《数据之美》这本书是从英文版翻译过来的，由 20 篇相互独立的文章组成，每篇讲一个数据处理相关的项目，不涉及具体的 IT 技术细节，仅仅是概括数据的“提取-处理-可视化”原理、思路、过程，涉及的范围和深度比较广泛和复杂，大到天文，小到 DNA，各领域的数据分析和各个层面均有涉及，类似
数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。
数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息， 即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。
数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、 有意义的信息。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。 数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响着人类社会发展的进程。
数据是企业资源之一。今年集团公司实施MES/ERP 系统，会产生大量的数据，这些数据结合产业数据、原料市场数据、产品销售市场数据进行收集、加工和处理，将会对企业生产、经营决策提供许多有益的支持信息。
《有效学习》是一项出色的研究成果，美国国家级智库高级研究员伯泽尔将向你展示国际上关于“如何学习”这一学科的新成果，以及相应的简单技巧。下面给大家分享《有效学习》
2020《有效学习》读书笔记篇1
最近在准备证券从业资格证的
《有效学习》是美国国家智库高级研究员——乌尔里希·伯泽尔于2018年2月刊印出版的。旨在在这个终身学习的时代，在这个时间极度碎片化的时代，指导人们如何系统化的有效学习。
书中讲解的系统化的学习方法包括以下内容：价值感、目标、提升、实践、融合、反思。下面我们一一阐述：
价值感——学以致用：动机是学习活动的终极动力，主动探索和发现事物的价值感及意义是掌握任何一项技能的第一步，我们本身不想学，那么是不太可能学会的，也就更谈不上精通了。对于感兴趣的方面让我们产生学习动机是简单的事情，但当一普通的内容需要我们去学习掌握的时候，如何使自己产生学习动机呢？书中给出了两种方法：1社交联系—加入一个学习相同内容的学习小组或者做出公开承诺，以社交联系的方式给予激励，以产生学习动力。2建立知识与自身的强关联性，产生成就感，以此促使自己产生学习动机。学习动机会使我们积极主动的参与和探索，以寻
目标——循序渐进：在精通某项技能的初始阶段，专注是最关键的。学习就是一项知识管理的活动，它包括设定学习目标，制定学习计划，掌握基本技巧和专业技能，同时做好情绪管理。在学习的开始阶段，由于每个人的基础知识水平、知识边缘范围以及短时记忆的能力不同，应结合自身情况设立阶段性的目标，专注学习，之后将各个阶段的学习知识整合，建立自己系统化的知识体系，经常应用，刻意练习，刻意挑战，不断提升，使之变成一种自动化的思维模式。过程中做好情绪管理，保证我们专注、高效。
提升——精益求精：为了更好的提高技能水平，我们需要采取一些针对性的措施。1学习需要积极的反馈，包括内部积极反馈（监控、记录表现，关注问题改进）和外部纠错（交互式指导，引导思考，深入探究），做到有效监控，才能让我们及时了解学习过程中存在的问题，及时改进。2学习是个付出努力不断试错的过程，我们要进行长时间的投入，做有针对性的练习，不断地回忆再现学习过程，大脑会知道自己挣扎努力的价值。学习过程中的情绪管理，当遭遇问题时，及时意识到自己的情绪问题，正视问题，管理情绪，关注改进提高，将关注点放在精通掌握专业技能上面，而非外部干扰因素（关于情绪管理的问题在后续《自控力》的介绍中进行更深层次的探讨）。
实践——格物致用：我们掌握了基础内容之后，需要主动拓展相关的领域，需要将所学的知识和技能运用到实践当中去，并始终保持创造性。为了能充分掌握，我们要：1多问为什么，解答为什么，有助于建立知识间的广泛联系2在实践中应用知识，将已知的知识教授给他人经常辩论，有助于我们梳理知识体系和推理过程4将学习内容具体化、可视化，有助于我们深入理解质疑，从多样性的不同角度和不确定的答案深入理解提升。
融合——融会贯通：寻找知识的内在联系，发现知识背后的规律是学习的根本目的，是有效的构成系统化思维必不可少的。在这个过程中我们要：1各种知识相互融合，混合训练，(fsir)交叉验证理解2假设推测，依据具体情况，建立假设，推导，检查假设，形成结论（重复进行）实验验证4图形化、可视化概念类比推理。以此建立深层知识体系，从而系统化的解决问题（首先发现问题，理解问题，然后制定计划，实施计划，验证计划，最后回顾）。
