為什麼大數據都不精確

Ⅰ 大數據行業的數據精準嗎

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

Ⅱ 大數據的准確性怎麼保證

數據源數據 經過挖掘處理轉換等操作生成中間數據，入寬表 ，然後 提取寬表數據 入PDC，數據停留的地方有 數據源–>中間數據–>寬表–>PDC。

Ⅲ 最近在讀《大數據時代》想問一個問題，為什麼大數據預測不再看重數據的准確性而在於海量數據，數據不應該

數據量巨大，難免有數據錯誤，精確度達不到100%。大數據的目的是內為了解決分析挖掘數據的可容用性。體現在用戶的行為習慣、個人愛好、預測未來趨勢等，在海量數據中得到有針對性有價值的相關的數據做分析，得出有價值內容。還有相同數據根據分析數據的需求不同，會得到不同的結果。

Ⅳ 大數據篩查不準確

採集數據的時候可能會出現以下錯誤：
第一種錯誤叫選擇誤差，如果選擇的樣本不平均，就會出現這類錯誤。
第二種錯誤叫倖存者誤差，就是說，選擇的樣本里有過高或者過低數據，那得出的結論就會有問題。
第三種錯誤叫回憶誤差。
第四種錯誤叫健康用戶誤差，這個說法源於一個邏輯比喻，就是每天按時吃維生素片的人身體更健康，但並不代表吃維生素這個舉動就可以完全決定一個人是否健康。
總的來說，數據沒有錯，錯的是我們採集和對待數據的方式。只有正確抓取和利用數據的人，才能通過它們提供的各種線索，接觸到事物的本質和真相。

Ⅳ 計算機 為什麼大數據處理不需要絕對精確

數據量比較大時候，總會有一些誤差比較大，而且也當前運算能力不能太精確

Ⅵ 大數據的弱點主要是精確性，可靠性，因果性，多樣性嗎

不對，大數據的弱點主要是多樣性，前面是它的優點。

Ⅶ 大數據的弱點主要是精確性 可靠性 因果性 多樣性嗎

容量（Volume）：來數據的大小源決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

Ⅷ 大數據准不準

毫不誇張地講，大數據是准確的。否則大數據還有什麼意義呢?大數據的關鍵在於這個"大"字。這個大字，不是大小的大。而是指數量大，樣本大，規模大。大數據之所以能夠得到重視，並且能夠得到廣泛的應用，最根本的一點就是它從本質上反映了統計學的規律。就個例而言，大數據可能不準確。但從宏觀上看，大數據一定是准確的。

新冠病毒剛開始出現時，包括醫療機構在內，並不知道是怎麼回事。也因此沒有相應的治療方法。莫名其妙的發熱，乃至病亡，引起疾控部門的重視。統計數據更是提醒新冠肺炎來勢兇猛，傳播極快。此時此刻，正是大數據為決策者提供了依據。在沒有相應的有效治療辦法的情況下，為了控制疫情蔓延，只能封城。強制性地減少人與人之間的接觸。封閉，隔離，使大家都感到不便。但強制性的隔離措施大大減少了病毒感染的人數，這是不爭的事實。可見，大數據提供的信息是准確的，有益的。

當今社會時代是一個開放的時代。每時每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流動傳播。如何從這些大量的快速的流動中找到基本的規律，在更高的層次上進行梳導和管理，是管理者不可推卸的責任。而要真正做到這一點，大數據是必不可少的管理手段和技術。大數據如此重要，不準確顯然是不允許的。

大數據的准確性是有一系列的技術保障的。從數據的收集，統計，到最終做出科學合理的決策，都不能馬虎敷衍，它有一整套嚴格的操作流程，確保數據可靠有效。

一般情況下，大數據分析，是提供概率的，比如，同一時間、同一氣候條件下，吃午飯點某個炒菜的概率是多少！

我感覺正如你所說的大數據不太准。大數據是指數據的真實性、准確性、可信賴度和數據質量等。資料庫是獲取、存儲、管理、分析，工具軟體，信息數據集合。

大數據特點是：1、多樣；2、大量；3、高速；4、低價值密度；5、真實性。

大數據管理在變化，不斷地提高數據質量。現在是信息時代，各行各業都在研發和使用資料庫模塊，實現數字化。網上購物用得吃的早已普遍大眾化，網上法院、辦公、教學、培訓，醫療保險等等都是新模式，辦事需要身份證，現在掃碼變成數字化這是方式的變革，駕駛證變成電子證也就是數字化管理模式，疫情期間掃吉祥碼終端就知道的疫情期間行蹤軌跡路線。掃碼是能夠知道身份證號、家庭住址、配偶、子女、工作單位、父母和親屬等一系列需要的信息，想要了解這些信息只是集合權力而已。

現在隨著變化適應時代，大資料庫需要不斷變化適應時代發展需要，換句話說，通過大資料庫不出門就能從你出生到現在和想要知道的一切信息。可以說數字化給我們帶來便利，改變生活、消費方式都是變革式的。未來建立更多的資料庫，譬如，建立完善醫療看病資料庫，病源追溯，醫療責任，金融、 社會 保險更體現人性化，建立完善食品安全追溯系統等等，都須要建立完善大資料庫和質量，提高數據准確性、可信賴度。今天，我們想引用一些大數據共享大數據帶給我們的便利，必須要以官方公布的數據為准，官方公布的數據是受法律法規保護，有知情權和解釋權。總之，引用使用大數據按照規定去做，否則是要負法律責任的。我們處在信息變革的時代，攜手共進，擁抱明天。

大數據是全量數據統計，它不準，難道抽樣數理統計結果更准嗎？

先回答大數據准不準的問題：

可以肯定地說大數據是非常准確 地 ，這個毋庸置疑，大數據的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感覺大數據不準，那隻有一個可能就是，有人在引導你的思維。。。。

對於為什麼說大數據准確，我們首先了解一下大數據的概念：
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。他是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，

大數據的 特點 ：

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 四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

有很多數據不一定真實。

Ⅸ 如何看待大數據的精確性和混雜性

在大數據時代，使用所有能獲得的全體數據已經逐漸成為可能，然而數據量內的大幅度增加會導容致結果的不準確，與此同時。有些錯誤的數據也會隨著大量的數據混入資料庫。

其中的某些錯誤是我們能夠通過我們的努力去避免的，去改變的，但是，有些錯誤我們需要去慢慢接受它們。去嘗試著，接收混亂，擁抱錯誤。

接收混亂是小數據和大數據時代主要的區別之一。由於少量的數據，使得我們努力追求更加精密的結果，但是不妨多想想，低隨機性和小數據又怎麼可能將事物的本質全面的還原出來呢？錯失的95%的非結構化數據中包含著無限的可能，或許我們想要的正是我們曾經所丟棄的。

(9)為什麼大數據都不精確擴展閱讀：

注意事項

紛繁的數據越多越好，大數據時代要求我們重新審視對於精確性的定義。在如今的信息時代，我們掌握的數據越來越全面，而且數據的存在並不是獨立的，數據之間的交互連接多變且無序，組合與組合之間更是能產生無窮的化學作用，奇妙無窮。

大數據要求我們有所改變，接收混亂和不確定性。精確性不會在成為我們生活中的支柱，每個問題只有一個答案的想法在信息時代是靠不住的，不管我們承認與否。但當我們學會接受混亂和擁抱混雜之後，我們會發現我們離事情的真相有進了一步。