使客户更加不明白，不知所措。 其次不要推诿，不要和客户正面冲突，不要忽视客户的抱怨。不要推诿是指不要以各种借口故意拖延问题的处理，从而增加客户处理问题的困难，最终使客户知难而退，自认倒霉，事件不了了之。这在当今服务过程中较为普遍，也大都收到了较好地短期成效。但也严重伤害了客户的感情，降低了客户的满意度，极易造成客户流失。当然，一些不能很快明晰责任，客户又坚持其错误看法的情况，有时也需要采用冷处理的方法，即通过一定时间的缓冲，使客户认识到其自身问题，最终使问题在双方都能接受的情况下圆满解决。但要注重方式和火候，避免矛盾激化。不要和客户正面冲突。 服务过程中有时会出现售后人员自视专家，听不进客户意见和解释，甚至指责客户的问题，使客户难堪。最终赢了口舌，丢了客户。更为甚者，为了眼前短利，胡搅蛮缠，拒不承认自身问题，致使矛盾激化，很可能造成恶意投诉或为恶意投诉打下伏笔。不要忽视客户抱怨。客户抱怨往往反映平时看不到，听不着，想不全的侧面问题，是对产品或服务不满的一种暗示。如果不能及时应对和反应，很易发展成市场风险，导致客户流失，企业市场竞争力下降。 说到这里，就不得不提一提咱们公司的售后服务，相对于一些小公司，我们公司的售后服务可以说还是完备的，健全的，但还是存在这样那样的问题，客户还有这样那样的抱怨，这说明我们还有提升空间，还有挖掘潜能！ 客户的抱怨是对我们工作的鞭策，客户的问题是对我们工作的检验！希望各位同事正视售后服务问题，有则改之，无则加冕，争取通过售后服务把我们的市场做的更好、做的更大！ 心得二：售后服务心得体会
读《大数据时代》有感800字 广州风神焊装二科主拼A班史伟 "大数据"听起来已经不是个新鲜词汇了，在如今这个时代，毫无疑问的是，大数据技术的应用已经充斥在我们的生活之中了。可以说，我们已经走引进了一个"大数据时代". 大数据分析极大的改变了我们解决问题的方式。所谓大数据是区别于传统的仅取原数据的少量样本进行分析的数据处理方式。大数据旨在对全部原数据进行分析与处理。但由于实际情况中的计算能力与时效性等客观条件的限制，很多时候还不能实现"真正"的大数据分析。尽管如此，通过分析比以往更多的数据，人们仍然发现了看待事物与解决问题的新思路，而这些新思路正是大数据的主要价值与灵魂。 相信大家一定听说过一种说法："在大数据中，因果关系将不复存在。"事实上，在一定程度上，这种说法是成立的，但不够准确。因果关系不是消失不见了，只是它没以前那么重要了。通过分析大数据，人们找到了很多看似毫不相干的事物之间的相关关系，并且通常在其中得到了收益。显然，这些相关关系是利用传统的逻辑推理难以得出的。在这种情况中，不去探究因果关系，而仅仅利用分析得到的相关关系就可以达到目的。需要注意的是，虽然在这里并没有得到因果关系，但并不是说无法推理得出；恰恰相反，当得知了相关关系后，更容易得到相对合理的因果关系。 "因果关系不如相关关系可靠。"在大数据的支持下，直接通过数据得到的相关关系能极大程度上代表事物的规律，也就是说准确率很高。但通过逻辑推理出的因果关系则常常会失误，因为这本质上是我们为了解释事物所想象出来的。然而，发现因果关系仍然是相当重要的，尤其是在各个领域的理论分析中，这样可以使知识体系逻辑清晰
且趋于完整。 书中举例了大量大数据分析的实际应用；例如通过机票的交易数据来预测最低票价出现的时间；通过搜索词条发现传染病的发生区域，从而控制疫情等。 大数据给我们的生活、工作与思维带来的变革是巨大的，是机遇也是挑战。随着大数据的发展，许多行业将会发生改变，一些新的角色会加入，一些老的角色将被淘汰。抓住机会，积极改变才能乘风破浪！
关于售后服务心得体会5篇 售后服务已经成为了企业保持或扩大市场份额的要件(如舒达、天猫、京东等)。售后服务的优劣能影响消费者的满意程度。下面是小编搜集的关于售后服务心得体会5篇，希望对你有所帮助。 关于售后服务心得体会(1) 时光转瞬即逝，不知不觉来到公司已经大半年，忙忙碌碌中时光已近年末。回顾过去工作中的点点滴滴，才发现自己真的收益良多，作为公司的一名售后客服，我也深知自己所肩负的责任。售后服务工作作为产品售出后的一种服务，而这种服务关系到公司的产品后续的维护和改进，也是增强与客户之间交流的一个重要平台。售后服务的优劣，直接关系到公司的形象和根本利益，也间接的影响销售的业绩。 在我所从事的工作中涉及到聊售后**和处理各种售后交接问题，在过去一年里我学到了很多，对于**回复话术和电话沟通技巧都有了一定的积累，对于很多工作都能有效的去完成。在十月份的时候处理的交接数据是我们小组中最高的，双十一的当月处理的交接数据达到了9800多个，平时也都能尽职尽责的去完成自己的本职工作，算是没有辜负公司领导的期望。为了更好的完成本职工作，为公司创造更多的效益，特将今年的工作经验总结如下： 1、塑造店铺良好形象 顾客进入店铺第一个接触的人是客服，客服的一言一行都代表着公司的形象，客服是顾客拿来评论这个店铺的第一要素。作为售后客服，我们要本着为顾客解决问题的心理来对待，不要把自己的情绪带到工作中，遇到无理的顾客要包容，也不要与顾客发生冲突，要把顾客当朋友一样对待，而不是工作对象。作为网店客服我们多数时间是在用**文字与顾客交流，面对电脑顾客也看不到我们的表情，在与顾客交流的时候我们一定要保持良好的态度，言辞要委婉，多用礼貌用语和生动的语句，最好搭配一些动态诙谐的图片，这样可能带给顾客的就是另外一种体验了。 2、学会换位思考 当顾客来联系售后时，可能是因为收到商品不合适，商品出现质量问题等因素需要退货或者换货，当我们在为顾客处理问题时，我们要思考如何更好的为顾客解决问题，或者将心比心，当我们自己遭遇到类似顾客这样的情况时我们希望得到怎样的处理结果，然后在有效的去实施。
生活，工作以及思维的大变革 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。 第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。 这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着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。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。 这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。 第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结