讀后感是種特殊的文體，通過對影視對節目的觀看得出總結后寫出來。那么你會寫讀后感嗎？知道讀后感怎么寫才比較好嗎？下面是我給大家整理的讀后感范文，歡迎大家閱讀分享借鑒，希望對大家能夠有所幫助。

大數據可視化讀后感篇一

現代社會中，數據已成為企業發展的重要資源，并且數據量正在不斷增長。如何在海量數據中獲取有價值的信息，是當前企業所面臨的一大難題。作為一名從事數據分析工作的從業者，我對大數據可視化分析有著一定的掌握。下面我將結合自身經驗，分享一些在大數據可視化分析中的心得體會。

二、選擇適合的工具

在進行大數據可視化分析之前，首先需要選擇適合的工具。目前市面上有很多數據可視化工具，例如Tableau、Power BI、Superset等。Tableau非常易于學習和使用，同時又具有強大的數據建模和可視化能力，非常適合初學者使用。Power BI是微軟出品的一款數據可視化工具，也具有很強的可視化能力，同時還能與Office等微軟軟件有很好的協同效應。而Superset則是一款開源的數據可視化工具，適合于自己搭建分析平臺的用戶。選擇適合自己的可視化工具可以提高分析效率和數據可視化的質量。

三、進行數據清洗和預處理

在進行大數據可視化分析時，一定要先進行數據清洗和預處理，以確保分析結果的準確性和可信度。在進行數據清洗時，需要注意一些常見的數據質量問題，例如缺失、異常值、重復值等。在預處理方面，需要對數據進行合理的整合和聚合，以便進行后續的分析。數據清洗和預處理是整個分析流程中非常重要的一步，也是保證分析結果質量的關鍵。

四、選擇合適的可視化類型

大數據可視化分析中，選擇合適的可視化類型非常重要。不同種類的圖表適合展示不同類型的數據，例如條形圖、折線圖適合展示趨勢和對比，圓餅圖適合展示占比和分布，熱力圖適合展示密度和關聯等。根據業務需要和數據屬性，選擇合適的可視化類型可以更加清晰地展示分析結論，提高數據價值。

五、結合業務場景，深入分析數據

最后，在進行大數據可視化分析時，一定要結合具體的業務場景，深入分析數據。分析結果不是唯一的，同樣的數據在不同場景下會有不同的解讀方式。在進行深入分析時，需要針對業務問題進行提出假設，通過實驗驗證，從而得出可靠的結論。只有在深入分析數據的基礎上，才能充分挖掘數據的價值，為企業決策提供有力的依據。

總結

以上是我在進行大數據可視化分析中的一些心得體會。無論是選擇適合的工具、進行數據清洗和預處理、選擇合適的可視化類型，還是深入分析數據，都是保證分析結果質量和提高數據價值的關鍵。在實踐過程中，我們還需要不斷學習、不斷驗證，才能更好地運用大數據可視化分析技術，為企業發展提供更有力的支持。

大數據可視化讀后感篇二

隨著大數據時代的來臨，搜集、存儲和分析大量數據正在成為企業的重點。但是，如何有效且直觀地展示這些數據對于企業決策者而言是一個重要問題。在這樣的背景下，大數據可視化分析成為了一種重要的工具。在過去的一年中，我有機會學習和使用大數據可視化分析，本文將分享我的心得體會。

第二段：理解數據可視化的重要性

大數據可視化分析非常重要，因為它可以讓人們更好地理解數據的含義和趨勢。通過可視化，數據可以被轉化為圖表、圖形和其他形式。這些形式能夠以直觀的方式展示數據的各種特征。例如，餅圖可以展示不同產品銷售量之間的比例，柱狀圖可以顯示不同地區的銷售數據等。 這使得企業決策者更容易理解和分析數據，制定更好的決策。

第三段：掌握數據可視化的技巧

可視化是一種技術活動，需要學習和實踐。在了解技術的基礎上，學習數據可視化的經驗和方法也很重要。在我的實踐中，我學習了一些技術技巧，例如使用圖形、顏色、字體等元素來傳達信息等。此外，我還發現，使用互動可視化，比如讓用戶可以選擇和滾動數據來深入研究，具有更好的效果。因此，掌握數據可視化的技術和方法非常重要。

