大数据预测包括

① 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。

② 大数据包括哪些方面

大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。

1、传统企业数据(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2、机器和传感器数据(Machine-generated / sensor data)：包括呼叫记录(Call Detail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3、社交数据(Social data)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

(2)大数据预测包括扩展阅读：

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1、客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2、模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3、加强部门联系乎岁含，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4、降低服务成本，发现隐藏线索雀唯进行岁笑产品和服务的创新。

③ 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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④ 大数据的未来 人们应该意识到的10个预测

大数据的未来：人们应该意识到的10个预测
到了2020年，世界上每个人每秒将创造7 MB的数据。在过去的几年里，我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球，并且没有放缓的迹象。人们可能会想，“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。
1、机器学习将成为大数据应用的下一件大事
当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测，机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析，从而使企业能够轻松克服未来的挑战。
2、隐私将成为最大的挑战
无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。
3、将会出现首席数据官这个新的职位
人们可能熟悉首席执行官(CEO)，首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否听说过首席数据官(CDO)?如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。
4、数据科学家的需求量很大
如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。
5、企业将购买算法，而不是软件
人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。
6、对大数据技术的投资将会大幅增长
调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1,220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。
7、更多的开发人员将加入大数据革命
据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。
8、规范分析将成为商业智能软件的一部分
企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。
IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。
9、大数据将帮助企业打破生产力记录
如果企业投资大数据，可以带来更高的投资回报，特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍，投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织，在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住，关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。
10、大数据将被快速和可操作的数据替代
据一些大数据专家介绍，大数据已经死亡。他们认为，企业甚至没有使用他们能够访问的一小部分数据，而大数据并不总是意味着更好、更快，迟早有一天，大数据将被快速和可操作的数据所取代，这将有助于企业在正确的时间做出正确的决定。企业拥有大量数据，只有有效和快速地分析这些数据，并从中提取可操作的信息，才会带来更多的竞争优势。HERO译

⑤ 大数据可以在哪些领域实现预测价值

和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。

⑥ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志