反思——温故知新：知识的学习是个永恒变化的过程，在学习的过程中，我们很容易犯错或者过度自信或者存在认知偏好，所以我们要回顾和反思，重新审视我们的理解。可以通过以下方法进行反思和回顾：1收尾问题2改变模式进行检验跟踪学习情况4外部检查反馈间隔时间复习回顾6记录思考过程7进行明确解释表述8慢思考，调整思考状态。
上述系统化的学习方法并不一定总是按顺序发生，针对不同的场景，应该有不同的组合。学习活动是一个过程、一套方法、一个体系，它最终帮助我们更有效的获得专业技能。我们一旦掌握了如何学习的方法，就可以提升我们在任何一个领域的技能。只要我们思想上勤奋、方法上得当、态度上严谨，再加以练习和实践，让各种知识触类旁通，并进行持之以恒的回顾和反思，我们一定可以成为精通某一领域的专家。
所以，你准备好了吗？
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一、动机是学习活动的终极动力，主动探索和发现事物的价值感以及意义，是掌握任何一项技能的第一步。
二、价值感
追求价值感是最关键的一个要素，决定了“我到底要不要做这件事”。《有效学习》里鼓励我们自己去寻找价值感，因为每个人对同一件事赋予的意义都不同；其次就是社会层面，也就是外在因素的影响也可以给你带来价值感，那些为了父母、为了爱人、为了国家而努力奋斗的人都赋予了学习不一样的意义。
三、设立目标
《爱丽丝漫游奇境记》里有这么一段对话：
“请你告诉我，我该走哪条路？”“那要看你想去哪里？”猫说。“去哪儿无所谓。”爱丽丝说。“那么走哪条路也就无所谓了。”猫说。没有清晰的目标让人困惑，目标太多更让人苦恼。
四、过度自信会阻碍有效学习
我们自认为比实际上懂得多，几乎每个人都认为自己比一般人聪明、比一般人漂亮、比一般人技艺高超。在工作中，我们总觉得自己比旁人工作效率高；在聚会时，我们总觉得自己比屋子里的一般人更有魅力。
过度自信最终会阻碍有效学习。当我们处于过度自信的状态，就停止了学习的过程。不会再进行练习，也不会继续追问。过度自信可不单单是影响监控学习进度或者认知方面的问题，而是停止了努力思考、停止了反省，不再努力把学习内容转化为自身的习惯。
五、我们高估了自己的能力
有时当我们高估了自己能力的时候，就容易犯错，辨不清方向，盲目的做决定。就拿我自己举例来说。当年一个错误的投资决定，自己想着是赚大钱的，没有经过多方考证，盲目跟风投资没有认真的去挑选自己的合伙人和自我高估了自己的能力，想着都能搞定，事后证明自己输得很惨。
有效学习，爱上学习。学习对我来说也是一个困难的过程，但我现在已经觉察到自己的内在和本我链接太少，接下来的日子里。不论是通过正念冥想学习，还是阅读的方式不断的去激活和修正自己的内在潜能。希望自己在未来的日子里，可以做到时刻关注自己的目标。才能走正确的路。
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深度学习一共有7个步骤：设计标准与课程、预评估、营造积极的学习文化、预备与激活先期知识、深度加工知识和评价学生的学习。其中“预备与激活先期知识”这一点，我很有感触。在平时的教学中，学生对于一个知识的学习，基础性的东西肯定容易掌握，但是想要让学生在学习新知识的时候达到深度学习的状态，还需要教师在前期做一些铺垫，这些铺垫的内容能将学生已有的知识背景以及即将学习的新知识关联起来的。因为学生们的背景知识存在很大的差异，教师还需要用多种方法来预备与激活学生的先期知识，可以用提问和讨论来激活先期知识：“我为什么需要学习这个呢？这一概念或技能现在和未来对我会有何帮助呢？这与我已经学过的东西有何关联呢？”通过提问，学生还可以学习他人的
其中的DELC步骤3：营造积极的学习文化,印象很深：如何让学生进入深度学习？教师的教与学生的学习情绪很重要。学生需要微妙的情绪平衡来顺利地进行学习。如果学生有活力、轻松但灵敏的求知欲，这才是理想的学习状态。学生处于积极的激发的情绪状态，他们才会深切地投入到自身的学习中去。这种情绪一方面是学生自己创造的，但是教师的积极营造会起更大的作用。对于整个班级，教师需要做营造，对于个体的学生，教师也要用不同的方法。在了解每位学生的个性特点、兴趣等等之后，在课堂上采取不同的交流方式。如果让一个没有准备好的学生回答问题，那只会让他困窘，从而引发怨恨的情绪，在课堂中，他的深度思考的能力就被很大地削弱了。
在课堂中多让学生合作学习，多用积极表扬鼓励。课堂中加入一些活跃气氛的小游戏、笑话，都会对学生的深度学习、思考有帮助。
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学习是一套理解知识的思维体系，是知识管理活动。专业技能需要系统化学习，系统学习包括五个部分的内容：