第四段：實現數據可視化的挑戰

雖然大數據可視化分析的效果很好，但實現它需要克服許多挑戰。最常見的是如何有效地處理海量的數據。處理海量數據通常需要強大的計算機資源和優秀的算法能力。此外，選擇正確的可視化工具和技術也很重要。我使用 Tableau 進行可視化分析，發現學習這個工具并掌握其使用技巧需要花費一定的時間和精力。

第五段：結論

大數據可視化分析是一項非常重要的工作，它能夠幫助企業決策者理解和分析數據，制定更好的決策。但是，實現數據可視化需要克服許多挑戰。學習數據可視化工具的技術和方法、選擇合適的數據可視化工具以及克服數據處理和算法方面的挑戰，都是實現數據可視化的關鍵。最后，我希望我的經驗和體會可以幫助更多的人更好地理解和使用大數據可視化技術。

大數據可視化讀后感篇三

有人說現在是讀圖時代，除去小說、心靈雞湯以外，現在的暢銷書基本都有圖片，這本書是一個特例(書里唯一的圖是出品方湛廬文化做的)

首先嘗試解析一下作者的三大觀點，這三大觀點是大數據業者很喜歡引用的三句話：

1 不是隨機樣本，而是全體數據

我想所有人都能意識到對全體數據的分析優于對隨機樣本的分析，但在現實中我們經常拿不到全體數據：一是對象的特性：比如炸彈的威力，你不可能把所有炸彈都炸掉來得到全體數據;二是數據的收集方法，每一種方法都有適用的范圍，不太可能包羅萬象;三是數據分析的角度，戰斗機只能統計到飛回來的飛機上的彈孔，而墜毀的則無法統計，沃德通過分析飛回來的戰斗機得出來最易導致墜毀的薄弱點;四是處理能力跟不上，就像以前的天氣預報太離譜是因為來不及算那些數據。“采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數據時代的產物”，作者顯然只關注了一部分原因。

從語言的理解上看，什么是全體數據，究竟是“我們需要的所有數據”，還是“我們能收集到的所有數據”，書中的很多商業案例中，處理的只是“我們能收集到的所有數據”，或者說是“我們認為的全體數據”。人對自然的認識總是有限的，存在主義認為世界沒有終極的目標。書中舉例“farecast使用了每一條航線整整一年的價格數據來進行預測”，而“整整一年”就是一個采樣，或者是“我們需要的所有數據”。

從歷史的角度看，國外的托勒密建亞歷山大圖書館唯一的目的是“收集全世界的書”，實現“世界知識總匯”的夢想，國內的乾隆匯編四庫全書，每個收集的過程都有主觀因素在里面，而他們當時都認為可以收集全部的書籍，到最后，我們也沒有得到那個夢中的全體。

2 不是精確性，而是混雜性

由此衍生出一個問題，大數據的品質如何控制：一、本身就不要求精確，但是不精確到何種程度是需要定義的，否則就亂套了，換個角度，如果定義了容錯度，那符合條件的都是精確的(或者說我這句話還是停留在小數據時代?這里的邏輯我沒有理順)。就像品質管理大師克勞斯比提出過零缺陷理論，我一直覺得是一個偽命題，缺陷是一定存在的，就看如何界定了;二、大量非結構化數據的處理，譬如說對新聞的量化、情感的分析，目前對非sql的應用還有巨大的進步空間。

“一個東西要出故障，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的”。“通過找出一個關聯物并監控它，我們就能預測未來”。這句話當然是很認同，但不意味著我們可以放棄精確性，只是說我們需要重新定義精確度。之于項目管理行業，如果一個項目出了嚴重的問題，我們相信，肯定是很多因素和過程環節中出了問題，我們也失去了很多次挽救的機會。而我們一味的`容忍混雜性的話，結果顯然是不能接受的。

3 不是因果關系，而是相關關系

這是本書對大數據理論的最大的貢獻，也是最受爭議的地方。連譯者都有點看不下去了。

相關關系我實在是太熟了，打小就學的算命就是典型的“不是因果關系，而是相關關系”。算命其實是對趨向性的總結，在給定條件下，告訴你需要遠離什么，接近什么，但不會告訴你為什么那樣做。

我們很多時候都在說科學，然而，什么是科學，沒有人能講清楚。我對科學的認識是：一、有一個明確的范圍;二、在這個范圍內樹立一個強制正確的公理;三、有明確的推演過程;四 可以復制。科學的霸道體現在把一切不符合這四個條件的事物都斥為偽科學、封建迷信，而把自己的錯誤都用不符合前兩條來否決。從這個定義來看，大數據不符合科學。

