1. 大數據發展到都能猜出到腦子里想法的程度嗎
按目前發展情況來看是不會的，但是隨著科學技術的進枯察步，這一想法有可能會變為御此現實。
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在維沒拆茄克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
2. 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。
3. 大數據可以在哪些領域實現預測價值
和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。
4. 心理大數據是怎麼知道我內心在想什麼的連信科技的心理機器人真的這么神奇嘛
心理大數據是全社會心理數據的合集，基本上你的情況都會在這裡面的，連信科技的心理健康機器人聽過，有跟我們社區合作了，我也去體驗過了，效果真心不錯的。
5. 大數據可以做什麼
現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來
簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來
現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。
三、機器學習是什麼？
剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？
通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。
6. 大數據的思維方式有哪些
一：邏輯思維
這個詞在我們的認識中並不算陌生，邏輯思維是一種數學思維，在大數據分析過程中，需要理清楚各項數據之間的關系，以及需要知道分析的過程中需要收集哪些數據？這些數據分析要得到什麼結果，需要通過什麼方式獲得這些數據，這些都是需要細致的邏輯思維推出的。
二：上切思維
在大數據分析過程中，要站在決策層的層面去考慮數據分析，上切思維就是要站在比數據更高的思維上去看數據分析的角度，數據分析不僅僅是關繫到數據部門，還關繫到業務部門等其他部門，大數據分析過程中，上切思維的關鍵就是要建立更加全局的眼光和目標，完整的進行數據分析。
三：下切思維
數據的分析結果是為解決問題存在的，要通過數據的結果來看到問題的所在，這就需要在大數據分析的過程中，需要將過程進行細分，知道和了解數據的構成、進行數據的分解等等，就是一個向下更加細分的過程。
四：求異思維
面對大數據分析過程中接觸到的大量的數據，對於某些數據我們一眼看不出區別在哪裡或者問題在哪裡，對於這些相似的數據，我們需要看到數據在哪些地方有不同，對不同的個體進行理解和分析，例如公司的員工，每一個都有自己的個性，怎麼讓他們增加工作的激情，更好的為實現公司的目標服務，如何幫助他們進行問題的分析。
五：抽離思維
俗話說旁觀者清，在進行大數據分析的過程中，換一個角度，從旁觀者來考慮問題，在看數據的時候就會有不同的想法，紛繁復雜的大數據，面對她們的時候，分析者難免會產生一些困擾或者抵觸的心理，在碰到牛角尖的時候不要鑽進去，而是抽離出來，利用更多角度去看待這些問題，才有使大數據工作更加高效。
六：換位思維
這也是我們在日常比較經常接觸的名詞之一，站在當事人的角度去看待數據分析，例如站在業務人員的角度去看待數據分析，你才會了解業務部門需要的是什麼，大數據分析更好的為解決問題服務。
7. 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。
(7)大數據怎麼預測人心中的想法擴展閱讀:
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。
8. 是怎麼從大數據上對人們的情緒進行分析的
是怎麼從大數據上對人們的情緒進行分析的，這個的話就是通過數據的顯示，逐步的進行分析。