怎样大数据预测

A. 如何将“大数据”运用在经济预测领域

首先要明白经济预测的前提是什么？是数据和信息

那么，对于经济预测来说，掌握信息就是掌握以前的规律，开创未来的前提。

目前来说，最为接近的技术就是网络方面的信息采集技术了。

这种采集技术有以下特点：

♦ 对目标网站进行信息自动抓取，支持HTML页面内各种数据的采集，如文本信息，URL，数字，日期，图片等
♦ 用户对每类信息自定义来源与分类
♦ 可以下载图片与各类文件
♦ 支持用户名与密码自动登录
♦ 支持命令行格式，可以Windows任务计划器配合，定期抽取目标网站
♦ 支持记录唯一索引，避免相同信息重复入库
♦ 支持智能替换功能，可以将内容中嵌入的所有的无关部分如广告去除
♦ 支持多页面文章内容自动抽取与合并
♦ 支持下一页自动浏览功能a33lcc乐a思aw
♦ 支持直接提交表单
♦ 支持模拟提交表单
♦ 支持动作脚本
♦ 支持从一个页面中抽取多个数据表
♦ 支持数据的多种后期处理方式
♦ 数据直接进入数据库而不是文件中，因此与利用这些数据的网站程序或者桌面程序之间没有任何耦合

B. 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。

C. 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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D. 怎样使用大数据分析

大数据分析的常见类型有描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
1、描述型分析：发生了什么是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
2、诊断型分析：为什么会发生描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。良好设计的BIdashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3、预测型分析：可能发生什么预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4、指令型分析：需要做什么数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。