作者:[英]维克托•迈尔•舍恩伯格（ViktorMayer-Schönberger）/[英]肯尼思·库克耶
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网友评价：
- 大数据很火，但是这本书要不要一些车轱辘话从头说到尾啊，难道要实践一下大数据的阅读方式么，精确什么的无所谓，只要字数足够多也可以的么？。。。要不是最后还有个社会和法律影响，只能给三星。
- 同样的论点一再的重复，凑字数的一本书。没啥新颖的论点，不值得浪费时间。
- 通过书里举的例子，知道了《魔鬼经济学》《思考快与慢》是真正的畅销书
- 20130814读完。自从这本书出了就在各种场合各种人的嘴里听到“大数据”这三个字，我真的很怀疑究竟有几个人真的研究过，更别提那种把大数据当做金科玉律奉为神明的人。还是作者很实在，写了厚厚一本书，最终在246页之后，交底：大数据只是一种资源与工具，它告知信息但不解释，它指导人们去理解，也会引起误解。它只不过是过去的现实投影——洞穴里的古老壁画，而且还只是对过去残缺不全的信息统计，用这些信息推出的预测跟猜在概率上区别不大。大数据绝对不是答案，只是参考，在国内估计更多的用来事前忽悠、事后吹嘘、搞砸后推卸责任。数据不会说谎，但人性复杂。
- 读完了，忘了
- 大数据的相关介绍真的引起许多不仅仅止于大数据本身的思考。但是阅读感觉不太好，零零散散的例子加上许多读过去很拗口的地方让我一度想打三星...
- 读了60%，读到后面困得不行，准备不读了。 大数据更准确地揭露了相关关系，但想要更深入地理解还是需要进一步提出假设并进行检验；当然，很多情况下，相关关系就够用了。 数字化和数据化并非同一件事，数据化才是大数据的基础。我理解的数据化，就是要建立好标准体系，再将信息在统一体系中以数据化形式表示出来。 数据的重复利用、二次开发和创新使用则是后期需要开动脑力、发挥想像才能实现的效果。 当然，还是很可惜后面读不下去了...
- 又大又空，没什么知识和观点可言。
- 可以说是一本很通俗的科普读物，对于大数据的基础了解帮助还是很大的。
- 读个引言也就够了
- 大数据让我们能够在已知的选项中寻找到最优的选项，但进步所依赖的永远都是创新。例如，只因有人来解思维活跃的人，创造性地提出了分析、利用数据的方法，才让大数据深刻地影响当今社会。诚然，我并非天才，很难做出创新性的改变。但作为一个普通人，我可以去了解、去剖析这些现实，就此更充分地利用天才为我们提出的新思路。 无论大数据让我们拥有的多强的预知能力，我们永远不能忘记——变化和未知才是美好。
- 扯虎皮拉大旗。没什么实际内涵
- 终于在大年三十读完了
- 不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
- 身处于大数据时代下的我们没有人可以独善其身，我们的种种信息无时无刻不在被收集与监控，且这种监控越来越严密、低成本，要如何更好的应对大数据时代下的巨大变革与潜在隐忧是每个人都需要思考的问题。
- 很受启发的一本书
- 入门介绍。一如这类美国的普级性作品，结构清晰，内容明了，案例丰富。不需要上到思想理论的层面，好懂。
- 当时还在工作的时候读的，不得不说的是从作者最初所处的时间来看，具有一般人所不具备的前瞻性。
- 第一次接触大数据，有了很多启示，专业性不算太强但对于一个外行还是很多地方很难理解……
- 车轱辘话来回倒腾，只看序其实就够了
- 这本书为我更好的理解世界打开了一扇新的大门，让我深感“the more you know,the less you know",也让我更加坚信我对后半生的道路选择是对的。
