大數據預測未來
『壹』 如何理解大數據處理不能預測一個確定的未來這句話
這句話是對的，因為大數據處理只能說明過去，不能預測未來的走向。比如零錢通、余額寶等貨幣基金大數據顯示歷史無虧損，但不代表未來一定是穩賺不賠的。因為未來不確定因素太多了，隨時都有可能發生變化。
『貳』 大數據真的可以預測未來嗎
短期的趨勢還是可以的，如果想直接預測原來多少年的事情是不可能的；但是有參考意義，因為大數據會不斷的總結數據，他比我們自己更了解自己和身處的環境。
『叄』 評析觸不到的大數據 從預測未來到規避錯誤
評析觸不到的大數據 從預測未來到規避錯誤
人類進入大數據時代，類似於生物學迎來了顯微鏡，天文學發現瞭望遠鏡，因為網路傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。
在網路與終端的支撐下，雖然我們身處的時空沒有任何變化，但是通過更加碎片化的信息，我們可以將時間與空間的分割從以往的單位中進一步細分，這就相當於原本一個9寸蛋糕切四塊，現在可以切成六百四十塊。所能夠建立的觀察維度，更加接近於無窮大，觀察的基準點，更加趨向於無限小。這有點像是搭積木的游戲，當積木的數量足夠多時，你最終所能搭出的形狀也足夠復雜，如果隨便交給你一個圖形，擁有更多的積木當然更有可能組合出結果。
關於多維度數據的挖掘，自古就有，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關於林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之後，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是並行處理，並不是一天就蹦躂到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益於此。
但為何在這幾年「大數據」忽然大熱，甚至你一個做火燒做煎餅做包子的，如果不說兩句大數據，大家看你的眼神就和看一個死人沒啥區別。原因其實很簡單，全球智能手機的普及。
隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，並且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著它的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞「大數據」來說故事迅速成為當下的主流。
但是揭開媒體的那些噱頭背後，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處於概念大於應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處於剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想像了。
『肆』 大數據的應用價值 在於預測未來
大數據的應用價值 在於預測未來
大數據中心的建設，為的是後期對數據的挖掘應用。大數據應用在全球各國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據科學家問題。應大數據處理的需求，無論企業決定採用哪一種解決方案，最終需要有數據科學家來運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。
在大數據處理環節中，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。然而，數據科學家的培養並不容易，因為數據科學家必須同時具備3個條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備數據探勘等統計應用知識、熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已經發生的問題，找出問題源頭，並且盡速排除問題，但是，相對缺乏發掘未知問題的能力。
根據市場調查機構Gartner的數據，有高達72%的企業認為，大數據的應用價值，在於預測未來。然而，這樣的應用需求與國內數據科學家不匹配，預計將成為國內發展大數據應用的最大挑戰。 因此，無論是從政府還是企業角度，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之後再來找人，必將造成大數據中心資源的極大浪費。
『伍』 未來大數據增長數量預測究竟有多大
1.大數據與小數據，大量數據的區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
2.還有一個重要的區別是在用途上，過去的數據很大程度上停留在說明過去的狀態，拿數據說話，實際上是用過去的數據說明過去，而大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。使數據從原來停留在說明過去變為驅動現在。每個伺服器解決的方式不一樣，我用的是小鳥雲伺服器。
