大数据如何预测

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. 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

3. 大数据的大价值预测

大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
 2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
   大数据时代面临的挑战与机遇
   大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
   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所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
    首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
    如何保障数据质量？
    通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
    其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
    最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。

4. 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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5. 预测数据的方法

预测数据的方法如下：
1、描述性分析：
在数据分析和预测的时候，这是很普遍的。在商业领域，该方法为数据分析人员提供了一个很关键的指标，并且具有商业测量功能。
2、诊断类型的研究：

在进行数据分析和预测时，还可以采用诊断类型的分析方法。一种描述类型的数据，可以让数据分析成为一种可以深入到数据中心的知识。
有了 BI，他就可以快速地进行数据分析，并且对所有的事情都了如指掌。
3、预测性的研究：
要说最常用的数据分析，那就是预言，它可以预测未来的发展，也可以预测未来的发展方向，这是一种非常有用的方法。
它可以根据不同的数据，进行不同的预测，从而让我们在不确定的情况下，做出正确的决策。
4、指令性分析：

在数据分析和预测中，指令性分析是一个很重要的环节，它包括分析数据的价值和复杂性，包括理解为什么会出现这种情况，以及可能出现的情况，从而帮助用户做出正确的判断。
一般来说，指令式分析并不是一种简单的运用，它需要先把所有的方法都做完，然后才能进行分析。
就像是在分析一条路线的时候，要知道每一条路线的速度，以及不同的路线之间的间距，这样才能更好地控制交通。

6. 数据预测方法

7. 什么是大数据及预测建模

首先，在回答这个问题之前，我们先了解下预测的定义：预测实际上是一种填补缺失信息的过程，即运用你现在掌握的信息（通常称为数据），生成你尚未掌握的信息。这既包含了对于未来数据的时序预测，也包含了对当前与历史数据的分析判断，是更广义的预测。
关于预测，大致可分为两大类：基于数据挖掘的预测和基于机器学习的预测。
基于数据挖掘的预测历史上，预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术，而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。回归做的是什么？它主要是根据过去发生时间的“平均值”来寻找一种预测。当然，回归也有很多种实现方式，有简单的线性回归，多项式回归，也有多因素的Logistic回归，本质上都是一种曲线的拟合，是不同模型的“条件均值”预测。
基于机器学习的预测
但是，回归分析中，对于历史数据的无偏差预测的渴求，并不能保证未来预测数据的准确度，于是基于机器学习的预测开始走入大众的视野。与回归分析不同，机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，机器学习的表现不如回归分析来得好。但现在，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好，这也使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。
把人工智能与机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！你会发现，这其实跟观远数据AI+BI核心战略是一致的。因为在AI预测之前，AI所需要的大量数据聚合、清洗工作就已经可以在BI平台上完成，因此从BI延伸到AI变得非常顺畅，后续需考虑的就是如何与业务更有机的结合。

8. 怎么用大数据来预测未来的发展趋势

“全知”并非“全能”，“大数据”并不能“全能性”地预设未来，但是能否“先知”般地预知未来?同样，做不到。因为，大数据在时间上是有约束条件的。
《旧约·传道书》有云，“日光之下，并无新事。”但旧事究竟如何重现?只要充分地了解已发生的事物，未来便无所遁形吗?人们所熟悉的先知们，并不是所谓的历史学家，也谈不上什么数学家。依凭历史数据，能够预知未来吗?如果可行，那么，先知们便无处不在、无时不在。我们或可文学性宣称，历史昭示着未来，但这在哲学上是危险的，将其上升为一种数理性的逻辑，更是艰困的，甚或根本无法企及的。即便历史数据足够全面、完整、有效，甚或及时，在逻辑上，也难以推断出或确立起“历史决定未来”的命题。
大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。问题再一次提出，通过历史数据能够“预知”未来呢?
大数据本身不是先知，也没有谁能通过大数据成为先知。基于大数据并不能建构所谓的“历史规律”，更谈不上把同大数据有所谓“关系”的某人或某类人嵌入到这一所谓的历史规律中去，进而使其发挥主观能动性，担纲某种角色。历史数据对于未来有一定的作用，但是根本上讲，历史数据并不能决定未来，换言之，未来并不是由历史决定的。没人能够凭依大数据而可预知未来，成为先知。
历史数据在多大程度上影响到未来呢?依凭大数据，如何更有效地预测未来呢?这只是相对以往诸般远非那么有效的预测而言的，终归有所助益，然而，毕竟只是概率意义上的“预测”而已，绝非“预知”。人类经济社会，就像是一盘永远下不完的棋，没人能够准确地预判输赢，遑论精确到输赢多少。有了大数据，便无所不知，无所不能，这无疑是一种妄想——大数据既不是主宰世界的上帝，也不是预知未来的先知。
上帝究竟是在掷骰子，还是在作计划?没人知道，包括那些真假先知们。