- 读起来通俗易懂。从最初的机械复制时代到如今的数字化时代，信息爆炸已经成为当下的一个状态，大数据已普遍存在。大数据怎么理解？就是指海量的信息。信息又是什么?文字、图片、音频、视频等都是信息的常规表现形式，信息当然还有其他形式。 “正如维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。而发掘数据价值、征服数据海洋的“动力”就是云计算。” “大数据的核心就是预测。” “大数据提供的不是最终答案，只是参考答案，为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候，应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。”
- 本书是十年前的书籍，但是其观点放在现在仍然试用。书中涵盖了统计学和网络技能在大数据时代的运用。非常推荐统计学各类技术人员品读这本书。
- 泛读过去的，信息量说实话不大。但是观点真的值得长期携带及广泛联想，是观察现世的方法论，对完全不懂大数据的人收获会很大。
- 买的时候还是比较符合时代潮流的，介绍了大数据，一些皆可大数据化，大数据的创新，应用，泛滥，特征特点，盲目威胁，未来。一放很多年，断断续续2年多考完。觉得一本大数据的科普书，但不够实用，对目前互联网科技大公司的模式，数据应用的类型都有了浅层的介绍，对个人来说只能说是开拓眼界，普及基础。缺点确实是不够实用，看完后就这样了。
- 如果考虑上出版年份，在那个年代确实是一些很新颖的社会方向，就像高中的阅读理解里讲未来科技那样。但是其实也就像阅读理解那样，全是事例，毫无实质，就像一篇拓展阅读，全是事例的堆砌，面对大数据怎么办，封面里所谓的大数据思维也丝毫不想干。在今天读来，书里着重推崇的大数据疫情判断，相比之当下，全球形式也摆在那里。如果你是一个在如今的社会，其实你的感受会比这本书深得多，这本书的时间价值，已经过去了。
- 看似平稳无异的表面之下，大数据的激流早已暗暗涌动，不知不觉之间，我们的生活、学习、工作方式发生了翻云覆雨的变化。人的理念、技术和数据资源赐予大数据灵魂，而大数据也给人们带来了取之不尽用之不竭的财富，只是，其中大多数的财富可能只流向了少数人的手中。而我们的个人信息似乎在大数据时代中变成了一种唾手可得之物，如何伪装和隐藏我们的信息，也许是应对大数据捕捉的应急之举。
- 2013-09-09读毕，这本是关于大数据对社会、生活思维影响的一本书，写作思路浅显易懂，重点介绍了谷歌在图书电子化；用验证码来帮助识别不易识别单词（扫描电子化的图书）；亚马逊用大数据进行有针对性的广告；超市监控录像不只是监督员工、防盗，更重要的功能是发现消费者的偏好；GPS（手机、导航）可以帮助形成广告和房地产价格等。最后作者也提到最大的大数据应该是来自于人，比如发明适当的程序跟踪患者的健康，所形成的数据一是具有研究价值，另外也可以为改善患者健康做出巨大贡献。
- 不是精确，而是关联；不求因果，只为预测。读完之后只愿意给三星了，废话太多，实质性的逻辑思辨内容太少，如果是要我看大数据的道理，第一章就够了。也许本书标题的意义大于内容。
