Ⅰ 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。
Ⅱ 常用的大數據分析方法
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
Ⅲ 大數據挖掘方法有哪些
方法1.Analytic Visualizations(可視化分析)
無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2.Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3.Predictive Analytic Capabilities(預測分析能力)
數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。
方法4.semantic engine(語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。
方法5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和主數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。
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Ⅳ 從三個方向去預測大數據發展的未來趨勢
從三個方向去預測大數據發展的未來趨勢
技術的發展，讓這個世界每天都在源源不斷地產生數據，隨著大數據概念被提出，這個技術逐漸發展成為一個行業，並被不斷看好。那麼大數據行業的未來發展如何？三個方向預測大數據技術發展未來趨勢：
(一)社交網路和物聯網技術拓展了數據採集技術渠道
經過行業信息化建設，醫療、交通、金融等領域已經積累了許多內部數據，構成大數據資源的「存量」;而移動互聯網和物聯網的發展，大大豐富了大數據的採集渠道，來自外部社交網路、可穿戴設備、車聯網、物聯網及政府公開信息平台的數據將成為大數據增量數據資源的主體。當前，移動互聯網的深度普及，為大數據應用提供了豐富的數據源。
另外，快速發展的物聯網，也將成為越來越重要的大數據資源提供者。相對於現有互聯網數據雜亂無章和價值密度低的特點，通過可穿戴、車聯網等多種數據採集終端，定向採集的數據資源更具利用價值。例如，智能化的可穿戴設備經過幾年的發展，智能手環、腕帶、手錶等可穿戴正在走向成熟，智能鑰匙扣、自行車、筷子等設備層出窮，國外 Intel、Google、Facebook，國內網路、京東、小米等有所布局。
企業內部數據仍是大數據主要來源，但對外部數據的需求日益強烈。當前，有 32%的企業通過外部購買所獲得的數據;只有18%的企業使用政府開放數據。如何促進大數據資源建設，提高數據質量，推動跨界融合流通，是推動大數據應用進一步發展的關鍵問題之一。
總體來看，各行業都在致力於在用好存量資源的基礎之上，積極拓展新興數據收集的技術渠道，開發增量資源。社交媒體、物聯網等大大豐富了數據採集的潛在渠道，理論上，數據獲取將變得越來越容易。
(二) 分布式存儲和計算技術夯實了大數據處理的技術基礎
大數據存儲和計算技術是整個大數據系統的基礎。
在存儲方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系統(GFS)、以及隨後的 Hadoop 的分布式文件系統 HDFS(Hadoop Distributed File System)奠定了大數據存儲技術的基礎。
與傳統系統相比，GFS/HDFS 將計算和存儲節點在物理上結合在一起，從而避免在數據密集計算中易形成的 I/O吞吐量的制約，同時這類分布式存儲系統的文件系統也採用了分布式架構，能達到較高的並發訪問能力。
在計算方面，谷歌在 2004 年公開的 MapRece 分布式並行計算技術，是新型分布式計算技術的代表。一個 MapRece 系統由廉價的通用伺服器構成，通過添加伺服器節點可線性擴展系統的總處理能力(Scale Out)，在成本和可擴展性上都有巨大的優勢。
(三) 深度神經網路等新興技術開辟大數據分析技術的新時代
大數據數據分析技術，一般分為聯機分析處理(OLAP，OnlineAnalytical Processing)和數據挖掘(Data Mining)兩大類。
OLAP技術，一般基於用戶的一系列假設，在多維數據集上進行互動式的數據集查詢、關聯等操作(一般使用 SQL 語句)來驗證這些假設，代表了演繹推理的思想方法。
數據挖掘技術，一般是在海量數據中主動尋找模型，自動發展隱藏在數據中的模式(Pattern)，代表了歸納的思想方法。
傳統的數據挖掘演算法主要有：
(1)聚類，又稱群分析，是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法，針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬於同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。企業通過使用聚類分析演算法可以進行客戶分群，在不明確客戶群行為特徵的情況下對客戶數據從不同維度進行分群，再對分群客戶進行特徵提取和分析，從而抓住客戶特點推薦相應的產品和服務。