『陸』 大數據能預測走勢,范圍,感受,狀態嗎
這個絕對是可以的。曾經有一個案例，國外一家超市應用大數據分析，得出一個顧客未來需要買什麼商品，於是就把該顧客經常去的貨架上擺上預測未來可能買的商品，結果真的是如超市預料那樣。
『柒』 大數據把握變遷可以預測未來
大數據把握變遷可以預測未來
大數據是什麼，有什麼特點。我們看到大數據有四個特徵：容量大、增長速度快、類別多、價值密度低。
具體來講，互聯網每天產生大量的互聯網行為數據，這些大量的數據，從類別上看有結構性數據，非結構性數據。然後我們在談大數據的時候很少注意到價值密度低。大數據不是萬能的，怎樣提煉，提煉純度有多高，是50%，還是70%、或者是99%，這些因素都很重要。所以大數據只是原材料，這是對大數據基本的定義。
我們未來的發展可能就是數據時代的到來。大數據的未來，關繫到是下一代互聯網的基本生態，是下一代創新體系，以及下一代製造業的形態、下一代社會治理結構等等方面都跟大數據密切相關。這裡面對於在國家的層面就特別重視，新華社9月5號的時候，報道李克強總理簽批國務院印發了《促進大數據發展的行動綱要》。綱要強調要緊扣全面建成社會目標，科學編制十三五大數據的綱要。
11月17號，中共中央政治局常委、國務院總理李克強，組織召開了十三五的促進大數據發展行動綱要。這一塊裡面就越來越落到實處，大數據行為已經是國家層面的戰略。
具體汽車行業而言，我們可以從宏觀和微觀兩個層面分享下之前騰訊汽車和北京師范大學傳播效果實驗室一起推出的騰訊汽車指數，從2012年到2014年的時候，北京師范大學傳播效果實驗室幫助騰訊汽車做了騰訊汽車指數。 我們用了計劃行為理論模型（TPP），TPP理論模型在管理學裡面是研究互聯網產生行為的預測比較好的理論模型。指數可以在宏觀上預測整個汽車行業的變化，趨勢是怎麼樣的，每個月會提交一份整個大盤的走勢，就像我們上證指數或深指的預測；第二，可以看出細分市場變化，比如小型車、中型車或豪華車每個月的市場變化；第三，指數可以關注國別細分市場，比如德系車、日系車、韓系車、美系車是怎麼遷移的。車主二次購車時怎麼轉移，車主置換的轉移對車企和經銷商是極其重要的領域。比如德系車主有多大比例的人群會保留在德系陣營，還有多少人轉移到自主品牌，還有多少人轉移到日系車等等，我們都做了一系列的分析，這是在宏觀上可以來把握整個汽車行業的變化。
在微觀的層面，大數據能夠幫助我們把握具體汽車企業、車型和車款的市場狀況。具體在宏觀裡面，我們有很多的預測數據，都知道宏觀經濟學是只要有數據，含量不是特別高。宏觀產業的數據，只要是一個人，簡單的百分比和趨勢誰都可以說。宏觀經濟學其實門檻是很低的。我們對於汽車企業宏觀層面的分析也是很容易做的，只要有上牌數量、消費數量就可以預測。
但是關鍵的核心是微觀的，每個月車型、每一個車款的市場競爭是怎麼樣的，有什麼短板，該怎麼去競爭，這一塊是非常具體的，也是考驗我們水平的。細分到區域市場，在不同區域是怎麼樣的也可以來解決。每個省的重點區域是怎麼樣，還有一個是具體的品牌，或者說具體的車款。現在保有車主是市場競爭非常重要的方面，我這個品牌、這個車型現在保有車主會不會流行，有多大的維持率，70%還是60%？我們能夠維持到50%就不錯了。
那麼流到什麼地方去了？比如說A品牌車主流失了17.7%到B品牌的時候，是什麼人流失的。17.7%怎麼追回來，他們接觸的是什麼媒體，他們的評論是什麼樣的，哪些是負面的。他們在評論的時候，哪些是負面的評論，我們怎麼樣去改進，怎麼把改進信息傳遞給他們來改變態度和關緊，這都是很精確化的營銷。
大數據最核心的分析的數據對象本身有市場意義和市場價值。不像樣本數據，樣本數據本身是必須做推動才能產生意義。大數據裡面，本身分析的數據就有市場的價值和市場的意義，所以把這些數據反復分析，也可以深入分析下去，可以照準消費者怎麼樣變遷。
最後談談大數據最大的特點，它是實時動態的資源。什麼叫實時動態？比如說我們產生一個數據報告，要產數據，然後形成報告。但是汽車市場的變化是很快的，不停的有新車在發布，不停地在產生新的變數在沖擊市場。而我們用互聯網大數據的時候，就是源源不斷地在告訴我們新的變數在加入的時候，對於我們會有什麼的沖擊，對於我們會有什麼樣的影響，所以是一種實時動態的資源。這種動態資源是可以隨時把握變遷是怎麼樣的，及時地做出我們的決策，這是我們在市場競爭裡面非常重要的一點。
消費者的行為、態度、認證正在發生變遷，我們該怎麼樣來預測。預測比事後治病更重要，這是大數據裡面相對一般的報告而言非常重要的特質，就是在沒有發作的、正在發作的時候能夠把握病脈。
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『捌』 大數據的未來 人們應該意識到的10個預測
大數據的未來：人們應該意識到的10個預測
到了2020年，世界上每個人每秒將創造7 MB的數據。在過去的幾年裡，我們已經創造了比人類歷史上更多的數據。大數據席捲全球，並且沒有放緩的跡象。人們可能會想，「大數據產業從哪裡開始?」以下有10個大數據預測可以回答這個有趣的問題。
1、機器學習將成為大數據應用的下一件大事
