为什么大数据都不精确

Ⅰ 大数据行业的数据精准吗

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

Ⅱ 大数据的准确性怎么保证

数据源数据 经过挖掘处理转换等操作生成中间数据，入宽表 ，然后 提取宽表数据 入PDC，数据停留的地方有 数据源–>中间数据–>宽表–>PDC。

Ⅲ 最近在读《大数据时代》想问一个问题，为什么大数据预测不再看重数据的准确性而在于海量数据，数据不应该

数据量巨大，难免有数据错误，精确度达不到100%。大数据的目的是内为了解决分析挖掘数据的可容用性。体现在用户的行为习惯、个人爱好、预测未来趋势等，在海量数据中得到有针对性有价值的相关的数据做分析，得出有价值内容。还有相同数据根据分析数据的需求不同，会得到不同的结果。

Ⅳ 大数据筛查不准确

采集数据的时候可能会出现以下错误：
第一种错误叫选择误差，如果选择的样本不平均，就会出现这类错误。
第二种错误叫幸存者误差，就是说，选择的样本里有过高或者过低数据，那得出的结论就会有问题。
第三种错误叫回忆误差。
第四种错误叫健康用户误差，这个说法源于一个逻辑比喻，就是每天按时吃维生素片的人身体更健康，但并不代表吃维生素这个举动就可以完全决定一个人是否健康。
总的来说，数据没有错，错的是我们采集和对待数据的方式。只有正确抓取和利用数据的人，才能通过它们提供的各种线索，接触到事物的本质和真相。

Ⅳ 计算机 为什么大数据处理不需要绝对精确

数据量比较大时候，总会有一些误差比较大，而且也当前运算能力不能太精确

Ⅵ 大数据的弱点主要是精确性，可靠性，因果性，多样性吗

不对，大数据的弱点主要是多样性，前面是它的优点。

Ⅶ 大数据的弱点主要是精确性 可靠性 因果性 多样性吗

容量（Volume）：来数据的大小源决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

Ⅷ 大数据准不准

毫不夸张地讲，大数据是准确的。否则大数据还有什麼意义呢?大数据的关键在於这个"大"字。这个大字，不是大小的大。而是指数量大，样本大，规模大。大数据之所以能够得到重视，并且能够得到广泛的应用，最根本的一点就是它从本质上反映了统计学的规律。就个例而言，大数据可能不准确。但从宏观上看，大数据一定是准确的。

新冠病毒刚开始出现时，包括医疗机构在内，并不知道是怎麼回事。也因此没有相应的治疗方法。莫名其妙的发热，乃至病亡，引起疾控部门的重视。统计数据更是提醒新冠肺炎来势凶猛，传播极快。此时此刻，正是大数据为决策者提供了依据。在没有相应的有效治疗办法的情况下，为了控制疫情蔓延，只能封城。强制性地减少人与人之间的接触。封闭，隔离，使大家都感到不便。但强制性的隔离措施大大减少了病毒感染的人数，这是不争的事实。可见，大数据提供的信息是准确的，有益的。

当今社会时代是一个开放的时代。每时每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流动传播。如何从这些大量的快速的流动中找到基本的规律，在更高的层次上进行梳导和管理，是管理者不可推卸的责任。而要真正做到这一点，大数据是必不可少的管理手段和技术。大数据如此重要，不准确显然是不允许的。

大数据的准确性是有一系列的技术保障的。从数据的收集，统计，到最终做出科学合理的决策，都不能马虎敷衍，它有一整套严格的操作流程，确保数据可靠有效。

一般情况下，大数据分析，是提供概率的，比如，同一时间、同一气候条件下，吃午饭点某个炒菜的概率是多少！

我感觉正如你所说的大数据不太准。大数据是指数据的真实性、准确性、可信赖度和数据质量等。数据库是获取、存储、管理、分析，工具软件，信息数据集合。

大数据特点是：1、多样；2、大量；3、高速；4、低价值密度；5、真实性。

大数据管理在变化，不断地提高数据质量。现在是信息时代，各行各业都在研发和使用数据库模块，实现数字化。网上购物用得吃的早已普遍大众化，网上法院、办公、教学、培训，医疗保险等等都是新模式，办事需要身份证，现在扫码变成数字化这是方式的变革，驾驶证变成电子证也就是数字化管理模式，疫情期间扫吉祥码终端就知道的疫情期间行踪轨迹路线。扫码是能够知道身份证号、家庭住址、配偶、子女、工作单位、父母和亲属等一系列需要的信息，想要了解这些信息只是集合权力而已。

现在随着变化适应时代，大数据库需要不断变化适应时代发展需要，换句话说，通过大数据库不出门就能从你出生到现在和想要知道的一切信息。可以说数字化给我们带来便利，改变生活、消费方式都是变革式的。未来建立更多的数据库，譬如，建立完善医疗看病数据库，病源追溯，医疗责任，金融、 社会 保险更体现人性化，建立完善食品安全追溯系统等等，都须要建立完善大数据库和质量，提高数据准确性、可信赖度。今天，我们想引用一些大数据共享大数据带给我们的便利，必须要以官方公布的数据为准，官方公布的数据是受法律法规保护，有知情权和解释权。总之，引用使用大数据按照规定去做，否则是要负法律责任的。我们处在信息变革的时代，携手共进，拥抱明天。

大数据是全量数据统计，它不准，难道抽样数理统计结果更准吗？

先回答大数据准不准的问题：

可以肯定地说大数据是非常准确 地 ，这个毋庸置疑，大数据的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感觉大数据不准，那只有一个可能就是，有人在引导你的思维。。。。

对于为什么说大数据准确，我们首先了解一下大数据的概念：
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。他是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，

大数据的 特点 ：

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 四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

有很多数据不一定真实。

Ⅸ 如何看待大数据的精确性和混杂性

在大数据时代，使用所有能获得的全体数据已经逐渐成为可能，然而数据量内的大幅度增加会导容致结果的不准确，与此同时。有些错误的数据也会随着大量的数据混入数据库。

其中的某些错误是我们能够通过我们的努力去避免的，去改变的，但是，有些错误我们需要去慢慢接受它们。去尝试着，接收混乱，拥抱错误。

接收混乱是小数据和大数据时代主要的区别之一。由于少量的数据，使得我们努力追求更加精密的结果，但是不妨多想想，低随机性和小数据又怎么可能将事物的本质全面的还原出来呢？错失的95%的非结构化数据中包含着无限的可能，或许我们想要的正是我们曾经所丢弃的。

(9)为什么大数据都不精确扩展阅读：

注意事项

纷繁的数据越多越好，大数据时代要求我们重新审视对于精确性的定义。在如今的信息时代，我们掌握的数据越来越全面，而且数据的存在并不是独立的，数据之间的交互连接多变且无序，组合与组合之间更是能产生无穷的化学作用，奇妙无穷。

大数据要求我们有所改变，接收混乱和不确定性。精确性不会在成为我们生活中的支柱，每个问题只有一个答案的想法在信息时代是靠不住的，不管我们承认与否。但当我们学会接受混乱和拥抱混杂之后，我们会发现我们离事情的真相有进了一步。