- 大数据的主体是全体数据，非为验证而存在的精准部分数据；是全体相关数据，因果关系不重要，可以不准确，允许错误存在，讲究有效性、混杂性；是为推测未来，为未来的生活、工作、商务精准投放你所需而分析设计的。一切皆可为数据，先进的技术分析运用，创造数据二次甚至多次利用，思维在数据间发散、创新，从而循环复始。当然数据的汇聚又构成了隐私的透明化，掌控者的使用权是否会构成垄断，这是数据的隐忧。 有些问题真的是不明白。这本书成稿与2012年，数据还是不被记录的无形资产，不能进入企业资产负债表。不知道2020年是如何的。当我们在各种阿坡坡注册各种个人信息，如果这些信息数据隶属统一集团或被同一数据公司汇集，这时我们在网络上就是全透明的，毫无隐私的。数据掌握在使用者手中，端看他如何应用了，这是数据垄断么？
- 一看书评就是一群书托。
- 信息被量化与数据化后，更加神通广大了。大数据是把双刃剑，一方面带来便捷高效，一方面带来隐私监控。八年前出版的书里预想，都在一一成为现实。
- 还不错，内容讲的很详细。因为是老师推荐的所以看的还很认真，刚开始看会有一些枯燥，但仔细阅读之后会发现其中的乐趣
- 多年前读的 这两天扫尾了最后两章 感觉是一篇论文就能表达的观点 非要写成一本书 总体还可以 举例很多我喜欢
- 本来想打两星，不过想想倒是学到了很多“正确的废话”，还是加一星吧。
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- 15年买的书，一直躺在书柜里，直到年初清洁书柜的时候才看到，拿出来看到译者竟然是自己的前老板。（后悔当时没让他给我签个字）这本书时效性还是比较强的，表现在提出的很多观点在当时非常的具有前瞻性，很多技术都在现在得到应用，现在去看不会觉得有特别大的新鲜感。另外，这本书对于小白阅读起来稍微有点枯燥。如果仅仅是想了解大数据技术的话，可以去看涛哥另外一本《为数据而生》。
- 这是我第一次接触决定论的地方。 他教会了我因果关系和关联关系，教会了我大数据的预测和判断而不是历史，也教会了我大数据提供的只是参考答案而不是答案。 难以相信，我是因为上不懂统计学来读的这本书。读完更无法理解统计学的精确性了（。）
- 除去预言，剩下几个判断还算有趣，但是太过于空泛了，算是科普读物？
- 想起了《西方的没落》最后那段话，“愿意的人,命运领着他走；不愿意的人,命运拖着他走”。
- 很多地方很有启发
- 2012年的书，我现在才看，应该不是书不行，而是我看的太晚了。
- 很多思想耳目一新，慢慢读。
- 谷歌，脸书，阿里，腾讯，是大数据公司，他们拥有的是信息和大量数据，而不是表面的社交媒体和交公司。统计学思维可能在（计算和人工智能）减弱：样本=全部；书评人也在智能推荐系统下变成废物；大数据思维和学术思维不谋而合：科学本质是要求预测而不仅仅是概括；统计工具得到的直线图像和函数其实是条曲线是动态变化关系。里面的例子很酷很时尚也很贴近我们的生活这是它成功的一个方面，第二分清现实和理想是特别重要的。看例子而不是看思想，看预测而不是看事实是这类书籍和别的书籍的区分，最大的区分是预测和现实之间的距离，不要把预测当做现实，预测都有很大的理想成分，虚的多。大数据本质是经验和关系，也就是函数表示，而有时候直线也是动态的映射。才发现了百度搜索商业化仅仅是刚开始，它仅仅做置顶广告，而不是根据数据分析而得到的广告位
- 相关性并不意味着有因果关系。大数据时代更需要探索数据相关性，不苛求因果。人也一样，但行好事，莫问前程！
- 世界从探求因果关系变成挖掘相关关系 在宏观领域起作用的方法在微观领域失去了作用 大数据是指不用随机分析这样的捷径，而采用所有数据的方法。如谷歌流感趋势和乔布斯的医生们 “大数据基础上的简单算法比小数据基础上的复杂算法更加有效”，“混杂是关键” 相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性。 接受混乱与不确定性 “如果凡事皆有因果的话，那么我们就没有决定任何事的自由” 因果关系只是特殊的相关关系 鼓励我们放弃理论，而是关注于数据本身 计量与记录一起促成了数据的诞生 “预测给我们知识，而知识赋予我们智慧和洞见” 用户交互的碎屑实际上是金粉，收集在一起就能锻造成一块善良的金元宝 “匿名化”对大数据的无效性 大数据提供的不是最终答案，只是参考答案 预测未来最好的办法就是创造未来
