1. 大数据发展到都能猜出到脑子里想法的程度吗
按目前发展情况来看是不会的，但是随着科学技术的进枯察步，这一想法有可能会变为御此现实。
大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维没拆茄克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
2. 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。
3. 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。
4. 心理大数据是怎么知道我内心在想什么的连信科技的心理机器人真的这么神奇嘛
心理大数据是全社会心理数据的合集，基本上你的情况都会在这里面的，连信科技的心理健康机器人听过，有跟我们社区合作了，我也去体验过了，效果真心不错的。
5. 大数据可以做什么
现在大家可能都听说过大数据，大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性，为推动社会做出了巨大的贡献，大数据离不开数据挖掘，那么大家知道不知道大数据可以做什么呢？简单来说，大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来
简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来
现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。
由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。
三、机器学习是什么？
刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么？
通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么？这两个问题的具体的解释了，大数据的出现能够让我们更好的预测未来，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。
6. 大数据的思维方式有哪些
一：逻辑思维
这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。
二：上切思维
在大数据分析过程中，要站在决策层的层面去考虑数据分析，上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度，数据分析不仅仅是关系到数据部门，还关系到业务部门等其他部门，大数据分析过程中，上切思维的关键就是要建立更加全局的眼光和目标，完整的进行数据分析。
三：下切思维
数据的分析结果是为解决问题存在的，要通过数据的结果来看到问题的所在，这就需要在大数据分析的过程中，需要将过程进行细分，知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等，就是一个向下更加细分的过程。
四：求异思维
面对大数据分析过程中接触到的大量的数据，对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里，对于这些相似的数据，我们需要看到数据在哪些地方有不同，对不同的个体进行理解和分析，例如公司的员工，每一个都有自己的个性，怎么让他们增加工作的激情，更好的为实现公司的目标服务，如何帮助他们进行问题的分析。
五：抽离思维
俗话说旁观者清，在进行大数据分析的过程中，换一个角度，从旁观者来考虑问题，在看数据的时候就会有不同的想法，纷繁复杂的大数据，面对她们的时候，分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理，在碰到牛角尖的时候不要钻进去，而是抽离出来，利用更多角度去看待这些问题，才有使大数据工作更加高效。
六：换位思维
这也是我们在日常比较经常接触的名词之一，站在当事人的角度去看待数据分析，例如站在业务人员的角度去看待数据分析，你才会了解业务部门需要的是什么，大数据分析更好的为解决问题服务。
7. 大数据能预测未来吗
可不可以预测，关键看预测的是的人性的哪个层次。
如果是最深层的人性，不用回大数据也能预测。答
比如说，火灾来了，大家都会跑，因为获取安全是人性最底层的东西。
而另一个极端的，最浅层的人性偏好也用不上大数据，因为根本预测不了。
比如说，你已经连吃了三顿火锅儿，那大数据只能预测你下一顿还吃火锅儿。
这肯定不靠谱，你已经吃烦了嘛！
所以，大数据的用武之地在于人性中一些不深不浅的地方。
比如说，北京市下个月纸尿布的销量、明年全国报考公务员的人数等等。
他最后总结说:人性是这个世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。
(7)大数据怎么预测人心中的想法扩展阅读:
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
8. 是怎么从大数据上对人们的情绪进行分析的
是怎么从大数据上对人们的情绪进行分析的，这个的话就是通过数据的显示，逐步的进行分析。