一、价值：发现意义，寻找价值。发现学习的价值才能保持学习的热情，要将短暂的场景冲动转化为长久的深层冲动，内化为真实需求，要对学习对象始终保持好感正面评价、积极向上的精神。价值来源包括兴趣爱好、社交归属感、工作生活需要等。
二、目标：目标清晰，计划明确。在接触新知识时我们只能维持短时记忆，短时记忆内存非常小，所以要求学习要静心与专注，不能多任务并行。学习中，要将新知与旧识建立起联系，由此理解和记忆，循序渐进。主动学习非常重要，具体采用想象具体场景、复述归纳的方法。
三、提升：记录测试，及时反馈。为了整体把握，学习应先理解专业逻辑，将知识点与其结合，学习中写下自己的理解。用做笔记或录像方式记录下来并及时回顾，采用阶段性自测或外部反馈，找出自己的知识漏洞和错误，是提升学习好的方法。
四、实践：学以致用，格物致知。实践既是学习目的，也是非常好的学习方法。经过了大脑的思考、回忆、总结、表达、应用的加工过程比反复阅读更有效。其他推荐的好方式包括：将知识通过想象或模拟形式具体化、以教为学（好为人师）、置身不同角度和观点中看问题等。
五、融合：融会贯通，看透本质。了解学习对象的源头与发展，用不同的教材内容、学习方式和思维观点来学习和思考，洞悉其差别，有利于透过现象看本质。其他推荐的好方式包括：推理“如果，会怎样”、画示意图、新知与旧识的类比。
六、其他：以下观点也非常重要，始终贯穿本书主线。A.勤奋上进：刻苦比天赋更重要，夸人勤奋比夸人聪明更有利于他的进步。B.自我对话：开启自我对话有利于学习：此内容的观点是？对吗？为什么？记住了吗？怎么做？C.情绪管理：积极向上的精神能提高专注力和学习效率，负面情绪分散注意力和记忆力。D.身体记忆：身体是大脑的延伸，借助身体活动能提高理解、记忆和表达。E.回顾反思：温故知新，深化理解和记忆，根据记忆曲线的特点，精准间隔复习很有必要。F.充足睡眠。保持充足睡眠对学习效果显著，睡眠还有助于减肥、身体的协调性等。
本书内容很丰富，其他涉及有用的内容和观点很多，不一一列举了。我没有给本书五星，是因为我觉得本书部分内容晦涩难懂，举例和说理不能很好解释他所要表达的观点，还有很多内容和观点在前后多次重复，略显啰嗦。
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我们或许很努力，每天不是在学习，就是在学习的路上，看起来忙碌而充实，可是好像啥也没学到。
在今天这个碎片化时代，知识似乎变得更加廉价，也更容易获得，反正有什么问题，一搜一大把；人工智能进入了很多领域，银行业务、金融的数据分析可能都会被人工智能所替代，我们花费几十年学习到的知识可能毫无用处。
学习什么，如何学习其实一直没有引起大家的足够重视。你也许会说，学习谁不会？重复阅读，多做练习，刻苦努力，死记硬背，这不就掌握了知识了吗？
其实不然。
由美国智库研究员、学习方法研究领域的专家乌尔里希﹒伯泽尔所著的《有效学习》，颠覆了我们平常自以为是的学习习惯。他总结出了一整套科学系统的学习方法，助力我们顺应知识经济的浪潮，并成为知识付费的弄潮儿。
假如你想成为一个知识分享者，假如你想成为一个优秀的教育者，假如你想提高学以致用的能力，假如你想成为某个领域的专家，《有效学习》这本书一定会给你意想不到的收获。
学习是一个过程，一种方法，一套理解事物的体系，乌尔里希﹒伯泽尔指出系统化的学习方法主要包括六个模块，看起来是有些老生常谈，但其实却与我们平常的认知与学习习惯有着本质的区别。
价值感读书笔记
假如我们不想学，或者认为自己根本学不好，学了也没用，我们也就根本学不会。赋予学习过程某种意义也是学习的一部分。
首先是发现意义。从事任何一项学习活动，我们都希望获取价值，成年人的学习尤其如此。比如你想学习插花，你可以学会感受生活的美好，提高你的幸福感；学习跑马拉松，可以锻炼身体，提高身体素质；学习心理学，可以学会了解自己、了解他人，改善你的人际关系；学习哲学，可以提高认知水平，让自己更加智慧。
所以在学习一样东西时，我们要问问自己，它可以给我带来什么样的价值，它能给我的生活带来什么改变？更通俗一点来说，它能给我带来什么好处？其实就是把知识与自己建立强联系。
其次是创造意义。比如学习写作这事件，写出来的东西没有人读，好像也产生不了任何经济价值，那我学习写作还有什么用呢？写作可以纪录自己的成长历程，成为一种梳理情绪的工具，也是一个了解自己的途径。
很多人最初只是写着好玩，并没有想太多。而如果一件事情没有价值，它就很难长久地坚持下去。主动去寻找意义，制造价值感，就成为了我们继续学习的动力。比如，作为一个职场的文职人员，写作能给你带来什么好处？高水平的公文写作水平可能会带来升职或者加薪；通过写作分享自己的职场经验，可能会带来收益；写作可能会获得一定的知名度，产生更多的需要，而需求又会倒逼我们去学习，去输出，这就是意义给我们带来的良性循环。