- 几页纸就可以写清楚，案例也有限。讲到大数据的问题，如果严格遵守隐私原则，几乎把前面的应用都否定了。
- 不错的一本大数据书籍，确实在大数据时代需要改变一些思维模式
- 看了这本书忍不住和当前现实相对比，我们想要找到一个让自己让大家都信服的数据都很难！
- 大数据时代已来，改变世界的时代，相关关系替代因果关系，大数据思维大开眼界！
- 难得看一次关于数据的中文书，由衷感慨：从来没看过这么烂的书，而且还不光是翻译次的缘故。压根没什么内容，一再浮光掠影拉来就是，甚至连同样性质的 super crunchers 都不如（因此那本书我老是没法看完）。
- 在我心中能够比肩哲学的只有数学
- 书中对我最有价值的观点是大数据呈现相关性大于因果性，促使我辩证地看待大数据这种工具，同时思考自己在大数据时代的生态位。适合快读抓重点，对于数据从业人员来说较为浅显
- 因为种种原因，我花了将近10个月来阅读，有很多次因为忘记了前面内容不得不重新开始，即便如此，我认为这是一本非常有价值的书。不像其他烂尾书，越是后面越是精彩。最后还意犹未尽的想要续集。
- 科普读物，废话太多。
- 这本书两个特点 一是作者叙述方式比较啰嗦，总是在重复同一个观点。 二是观点过于陈旧，毕竟是近10年前的书了。 综上两点，阅读感觉并不好，不推荐。
- 从书籍组织、构架、涉及内容角度来说，至少个人认为不值得被评价为四星，但是对于我来说，这是第一本大数据方面的书籍，因此很有启发性，姑且评价为四星推荐吧。
- emm，书里写到的关于大数据怎么防止流感的内容，疫情下看就没有那么好了。。
- 内容是不错，但是真的太啰嗦了，读到后面越来越看不下去，精简些比较好
- 对数据工作者没有用。刚上大学或者中学生可以看看。
- 挺不错的，行文流畅、逻辑清晰，例子和类比也都恰到好处，对于没有接触过大数据概念的人会是很好的普及书。
- 这类书，真是废话颇多
- 算是读完了吧
- 估摸着说是这一年内对俺影响最大的书都不过分
- 结构清晰，重点突出，提供流畅的阅读感是畅销书的美德（+1星）。
- 说好听点是旁征博引，说难听点就是不断重复的事例的堆砌构成了本书。说好听点是开大数据研究的先河，说难听点，读本书的过程就好像啃一块因为吸了太多水而过度膨胀的海绵，越啃越小，最后你发现脱了水的海绵本体和小拇指甲盖一般大小，上面描着几句话：“样本等于总体”，”是什么比为什么更重要”，“数字化不等于数据化”。翻译也比较水，能用臀部的地方用屁股，能用推特的地方用微博（拜托老老实实翻译推特会怎样）。幸亏我看得快，依然废了三个多小时。一句话，不推荐。
- 几年前了解大数据的第一本读物，当时觉得很受震撼
- 因为对数字技术不了解，在阅读的过程中只能跟着作者的思维走，看了几篇豆瓣书评才廓清了很多阅读过程中若有若无的谜团，但依旧有很多问号飘在空中。原本读这本书是为了自己的法律研究课题，读罢发现这本书是得一读再读的，因为大数据还关乎世界的本质，关乎哲学。
- 写得不错，对大数据的解读算是比较清晰和精准的。
- #恒阅# 并无新意。全样本、模糊、相关性，这是由于数据量变得极其庞大以后，人类通过数据获取信息的方式产生的改变。值得商榷的是对因果关系的放弃：如果放弃了因果，也就放弃了对智慧的追求。（当然，作者提到的观点之一也许可以回答这个问题：从来就没有什么因果，从来就只有强弱不同的相关）
