大數據精準預測

❶ 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

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❷ 如何對大數據輿情進行精準監測分析

大數據精確監測分析系統是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大專大超出了傳統資料庫軟體工具能屬力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低等四大特徵。
蟻坊軟體的大數據精確監測分析系統，可把各地各部門的數據匯聚到一起，系統緊密圍繞用戶經領域的相關輿情信息，通過數據監測、分析、評價、預測、預警和決策服務模塊，為政府、企業和民生提供大數據分析和決策支撐服務。

❸ 大數據定位精確到多大范圍

大數據定位精確的范圍可以控制在3~5的誤差以內。
大數據是一定體量的數據信息，遠遠超出了傳統數據處理工具所能承受的范圍，很少用統計形容，一般是用處理分析來表述。大數據的特徵之一就是有價值，決定了其應用是實際意義的。
簡單地說，大數據是用來做各種預測的，例如行業發展趨勢、某企業產品的市場預估和預測、農業產量預測、消費趨勢預測、股市預測、濟分析預測等等，還用來做經濟分析預測、國家政策制定和調整的依據等等。
市場上有專業做的，也有部分公司自己能夠做，像BAT這些公司，有龐大的用戶群體，而且自己有足夠的能力去分析，國家則有專門的機構去負責這些。

❹ 大數據有什麼作用

一、電商行業

電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。由於電商的數據較為集中，數據量足夠大，數據種類較多，因此未來電商數據應用將會有更多的想像空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。

二、金融行業

大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

三、醫療行業

醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是葯物報告等方面都是數據比較龐大行業，面對眾多病毒、腫瘤細胞都處於不斷進化的過程，診斷時會發現對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的，而未來，我們可以藉助大數據平台收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。

四、農牧漁

未來大數據應用到農牧漁領域，這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的概率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能夠提高單位種植面積的高產出；牧農也可以根據大數據分析安排放牧范圍，有效利用農場，減少動物流失；漁民也可以利用大數據安排休漁期、定位捕魚等，同時，也能減少人員損傷。

五、生物技術

基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

六、改善城市

大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

七、改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

在傳統領域大數據同樣將發揮巨大作用：幫助農業根據環境氣候土壤作物狀況進行超精細化耕作；在工業生產領域全盤把握供需平衡，挖掘創新增長點；交通領域實現智能輔助乃至無人駕駛，堵車與事故將成為歷史；能源產業將實現精確預測及產量實時調控。

個人的生活數據將被實時採集上傳，飲食、健康、出行、家居、醫療、購物、社交，大數據服務將被廣泛運用並對用戶生活質量產生革命性的提升，一切服務都將以個性化的方式為每一個「你」量身定製，為每一個行為提供基於歷史數據與實時動態所產生的智能決策。

❺ 大數據預測人群流動靠不靠譜嗎

現在“大數據”成了熱門詞彙，似乎什麼都和大數據攀上關系，連街頭廣告都不忘加上大數據應用，以此擴大廣告效應。那麼，用大數據預測人群流動靠不靠譜呢？當然不靠譜。但是很多人承認靠譜。為什麼呢？因為大數據預測人群流動是在理想狀態下進行的，是要全民進行個人信息登記，匯總入資料庫，再進行分析，然後對人們進行定位追蹤，才能實現精準預測。其中每一步都不可缺少，也不能馬虎。

❻ 極效前置件什麼意思

極效前置件是順豐今年全面上線的「極效前置」產品的意思，可以提供核心城市2小時送達、全國當天到達的高標准物流服務。

雙11物流高峰不可避免，對此，順豐推出「極效前置」產品，通過大數據預測能力，以及覆蓋全國的服務網路，提前將商品放置到離消費者最近的場所。當用戶在雙11零點過後支付完尾款，順豐小哥就能以最快的速度將商品送到家門口。

