1.试述大数据对思维方式的重要影响。
要了解大数据对思维方式，首先就得懂得大数据的概念。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。[
从这我们可以得到初步的小了解。大数据有利于我们去发现问题，解决问题和预防问题。对我们的思维方式具有较为准确的引导。
积极适应大数据带来的思维方式变革
大数据技术的快速发展，不仅是带来了一场企业及技术革命、国家和地方治理革命，更给人们特别是决策者的认知能力带来升华的新机遇。
为此，全社会必须牢固树立大数据思维，积极适应大数据带来的整体观念变革。
一是推动从样本思维向总体思维转变。以往，由于诸多客观条件限制，人类无法获得所研究对象的总体特征和数据信息。因而，在决策时只能通过采样手段来获取数据进行分析或推理，其结论往往是一叶障目，不见泰山；在大数据时代，人们可以更加方便、快捷、动态地获得所研究对象的所有数据，并具备全样本数据分析能力，更能从海量信息中寻求客观真理。这就要求我们对数据的思维方式，也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面地把握全局。
二是推动从局部思维向全局思维转变。过去，人们在决策时，往往只有基于视野范围之内，在极为有限的局部信息中寻求次优决策，不异于是井底之蛙；而依据大数据则可将整个大千世界尽收眼底，更加系统地把握客观对象，从而实现最优决策。
三是推动从精确思维向容错思维转变。在小数据时代，由于收集的样本信息量少，必须确保记录的数据尽量结构化、精确化。否则，分析得出的结论在推及总体上就会南辕北辙。然而，在拥有海量即时数据时，绝对的精准已不再是主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度上的错误与混杂，反而更能在宏观层面拥有更好的洞察力。
四是推动从因果思维向相关思维转变。过去，人们在对小样本数据进行分析时，往往执着于现象背后的因果分析，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。但小数据的一个极大缺陷就是有限的样本数据无法反映事物之间普遍性的相关关系。而在大数据时代，通过相关技术可以挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，可以准确地获得更多的认知和洞见，从而帮助人们捕捉现在和更好地预测未来。
五是推动从自然思维向智能思维转变。大数据时代的到来，为提升机器思维由自然思维向智能思维转变带来了大好契机，特别是随着物联网、云计算、社会计算、可视化技术的突破发展，使得大数据系统也能类似人脑一样，自动搜索所有相关的数据信息，进而主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，从而具有类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。
2.详细阐述大数据、云计算、物联网之间的区别与联系。
随着网络技术的不断发展，大数据、云计算、物联网之间的联系越来越有益，出现了趋势性。与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。大数据是高速跑车，云计算是高速公路。在大数据时代，用户的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是用户的这些需求却依然被不断地实现。在云计算、大数据的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是互联网用户，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
3.简述你对大数据应用与发展的看法，以及你在这次大数据浪潮中想扮演什么角色。
这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。
数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
参考文献：
[1]渝政笔谈：《善于抓住大数据带来的新机遇》，重庆日报2014年9月9日第1版
[2]马建堂.《切实把握大数据时代的新机遇新变革》，经济日报2016年1月11日第14版
[3]马小东总主编.《大数据分析及应用实践》，高等教育出版社，2016年7月第1版