混沌學理論中的蝴蝶效應主要關注相關關系。它是指對初始條件敏感性的一種依賴現象，輸入端微小的差別會迅速放大到輸出端，但能輸出什么，誰也不知道。

人類一旦放棄了對因果關系的追求，也就放棄了自身最優秀的品質：意志力。很多人不愿意相信算命是擔心一旦知道了命運，就無法再去奮斗。即使我相信算命，也在探求相關關系中的因果要素。我放棄第一份工作的原因之一是厭倦了如此確定的明天：一個任務發出去，大概能預測到哪些環節會出問題，只要不去 follow，這些環節十有_會出問題。

解析完這三大觀點，下面是我對大數據理論的一些疑惑。大數據是目前風行的反饋經濟中的重要一環，在金融、互聯網行業的應用最為廣泛，而這些行業都是大家所認為的高薪領域。很多時候我就在想，所謂無形的手所產生的趨勢究竟是不是無形的。比如幾家公司強推一個概念，說這是趨勢，不久就真的變成趨勢了。我們身邊活生生的例子就是天貓的雙十一和京東的618，一個巨頭開路，無數人跟風，自然就生造出購物節，至于合理不合理，追究的意義也不大，因為很多事情是沒有可比性的。這和沒有強制控制中心的蜂群思維又不一樣。

1 數據獨裁。個人意志將受制于集體意志，個人的自由在哪里?用大數據預測來懲罰人的行為又確定的違反了無罪推定的原理。

2 所有數據都來源于過去，大數據分析出來的確定性結果是否意味著我們在重復過去?拉普拉斯的決定論已經被認為是錯誤的，愛因斯坦也說過“上帝不會跟宇宙玩骰子”，但霍金不同意這句話。

大數據可視化讀后感篇四

近年來，“大數據”這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。“大數據”概念是“信息”概念的3.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。

我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。

信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。

“大數據”時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。

我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。

(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》，有刪改)

大數據可視化讀后感篇五

如今，隨著大數據的使用越來越廣泛，大數據可視化分析已成為了一種非常重要的手段。大數據可視化分析能夠對海量數據進行可視化呈現，將深奧的數據轉化為直觀的圖表和圖像，從而幫助人們更好地理解和研究數據。在自己的工作中，我也逐漸接觸到了大數據可視化分析這一領域，深感其重要性和應用價值。經過不斷的學習和實踐，我從中獲得了一些體會和心得，分享在此。

第二段：認識大數據可視化分析的重要性

真正理解數據需要從圖表與表格里的數據中慢慢挖掘，而在過程中我們通常累的是對于細節的關注和腦力的消耗。但是到了大數據分析這種程度之后，通過可視化輸出，我們能夠將大量數據轉化為簡潔的圖像和指示器，再通過這些指示器去更好地了解數據的特性和趨勢，不僅可以提高處理效率，還可以發現數據里的規律和異常點。如何推導出更好的理解與結果，大數據的可視化分析已經不再是多余的，而是關鍵的。

第三段：運用大數據可視化分析進行數據分析

實際上，大數據可視化分析可以幫助我們進行更快速、更有效的數據分析。在數據挖掘和分析的過程中，可視化分析可以讓我們更快速地了解數據的總體規律和特征，同時也方便我們對數據中的異常點進行發現和定位。根據不同的需求和問題，我們可以運用不同的圖表和工具進行大數據的可視化分析，如餅圖、折線圖、熱力圖等，從而提高我們的工作效率和解決問題的能力。

第四段：注意事項

當我們進行大數據可視化分析時，需要注意以下幾點：

a.了解數據的本質和特征，在選擇圖表和工具時需要結合實際情況進行選擇。

b.注意分析數據的來源和精度，在數據預處理方面需要進行約束和過濾。

c.明確數據分析目的和流程，在分析過程中需要符合實際需求。

d.盡可能使用直觀的圖表和圖像，避免過于復雜和混淆的圖形。

第五段：結語

大數據可視化分析是數據處理和分析中非常重要的一環，能夠幫助我們更快速、更準確地分析和理解數據。在學習和運用大數據可視化分析的過程中，我們需要了解數據的本質和特征，注意數據的來源和精度，明確分析目的和流程，同時注意選擇符合實際需求和直觀易懂的圖表和圖像。只有不斷學習和實踐，才能更好地掌握大數據可視化分析這一強有力的工具，為企業和個人的決策提供有力的支持和指導。