- 说的都对，就是提到的论点太浅，废话也多，40分钟就能读完这本书了。
- 210115 明明是被认可的博主鼎力推荐的书我却没怎么读进去，好像没什么深刻的内容和知识…
- 两篇论文就能说清楚的事，活生生拉成一本书。单从互联网行为而言，清晰的因果关系转向模糊的相关性，因为人的行为是矛盾、复杂和不协调的，不存在心性，只有相对环境下的习性，习性的痕迹汇总，就是人际行为的大数据。第7、8章对大数据风险的评估始终没有触及数据的产权和租用，以及信息的非消耗性和泄露无法挽回的问题，显得隔靴搔痒。今晚，阿里战略投资新浪微博，这是其搭建数据平台的关键一步。
- 脱离感情 把世界数据化了
- 为了完整性，例了太多例子。内容尚可。
- 真的是废话太多了
- 适合当做小白科普读物
- 前两个部分主要是大数据应用，已经出现在了生活中，废话略多。第三个部分最有价值，一是大数据时代，更应注重个人隐私保护；二是四个变革：1.保护个人隐私，应从数据使用方加以管理，从个人许可变为让数据使用者承担责任。2.人有自我行为的自由意志，不能由数据去预测决定是否违法。3.像审计一样的大数据外部算法师和内部算法师，是新的职业形式。4.像反垄断一样，注意大数据垄断行为。
- 大数据思维、大数据的应用、以及对大数据的风险和担忧，这本书看着不错，写的比较早，放在当时看非常有意义。但现在来看这本书的话，很多东西已经在应用了，不会感觉特别新，现在公司政府都已经设立了数据分析师、算法工程师等，数据挖掘，对数据也都非常重视，可以看出作者非常有远见！书不厚，推荐读一下！
- 这是一本大数据相关的科普读物，出版年份是12年，早些年读过一次，几年后再读，大部分信息基本已经成为常识，放到当年来看，知识点还是不错的。 前五章主要描述大数据的特点和重要性，第七章主要讲述大数据潜在危险，并没有太多知识点的触动感，这是大数据的底层逻辑，当前个人知识领域对这块内容并不缺乏 主要还是第六章对于补充知识体系还是有参考和借鉴意义的。
- 作为业内人士，我认为这本书写的既不属于深入浅出，也不属于浅入浅出，全篇各种事例或许适合搞市场营销的人看吧。。唯一有价值的论点是：“数据的相关性不能替代因果性。”
- 对于这种趋势类的书籍，真的是没有读下去的勇气了，读到一半果断弃了，唯一可取的就是对大数据的一句“知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’”的总结。
- 2014年买的书，放在现在读，人也早已从程序员改行。总的感觉是大数据时代的热度消退了。 大趋势也更多的转向了手机移动端。谷歌和亚马逊依然领先。其他科技公司对数据挖掘的表现也都有体现。 二部分的六章节可以。 书的前部分能感觉到译者的激情，各种标注，但后面好像有些乏力了。
- 这本书的内容 用20页的PPT 完全就可以讲完了。。。。。。。。。。。
- 知道了，这种书就是搬出一个概念或观点，然后长篇累牍地举例子。所以看的时候直接读开头和结尾就够了。
- 很早就买了，直到2020年底才读完，本想好好写一篇书评，但是拖着拖着就忘了，现在仔细一回想，印象最深刻的就是思维的一个变化，从传统的事物因果关系到相关关系，这也很好的解释了流量经济时代，演员不是因为演技而出名，而是因为流量…不知道这算不算一种悲哀。印象中最后两章也提到了大数据时代的风险，一个是相关关系的，另外就是隐私方面的。不得不说大数据时代的确有很多便利，但是也不可避免地带来很多问题，这似乎只能交给时间了