(2)分類，類似於聚類，但是目的不同，分類可以使用聚類預先生成的模型，也可以通過經驗數據找出一組數據對象的共同點，將數據劃分成不同的類，其目的是通過分類模型將數據項映射到某個給定的類別中，代表演算法是CART(分類與回歸樹)。企業可以將用戶、產品、服務等各業務數據進行分類，構建分類模型，再對新的數據進行預測分析，使之歸於已有類中。分類演算法比較成熟，分類准確率也比較高，對於客戶的精準定位、營銷和服務有著非常好的預測能力，幫助企業進行決策。
(3)回歸，反映了數據的屬性值的特徵，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的一覽關系。它可以應用到對數據序列的預測和相關關系的研究中。企業可以利用回歸模型對市場銷售情況進行分析和預測，及時作出對應策略調整。在風險防範、反欺詐等方面也可以通過回歸模型進行預警。
傳統的數據方法，不管是傳統的 OLAP 技術還是數據挖掘技術，都難以應付大數據的挑戰。首先是執行效率低。傳統數據挖掘技術都是基於集中式的底層軟體架構開發，難以並行化，因而在處理 TB 級以上數據的效率低。其次是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。
在人類全部數字化數據中，僅有非常小的一部分(約占總數據量的 1%)數值型數據得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯網企業對網頁索引、社交數據等半結構化數據進行了淺層分析(如排序)，占總量近 60%的語音、圖片、視頻等非結構化數據還難以進行有效的分析。
所以，大數據分析技術的發展需要在兩個方面取得突破，一是對體量龐大的結構化和半結構化數據進行高效率的深度分析，挖掘隱性知識，如從自然語言構成的文本網頁中理解和識別語義、情感、意圖等;二是對非結構化數據進行分析，將海量復雜多源的語音、圖像和視頻數據轉化為機器可識別的、具有明確語義的信息，進而從中提取有用的知識。
目前來看，以深度神經網路等新興技術為代表的大數據分析技術已經得到一定發展。
神經網路是一種先進的人工智慧技術，具有自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性，非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據，十分適合解決大數據挖掘的問題。
典型的神經網路模型主要分為三大類：第一類是以用於分類預測和模式識別的前饋式神經網路模型，其主要代表為函數型網路、感知機;第二類是用於聯想記憶和優化演算法的反饋式神經網路模型，以 Hopfield的離散模型和連續模型為代表。第三類是用於聚類的自組織映射方法，以 ART 模型為代表。不過，雖然神經網路有多種模型及演算法，但在特定領域的數據挖掘中使用何種模型及演算法並沒有統一的規則，而且人們很難理解網路的學習及決策過程。
隨著互聯網與傳統行業融合程度日益加深，對於 web 數據的挖掘和分析成為了需求分析和市場預測的重要段。Web 數據挖掘是一項綜合性的技術，可以從文檔結構和使用集合中發現隱藏的輸入到輸出的映射過程。
目前研究和應用比較多的是 PageRank 演算法。PageRank是Google演算法的重要內容，於2001年9月被授予美國專利，以Google創始人之一拉里·佩奇(Larry Page)命名。PageRank 根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量衡量網站的價值。這個概念的靈感，來自於學術研究中的這樣一種現象，即一篇論文的被引述的頻度越多，一般會判斷這篇論文的權威性和質量越高。
需要指出的是，數據挖掘與分析的行業與企業特點強，除了一些最基本的數據分析工具外，目前還缺少針對性的、一般化的建模與分析工具。各個行業與企業需要根據自身業務構建特定數據模型。數據分析模型構建的能力強弱，成為不同企業在大數據競爭中取勝的關鍵。
Ⅳ 怎麼用大數據來預測未來的發展趨勢
「全知」並非「全能」，「大數據」並不能「全能性」地預設未來，但是能否「先知」般地預知未來?同樣，做不到。因為，大數據在時間上是有約束條件的。
《舊約·傳道書》有雲，「日光之下，並無新事。」但舊事究竟如何重現?只要充分地了解已發生的事物，未來便無所遁形嗎?人們所熟悉的先知們，並不是所謂的歷史學家，也談不上什麼數學家。依憑歷史數據，能夠預知未來嗎?如果可行，那麼，先知們便無處不在、無時不在。我們或可文學性宣稱，歷史昭示著未來，但這在哲學上是危險的，將其上升為一種數理性的邏輯，更是艱困的，甚或根本無法企及的。即便歷史數據足夠全面、完整、有效，甚或及時，在邏輯上，也難以推斷出或確立起「歷史決定未來」的命題。
大數據是全量數據，源於事實，也是事實，它並非既有經濟理論變數性的函數分析，並不能在時間軸上理所應當地延展開去。在時間軸上，大數據終歸是局部的，遠非全量，它是實然的，是已發生的，即其性質上仍然是歷史數據而已。問題再一次提出，通過歷史數據能夠「預知」未來呢?