目标
有人说我们似乎陷入了知识焦虑时代，不学习会落伍，但学什么，却没有想清楚，更谈不上什么学习目标了，这样的学习我们称为无效学习。
设定清晰的阶段性的目标，这里的重点是清晰与阶段性。你的目标是成为作家，这个目标并不清晰，作家是一年出几本书呢，还是只是写几篇文章呢？还是成为一个网红作者？设定目标的目的，是培养我们的专注力。
《有效学习》中提到目标越简单，就越容易实现。每天写500-1000字的文章，比成为作家更容易做到。当然每个人的'情况不同，在难与易之间可能也需要找到一个平衡。太容易实现，会缺乏成就感，太困难的又很难坚持，所以阶段性的目标最恰当的可能是踮起脚刚好能够着的计划。假如你已经养成了每天1000字的习惯，你可以设置一个稍高的目标，比如每天3000字或者每天更新一篇文章，这样可以让自己跨出舒适区，但又可以在坚持与挑战中获得成就感。
提升
刻意练习能够让我们快速提高知识与技能，但如何去练习，效果却有着天壤之别。
死记硬背大多数时候只是将信息存贮在短时记忆中，非常容易遗忘。而如果在学习之前带着问题，可能会对知识有更深刻的领悟，并且与自己的亲身实践或者生活中的事件相联系，成其与身体相连接，就会形成长时记忆，并且不容易遗忘。
输出倒逼输入。我们有种感觉，就是知识要用的时候才觉得不够。比如我准备一个比较陌生的主题分享，就会调取大量的资料和信息，并结合自己的经验与例子去阐释。我会在不同的书中去寻找相同的主题，比对各方的观点与例证，再去结合我所针对的听众的特点以及接受水平，去尝试如何交付。
这就是一个深度学习的过程。针对这一个主题点，集合各家所长，并对之进行取舍，用通俗的语言去传递知识，自己在这一个主题上有了更系统、整合性的理论，而这些知识是很难被别人复制的，这才是知识的本质。
分享获得反馈，扩展知识的深度与广度。越分享，得到的越多。我们分享时，如果能够有不同视角的回应，我们会对知识有了更加立体的感觉。别人的提问也会引发新的思考，如果我们回答不了，这也正好给我们提出了新的学习内容，帮助我们发现我们所欠缺的地方。
现在很多学校的设计，创造了许多主动性学习的机会。比如讲到力学，可以让学生以小组为单元，去寻找生活中与力学相关的例子，然后把自我的发现与产生的疑问做成PPT，在班级进行分享。在准备与分享的过程中，孩子们就对这部分知识有了很多感性与理性的认识，未解决的问题也会让他们产生更多的好奇，推进他们继续探索的动力。有一些困惑可能在分享讨论阶段就已经搞明白了，还不明白的，带着问题有目的地听老师的讲解，就会把知识点搞得更加地透彻。
实践
提取练习是一种非常的有效的记忆方法。比如我们阅读一篇文章，养成自问的习惯：这篇文章说的是什么，我从中学习了哪些内容，如何将所学的知识再现。
《有效学习》讲到，提取练习可以分三步，首先回忆学习过的内容，然后进行总结概括，最后用自己的话把主要内容表达出来。
施瓦茨说，提取练习不断地提醒我们，这些内容存放在记忆中的哪个位置，也就更容易在需要时就像搜索引擎一样，立即从大脑中提取出来，并加以应用。
知识的应用可以深化我们对于知识的理解。看完一本书，我们可以总结一下书中的精髓，给了我们哪些新的启事，教会了我们哪些技巧，学会了哪些方法，了解了什么样的思维方式等等。
我们可以把书中的关键点通过思维导图进行梳理，书的结构一目了然，知识点也非常清晰。人的记忆特性决定了人们记住图形的机率要比单纯文字要高得多，所以思维导图除了清晰结构为，同时也可以帮助记忆。
利用周末，一口气读完了涂子沛的大作《大数据》。这本书很好看，行文如流水，引人入胜。书中，你读到的不是大数据技术，更多是与大数据相关的美国政治、经济、社会和文化的演进。作为一名信息化从业者，读完全书，我深刻感受到了在信息化方面中国与美国的各自特色，也看到了我们与美国的差距。有几个方面的体会，但窥一斑基本能见全貌。
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来，随着我国信息公开工作的推进，各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开，但我们的信息公开，现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然，实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网(www.gov.cn)，可以查询一些公益数据库，如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据，气象总局提供的全国气象数据，民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