當今最熱門的技術趨勢之一就是機器學習，它也將在未來的大數據中發揮重要作用。根據調研機構Ovum的預測，機器學習將在大數據革命的最前沿。它將幫助企業准備數據並進行預測分析，從而使企業能夠輕松克服未來的挑戰。
2、隱私將成為最大的挑戰
無論是物聯網還是大數據，新興技術面臨的最大挑戰是數據的安全性和隱私性。人們現在正在創建的數據量以及將來創建的數據量將使隱私更為重要，因為風險將大大提高。據調研機構Gartne公司的研究，到2018年，超過50%的商業道德違規將與數據有關。數據安全和隱私問題將成為大數據行業面臨的最大障礙，如果不能有效應對數據安全問題，我們將會看到一大批技術趨勢將會曇花一現。
3、將會出現首席數據官這個新的職位
人們可能熟悉首席執行官(CEO)，首席營銷官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否聽說過首席數據官(CDO)?如果答案是否定的話，別擔心，因為很快就會知道。據調研機構Forrester公司的研究，將會出現首席數據官這個新的職位，企業將任命首席數據官。雖然，首席數據官的任命完全取決於業務類型及其數據需求，但是各行業廠商廣泛採用大數據技術，聘請首席數據官將成為常態。
4、數據科學家的需求量很大
如果IT人員仍然不確定選擇哪條職業道路，那麼最好地選擇是開始在數據科學領域的職業生涯。隨著數據量的增長和大數據應用的增長，組織對數據科學家、分析師和數據管理專家的需求將激增。數據專業人員的需求與可用性之間的差距將會擴大。這將有助於數據科學家和分析師獲得更高的薪酬。那麼還在等什麼?深入數據科學的世界，將會擁有更美好的未來。
5、企業將購買演算法，而不是軟體
人們將看到對軟體的業務方法將有360度的轉變。越來越多的企業將尋求購買演算法而不是創建自己的演算法。在購買演算法後，企業可以自己添加數據。與購買軟體相比，購買演算法可以為企業提供更多的自定義選項。企業無法根據需要調整軟體。事實上，正好相反。企業的業務必須根據軟體流程進行調整，但所有這些都將隨著銷售服務的演算法成為重點而結束。
6、對大數據技術的投資將會大幅增長
調研機構IDC分析師表示，「大數據和業務分析的總收入將從2015年的1,220億美元增加到2019年的1870億美元。」2017年大數據的業務支出將超過570億美元。盡管對大數據的商業投資可能因行業而異，但大數據支出的增長將保持一致。製造業將在大數據技術方面投入最多，醫療保健，銀行業和資源行業將是最快採用的行業領域。
7、更多的開發人員將加入大數據革命
據統計，目前有600萬開發人員正在使用大數據和使用高級分析。這將是世界上33%以上的開發人員。更令人驚奇的是，大數據才剛剛開始，未來數年將出現大量開發大型數據的應用程序，其數量激增。有了更高薪水的經濟回報，開發人員就喜歡創建能夠處理大數據的應用程序。
8、規范分析將成為商業智能軟體的一部分
企業必須為所有業務購買專用軟體的時代已經一去不復返了。今天，企業需要單一軟體，提供他們所需的所有功能。商業智能軟體也將遵循這一趨勢，我們將看到在未來添加到該軟體的規范分析功能。
IDC公司預測，一半的商業分析軟體將採用建立在認知計算功能之上的規范分析。這將有助於企業在適當的時候做出明智的決定。隨著軟體的智能化，企業可以快速篩選大量的數據，從而獲得比競爭對手更大的競爭優勢。
9、大數據將幫助企業打破生產力記錄
如果企業投資大數據，可以帶來更高的投資回報，特別是在提高業務生產力方面。據IDC介紹，投資於這項技術並能快速分析大量數據並提取可操作信息的組織，在生產率方面比競爭對手獲得更多的收益。記住，關鍵是行動。企業需要可付諸行動的信息使其生產力提升到新的高度。
10、大數據將被快速和可操作的數據替代
據一些大數據專家介紹，大數據已經死亡。他們認為，企業甚至沒有使用他們能夠訪問的一小部分數據，而大數據並不總是意味著更好、更快，遲早有一天，大數據將被快速和可操作的數據所取代，這將有助於企業在正確的時間做出正確的決定。企業擁有大量數據，只有有效和快速地分析這些數據，並從中提取可操作的信息，才會帶來更多的競爭優勢。HERO譯
『玖』 大數據能預測未來嗎
可不可以預測，關鍵看預測的是的人性的哪個層次。
如果是最深層的人性，不用大數據也能預測。
比如說，火災來了，大家都會跑，因為獲取安全是人性最底層的東西。
而另一個極端的，最淺層的人性偏好也用不上大數據，因為根本預測不了。
比如說，你已經連吃了三頓火鍋兒，那大數據只能預測你下一頓還吃火鍋兒。
這肯定不靠譜，你已經吃煩了嘛！
所以，大數據的用武之地在於人性中一些不深不淺的地方。
比如說，北京市下個月紙尿布的銷量、明年全國報考公務員的人數等等。
他最後總結說:人性是這個世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。
(9)大數據預測未來擴展閱讀:
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
『拾』 人工智慧利用大數據預測未來
不可以預測未來，只是通過已有數據分析得出一些可能發生的事，凡是都有變化，即使有答案不一定和現實相吻合，數據是人創造的，人的行為決定。