- 终于看完了这本大学就买过的书。这本书不会帮你学到技术上的东西，但大量的案例可以帮助你建立感性认识。带着这种认识，可以再看更深一步的书了。
- 感觉通篇其实都是在讲大数据就是相关关系
- 大数据时代早已到来，现在我们都在享受着大数据加AI带给我们的好处，城市更智慧了，上网更智能了。但是就好像我们无法真正预测故事的结局是什么，大数据带给我们的思想又会怎样的变化。 一方面是我们的隐私越来越少，大数据加智能化仿佛可以预测我们生活中的一切。另一方面，大数据的相关性是否会让我们随着时间逐渐失去思考原因的能力，我们真的是在进步之中吗？
- 每次一个热点就会出这么个书，大数据是很牛逼但这种书一页纸就够了：搜集数据成本越来越低，样本接近整体；因果关系不再重要，相关关系很重要；数据挖掘也是技术活，以后也是体力活，还是掌握数据比较重要
- 没有专业术语，仅从大数据能带给我们的变革角度，阐述了大数据的时代是什么样子的。值得再读一遍，对于工作和生活有新的启发。
- 用较多经典案例说明数据的重要性，有点像启蒙书，但是没有“怎么利用数据”的指导知识。不适合急迫寻求解决方案的人。
- 这个一二三四逻辑分明的写法就真的非常论文。第一部分一度看到发怒，随机样本→全体数据/精确性→混杂性/因果关系→相关关系，感觉前言就交代了的结果拿了三章车轱辘话来来回回说。后面信息量就跟上来了。非理工科学生最大的收获就是——从现有数据中发掘潜在价值，发掘信息量的大数据思维。我本人对大数据时代的隐忧更感兴趣，原来许可与告知/匿名都几乎是形同虚设。对大数据的不当利用可能会损害公平正义、剥夺人自由选择并承担责任的权利这一部分是我没想到的。还有半艺术生阅读过程中屡次想狂吼：不断按照预知的轨道前行，那你们视感性/直觉/创造/艺术/更多的可能性为何物？即便大数据思维就是个创意性思维过程，我仍旧质疑，并且对"大数据时代"持保守态度。
- 大数据时代有利有弊，不可否认带来了很多便利，但前提是个人毫无隐私而言，，想想还是挺可怕的
- 数学，永远滴神
- 相关关系优于因果关系。因果关系是快速思维的结果，但很多事情涉及到多个变量，不要强行为事情找到因果。ps，这本书不教方法论，像编年史。
- 读过的最好的一本关于大数据的书，讲清楚了大数据的为未来应用，并且长鸣路大数据与生活各个方面的关系，以及经济方面可以怎么样发挥作用，并且未来会取代什么样的位置。
- 这本书绝了，每次看10分钟，比困到睡着。车轱辘话来回来去说。总算看完了
- 大数据时代，借由互联网的触角，我们早已被自己所出卖。
- 举例很多，但对每个案例的分析都浅尝辄止，让整本书看起来很啰嗦一直在复读同样的话。发现晚几年出来的
里，几个基本观点跟这本书里的是一样的 - 回头看这本当年的畅销书，一幕幕正在发生。 如何拥抱这样的时代？如果你的企业还没有开始走上这条路，赶紧下车，切换赛道。
- 大数据时代下，信息的重要性、保护、管理和二次再利用使得可贵且可怕。数据的来源、提取、真实性仅为参考，模型预测也不必须是唯一正确的，更不应作为决策唯一依据。 我们能收集和处理的数据，只是世界上极其微小的一部分。这些信息不过是现实的投影——柏拉图洞穴上的阴影罢了。因为我们无法获得完美的信息，所以做出的预测本身就不可靠。但这也不代表预测就一定是错的，只是永远不能做到完善。这也并未否定大数据的判断，而只是让大数据发挥出了应有的作用。大数据提供的不是最终答案，只是参考答案，为我们提供暂时的帮助，以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候应当怀有谦恭之心，铭记人性之本。
