大数据精准预测

❶ 大数据预测分析方法有哪些

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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❷ 如何对大数据舆情进行精准监测分析

大数据精确监测分析系统是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大专大超出了传统数据库软件工具能属力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等四大特征。
蚁坊软件的大数据精确监测分析系统，可把各地各部门的数据汇聚到一起，系统紧密围绕用户经领域的相关舆情信息，通过数据监测、分析、评价、预测、预警和决策服务模块，为政府、企业和民生提供大数据分析和决策支撑服务。

❸ 大数据定位精确到多大范围

大数据定位精确的范围可以控制在3~5的误差以内。
大数据是一定体量的数据信息，远远超出了传统数据处理工具所能承受的范围，很少用统计形容，一般是用处理分析来表述。大数据的特征之一就是有价值，决定了其应用是实际意义的。
简单地说，大数据是用来做各种预测的，例如行业发展趋势、某企业产品的市场预估和预测、农业产量预测、消费趋势预测、股市预测、济分析预测等等，还用来做经济分析预测、国家政策制定和调整的依据等等。
市场上有专业做的，也有部分公司自己能够做，像BAT这些公司，有庞大的用户群体，而且自己有足够的能力去分析，国家则有专门的机构去负责这些。

❹ 大数据有什么作用

一、电商行业

电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。

二、金融行业

大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

三、医疗行业

医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业，面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程，诊断时会发现对疾病的确诊和治疗方案的确定是很困难的，而未来，我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。

四、农牧渔

未来大数据应用到农牧渔领域，这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率，也可以精准预测天气变化，帮助农民做好自然灾害的预防工作，也能够提高单位种植面积的高产出；牧农也可以根据大数据分析安排放牧范围，有效利用农场，减少动物流失；渔民也可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等，同时，也能减少人员损伤。

五、生物技术

基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器，科学家可以借助大数据技术的应用，从而也会加快自身基因和其它动物基因的研究过程，这将是人类未来战胜疾病的重要武器之一，未来生物基因技术不但能够改良农作物，还能利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。

六、改善城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

七、改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

在传统领域大数据同样将发挥巨大作用：帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作；在工业生产领域全盘把握供需平衡，挖掘创新增长点；交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶，堵车与事故将成为历史；能源产业将实现精确预测及产量实时调控。

个人的生活数据将被实时采集上传，饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交，大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升，一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制，为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。

❺ 大数据预测人群流动靠不靠谱吗

现在“大数据”成了热门词汇，似乎什么都和大数据攀上关系，连街头广告都不忘加上大数据应用，以此扩大广告效应。那么，用大数据预测人群流动靠不靠谱呢？当然不靠谱。但是很多人承认靠谱。为什么呢？因为大数据预测人群流动是在理想状态下进行的，是要全民进行个人信息登记，汇总入数据库，再进行分析，然后对人们进行定位追踪，才能实现精准预测。其中每一步都不可缺少，也不能马虎。

❻ 极效前置件什么意思

极效前置件是顺丰今年全面上线的“极效前置”产品的意思，可以提供核心城市2小时送达、全国当天到达的高标准物流服务。

双11物流高峰不可避免，对此，顺丰推出“极效前置”产品，通过大数据预测能力，以及覆盖全国的服务网络，提前将商品放置到离消费者最近的场所。当用户在双11零点过后支付完尾款，顺丰小哥就能以最快的速度将商品送到家门口。

极效前置件模式的科技支撑：

“极效前置”的产品模式听起来简单，但要实现全面落地，却离不开顺丰的4大核心能力，即大数据+AI精准预测能力、强大的布货能力、订单前置到存货前置的应用能力、智慧供应链标准化和规模化能力。

大数据+AI的精准预测是顺丰“极效前置”产品的核心竞争力。通过持续运用和优化大数据分析及云计算能力，顺丰目前可精准预测各地区、各行业业务量情况。

精确度甚至已提升至城市、行政区，乃至每一个派送网点、每一个收派员，有效实现了更加合理、高效的整体资源配置。这是前置服务的第一步，也是最重要的一步。

自带速运DNA的顺丰有着“极效前置”服务的天然优势，再加上其独有的人、货、场硬件支持，以及全面物流电子地图加持，使顺丰的布货能力行业领跑。

目前，顺丰全国快递员数量已达30万，全国自营网点13000多个，丰巢智能快递网点15万个，还有各品牌的线下门店，这些均可作为“前置场”。而智慧地图的应用，则帮助顺丰预先计算途径的物流站点、中转场、配送点等信息，大大提高了分拣、运输、配送的效率。

从订单前置到存货前置，顺丰的应用实践能力也不容小觑。双十一预售已实行多年，但在物流方面的存货前置却被顺丰全面实现。

今年双十一，顺丰“极效前置”产品已全面覆盖北上广深等一二线核心城市，广泛应用于3C、美妆、服饰等众多领域，帮助客户提升运营效率及满意度。此外，顺丰还帮助多个企业打造智慧供应链，实现了物流的标准化、规模化效应。

随着双十一物流大考的逐渐展开，顺丰“极效前置”产品的优势也将越来越明显。从品牌端来看，核心城市2小时送达、全国当天到达的高标准物流服务，将带给消费者更极致的体验，有效降低预售退单率，增强用户的品牌粘性。

从供应链来看，“极效前置”可有效缓解生产压力，减少临时租仓、临时用工需求，降低额外人力投入，提高平均效能，提高快递服务体验。

国家邮政局数据显示，今年的双十一高峰期将从11月11日持续至18日。高峰期间，全行业处理的邮快件业务量将达到28亿件，相较于2018年11日到16日的高峰时段，同比增长25.8%。面对如此重大的物流考验，顺丰“极效前置”产品或将给全行业一个新思路。

❼ 大数据如何预测

大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。

大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个事件会发生的概率。

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律，从而能够预测未来。利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。

❽ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

❾ 通过大数据获得足够多的信息，是否可以预测个人的行为

不可能完完全全的预测个人的，就算是获得了足够多的信息都没有你去接触这个人更快的预测这个人，消息也是有误的，要预测一个人最好自己去了解。