站，也能查到很多业务数据，如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步，也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是，政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开，很多数据因为部门利益和“保密”等因素，还仅限于部门内部人员使用，没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息，更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看，美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”，尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触，但民愿不可违，美国政府的业务数据越来越公开，尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后，开放力度更加大。DATA.GOV是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站，网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据，累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外，由于制度的不同，美国业务信息公开的深度也很大，例如，网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的www.fedspending.org网站，能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国，目前应该还没有实现。
二是对政府对业务数据的分析。目前，中国各级政府网站所提供的业务数据基本上还是数据表，部分网站能提供一些统计图，但很少能实现数据的跨部门联机分析、数据关联分析。这主要是由于以往中国政务信息化的建设还处于部门建设阶段。美国在这方面的步伐要快一些，美国的DATA.GOV网站，不仅提供原始数据和地理数据，还提供很多数据工具，这些工具很多都是公众、公益组织和一些商业机构提供的，这些应用为数据处理、联机分析、基于社交网络的关联分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宫访客搜索工具，可以搜寻到访客信息，并将白宫访客与其他微博、社交网站等进行关联，提高访客的透明度。
三是关于个人数据的隐私。在美国，公民的隐私和自有不可侵犯，美国没有个人身份证，也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联，建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点，在中国不是问题，每个公民有唯一的身份信息，通过身份证信息，可以获取公民的基本信息。今后，随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设，公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取，当然信息还是限于政府部门使用，但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
数据是信息化建设的基础，两个大国在大数据领域的互相学习和借鉴，取长补短，将推进世界进入信息时代。我欣喜地看到，美国政府2012年启动了“大数据研发计划”，投资2亿美元，推动大数据提取、存储、分析、共享、可视化等领域的研究，并将其与超级计算和互联网投资相提并论。同年，中国政府2012年也批复了“十二五国家政务信息化建设工程规划”，总投资额估计在几百亿，专门有人口、法人、空间、宏观经济和文化等五大资源库的五大建设工程。开放、共享和智能的大数据的时代已经来临!
《大数据时代》读后感1000字
读完《大数据时代》这本书后，我意识到:我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革--商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响!
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