- 该书简述了大数据给我们社会带来的各种改变和变革，最后给出了更好应对即将来临的大数据时代的作者自己的意见，作为科普读物，能让我们大致了解到大数据这样一个概念，稍显专业的地方并不是完全读得懂
- 全体而不是随机、混杂而不是精确、相关而不是因果。数据之于信息化如同燃料之于工业化，削弱了专家的作用，带来不同以往的思维方式。
- 13年第一次听说大数据概念和此书，基础的一本
- 很早买了，但是没有读完。很具有易读性，在大数据这一概念被提出不久后就出版，内容也比较全面、通俗易懂，可以说是很难得。如今去看已经是相当平凡不过的内容了，但当年初读之时也不觉晦涩，是一本很好的入门科普读物。
- 课程需要，读了之后有用，但又没有那么有用。终究和所有社会学书籍一样，学会那些个名词，或者带着从别的书学到的道理去读书是最自以为是的。只有大量的现实案例才会真正对理解有帮助。
- 2134 / 令人不安的是，读一本8年前的书，却仿佛在讲述当下，不经反思自我究竟脱轨了多远。。。
- 不能盲目凭喜好做生意，要分析整个行业最近几年的数据变化，探寻流行趋势，再去规划。
- 这本书好水…
- 可能在不管因果关系上有点出戏。其他当做常识。
- 干货比较少，举例很多，但感觉不触及根本。数据量要大，即便是错误的信息也有价值，发现其中的相关关系，而不追求因果关系。发现数据内在价值，怎么建立数据模型？如何建立创新思维？如何获取信息？最后有谈到大数据的弊端：隐私泄露，建立有效的制约。以及基于相关关系倾向性发生概率的预测，怎么去干预？《少数派报告》。
- 我挺喜欢书里对相关性所采取的态度的，在最大化利用已知的基础上探索更多未知。
- 体系完善 案例清晰 且有上帝视角 破除了大数据迷信 个人很喜欢
- 刚开始很新颖，但是太啰嗦了。理论知识更有说服力，语言不够简洁
- 工作需要特地去买了这本书。推荐说是迄今最好的一本关于大数据的书巴拉巴拉，读后真的很失望。想想这本书也出版很久了，可能在那个时候真的是创世纪里程碑之类的存在，但在今天看来，参考价值不好。
- 大数据给了人们一种新的方式去思考我们所在的生活，当样本已经不能够完整呈现真相，全部数据就成了我们获取可知与未知的好途径。翻译的不错，赞一个。
- 虽然开篇讲的是谷歌怎样利用搜索的关键字来预判流行病的发生，但这次新冠证明了光有技术手段也没什么用。执行也是关键，中国如今在大数据和落地方面的结合应该可以说是走在世界前沿了，不知道这算是对本书的讽刺呢还是什么。
- 虽然行文有点啰嗦，不过里面很多观点还是很有启发性，尤其作为普通民众在看待大数据问题上的价值观转变。另外很妙的是，看了这本书之后再回顾《银河帝国》和《世界尽头与冷酷仙境》之类的科幻小说有了全新的视角和体验。
- 其实写的还可以的，属于普及类的
- 咋说呢，看完一本就记住一句话：曾经的社会是因果关系，现在的大数据是相关关系
- 百万级内的数据需要要求其精确性，但是跳脱百万级上升到亿的单位之后，精确性就不再那么重要了。量变引起质变吧，大数据分析可以将资源整合更合理，但是一味的依靠数据又不尽合理，毕竟数据分析是根据已有的去推荐下一步，但是imagination不是已有的，而是本质的升华。
- 入门科普读物
- 看评分这么高，我以为是我理解能力有问题，现在发现不是，这本书就是罗列了一些数据现象，对我而言无可取之处。
- 虽是译作 传达的信息却很丰富 内容讲的也很深刻
- 唉，这是伪科学，造就了一批骗子专家！作者不懂什么叫样本和总体，还以一批打了鸡血的人在起哄，诡异！
- 信口开河，胡说八道。
- 此书的译者自序绝对值得一读
- 社会科学研究的范式变革。