極效前置件模式的科技支撐：

「極效前置」的產品模式聽起來簡單，但要實現全面落地，卻離不開順豐的4大核心能力，即大數據+AI精準預測能力、強大的布貨能力、訂單前置到存貨前置的應用能力、智慧供應鏈標准化和規模化能力。

大數據+AI的精準預測是順豐「極效前置」產品的核心競爭力。通過持續運用和優化大數據分析及雲計算能力，順豐目前可精準預測各地區、各行業業務量情況。

精確度甚至已提升至城市、行政區，乃至每一個派送網點、每一個收派員，有效實現了更加合理、高效的整體資源配置。這是前置服務的第一步，也是最重要的一步。

自帶速運DNA的順豐有著「極效前置」服務的天然優勢，再加上其獨有的人、貨、場硬體支持，以及全面物流電子地圖加持，使順豐的布貨能力行業領跑。

目前，順豐全國快遞員數量已達30萬，全國自營網點13000多個，豐巢智能快遞網點15萬個，還有各品牌的線下門店，這些均可作為「前置場」。而智慧地圖的應用，則幫助順豐預先計算途徑的物流站點、中轉場、配送點等信息，大大提高了分揀、運輸、配送的效率。

從訂單前置到存貨前置，順豐的應用實踐能力也不容小覷。雙十一預售已實行多年，但在物流方面的存貨前置卻被順豐全面實現。

今年雙十一，順豐「極效前置」產品已全面覆蓋北上廣深等一二線核心城市，廣泛應用於3C、美妝、服飾等眾多領域，幫助客戶提升運營效率及滿意度。此外，順豐還幫助多個企業打造智慧供應鏈，實現了物流的標准化、規模化效應。

隨著雙十一物流大考的逐漸展開，順豐「極效前置」產品的優勢也將越來越明顯。從品牌端來看，核心城市2小時送達、全國當天到達的高標准物流服務，將帶給消費者更極致的體驗，有效降低預售退單率，增強用戶的品牌粘性。

從供應鏈來看，「極效前置」可有效緩解生產壓力，減少臨時租倉、臨時用工需求，降低額外人力投入，提高平均效能，提高快遞服務體驗。

國家郵政局數據顯示，今年的雙十一高峰期將從11月11日持續至18日。高峰期間，全行業處理的郵快件業務量將達到28億件，相較於2018年11日到16日的高峰時段，同比增長25.8%。面對如此重大的物流考驗，順豐「極效前置」產品或將給全行業一個新思路。

❼ 大數據如何預測

大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測而做出正確判斷。在談論大數據應用時，最常見的應用案例便是「預測股市」「預測流感」「預測消費者行為」等。
大數據預測則是基於大數據和預測模型去預測未來某件事情的概率。讓分析從「面向已經發生的過去」轉向「面向即將發生的未來」是大數據與傳統數據分析的最大不同。

大數據預測的邏輯基礎是，每一種非常規的變化事前一定有徵兆，每一件事情都有跡可循，如果找到了徵兆與變化之間的規律，就可以進行預測。大數據預測無法確定某件事情必然會發生，它更多是給出一個事件會發生的概率。

實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類不斷發現各種規律，從而能夠預測未來。利用大數據預測可能的災難，利用大數據分析癌症可能的引發原因並找出治療方法，都是未來能夠惠及人類的事業。

❽ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、用戶畫像

用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：

用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座。

用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好。

用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次。

用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。

2、數據細分受眾

在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：精準挑選出1%的VIP顧客發送390份問卷，全部回收 問卷寄出3小時內回收35%的問卷 5天內就回收了超過目標數86%的問卷數所需時間和預算都在以往的10%以下。

3、預測

「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶。

這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。

4、精準推薦

大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。

數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。

❾ 通過大數據獲得足夠多的信息，是否可以預測個人的行為

不可能完完全全的預測個人的，就算是獲得了足夠多的信息都沒有你去接觸這個人更快的預測這個人，消息也是有誤的，要預測一個人最好自己去了解。