大數據本身不是先知，也沒有誰能通過大數據成為先知。基於大數據並不能建構所謂的「歷史規律」，更談不上把同大數據有所謂「關系」的某人或某類人嵌入到這一所謂的歷史規律中去，進而使其發揮主觀能動性，擔綱某種角色。歷史數據對於未來有一定的作用，但是根本上講，歷史數據並不能決定未來，換言之，未來並不是由歷史決定的。沒人能夠憑依大數據而可預知未來，成為先知。
歷史數據在多大程度上影響到未來呢?依憑大數據，如何更有效地預測未來呢?這只是相對以往諸般遠非那麼有效的預測而言的，終歸有所助益，然而，畢竟只是概率意義上的「預測」而已，絕非「預知」。人類經濟社會，就像是一盤永遠下不完的棋，沒人能夠准確地預判輸贏，遑論精確到輸贏多少。有了大數據，便無所不知，無所不能，這無疑是一種妄想——大數據既不是主宰世界的上帝，也不是預知未來的先知。
上帝究竟是在擲骰子，還是在作計劃?沒人知道，包括那些真假先知們。
Ⅵ 什麼是大數據及預測建模
首先，在回答這個問題之前，我們先了解下預測的定義：預測實際上是一種填補缺失信息的過程，即運用你現在掌握的信息（通常稱為數據），生成你尚未掌握的信息。這既包含了對於未來數據的時序預測，也包含了對當前與歷史數據的分析判斷，是更廣義的預測。
關於預測，大致可分為兩大類：基於數據挖掘的預測和基於機器學習的預測。
歷史上，預測的主流分析方法是使用數據挖掘的一系列技術，而這其中被經常使用的是一種被稱為「回歸」的統計技術。回歸做的是什麼？它主要是根據過去發生時間的「平均值」來尋找一種預測。當然，回歸也有很多種實現方式，有簡單的線性回歸，多項式回歸，也有多因素的Logistic回歸，本質上都是一種曲線的擬合，是不同模型的「條件均值」預測。
基於機器學習的預測
但是，回歸分析中，對於歷史數據的無偏差預測的渴求，並不能保證未來預測數據的准確度，於是基於機器學習的預測開始走入大眾的視野。與回歸分析不同，機器學習的預測不追求平均值的准確性，允許偏差，但求減少方差。過去，由於數據和計算能力的匱乏，機器學習的表現不如回歸分析來得好。但現在，隨著數據體量的不斷增長，計算能力的不斷提升，使用機器學習和（神經網路）深度學習來做預測效果比其他所有方法表現得都要更好，這也使得我們利用統計學進行預測的方法發生了徹底的轉變。
把人工智慧與機器學習的最新發展作為傳統統計學的延伸與加強這是非常誘人的想法！你會發現，這其實跟觀遠數據AI+BI核心戰略是一致的。因為在AI預測之前，AI所需要的大量數據聚合、清洗工作就已經可以在BI平台上完成，因此從BI延伸到AI變得非常順暢，後續需考慮的就是如何與業務更有機的結合。
Ⅶ 最常用的四種大數據分析方法有哪些
1.描述型分析：發生了什麼?
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2.診斷型分析：為什麼會發生?
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3.預測型分析：可能發生什麼?
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。
在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什麼?
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麼”、“為什麼會發生”和“可能發生什麼”的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。
Ⅷ 大數據時代下，經濟預測與決策的方法可能發生哪些變化
大數據情況下，經濟預測和決策會變得更加的精準。
除此以外，我們要充分利用高科技和大數據的作用。