大數據准群預測

⑴ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。

⑵ 大數據是怎麼做精準獲客

WakeData有對應的解決方案，可以通過大數據對用戶進行分析，從而了解用戶的消費場景和消費需求，通過有效的營銷工具和最適合的內容觸達用戶，從而實現精準獲客

⑶ 大數據把握變遷可以預測未來

大數據把握變遷可以預測未來

大數據是什麼，有什麼特點。我們看到大數據有四個特徵：容量大、增長速度快、類別多、價值密度低。

具體來講，互聯網每天產生大量的互聯網行為數據，這些大量的數據，從類別上看有結構性數據，非結構性數據。然後我們在談大數據的時候很少注意到價值密度低。大數據不是萬能的，怎樣提煉，提煉純度有多高，是50%，還是70%、或者是99%，這些因素都很重要。所以大數據只是原材料，這是對大數據基本的定義。

我們未來的發展可能就是數據時代的到來。大數據的未來，關繫到是下一代互聯網的基本生態，是下一代創新體系，以及下一代製造業的形態、下一代社會治理結構等等方面都跟大數據密切相關。這裡面對於在國家的層面就特別重視，新華社9月5號的時候，報道李克強總理簽批國務院印發了《促進大數據發展的行動綱要》。綱要強調要緊扣全面建成社會目標，科學編制十三五大數據的綱要。

11月17號，中共中央政治局常委、國務院總理李克強，組織召開了十三五的促進大數據發展行動綱要。這一塊裡面就越來越落到實處，大數據行為已經是國家層面的戰略。

具體汽車行業而言，我們可以從宏觀和微觀兩個層面分享下之前騰訊汽車和北京師范大學傳播效果實驗室一起推出的騰訊汽車指數，從2012年到2014年的時候，北京師范大學傳播效果實驗室幫助騰訊汽車做了騰訊汽車指數。 我們用了計劃行為理論模型（TPP），TPP理論模型在管理學裡面是研究互聯網產生行為的預測比較好的理論模型。指數可以在宏觀上預測整個汽車行業的變化，趨勢是怎麼樣的，每個月會提交一份整個大盤的走勢，就像我們上證指數或深指的預測；第二，可以看出細分市場變化，比如小型車、中型車或豪華車每個月的市場變化；第三，指數可以關注國別細分市場，比如德系車、日系車、韓系車、美系車是怎麼遷移的。車主二次購車時怎麼轉移，車主置換的轉移對車企和經銷商是極其重要的領域。比如德系車主有多大比例的人群會保留在德系陣營，還有多少人轉移到自主品牌，還有多少人轉移到日系車等等，我們都做了一系列的分析，這是在宏觀上可以來把握整個汽車行業的變化。

在微觀的層面，大數據能夠幫助我們把握具體汽車企業、車型和車款的市場狀況。具體在宏觀裡面，我們有很多的預測數據，都知道宏觀經濟學是只要有數據，含量不是特別高。宏觀產業的數據，只要是一個人，簡單的百分比和趨勢誰都可以說。宏觀經濟學其實門檻是很低的。我們對於汽車企業宏觀層面的分析也是很容易做的，只要有上牌數量、消費數量就可以預測。

但是關鍵的核心是微觀的，每個月車型、每一個車款的市場競爭是怎麼樣的，有什麼短板，該怎麼去競爭，這一塊是非常具體的，也是考驗我們水平的。細分到區域市場，在不同區域是怎麼樣的也可以來解決。每個省的重點區域是怎麼樣，還有一個是具體的品牌，或者說具體的車款。現在保有車主是市場競爭非常重要的方面，我這個品牌、這個車型現在保有車主會不會流行，有多大的維持率，70%還是60%？我們能夠維持到50%就不錯了。

那麼流到什麼地方去了？比如說A品牌車主流失了17.7%到B品牌的時候，是什麼人流失的。17.7%怎麼追回來，他們接觸的是什麼媒體，他們的評論是什麼樣的，哪些是負面的。他們在評論的時候，哪些是負面的評論，我們怎麼樣去改進，怎麼把改進信息傳遞給他們來改變態度和關緊，這都是很精確化的營銷。

大數據最核心的分析的數據對象本身有市場意義和市場價值。不像樣本數據，樣本數據本身是必須做推動才能產生意義。大數據裡面，本身分析的數據就有市場的價值和市場的意義，所以把這些數據反復分析，也可以深入分析下去，可以照準消費者怎麼樣變遷。

最後談談大數據最大的特點，它是實時動態的資源。什麼叫實時動態？比如說我們產生一個數據報告，要產數據，然後形成報告。但是汽車市場的變化是很快的，不停的有新車在發布，不停地在產生新的變數在沖擊市場。而我們用互聯網大數據的時候，就是源源不斷地在告訴我們新的變數在加入的時候，對於我們會有什麼的沖擊，對於我們會有什麼樣的影響，所以是一種實時動態的資源。這種動態資源是可以隨時把握變遷是怎麼樣的，及時地做出我們的決策，這是我們在市場競爭裡面非常重要的一點。

消費者的行為、態度、認證正在發生變遷，我們該怎麼樣來預測。預測比事後治病更重要，這是大數據裡面相對一般的報告而言非常重要的特質，就是在沒有發作的、正在發作的時候能夠把握病脈。

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⑷ 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。

⑸ 大數據能預測未來嗎

可不可以預測，關鍵看預測的是的人性的哪個層次。

如果是最深層的人性，不用回大數據也能預測。答

比如說，火災來了，大家都會跑，因為獲取安全是人性最底層的東西。

而另一個極端的，最淺層的人性偏好也用不上大數據，因為根本預測不了。

比如說，你已經連吃了三頓火鍋兒，那大數據只能預測你下一頓還吃火鍋兒。

這肯定不靠譜，你已經吃煩了嘛！

所以，大數據的用武之地在於人性中一些不深不淺的地方。

比如說，北京市下個月紙尿布的銷量、明年全國報考公務員的人數等等。

他最後總結說:人性是這個世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。

(5)大數據准群預測擴展閱讀:

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑹ 大數據的預測作用診斷作用有哪些

有作用，但是不能過於誇大大數據帶來的影響。如果這樣？人類存在的意義，有經驗的人生存的空間在哪裡呢？
但是不可否認，更多大數據的應用，的確幫助我們：
1.更好地透過本質發現問題。至少算大的東西，可以更能高度歸納，給出結論性的結論。
2.更能高效的處理復雜工作，且都未來工作更有前瞻性。
3.新品上市時候，通過大數據分析可以幫助運營的小夥伴更好了解用戶反饋。前期測試數據，去反過來預測用戶行為。
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？